非线性严格反馈系统的智能自适应反步递推控制

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作者：佟绍成，李永明，刘艳军

出版社：科学出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 计算机理论

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ISBN：9787030677655
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：B5
页数：472
出版时间：2021-06-01
条形码：9787030677655 ; 978-7-03-067765-5

内容简介

本书系统介绍了非线性严格反馈系统的智能自适应控制的基本内容和方法，力图涵盖国内外近期新研究成果。主要内容包括：非线性严格反馈系统的智能自适应控制设计方法及理论，非线性严格反馈系统的智能自适应鲁棒控制设计方法及理论，基于观测器的非线性严格反馈系统的智能自适应控制设计方法及理论，基于观测器的非线性严格反馈系统的智能自适应鲁棒控制设计方法及理论，以及非线性严格反馈系统的智能自适应优化控制设计方法及理论等。

目录
前言
第0章预备知识 1
0.1 模糊逻辑系统 1
0.2 径向基函数神经网络 2
0.3 非线性系统的稳定性及判别定理 3
0.3.1 半全局一致*终有界 3
0.3.2 非线性随机系统的稳定性 4
0.3.3 非线性状态约束系统的稳定性 4
0.4 非线性小增益定理 5
参考文献 6
第1章非线性严格反馈系统智能自适应状态反馈控制 7
1.1 非线性系统模糊自适应状态反馈控制 7
1.1.1 系统模型及控制问题描述 7
1.1.2 模糊自适应反步递推控制设计 7
1.1.3 稳定性与收敛性分析 14
1.1.4 仿真 15
1.2 非线性随机系统模糊自适应状态反馈控制 17
1.2.1 系统模型及控制问题描述 17
1.2.2 模糊自适应反步递推控制设计 18
1.2.3 稳定性与收敛性分析 23
1.2.4 仿真 24
1.3 非线性时滞系统模糊自适应状态反馈控制 26
1.3.1 系统模型及控制问题描述 26
1.3.2 模糊自适应反步递推控制设计 26
1.3.3 稳定性与收敛性分析 34
1.3.4 仿真 38
1.4 非线性系统模糊自适应动态面状态反馈控制 40
1.4.1 系统模型及控制问题描述 40
1.4.2 模糊自适应反步递推控制设计 41
1.4.3 稳定性与收敛性分析 51
1.4.4 仿真 52
参考文献 54
第2章非线性严格反馈约束系统智能自适应状态反馈控制 56
2.1 非线性输出约束系统模糊自适应控制 56
2.1.1 系统模型及控制问题描述 56
2.1.2 模糊自适应反步递推控制设计 56
2.1.3 稳定性与收敛性分析 63
2.1.4 仿真 64
2.2 非线性状态约束系统模糊自适应控制 66
2.2.1 系统模型及控制问题描述 66
2.2.2 模糊自适应反步递推控制设计 67
2.2.3 稳定性与收敛性分析 73
2.2.4 仿真 74
2.3 非线性输入约束系统模糊自适应控制 77
2.3.1 系统模型及控制问题描述 77
2.3.2 模糊自适应反步递推控制设计 78
2.3.3 稳定性与收敛性分析 86
2.3.4 仿真 86
2.4 非线性系统模糊自适应指定性能控制 89
2.4.1 系统模型及控制问题描述 89
2.4.2 模糊自适应反步递推控制设计 90
2.4.3 稳定性与收敛性分析 96
2.4.4 仿真 97
参考文献 99
第3章非线性严格反馈系统智能自适应状态反馈鲁棒控制 101
3.1 含有未知死区的模糊自适应鲁棒控制 101
3.1.1 系统模型及控制问题描述 101
3.1.2 模糊自适应反步递推控制设计 103
3.1.3 稳定性与收敛性分析 108
3.1.4 仿真 109
3.2 含有未知控制方向的模糊自适应鲁棒控制 111
3.2.1 系统模型及控制问题描述 111
3.2.2 模糊自适应反步递推控制设计 112
3.2.3 稳定性与收敛性分析 118
3.2.4 仿真 119
3.3 含有未建模动态的模糊自适应鲁棒控制 121
3.3.1 系统模型及控制问题描述 121
3.3.2 模糊自适应反步递推控制设计 122
3.3.3 稳定性与收敛性分析 135
3.3.4 仿真 136
3.4 含有执行器故障的模糊自适应鲁棒控制 139
3.4.1 系统模型及控制问题描述 139
3.4.2 模糊自适应反步递推控制设计 140
3.4.3 稳定性与收敛性分析 146
3.4.4 仿真 147
参考文献 150
第4章非线性严格反馈系统智能自适应输出反馈控制 152
4.1 基于线性观测器的模糊自适应输出反馈控制 152
4.1.1 系统模型及控制问题描述 152
4.1.2 线性状态观测器设计 153
4.1.3 模糊自适应反步递推控制设计 154
4.1.4 稳定性与收敛性分析 160
4.1.5 仿真 161
4.2 基于模糊观测器的自适应输出反馈控制 163
4.2.1 系统模型及控制问题描述 163
4.2.2 模糊状态观测器设计 163
4.2.3 模糊自适应反步递推控制设计 166
4.2.4 稳定性与收敛性分析 173
4.2.5 仿真 174
4.3 基于模糊 K 滤波的自适应输出反馈控制 177
4.3.1 系统模型及控制问题描述 177
4.3.2 模糊 K 滤波设计 177
4.3.3 模糊自适应反步递推控制设计 179
4.3.4 稳定性与收敛性分析 185
4.3.5 仿真 186
4.4 非线性系统模糊自适应状态约束输出反馈控制 188
4.4.1 系统模型及控制问题描述 188
4.4.2 模糊状态观测器设计 189
4.4.3 模糊自适应反步递推控制设计 190
4.4.4 稳定性与收敛性分析 198
4.4.5 仿真 199
参考文献 201
第5章非线性严格反馈系统智能自适应输出反馈鲁棒控制 204
5.1 含有未知死区的模糊自适应输出反馈鲁棒控制 204
5.1.1 系统模型及控制问题描述 204
5.1.2 模糊 K 滤波设计 206
5.1.3 模糊自适应反步递推输出反馈控制设计 207
5.1.4 稳定性与收敛性分析 216
5.1.5 仿真 217
5.2 含有未建模动态的模糊自适应输出反馈鲁棒控制 219
5.2.1 系统模型及控制问题描述 219
5.2.2 模糊状态观测器设计 220
5.2.3 模糊自适应反步递推输出反馈控制设计 222
5.2.4 稳定性与收敛性分析 232
5.2.5 仿真 235
5.3 含有未知控制方向的模糊自适应输出反馈鲁棒控制 238
5.3.1 系统模型及控制问题描述 238
5.3.2 模糊 K 滤波设计 238
5.3.3 模糊自适应反步递推输出反馈控制设计 239
5.3.4 稳定性与收敛性分析 246
5.3.5 仿真 246
5.4 含有执行器故障的模糊自适应输出反馈鲁棒控制 249
5.4.1 系统模型及控制问题描述 249
5.4.2 模糊状态观测器设计 250
5.4.3 模糊自适应反步递推容错控制设计 252
5.4.4 稳定性与收敛性分析 260
5.4.5 仿真 261
参考文献 263
第6章多变量非线性严格反馈系统智能自适应反步递推控制 266
6.1 多变量非线性系统模糊自适应状态反馈控制 266
6.1.1 系统模型及控制问题描述 266
6.1.2 模糊自适应反步递推控制设计 267
6.1.3 稳定性与收敛性分析 272
6.1.4 仿真 272
6.2 多变量非线性系统模糊自适应输出反馈控制 275
6.2.1 系统模型及控制问题描述 275
6.2.2 模糊状态观测器设计 276
6.2.3 模糊自适应反步递推输出反馈控制设计 277
6.2.4 稳定性与收敛性分析 283
6.2.5 仿真 284
6.3 多变量非线性系统模糊自适应输出反馈鲁棒控制 288
6.3.1 系统模型及控制问题描述 288
6.3.2 模糊状态观测器设计 289
6.3.3 模糊自适应反步递推输出反馈控制设计 290
6.3.4 稳定性与收敛性分析 297
6.3.5 仿真 298
6.4 多变量状态约束非线性系统模糊自适应控制 302
6.4.1 系统模型及控制问题描述 302
6.4.2 模糊自适应反步递推状态反馈控制设计 303
6.4.3 稳定性与收敛性分析 308
6.4.4 仿真 310
参考文献 312
第7章非线性严格反馈互联大系统智能自适应分散控制 315
7.1 非线性互联大系统的模糊自适应状态反馈分散控制 315
7.1.1 系统模型及控制问题描述 315
7.1.2 模糊自适应反步递推分散控制设计 316
7.1.3 稳定性与收敛性分析 325
7.1.4 仿真 326
7.2 非线性互联大系统的模糊自适应状态反馈分散鲁棒控制 329
7.2.1 系统模型及控制问题描述 329
7.2.2 模糊自适应反步递推分散控制设计 330
7.2.3 稳定性与收敛性分析 339
7.2.4 仿真 341
7.3 非线性互联大系统的模糊自适应输出反馈分散控制 344
7.3.1 系统模型及控制问题描述 344
7.3.2 模糊分散状态观测器设计 345
7.3.3 模糊自适应反步递推分散控制设计 347
7.3.4 稳定性与收敛性分析 358
7.3.5 仿真 359
7.4 非线性互联大系统的模糊自适应输出反馈分散容错控制 363
7.4.1 系统模型及控制问题描述 363
7.4.2 模糊分散状态观测器设计 364
7.4.3 模糊自适应反步递推分散容错控制设计 365
7.4.4 稳定性与收敛性分析 374
7.4.5 仿真 375
7.5 含有未知控制方向的互联大系统模糊自适应输出反馈控制 379
7.5.1 系统模型及控制问题描述 379
7.5.2 模糊分散 K 滤波设计 380
7.5.3 模糊自适应反步递推分散控制设计 382
7.5.4 稳定性与收敛性分析 393
7.5.5 仿真 394
参考文献 399
第8章非线性系统智能自适应优化控制 401
8.1 离散非线性系统的模糊自适应优化控制 401
8.1.1 系统模型及控制问题描述 401
8.1.2 模糊自适应优化控制设计 401
8.1.3 稳定性与收敛性分析 405
8.1.4 仿真 408
8.2 离散非线性系统的神经网络自适应强化学习优化控制 410
8.2.1 系统模型及控制问题描述 410
8.2.2 模糊自适应强化学习优化控制设计 411
8.2.3 稳定性与收敛性分析 415
8.2.4 仿真 419
8.3 非线性离散严格反馈系统的模糊自适应优化控制 421
8.3.1 系统模型及控制问题描述 421
8.3.2 模糊自适应反步递推优化控制设计 424
8.3.3 稳定性与收敛性分析 430
8.3.4 仿真 436
8.4 非线性连续系统的神经网络自适应状态反馈优化控制 438
8.4.1 系统模型及控制问题描述 438
8.4.2 神

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节选

第0章预备知识　　本章主要介绍模糊逻辑系统、径向基函数神经网络、非线性系统的稳定性等一些基本知识，以便于本书主要内容的叙述和读者阅读。　　0.1 模糊逻辑系统　　模糊逻辑系统 (fuzzy logic system， FLS) 包含模糊规则库、模糊化、模糊推理机、解模糊化四部分。模糊控制的基本结构如图 0.1.1 所示。　　图0.1.1 模糊控制的基本结构图　　模糊推理机使用模糊 IF-THEN 规则实现从输入语言向量 x = [x1， x2，，xn]T 到输出语言变量 y ∈ V 的映射，第 l 条模糊 IF-THEN 规则可以写成Rl：如果 x1 是 Fl1，x2 是 Fl2，，xn是Fln，则 y 是Gl，l = 1， 2，，N 式中，Fl i和 Gl 是对应于模糊隶属函数和 μGl(y) 的模糊集合；N 是模糊规则数。　　若采用单点模糊化、乘积推理和中心加权解模糊化方法，则模糊逻辑系统可表示为　　(0.1.1) 　　式中，　　定义如下模糊基函数：　　(0.1.2) 　　令，则模糊逻辑系统 (0.1.1) 可表示为　　(0.1.3) 　　引理 0.1.1[1] f(x) 是定义在闭集 Ω 的连续函数，对任意给定的常数 ε > 0，存在模糊逻辑系统 (0.1.3)，使得如下不等式成立：　　(0.1.4) 　　定义**参数向量：　　(0.1.5) 　　*小模糊逼近误差 ε 由下式给出：　　(0.1.6) 　　0.2 径向基函数神经网络　　径向基函数神经网络由隐含层和输出层两层网络组成，其基本结构如图 0.2.1 所示。隐含层实现不可调参数的非线性转化，即隐含层将输入空间映射到一个新的空间。输出层则在该新的空间实现线性组合。　　因此，径向基函数神经网络是一个线性参数化的神经网络，可以表述为　　(0.2.1) 　　式中，x = [x1， x2，， xn]T ∈ Rn 是输入向量，n 是神经网络的输入维数；W = [w1，w2，，wl]T ∈ Rl 是神经网络权值向量，l > 1 是神经网络节点数；S(x) =[s1(x)， s2(x)，， sl(x)]T ∈ Rl 是径向基函数向量，si(x) 是基函数。　　径向基函数 S(x) 中的 si(x) 通常选取为高斯函数：　　(0.2.2) 　　式中，μi = [μi1， μi2，， μin]T 是基函数的中心；γi 是高斯函数的宽度。　　图0.2.1 径向基函数神经网络的基本结构图　　引理 0.2.1[2] f(x) 是定义在紧集 Ω ∈ Rn 的连续函数，对任意给定的常数ε> 0，存在常数向量 W，使得如下等式成立：　　(0.2.3) 　　定义**权值 W.：　　(0.2.4) 　　0.3 非线性系统的稳定性及判别定理　　0.3.1 半全局一致*终有界　　定义 0.3.1[3] 考虑如下非线性系统：　　(0.3.1) 　　对于任何紧集和，如果存在常数 δ > 0 和时间常数T(δ， x0)，对于，使得||x(t)|| < δ，则非线性系统 (0.3.1) 的解是半全局一致*终有界的。　　引理 0.3.1 对于任何有界初始条件，如果存在一个连续可微且正定的函数V (x， t)，满足　　且该函数沿着系统 (0.3.1) 的轨迹满足　　(0.3.2)

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