一类非线性时滞系统的自适应神经网络控制研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 符号说明与预备知识 | 第11-18页 |
| ·符号 | 第11页 |
| ·范数 | 第11-12页 |
| ·Barbalat 引理和推论 | 第12页 |
| ·连续时间动力学系统的稳定性 | 第12-13页 |
| ·Nussbaum 函数及其性质 | 第13-14页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第14-15页 |
| ·多层神经网络 | 第15-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-25页 |
| ·智能控制概述 | 第18-20页 |
| ·神经网络控制概述 | 第20-21页 |
| ·国内外研究动态 | 第21-23页 |
| ·课题研究的意义 | 第23页 |
| ·论文的主要工作和结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 基于多层神经网络的鲁棒自适应控制 | 第25-48页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·直接鲁棒自适应神经网络控制 | 第26-36页 |
| ·问题的描述及基本假设 | 第26-28页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第28-30页 |
| ·稳定性分析 | 第30-33页 |
| ·仿真结果 | 第33-36页 |
| ·积分变结构间接自适应神经网络控制 | 第36-47页 |
| ·问题的描述及基本假设 | 第36-38页 |
| ·积分变结构神经网络控制器的设计 | 第38-41页 |
| ·稳定性分析 | 第41-44页 |
| ·仿真结果 | 第44-47页 |
| ·结论 | 第47-48页 |
| 第三章 一类SISO 非线性时滞系统自适应控制 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·问题的描述及基本假设 | 第49-51页 |
| ·自适应神经网络控制器的设计 | 第51-54页 |
| ·稳定性分析 | 第54-56页 |
| ·仿真结果 | 第56-59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 第四章 一类MIMO 非线性时滞系统自适应控制 | 第60-87页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·控制增益符号已知的MIMO 系统的自适应控制. | 第61-74页 |
| ·问题的描述及基本假设 | 第61-63页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第63-67页 |
| ·稳定性分析 | 第67-70页 |
| ·仿真结果 | 第70-74页 |
| ·控制增益符号未知的MIMO 系统的自适应控制. | 第74-86页 |
| ·问题的描述及基本假设 | 第74-76页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第76-79页 |
| ·稳定性分析 | 第79-83页 |
| ·仿真结果 | 第83-86页 |
| ·结论 | 第86-87页 |
| 第五章 总结与展望 | 第87-89页 |
| ·总结 | 第87-88页 |
| ·进一步的研究工作 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第96-97页 |
