| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 符号及缩写表 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3.1 自适应控制的发展历程 | 第13-15页 |
| 1.3.2 自适应神经网络的发展及应用 | 第15-17页 |
| 1.3.3 事件触发机制的研究及应用 | 第17-18页 |
| 1.3.4 分布式控制的相关研究 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的研究工作和主要内容安排 | 第19-21页 |
| 2 自适应神经网络控制系统的理论基础 | 第21-35页 |
| 2.1 自适应控制 | 第21-24页 |
| 2.2 Backstepping设计 | 第24-30页 |
| 2.2.1 严格反馈非线性系统介绍 | 第24页 |
| 2.2.2 Backstepping流程 | 第24-28页 |
| 2.2.3 自适应Backstepping流程 | 第28-30页 |
| 2.3 RBF神经网络 | 第30-32页 |
| 2.3.1 RBF神经网络介绍 | 第30-31页 |
| 2.3.2 自适应神经网络控制器 | 第31-32页 |
| 2.4 图论简介 | 第32-34页 |
| 2.4.1 图论基础 | 第32-33页 |
| 2.4.2 代数矩阵分析 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 MIMO非线性系统的自适应神经网络容错跟踪控制 | 第35-55页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 基于容错控制的自适应神经网络控制器设计 | 第36-53页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第36-39页 |
| 3.2.2 控制器设计及稳定性分析 | 第39-47页 |
| 3.2.3 仿真结果验证 | 第47-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 SISO非线性系统的事件触发机制及自适应神经网络控制 | 第55-71页 |
| 4.1 引言 | 第55-56页 |
| 4.2 问题描述及低频自适应神经网络控制器设计 | 第56-61页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第56-57页 |
| 4.2.2 基于低频参数更新的自适应神经网络控制设计 | 第57-61页 |
| 4.3 基于事件触发机制的自适应神经网络控制 | 第61-69页 |
| 4.3.1 静态触发控制器设计及稳定性分析 | 第61-63页 |
| 4.3.2 动态触发控制器设计及稳定性分析 | 第63-65页 |
| 4.3.3 仿真验证及结果分析 | 第65-69页 |
| 4.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 5 具有虚拟和物理连接分布式系统的自适应神经网络容错控制 | 第71-87页 |
| 5.1 引言 | 第71页 |
| 5.2 基于神经网络的分布式系统的容错追踪控制 | 第71-86页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第71-74页 |
| 5.2.2 分布式神经网络控制器设计及稳定性分析 | 第74-79页 |
| 5.2.3 控制算法在列车牵引控制中的验证和分析 | 第79-81页 |
| 5.2.4 仿真验证及结果分析 | 第81-86页 |
| 5.3 本章小结 | 第86-87页 |
| 6 总结与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 总结 | 第87页 |
| 6.2 展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-101页 |
| 附录 | 第101-102页 |
| A.攻读博士学位期间取得的主要学术成果 | 第101页 |
| B.攻读博士学位期间参与的主要科研项目及贡献 | 第101-102页 |
| C.攻读博士学位期间担任高水平SCI杂志审稿人情况 | 第102页 |
