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- 语言: Matlab
- 标签: 反演控制 backstepping
资源简介
反演控制方法与实现
《反演控制方法与实现》系统地介绍了反演控制方法的基本原理及其在不确定非线性系统中的应用。《反演控制方法与实现》共分为6章,在介绍反演法的一般理论的基础上,重点论述了抑制参数漂移的自适应反演方法,考虑非线性干扰观测器的弱抖振滑模反演方法,针对系统模型部分未知的情况,使用模糊系统和神经网络估计系统中的未知部分,给出了基于智能系统的反演设计方法,同时本书介绍了系统状态未知情况下的反演设计方法。针对各种情况本书均给出了详细的理论设计方法和Matlab仿真。
《反演控制方法与实现》是作者在从事控制理论与控制方法研究的基础上完成的。本书适用于从事非线性控制方法研究的工作人员和研究生参考。
前言
第1章 绪论
1·1 研究的背景及意义
1·2 李雅普诺夫稳定性理论
1·2·1 李雅普诺夫意义下的稳定性
1·2·2 有界性
1·2·3 李雅普诺夫稳定性理论
1·3 微分几何理论基础
1·3·1 李导数和李括号
1·3·2 微分同胚
1·3·3 控制系统的相对阶
1·3·4 输入状态线性化
1·3·5 状态反馈线性化的设计
1·4 反演法的基本原理
1·5 反演法的研究概况
1·5·1 自适应反演控制
1·5·2 鲁棒自适应反演控制
1·5·3 滑模反演控制
1·5·4 智能反演控制
1·5·5 其他反演控制方法
1·6 本书的主要研究内容
第2章 自适应反演控制方法
2·1 引言
2·2 常规自适应反演法
2·2·1 自适应反演法设计思路
2·2·2 仿真算例
2·3 抑制参数漂移的自适应反演控制
2·3·1 问题描述及预备知识
2·3·2 抑制参数漂移的自适应反演控制器设计
2·3·3 系统稳定性分析
2·3·4 仿真算例
2·4 扩展的自适应反演控制
2·4·1 问题描述
2·4·2 参数自适应律的设计
2·4·3 基于动态面的扩展反演控制器设计
2·4·4 稳定性分析
2·4·5 仿真算例
2·5 仿真算例的Matlab实现
2·5·1 节仿真算例的Matlab实现
2·5·2 节仿真算例的Matlab实现
2·5·3 节仿真算例的Matlab实现
2·6 本章 小结
第3章 不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制
3·1 引言
3·2 滑模控制基本原理
3·3 匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制
3·3·1 问题描述
3·3·2 滑模反演控制器设计
3·3·3 滑模反演控制稳定性分析
3·3·4 自适应滑模反演控制器设计
3·3·5 自适应滑模反演控制稳定性分析
3·3·6 非线性干扰观测器
3·3·7 匹配不确定非线性系统的弱抖振滑模反演控制
3·3·8 仿真算例
3·4 非匹配不确定非线性系统的多滑模反演控制
3·4·1 问题描述
3·4·2 多滑模反演控制
3·4·3 基于非线性干扰观测器的多滑模反演控制
3·4·4 系统稳定性分析
3·4·5 仿真算例
3·5 仿真算例的Matlab实现
3·5·1 节弱抖振滑模反演控制的Matlab实现
3·5·2 节自适应弱抖振滑模反演控制Matlab实现
3·5·3 节多滑模反演控制Matlab实现
3·6 本章 小结
第4章 基于模糊系统的非线性系统反演控制
4·1 引言
4·2 基于模糊系统的非线性系统控制
4·2·1 问题的提出
4·2·2 模糊系统描述
4·2·3 控制器设计
4·2·4 仿真算例
4·3 节Matlab实现
4·4 本章 小结
第5章 基于神经网络的非线性系统反演控制
5·1 引言
5·2 非线性系统的鲁棒小波神经网络控制
5·2·1 问题的提出
5·2·2 小波神经网络结构
5·2·3 控制器的设计
5·2·4 稳定性分析
5·2·5 仿真
5·3 不确定非线性系统的鲁棒自适应渐近跟踪控制
5·3·1 控制目标
5·3·2 控制器设计
5·3·3 仿真算例
5·4 算例的Matlab实现
5·4·1 节算例的Matlab实现
5·4·2 节算例1的Matlab实现
5·4·3 节算例2的Matlab实现
5·5 本章 小结
第6章 基于状态观测器的反演控制器设计
6·1 滑模观测器控制器设计
6·1·1 滑模观测器设计
6·1·2 滑模反演控制器设计
6·2 仿真算例
6·3 节仿真实例的Matlab实现
6·4 本章 小结
参考文献
代码片段和文件信息
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