简介
本书全面地介绍了自适应控制的理论和应用，重点阐述自适应控制的基本概念、工具和设计方法，并引导读者尽快地进入本学科的前沿。本书共分9章。前6章是本课程的基本内容，包括：预备知识、模型参考自适应控制和辨识、离散时间系统的参数递推估计及自校正控制(包括从最优控制和从经典控制的两种不同观点出发，讨论自校正控制器的设计问题)。第7章是自适应控制系统鲁棒性和收敛性分析。第8章讨论基于神经元网络的自适应控制。第9章介绍自适应控制的几个成功的应用实例。
本书内容丰富，论述精炼，反映了本学科的基本内容和最新成就。本书适
目录
绪论1
第一章 预备知识
1.1 范数9
1.2 动态系统的稳定性理论15
1.3 平稳随机过程21
第二章 模型参考自适应辨识29
2.1 一阶系统的模型参考自适应辨识29
2.2 模型参考自适应辨识33
2.3 线性误差方程及其参数辨识算法42
第三章 模型参考自适应控制49
3.1 一阶系统的模型参考自适应控制49
3.2 模型参考自适应控制52
第四章 离散时间系统模型及其参数估计70
4.1 被控对象的离散时间模型70
4.2 参数估计的最小二乘算法77
4.3 参数估计的投影算法93
第五章 自校正控制(一)101
5.1 最小方差自校正控制101
5.2 广义最小方差自校正控制109
5.3 基于多步预测的自适应控制119
第六章 自校正控制(二)134
6.1 极点配置自校正控制134
6.2 自校正PID控制144
6.3 PID调节器的自动整定147
6.4 增益调度控制151
第七章 自适应控制系统的鲁棒性和收敛性分析158
7.1 自适应控制的鲁棒性问题158
7.2 指数收敛性与鲁棒性164
7.3 平均方法及其在自适应系统分析中的应用171
7.4 改善自适应系统鲁棒性的方法192
第八章 基于人工神经元网络的自适应控制197
8.1 神经元网络的结构197
8.2 神经元网络的学习算法204
8.3 基于神经元网络的辨识和控制结构209
8.4 基于神经元网络的内模控制214
第九章 自适应控制的应用226
9.1 工业自适应控制器及其应用226
9.2 自适应技术在一些复杂系统中的应用232
附录 关于平均方法的一些定义和定理251
第一章 预备知识
1.1 范数9
1.2 动态系统的稳定性理论15
1.3 平稳随机过程21
第二章 模型参考自适应辨识29
2.1 一阶系统的模型参考自适应辨识29
2.2 模型参考自适应辨识33
2.3 线性误差方程及其参数辨识算法42
第三章 模型参考自适应控制49
3.1 一阶系统的模型参考自适应控制49
3.2 模型参考自适应控制52
第四章 离散时间系统模型及其参数估计70
4.1 被控对象的离散时间模型70
4.2 参数估计的最小二乘算法77
4.3 参数估计的投影算法93
第五章 自校正控制(一)101
5.1 最小方差自校正控制101
5.2 广义最小方差自校正控制109
5.3 基于多步预测的自适应控制119
第六章 自校正控制(二)134
6.1 极点配置自校正控制134
6.2 自校正PID控制144
6.3 PID调节器的自动整定147
6.4 增益调度控制151
第七章 自适应控制系统的鲁棒性和收敛性分析158
7.1 自适应控制的鲁棒性问题158
7.2 指数收敛性与鲁棒性164
7.3 平均方法及其在自适应系统分析中的应用171
7.4 改善自适应系统鲁棒性的方法192
第八章 基于人工神经元网络的自适应控制197
8.1 神经元网络的结构197
8.2 神经元网络的学习算法204
8.3 基于神经元网络的辨识和控制结构209
8.4 基于神经元网络的内模控制214
第九章 自适应控制的应用226
9.1 工业自适应控制器及其应用226
9.2 自适应技术在一些复杂系统中的应用232
附录 关于平均方法的一些定义和定理251
自适应控制
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