RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制及MATLAB仿真（第3版）

第1章緒論
1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的提出
1.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制概述
1.1.3自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
1.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.3機(jī)器人RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
1.4控制系統(tǒng)S函數(shù)設(shè)計(jì)
1.4.1S函數(shù)介紹
1.4.2S函數(shù)基本參數(shù)
1.4.3實(shí)例
1.5簡(jiǎn)單自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)例
1.5.1系統(tǒng)描述
1.5.2自適應(yīng)控制律設(shè)計(jì)
1.5.3仿真實(shí)例
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第2章RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與仿真
2.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及仿真
2.1.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)
2.1.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)實(shí)例及MATLAB仿真
2.2基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
2.2.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
2.2.2仿真實(shí)例
2.3高斯函數(shù)的參數(shù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的影響
2.4隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的影響
2.5RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模訓(xùn)練
2.5.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 
2.5.2仿真實(shí)例
2.6RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
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第3章基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
3.1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督控制
3.1.1RBF監(jiān)督控制
3.1.2仿真實(shí)例
3.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參考自適應(yīng)控制
3.2.1控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
3.2.2仿真實(shí)例
3.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制
3.3.1系統(tǒng)描述
3.3.2RBF控制算法設(shè)計(jì)
3.3.3仿真實(shí)例
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第4章自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
4.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)控制
4.1.1系統(tǒng)描述
4.1.2自適應(yīng)RBF控制器設(shè)計(jì)
4.1.3仿真實(shí)例
4.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的未知參數(shù)自適應(yīng)控制
4.2.1系統(tǒng)描述
4.2.2自適應(yīng)控制設(shè)計(jì)
4.2.3仿真實(shí)例
4.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接魯棒自適應(yīng)控制
4.3.1系統(tǒng)描述
4.3.2理想反饋控制和函數(shù)逼近
4.3.3控制器設(shè)計(jì)及分析
4.3.4仿真實(shí)例
4.4基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單參數(shù)直接魯棒自適應(yīng)控制
4.4.1系統(tǒng)描述
4.4.2仿真實(shí)例
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第5章RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模控制
5.1經(jīng)典滑?？刂破髟O(shè)計(jì)
5.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二階SISO系統(tǒng)的滑?？刂?br />5.2.1系統(tǒng)描述
5.2.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近f(·)的滑模控制 
5.2.3仿真實(shí)例
5.3基于RBF逼近未知函數(shù)f(·)和g(·)的滑?？刂?br />5.3.1引言
5.3.2仿真實(shí)例
5.4基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最小參數(shù)學(xué)習(xí)法的自適應(yīng)滑模控制
5.4.1問題描述
5.4.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)控制
5.4.3仿真實(shí)例
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第6章基于模型整體逼近的自適應(yīng)RBF控制
6.1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償?shù)臋C(jī)器人自適應(yīng)控制
6.1.1系統(tǒng)描述
6.1.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
6.1.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和自適應(yīng)律設(shè)計(jì)及分析
6.1.4仿真實(shí)例
6.2基于滑模魯棒項(xiàng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人控制
6.2.1系統(tǒng)描述
6.2.2RBF逼近
6.2.3控制律設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性分析
6.2.4仿真實(shí)例
6.3基于HJI理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魯棒控制
6.3.1HJI定理
6.3.2控制器設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性分析
6.3.3仿真實(shí)例
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第7章基于局部逼近的自適應(yīng)RBF控制
7.1基于名義模型的機(jī)械臂魯棒控制
7.1.1系統(tǒng)描述
7.1.2控制器設(shè)計(jì)
7.1.3穩(wěn)定性分析
7.1.4仿真實(shí)例
7.2基于局部模型逼近的自適應(yīng)RBF機(jī)械臂控制
7.2.1問題描述
7.2.2控制器設(shè)計(jì)
7.2.3穩(wěn)定性分析
7.2.4仿真實(shí)例
7.3工作空間機(jī)械臂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
7.3.1關(guān)節(jié)角位置與工作空間直角坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換
7.3.2機(jī)械臂的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模
7.3.3控制器的設(shè)計(jì)
7.3.4仿真實(shí)例
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第8章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)面自適應(yīng)控制
8.1簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)面控制的設(shè)計(jì)與分析
8.1.1系統(tǒng)描述
8.1.2動(dòng)態(tài)面控制器的設(shè)計(jì)
8.1.3動(dòng)態(tài)面控制器的分析
8.1.4仿真實(shí)例
8.2飛行器航跡角自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制
8.2.1系統(tǒng)描述
8.2.2自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制設(shè)計(jì)
8.2.3穩(wěn)定性分析
8.2.4仿真實(shí)例
8.3柔性關(guān)節(jié)機(jī)械臂自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面魯棒控制
8.3.1問題描述
8.3.2自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)面控制器設(shè)計(jì)
8.3.3閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
8.3.4仿真驗(yàn)證
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第9章數(shù)字RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
9.1自適應(yīng)RungeKuttaMerson法
9.1.1引言
9.1.2仿真實(shí)例
9.2SISO系統(tǒng)的數(shù)字自適應(yīng)控制
9.2.1引言
9.2.2仿真實(shí)例
9.3兩關(guān)節(jié)機(jī)械臂的數(shù)字自適應(yīng)RBF控制
9.3.1引言
9.3.2仿真實(shí)例
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第10章離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
10.1離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制概述
10.2一類離散非線性系統(tǒng)的直接RBF控制
10.2.1系統(tǒng)描述
10.2.2控制算法設(shè)計(jì)和穩(wěn)定性分析
10.2.3仿真實(shí)例
10.3一類離散非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)RBF控制 
10.3.1系統(tǒng)描述
10.3.2經(jīng)典控制器設(shè)計(jì)
10.3.3自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)
10.3.4穩(wěn)定性分析
10.3.5仿真實(shí)例
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第11章自適應(yīng)RBF觀測(cè)器設(shè)計(jì)及滑?？刂?br />11.1自適應(yīng)RBF觀測(cè)器設(shè)計(jì)
11.1.1系統(tǒng)描述
11.1.2自適應(yīng)RBF觀測(cè)器設(shè)計(jì)
11.1.3仿真實(shí)例
11.2基于RBF自適應(yīng)觀測(cè)器的滑?？刂?br />11.2.1滑?？刂破髟O(shè)計(jì)
11.2.2仿真實(shí)例
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第12章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演自適應(yīng)控制
12.1一種二階非線性系統(tǒng)的反演控制
12.1.1基本原理
12.1.2仿真實(shí)例
12.2一種三階非線性系統(tǒng)的反演控制
12.2.1系統(tǒng)描述
12.2.2反演控制器設(shè)計(jì)
12.2.3仿真實(shí)例
12.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二階非線性系統(tǒng)反演控制
12.3.1基本原理
12.3.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
12.3.3控制算法設(shè)計(jì)與分析
12.3.4仿真實(shí)例
12.4高階非線性系統(tǒng)反演控制
12.4.1系統(tǒng)描述
12.4.2反演控制器的設(shè)計(jì)
12.5基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高階非線性系統(tǒng)自適應(yīng)反演控制
12.5.1系統(tǒng)描述
12.5.2反演控制律設(shè)計(jì)
12.5.3自適應(yīng)律的設(shè)計(jì)
12.5.4仿真實(shí)例
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第13章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)容錯(cuò)控制
13.1SISO系統(tǒng)執(zhí)行器自適應(yīng)容錯(cuò)控制
13.1.1控制問題描述
13.1.2控制律的設(shè)計(jì)與分析
13.1.3仿真實(shí)例
13.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)容錯(cuò)控制
13.2.1控制問題描述
13.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
13.2.3控制律的設(shè)計(jì)與分析
13.2.4仿真實(shí)例
13.3基于傳感器和執(zhí)行器容錯(cuò)的自適應(yīng)控制
13.3.1系統(tǒng)描述
13.3.2控制器設(shè)計(jì)與分析
13.3.3仿真實(shí)例
13.4基于傳感器和執(zhí)行器容錯(cuò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
13.4.1系統(tǒng)描述
13.4.2控制器設(shè)計(jì)與分析
13.4.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
13.4.4仿真實(shí)例
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第14章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)量化控制
14.1執(zhí)行器自適應(yīng)量化控制
14.1.1系統(tǒng)描述
14.1.2量化控制器設(shè)計(jì)與分析
14.1.3仿真實(shí)例
14.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行器自適應(yīng)量化控制
14.2.1系統(tǒng)描述
14.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
14.2.3量化控制器設(shè)計(jì)與分析
14.2.4仿真實(shí)例
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第15章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制輸出受限控制
15.1輸出受限引理
15.2基于位置輸出受限控制算法設(shè)計(jì)
15.2.1系統(tǒng)描述
15.2.2控制器的設(shè)計(jì)
15.2.3仿真實(shí)例
15.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出受限控制
15.3.1系統(tǒng)描述
15.3.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
15.3.3控制器的設(shè)計(jì)
15.3.4仿真實(shí)例
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第16章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方向未知的狀態(tài)跟蹤
16.1控制方向未知的狀態(tài)跟蹤
16.1.1系統(tǒng)描述
16.1.2控制律的設(shè)計(jì)
16.1.3仿真實(shí)例
16.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方向未知的狀態(tài)跟蹤
16.2.1系統(tǒng)描述
16.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
16.2.3控制律的設(shè)計(jì)
16.2.4仿真實(shí)例
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第17章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的多智能體一致性控制
17.1多智能體系統(tǒng)一致性控制
17.1.1代數(shù)圖論
17.1.2系統(tǒng)描述
17.1.3控制器的設(shè)計(jì)
17.1.4仿真實(shí)例
17.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的多智能體系統(tǒng)一致性控制
17.2.1系統(tǒng)描述
17.2.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近f(·)的滑模控制
17.2.3控制器的設(shè)計(jì)
17.2.4仿真實(shí)例
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第18章基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)控制
18.1模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
18.1.1模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
18.1.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
18.1.3仿真實(shí)例
18.2基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制
18.2.1系統(tǒng)描述
18.2.2基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近f(·)的滑?？刂?nbsp;
18.2.3仿真實(shí)例
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第19章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事件驅(qū)動(dòng)滑模控制
19.1基于事件驅(qū)動(dòng)的滑?？刂?br />19.1.1系統(tǒng)描述
19.1.2控制器設(shè)計(jì)
19.1.3芝諾分析
19.1.4仿真實(shí)例
19.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的事件驅(qū)動(dòng)滑?？刂?br />19.2.1系統(tǒng)描述
19.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近
19.2.3控制器設(shè)計(jì)
19.2.4芝諾分析
19.2.5仿真實(shí)例
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