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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制及MATLAB仿真(第2版)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制及MATLAB仿真(第2版)

定 價(jià):¥99.00

作 者: 劉金琨
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 電子信息與電氣工程技術(shù)叢書
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302517320 出版時(shí)間: 2019-01-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 418 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  本書結(jié)合典型機(jī)械系統(tǒng)控制的實(shí)例,系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本理論、基本方法和應(yīng)用技術(shù)。本書是作者多年來從事控制系統(tǒng)教學(xué)和科研工作的結(jié)晶,同時(shí)融入了國內(nèi)外同行近年來所取得的新成果。全書共分16章,包括緒論、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與仿真、基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑??刂?、基于模型整體逼近的自適應(yīng)RBF控制、基于局部逼近的自適應(yīng)RBF控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)面自適應(yīng)控制、數(shù)字RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)RBF觀測器設(shè)計(jì)及滑模控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演自適應(yīng)控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)容錯(cuò)控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)量化控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制輸出受限控制和基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方向未知的狀態(tài)跟蹤。每種控制方法都通過MATLAB進(jìn)行了仿真分析。本書各部分內(nèi)容既相互聯(lián)系又相對獨(dú)立,讀者可根據(jù)需要選擇學(xué)習(xí)。本書適用于從事生產(chǎn)過程自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、機(jī)械電子和電氣自動(dòng)化領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀,也可作為大專院校工業(yè)自動(dòng)化、自動(dòng)控制、機(jī)械電子、自動(dòng)化儀表、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等專業(yè)的教學(xué)參考書。

作者簡介

  劉金琨遼寧省大連市瓦房店人,分別于1989年、1994年和1997年獲東北大學(xué)工學(xué)學(xué)士、碩士和博士學(xué)位。1997─1999年在浙江大學(xué)工業(yè)控制技術(shù)研究所從事博士后研究工作?,F(xiàn)為北京航空航天大學(xué)控制理論與控制工程專業(yè)教授、博士生導(dǎo)師。主要從事智能控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制領(lǐng)域的研究和教學(xué)工作。自從從事研究工作以來,主持國家自然科學(xué)基金等科研項(xiàng)目10余項(xiàng),發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇,出版圖書10余部。

圖書目錄

 


目錄


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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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高斯基函數(shù)的參數(shù)對RBF網(wǎng)絡(luò)逼近的影響

2.4隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對RBF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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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?/p>

5.2.1系統(tǒng)描述

5.2.2基于RBF網(wǎng)絡(luò)逼近f(·)的滑??刂?/p>

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?/p>

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??刂?/p>

5.4.1問題描述

5.4.2基于RBF網(wǎng)絡(luò)逼近的自適應(yīng)控制

5.4.3仿真實(shí)例

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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網(wǎng)絡(luò)逼近

6.1.3RBF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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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)械手控制

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)械手的神經(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)械手的神經(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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

第8章基于RBF網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)面自適應(yīng)控制

8.1簡單動(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)械手自適應(yīng)RBF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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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)械手的數(shù)字自適應(yīng)RBF控制

9.3.1引言

9.3.2仿真實(shí)例

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

第10章離散神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

10.1引言

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

第11章自適應(yīng)RBF觀測器設(shè)計(jì)及滑??刂?/p>

11.1自適應(yīng)RBF觀測器設(shè)計(jì)

11.1.1系統(tǒng)描述

11.1.2自適應(yīng)RBF觀測器設(shè)計(jì)

11.1.3仿真實(shí)例

11.2基于RBF自適應(yīng)觀測器的滑模控制

11.2.1滑??刂破髟O(shè)計(jì)

11.2.2仿真實(shí)例

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)

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基本知識

16.2控制方向未知的狀態(tài)跟蹤

16.2.1系統(tǒng)描述

16.2.2控制律的設(shè)計(jì)

16.2.3仿真實(shí)例

16.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制方向未知的狀態(tài)跟蹤

16.3.1系統(tǒng)描述

16.3.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

16.3.3控制律的設(shè)計(jì)

16.3.4仿真實(shí)例

附錄仿真程序

參考文獻(xiàn)


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