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自適應控制理論與應用 版權信息
- ISBN：9787576313765
- 條形碼：9787576313765 ; 978-7-5763-1376-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
自適應控制理論與應用 內容簡介
本書主要分為9章。第1章主要是從宏觀的角度講了一下自適應控制理論提出的背景和意義；第2章講自適應控制的數學基礎；第3章講實時參數估計；第4章講模型參考自適應控制；第5章是自校正控制；第6章講了一些主要的非自適應控制，這部分內容作為基本自適應控制的拓展；第7章講自適應觀測器的設計；第8章列舉了幾個關于自適應控制理論的應用實例，其主要來自于編者自2010年以來在北京理工大學開設的博士生課程《自適應與魯棒控制》中的學生根據理論知識后體現出來的分析和解決問題的理論應用過程；第9章是為了能使得學生對理論的理解不僅僅在書本上，而是能從實踐出發，因此在本章中我們給出了進行理論實踐的硬件平臺的基本架構和運行模式，引導學生利用課余時間在學院實驗室進行自主的理論實踐與探索；這部分主要是結合北京理工大學宇航學院相關專業特色，培養學生后續能利用理論開展航空航天和兵器相關專業的研究實踐，在本章中我們給出了半實物仿真平臺的構建，以及利用半實物仿真平臺進行自適應控制理論應用的實例。第10章給出了開放式的結尾，簡單了論述了自適應控制與當前學術前沿的智能化發展方向的關系，目的是引導同學們能利用基礎理論進一步的拓展和創新。
自適應控制理論與應用 目錄
第1章 自適應控制概述
1.1 自動控制的提出
1.2 自適應控制的創立
1.3 自適應控制系統的類型
1.4 自適應控制理論的發展
習題
第2章 自適應控制的數學基礎
2.1 狀態方程、傳遞函數與時序模型
2.1.1 連續系統的狀態方程與傳遞函數
2.1.2 離散系統的狀態方程、脈沖傳遞函數
2.1.3 時序模型
2.2 Diophantine方程與非*小實現
2.3 Lyapunov穩定性理論
2.4 超穩定性理論
習題
第3章 實時參數估計
3.1 系統辨識的基本概念
3.2 *小二乘法
3.3 遞推*小二乘法
3.4 具有遺忘因子的遞推*小二乘法
3.5 閉環系統辨識
3.5.1 問題的出現
3.5.2 什么是閉環系統可辨識
3.5.3 閉環狀態下的辨識方法和可辨識條件
習題
第4章 模型參考自適應控制
4.1 系統結構
4.2 MIT法則
4.3 基于Lyapunov理論的模型參考自適應
習題
第5章 自校正控制
5.1 自校正系統原理
5.2 極點配置自校正控制
5.3 *小方差自校正控制
5.3.1 預測模型
5.3.2 *小方差控制
5.3.3 *小方差自校正調節器
習題
第6章 非線性自適應控制
6.1 非線性自適應反步控制
6.1.1 反饋線性化
6.1.2 自適應反饋線性化
6.1.3 反步
6.1.4 自適應反步
6.2 自適應逆控制
6.3 變結構自適應控制
6.3.1 變結構自適應發展脈絡
6.3.2 單變量變結構自適應控制
6.3.2 多變量變結構自適應控制
6.4 魯棒自適應控制
6.4.1 H∞控制概述
6.4.2 魯棒穩定性與H∞性能指標之間的關系
6.4.4 H∞自校正控制
習題
第7章 自適應觀測器設計
7.1 基本設計方法
7.2 連續系統的自適應觀測器
7.2.1 可觀測標準型與非*小實現
7.2.2 典型自適應觀測器
7.3 離散系統的自適應觀測器
7.3.1 系統表現與問題的設定
7.3.2 典型離散自適應觀測器
7.4 自適應觀測器在自適應控制系統中的應用
習題
第8章 自適應控制應用
8.1 自適應控制應用發展歷史
8.2 導彈自適應滑模制導律
8.2.1 問題模型
8.2.2 自適應滑模制導律設計
8.2.3 應用效果
8.3 針對火星探測器的自適應模型逆控制器設計
8.3.1 問題背景
8.3.2 自適應模型逆控制器設計
8.3.3 數值仿真及結果分析
8.4 基于模型參考自適應的四旋翼控制器設計
8.4.1 問題定義
8.4.2 四旋翼控制模型
8.4.3 基于Lyapunov函數的模型參考自適應控制律設計
8.4.4 仿真驗證
第9章 采用自適應控制的半實物仿真試驗
9.1 問題描述
9.2 半實物仿真試驗平臺的構建
9.2.1 半實物仿真系統構建
9.2.2 實時仿真系統的工作原理
9.2.3 實時仿真系統硬件組成
9.3 半實物仿真系統的軟件設計與誤差分析
9.3.1 半實物仿真系統的軟件設計與工作流程
9.3.2 半實物仿真系統誤差分析
9.4 航空航天應用案例——高超聲速飛行器軌跡優化半實物仿真試驗
9.5 圖像/電視制導遠程火箭半實物仿真實驗
9.5.1 問題描述
9.5.2 MRAC控制器設計
9.5.3 室內圖像制導半實物仿真系統應用方案
9.4.4 室外圖像制導半實物仿真系統與火箭橇結合應用方案
9.4.5 半實物仿真結果
習題
第10章 自適應與人工智能
10.1 概述
10.2 深度學習網絡與自適應
10.3 強化學習與自適應
10.4 通用人工智能
10.5 總結
習題
參考文獻
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