自適應模糊系統與控制：設計與穩(wěn)定性分析

第一章緒言
1.1將數據信息和語言信息統一于工程系統的一種
方法--自適應模糊系統法
1.2模糊邏輯系統的分類
1.2.1純模糊邏輯系統
1.2.2高木一關野模糊系統
1.2.3具有模糊產生器和模糊消除器的模糊邏輯系統
1.3本書概要
第一部分自適應模糊系統的分析與設計
第二章模糊邏輯系統的描述與分析
2.1模糊集合與模糊邏輯的基本概念
2.1.1模糊集合與集合計算符
2.1.2擴張原理
2.1.3模糊關系及其合成運算
2.1.4語言變量與修飾詞
2.1.5廣義取式推理(GMP)和廣義拒式推理(GMT)
2.1.6模糊蘊涵
2.2模糊規(guī)則庫
2.3模糊推理機
2.3.1模糊"如果一則"規(guī)則的表示
2.3.2表達式的性質
2.3.3模糊推理機的滿射
2.4模糊產生器
2.5模糊消除器
2.6幾種常用的模糊邏輯系統
2.6.1怎樣合理選擇模糊邏輯系統
2.6.2幾種常見模糊邏輯系統數學表達式的推導
2.7充當萬能逼近器的模糊邏輯系統
2.8本章小結
第三章模糊邏輯系統的反向傳播學習算法
3.1引言
3.2模糊邏輯系統的反向傳播學習算法
3.3反向傳播學習算法在非線性動態(tài)系統辨識中的應用
3.3.1問題的提出
3.3.2模糊辨識器優(yōu)于神經網絡辨識器的兩個本質性優(yōu)點
3.3.3模糊辨識器的設計
3.3.4仿真
3.4本章小結
第四章模糊邏輯系統的正交最小二乘學習算法
4.1引言
4.2模糊邏輯系統與模糊基函數展開式
4.3正交最小二乘學習算法
4.4模糊基函數展開式在非線性球一棒系統控制中的應用
4.5模糊基函數展開式在麥克一格拉斯渾沌時間序列建模中的應用
4.6本章小結
第五章模糊邏輯系統的表格查尋學習算法
5.1引言
5.2從數據信息中產生模糊規(guī)則
5.3表格查尋學習算法在后倒卡車控制中的應用
5.4表格查尋學習算法在時間序列預測中的應用
5.5本章小結
第六章模糊邏輯系統的最近鄰聚類學習算法
6.1引言
6.2最優(yōu)模糊邏輯系統
6.3自適應最優(yōu)模糊邏輯系統
6.4最近鄰聚類學習算法在非線性動態(tài)系統自適應控制中的應用
6.5本章小結
第七章自適應模糊系統與人工神經網絡的比較
7.1引言
7.2多層感知器與自適應模糊系統的比較
7.3徑向基函數網絡與自適應模糊系統的比較
7.4概率廣義回歸網絡與自適應模糊系統的比較
7.5本章小結
第二部分自適應模糊控制與濾波
第八章非線性系統的間接型穩(wěn)定自適應模糊控制
8.1引言
8.1.1采用模糊控制的原因
8.1.2采用自適應模糊控制的原因
8.1.3直接型和間接型自適應模糊控制
8.1.4第一類和第二類自適應模糊控制
8.2間接型自適應模糊控制器的一種新型李雅普洛夫綜合設計方法
8.2.1控制任務
8.2.2等效控制器
8.2.3監(jiān)督控制
8.2.4自適應調節(jié)律
8.3第一類間接型自適應模糊控制器的設計與穩(wěn)定性分析
8.4第二類間接型自適應模糊控制器的設計與穩(wěn)定性分析
8.5在倒擺跟蹤控制問題中的應用
8.6本章小結
第九章非線性系統的直接型穩(wěn)定自適應模糊控制
9.1引言
9.2構造直接型穩(wěn)定自適應模糊控制器的基本思路
9.3第一類直接型自適應模糊控制器的設計與穩(wěn)定性分析
9.4第二類直接型自適應模糊控制器的設計與穩(wěn)定性分析
9.5仿真
9.6本章小結
第十章基于輸入--輸出線性化概念的自適應模糊控制器的設計
10.1引言
10.2輸入一輸出線性化的基本概念
10.3基于輸入一輸出線性化概念的自適應模糊控制器的設計
10.4在球一棒系統控制問題中的應用
10.5本章小結
第十一章非線性動態(tài)系統模糊辨識器的設計與穩(wěn)定性分析
11.1引言
11.2動態(tài)系統的萬能逼近器一模糊辨識器
11.3第一類模糊辨識器的設計和穩(wěn)定性分析
11.4第二類模糊辨識器的設計與穩(wěn)定性分析
11.5在糖酵解渾沌振蕩器辨識中的應用
11.6本章小結
第十二章模糊自適應濾波器
12.1引言
12.2遞推最小二乘模糊自適應濾波器
12.3最小均方模糊自適應濾波器
12.4模糊自適應濾波器在非線性信道均衡中的應用
12.5本章小結
第十三章結束語
13.1一般性結論
13.2未來的研究課題
附錄萬能逼近定理和穩(wěn)定性定理的證明
參考文獻