| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·研究的背景和意义 | 第8页 |
| ·网络控制系统及其存在问题 | 第8-11页 |
| ·常用的网络 | 第8-9页 |
| ·网络控制系统中的基本问题 | 第9-10页 |
| ·网络控制系统的研究现状 | 第10-11页 |
| ·容错控制研究概况 | 第11-13页 |
| ·被动容错控制 | 第11-12页 |
| ·主动容错控制 | 第12-13页 |
| ·网络控制系统的容错控制研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 网络控制系统故障建模及径向基神经网络基础知识 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·短时延网络控制系统建模 | 第17-20页 |
| ·控制器节点为时间驱动 | 第18-19页 |
| ·控制器节点为事件驱动 | 第19-20页 |
| ·网络控制系统的故障建模 | 第20-23页 |
| ·故障的分类 | 第20-22页 |
| ·故障建模 | 第22-23页 |
| ·径向基神经网络基本知识 | 第23-28页 |
| ·径向基神经网络的学习算法 | 第24-26页 |
| ·非线性函数逼近仿真 | 第26-28页 |
| ·相关引理 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 固定短时延网络控制系统的自适应神经网络主动容错控制 | 第29-44页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·问题描述 | 第29-31页 |
| ·基于自适应神经网络的补偿控制律设计 | 第31-37页 |
| ·自适应神经网络补偿器的结构 | 第31-32页 |
| ·主要结论 | 第32-37页 |
| ·仿真验证 | 第37-43页 |
| ·TrueTime工具箱 | 第37-38页 |
| ·神经网络自适应容错仿真 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 随机短时延网络控制系统的自适应神经网络主动容错控制 | 第44-67页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·问题描述 | 第44-46页 |
| ·时延估计器设计 | 第46-52页 |
| ·网络控制系统时延分析 | 第47页 |
| ·网络控制系统时延估计 | 第47-50页 |
| ·时延估计仿真实验 | 第50-52页 |
| ·鲁棒控制律设计 | 第52-55页 |
| ·自适应神经网络补偿控制器设计 | 第55-59页 |
| ·自适应神经网络补偿器的结构 | 第55-56页 |
| ·主要结论 | 第56-59页 |
| ·仿真验证 | 第59-65页 |
| ·自适应RBF神经网络参数选择 | 第60-61页 |
| ·随机短时延补偿仿真 | 第61-63页 |
| ·执行器故障容错仿真 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 5 基于自适应神经网络观测器的网络控制系统主动容错控制 | 第67-78页 |
| ·引言 | 第67页 |
| ·问题描述 | 第67-68页 |
| ·自适应神经网络故障诊断观测器设计 | 第68-72页 |
| ·主动容错控制器设计 | 第72-74页 |
| ·仿真验证 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·工作总结 | 第78页 |
| ·研究展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
