系统辨识与自适应控制MATLAB仿真

第1章 绪 论1.1 自适应控制问题的提出1.2 自适应控制的种类1.2.1 模型参考自适应控制系统1.2.2 自校正控制系统1.2.3 智能自适应控制系统1.2.4 其他形式的自适应控制系统1.3 自适应控制的应用现状1.3.1 在工业领域中的典型应用1.3.2 在非工业领域中的应用1.4 自适应控制存在的问题及发展方向第2章 系统辨识2.1 系统辨识概述2.1.1 数学模型及建模方法2.1.2 系统辨识的定义及其分类2.1.3 参数模型2.1.4 系统辨识的基本原理2.1.5 系统辨识的步骤2.2 白噪声、M序列与噪信比2.2.1 白噪声与有色噪声2.2.2 M序列与逆M序列2.2.3 噪信比2.3 *小二乘参数估计法2.3.1 批处理*小二乘法2.3.2 递推*小二乘法2.3.3 遗忘因子递推*小二乘法2.3.4 递推增广*小二乘法2.4 梯度校正参数估计法2.4.1 确定性系统的梯度校正参数估计法2.4.2 随机牛顿法2.5 极大似然参数估计法2.6 多变量系统参数估计第3章 模型参考自适应控制3.1 连续系统数值积分基础知识3.1.1 欧拉法3.1.2 龙格一库塔法3.2 基于梯度法的模型参考自适应控制3.2 MIT自适应律3.2.2 MIT归一化算法3.3 基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制3.3.1 Lyapunov稳定性理论与正实传递函数3.3.2 可调增益Lyapunov-MRAC3.3.3 系统状态变量可测时的MRAC3.3.4 Narendra稳定自适应控制器3.4 离散时间模型参考自适应系统3.4.1 二阶系统的离散时间MRAS3.4.2 n阶系统的离散时间MRAS第4章 自校正控制4.1 Diophantine方程的求解4.1.1 单步Diophantine方程的求解4.1.2 多步Diophantine方程的求解4.2 *小方差自校正控制4.2.1 单步输出预测4.2.2 *小方差控制4.2.3 *小方差间接自校正控制4.2.4 *小方差直接自校正控制4.3 广义*小方差自校正控制4.3.1 广义*小方差控制4.3.2 广义*小方差间接自校正控制4.3.3 广义*小方差直接自校正控制4.4 广义预测控制4.4.1 预测控制的提出4.4.2 预测控制的基本机理4.4.3 广义预测控制4.5 改进的广义预测控制4.5.1 基于CARIMA模型的JGPC4.5.2 基于CARMA模型的JGPC第5章 基于常规控制策略的自校正控制5.1 极点配置自校正控制5.1.1 极点配置控制5.1.2 极点配置间接自校正控制5.1.3 极点配置直接自校正控制5.2 自校正PID控制5.2.1 常规PID控制5.2.2 自校正PID控制第6章 系统辨识与自适应控制可视化仿真6.1 可视化编程概述6.2 基于VB的系统辨识与自适应控制仿真6.2.1 VB仿真需要解决的问题6.2.2 基于VB的PID控制6.2.3 基于VB的递推增广*小二乘法参数估计6.2.4 基于VB的广义预测控制6.3 基于Delphi的系统辨识与自适应控制仿真6.3.1 Delphi仿真需要解决的问题6.3.2 基于Delphi的*小方差自校正控制6.3.3 基于Delphi的BP神经网络系统辨识6.3.4 基于Delphi的RBF神经网络自适应控制参考文献