多變量系統(tǒng)模糊/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

內(nèi)容概要

　　《多變量系統(tǒng)模糊：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制》主要介紹了不確定非線性多變量系統(tǒng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的基本內(nèi)容和方法，力圖概括國(guó)內(nèi)外最新研究成果。主要內(nèi)容包括多變量線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊解耦控制，多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊H∞控制，多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制，多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂?，多變量非線性系統(tǒng)H2／H∞混合模糊控制，多變量非線性系統(tǒng)在線自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。
　　《多變量系統(tǒng)模糊：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制》主要讀者為高等學(xué)校控制理論與控制工程專業(yè)以及相關(guān)專業(yè)的教師和研究生，亦可供從事自動(dòng)控制研究的科研人員和工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

《智能科學(xué)技術(shù)著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 自適應(yīng)模糊控制
1.3 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.4 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.5 自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂?br />第2章 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制理論基礎(chǔ)
2.1 模糊邏輯與模糊推理
2.1.1 模糊語(yǔ)言變量
2.1.2 模糊蘊(yùn)含關(guān)系
2.1.3 模糊推理
2.1.4 基于控制規(guī)則庫(kù)的模糊推理
2.2 模糊邏輯系統(tǒng)
2.2.1 模糊邏輯系統(tǒng)的組成
2.2.2 模糊邏輯系統(tǒng)的分類
2.2.3 常見的模糊邏輯系統(tǒng)
2.3 模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
2.3.1 高斯型模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
2.3.2 廣義隸屬度型模糊邏輯系統(tǒng)的萬(wàn)能逼近理論
2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.4.1 人工神經(jīng)元模型
2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及特點(diǎn)
2.5 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.5.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
2.6 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6.1 基于標(biāo)準(zhǔn)模糊邏輯系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6.2 基于T-S模糊邏輯系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
第3章 多變量線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊解耦控制
3.1 單輸入單輸出系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)模糊控制
3.1.1 模型參考自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
3.1.2 基于T-S模糊模型的模糊自適應(yīng)機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)
3.1.3 閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性及其性能分析
3.1.4 量化因子和輸出比例因子的選擇
3.1.5 無(wú)抖動(dòng)模糊控制器
3.1.6 基于無(wú)抖動(dòng)模糊控制器的模型參考自適應(yīng)模糊控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
3.2 多輸入多輸出系統(tǒng)自適應(yīng)模糊解耦控制
3.2.1 模型參考自適應(yīng)模糊解耦控制
3.2.2 仿真
第4章 多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊H∞控制
4.1 反饋線性化基本理論
4.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)狀態(tài)反饋模糊H∞控制
4.2.1 問題的描述
4.2.2 自適應(yīng)模糊控制器的設(shè)計(jì)
4.2.3 仿真
4.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)輸出反饋模糊H∞也控制
4.3.1 問題的描述
4.3.2 自適應(yīng)模糊控制器的設(shè)計(jì)
4.3.3 仿真
第5章 多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制
5.1 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)間接自適應(yīng)模糊解耦控制
5.1.1 問題的描述
5.1.2 設(shè)計(jì)思想
5.1.3 間接自適應(yīng)模糊解耦控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析
5.1.4 仿真
5.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)直接自適應(yīng)模糊解耦控制
5.2.1 設(shè)計(jì)思想
5.2.2 直接自適應(yīng)模糊解耦控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與穩(wěn)定性分析
5.2.3 仿真
5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)干擾觀測(cè)器的多輸入多輸出非線性系統(tǒng)解耦控制
5.3.1 問題的描述
5.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)干擾觀測(cè)器與H∞控制器設(shè)計(jì)
5.3.3 仿真
第6章 多變量非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊／神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂?br />6.1 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)模糊滑模控制
6.1.1 問題的描述
6.1.2 自適應(yīng)模糊滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
6.1.3 仿真
6.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂?br />6.2.1 問題的描述
6.2.2 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
6.2.3 仿真
6.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)輸出反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制
6.3.1 問題的描述
6.3.2 自適應(yīng)輸出反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑?？刂破鞯脑O(shè)計(jì)
6.3.3 仿真
第7章 多變量非線性系統(tǒng)H2／H∞混合模糊控制
7.1 H2／H∞混合控制
7.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)H2／H∞模糊狀態(tài)反饋控制
7.2.1 問題的描述
7.2.2 H2／H∞模糊狀態(tài)反饋控制
7.2.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
7.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)H2／H∞模糊輸出反饋控制
7.3.1 問題的描述
7.3.2 H2／H∞模糊輸出反饋控制
7.3.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
第8章 多變量非線性系統(tǒng)的在線自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
8.1 廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)
8.1.1 廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
8.1.2 廣義模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
8.2 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)的G-FNN逆模型
8.3 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
8.3.1 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)
8.3.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的收斂性分析
8.3.3 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
8.3.4 仿真
8.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)
8.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
8.4.2 GP-RBF算法
8.5 多輸入多輸出非線性系統(tǒng)自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
8.5.1 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)
8.5.2 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的收斂性分析
8.5.3 自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
8.5.4 仿真
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè):第1章 緒論1.1 引言多變量系統(tǒng)是指具有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出的系統(tǒng)。它廣泛地存在于實(shí)際秤中，單變量系統(tǒng)是它的一種特殊情況。多變量系統(tǒng)包括多變量線性系統(tǒng)和多變量非線性系統(tǒng)。對(duì)于多變量線性系統(tǒng)，現(xiàn)代控制理論給出了成熟的分析和綜合方法，包括線性系統(tǒng)的狀態(tài)空間法、幾何理論、代數(shù)理論和多為量頻率方法。對(duì)于多變量非線性系統(tǒng)，由于其輸入與輸出之間關(guān)系是非線性的，它的分析和綜合比線性系統(tǒng)復(fù)雜得多，其研究進(jìn)展緩慢。與線性系統(tǒng)控制理論已相當(dāng)成熟截然不同，多變量非線性系統(tǒng)的控制遠(yuǎn)未成熟。早期對(duì)于非線性系統(tǒng)控制的一些成果，如描述函數(shù)法、相平面法、李雅普諾夫（Lyapunov）法、波波夫（Popov）法、輸入輸出穩(wěn)定法、近似線性化法（即局部線性法）和滑模變結(jié)構(gòu)控制法等，雖已應(yīng)用于實(shí)際非線性系統(tǒng)的控制，但各有其局限性，都不能處理較復(fù)雜一般形式的多變量性系統(tǒng)。利用反饋的方法將非線性系統(tǒng)變換為線性系統(tǒng)，然后再按線性系統(tǒng)理論完成系統(tǒng)綜合的方法，稱為反饋線性化方法，是非線性系統(tǒng)控制研究方向的一次重要突破。經(jīng)過(guò)二十多年的發(fā)展，反饋線性化方法已經(jīng)成為非線性系統(tǒng)控制理論中一種有效的方法，包括微分幾何方法和逆系統(tǒng)方法等。

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