自適應(yīng)控制（第2版）

第1章引論
1.1什么是自適應(yīng)控制
1.2兩種主要的自適應(yīng)控制技術(shù)
1.3自適應(yīng)控制研究的主要問題
1.4自適應(yīng)控制系統(tǒng)的歷史
第2章線性控制系統(tǒng)
2.1數(shù)學(xué)描述
2.1.1線性控制系統(tǒng)的輸入輸出描述
2.1.2線性控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間描述
2.2能控性和能觀性
2.2.1線性控制系統(tǒng)的能控性
2.2.2線性控制系統(tǒng)的能觀性
2.2.3線性控制系統(tǒng)的對偶性
2.2.4線性控制系統(tǒng)的Kalman分解
2.3極點(diǎn)配置和觀測器設(shè)計(jì)
2.3.1線性控制系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)型
2.3.2線性控制系統(tǒng)的極點(diǎn)配置
2.3.3線性控制系統(tǒng)的漸近狀態(tài)觀測器
2.3.4線性控制系統(tǒng)的分離設(shè)計(jì)
2.4實(shí)現(xiàn)理論
2.4.1線性控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)理論
2.4.2線性控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)算法
練習(xí)
第3章控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性
3.1穩(wěn)定性的定義
3.1.1Lyapunov穩(wěn)定性定義
3.1.2輸入輸出穩(wěn)定性定義
3.2穩(wěn)定性判據(jù)
3.2.1Lyapunov定理
3.2.2線性連續(xù)系統(tǒng)的Lyapunov穩(wěn)定性
3.2.3線性離散系統(tǒng)的Lyapunov穩(wěn)定性
3.2.4Barbalat引理
3.3超穩(wěn)定性理論
3.3.1控制系統(tǒng)的超穩(wěn)定性
3.3.2正實(shí)函數(shù)和正實(shí)函數(shù)性質(zhì)
3.3.3正實(shí)矩陣和正實(shí)性引理
3.3.4超穩(wěn)定性判據(jù)
3.3.5離散系統(tǒng)的正實(shí)性
練習(xí)
第4章系統(tǒng)參數(shù)辨識
4.1最小二乘估計(jì)
4.1.1最小二乘估計(jì)問題的提法
4.1.2遞推最小二乘估計(jì)
4.1.3指數(shù)加權(quán)遞推最小二乘估計(jì)
4.2最小二乘估計(jì)的統(tǒng)計(jì)特征
4.2.1最小二乘估計(jì)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
4.2.2殘差的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)
4.2.3計(jì)算順序
4.3廣義最小二乘法
4.3.1問題的提出
4.3.2廣義最小二乘法的計(jì)算
練習(xí)
第5章模型參考自適應(yīng)控制
5.1基于頻域模型的模型參考自適應(yīng)控制
5.1.1問題的描述
5.1.2對象模型已知的模型參考控制器設(shè)計(jì)
5.1.3MIT方案
5.2基于狀態(tài)空間模型的模型參考自適應(yīng)控制
5.2.1應(yīng)用狀態(tài)空間的模型參考自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)
5.2.2應(yīng)用增廣誤差的模型參考自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)
5.3基于誤差模型的模型參考自適應(yīng)控制
5.3.1誤差模型和標(biāo)稱系統(tǒng)
5.3.2應(yīng)用誤差模型的自適應(yīng)律
5.3.3n-m≥2時(shí)的修正
5.4離散系統(tǒng)的模型參考自適應(yīng)控制
5.4.1應(yīng)用誤差模型的離散系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制
5.4.2基于超穩(wěn)定性的離散系統(tǒng)模型參考自適應(yīng)控制
練習(xí)
第6章自校正調(diào)節(jié)器
6.1最小方差預(yù)報(bào)和最小方差控制
6.1.1最小方差預(yù)報(bào)
6.1.2最小方差控制
6.1.3最小方差控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性
6.2自校正調(diào)節(jié)器
6.2.1自校正調(diào)節(jié)器算法
6.2.2自校正調(diào)節(jié)器的漸近性質(zhì)
6.3廣義最小方差的自校正控制器
6.3.1問題的描述
6.3.2廣義最小方差預(yù)報(bào)
6.3.3廣義最小方差控制
6.3.4關(guān)于閉環(huán)穩(wěn)定性的討論
6.3.5自校正控制器的遞推算法
6.4多變量自校正系統(tǒng)
6.4.1多變量最小方差控制器
6.4.2閉環(huán)的穩(wěn)定性
6.4.3多變量自校正調(diào)節(jié)器
練習(xí)
第7章自適應(yīng)觀測器
7.1參數(shù)模型和持續(xù)激勵
7.1.1參數(shù)化模型
7.1.2持續(xù)激勵信號
7.2指數(shù)型狀態(tài)觀測器
7.2.1指數(shù)收斂狀態(tài)觀測器的構(gòu)造
7.2.2收斂性的證明
7.3非線性系統(tǒng)自適應(yīng)狀態(tài)觀測器
7.3.1問題的描述
7.3.2濾波器和反饋正實(shí)性
7.3.3自適應(yīng)狀態(tài)觀測器
練習(xí)
第8章非線性系統(tǒng)自適應(yīng)跟蹤控制
8.1狀態(tài)反饋的自適應(yīng)跟蹤控制
8.1.1問題的描述
8.1.2控制器設(shè)計(jì)
8.1.3穩(wěn)定性討論
8.2輸出反饋的自適應(yīng)跟蹤控制
8.2.1問題的描述
8.2.2動態(tài)輸出補(bǔ)償
8.2.3相對階為1的情形
8.2.4相對階為ρ的情形
8.2.5相對階為ρ時(shí)的穩(wěn)定性討論
8.3參數(shù)呈非線性關(guān)系的不確定系統(tǒng)自適應(yīng)控制
8.3.1問題的描述
8.3.2控制器構(gòu)造
8.3.3穩(wěn)定性證明
練習(xí)
第9章魯棒自適應(yīng)控制
9.1一個(gè)例子
9.2模型參考魯棒自適應(yīng)控制
9.2.1不確定性的分類
9.2.2魯棒性問題的描述
9.2.3誤差模型
9.2.4魯棒自適應(yīng)律
9.3魯棒自適應(yīng)控制的穩(wěn)定性分析
9.3.1W(s)嚴(yán)格正實(shí)時(shí)的穩(wěn)定性分析
9.3.2W(s)非嚴(yán)格正實(shí)時(shí)的穩(wěn)定性分析
9.4基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制
9.4.1問題的描述
9.4.2預(yù)備知識
9.4.3時(shí)變信號跟蹤
9.4.4應(yīng)用反步法的設(shè)計(jì)
練習(xí)
附錄A概率論和隨機(jī)過程基礎(chǔ)
A.1概率和隨機(jī)變量
A.2隨機(jī)過程
A.3隨機(jī)序列的收斂性
A.4線性離散時(shí)間系統(tǒng)分析
A.5各態(tài)歷經(jīng)性
參考文獻(xiàn)
索引