非线性多变量多模型神经网络自适应解耦控制

　　《非线性多变量多模型神经网络自适应解耦控制》系统介绍具有不确定性的非线性单变量系统、非线性多变量系统、非线性多变量强耦合系统的自适应控制以及自适应解耦控制理论和方法。《非线性多变量多模型神经网络自适应解耦控制》大部分内容取材于作者多年来在控制领域取得的研究成果。《非线性多变量多模型神经网络自适应解耦控制》主要内容包括非线性单变量多模型神经网络自适应控制、非线性多变量多模型神经网络自适应控制、非线性多变量多模型神经网络自适应闭环解耦控制、非线性多变量多模型神经网络自适应开环解耦控制、非线性多变量自适应智能解耦控制，以及上述算法的仿真实验和稳定性、收敛性分析。

目录
前言
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 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 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 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线性兽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 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