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1 绪论1

1.1 自适应控制系统的产生1

1.2 自适应控制方法1

1.2.1 模型参考自适应控制1

1.2.2 自校正控制2

1.3 非线性自适应控制方法3

1.3.1 非线性系统的类型3

1.3.2 非线性自适应控制5

1.4 多模型自适应控制方法11

1.4.1 间接多模型自适应控制12

1.4.2 直接多模型自适应控制13

1.4.3 加权多模型自适应控制14

1.5 多变量自适应解耦控制方法15

1.5.1 线性自适应解耦控制15

1.5.2 非线性自适应解耦控制17

1.5.3 多模型自适应解耦控制18

2 非线性单变量多模型神经网络自适应控制19

2.1 引言19

2.2 问题描述19

2.3 一步超前最优加权控制律23

2.4 多模型神经网络直接自适应控制25

2.4.1 线性鲁棒直接自适应控制26

2.4.2 多模型直接自适应控制28

2.4.3 稳定性和性能分析31

2.4.4 仿真实验33

2.5 多模型神经网络间接自适应控制35

2.5.1 线性鲁棒间接自适应控制36

2.5.2 多模型间接自适应控制39

2.5.3 稳定性和性能分析42

2.5.4 仿真实验44

2.6 小结45

3 非线性多变量多模型神经网络自适应控制46

3.1 引言46

3.2 问题描述46

3.3 一步超前最优控制律50

3.4 多变量系统多模型神经网络直接自适应控制51

3.4.1 线性鲁棒直接自适应控制51

3.4.2 多模型直接自适应控制54

3.4.3 稳定性和性能分析56

3.4.4 仿真实验57

3.5 多变量系统多模型神经网络间接自适应控制61

3.5.1 线性鲁棒间接自适应控制61

3.5.2 多模型间接自适应控制65

3.5.3 稳定性和性能分析67

3.5.4 仿真实验69

3.6 小结70

4 非线性多变量多模型神经网络自适应闭环解耦控制72

4.1 引言72

4.2 问题描述72

4.3 一步超前最优加权闭环解耦控制律73

4.4 多模型神经网络直接自适应闭环解耦控制76

4.4.1 线性鲁棒直接自适应闭环解耦控制77

4.4.2 多模型直接自适应闭环解耦控制79

4.4.3 稳定性和性能分析81

4.4.4 仿真实验83

4.5 多模型神经网络间接自适应闭环解耦控制86

4.5.1 线性鲁棒间接自适应闭环解耦控制87

4.5.2 多模型间接自适应闭环解耦控制90

4.5.3 稳定性和性能分析92

4.5.4 仿真实验94

4.6 小结95

5 非线性多变量多模型神经网络自适应开环解耦控制97

5.1 引言97

5.2 问题描述97

5.3 一步超前最优加权开环解耦控制律98

5.4 多模型神经网络直接自适应开环解耦控制100

5.4.1 线性鲁棒直接自适应开环解耦控制101

5.4.2 多模型直接自适应开环解耦控制104

5.4.3 稳定性和性能分析107

5.4.4 仿真实验109

5.5 多模型神经网络间接自适应开环解耦控制112

5.5.1 线性鲁棒间接自适应开环解耦控制113

5.5.2 多模型间接自适应开环解耦控制116

5.5.3 稳定性和性能分析119

5.5.4 仿真实验120

5.6 小结122

6 非线性多变量自适应智能解耦控制123

6.1 引言123

6.2 问题描述124

6.3 智能解耦控制策略124

6.3.1 神经网络近似126

6.3.2 估计模型及相应的控制器126

6.3.3 切换机制128

6.3.4 算法总结128

6.4 稳定性和性能分析129

6.5 风洞系统中的应用131

6.5.1 风洞系统描述131

6.5.2 风洞系统控制的主要难点132

6.5.3 风洞系统数值模拟器133

6.5.4 仿真实验135

6.5.5 试验137

6.6 小结138

参考文献140

附录152