更新时间：2020-06-10 11:43:58
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内容简介
前言
仿真程序使用说明
第1章 绪论
1.1 智能控制的发展过程
1.2 智能控制的几个重要分支
1.3 智能控制的特点、工具及应用
思考题
参考文献
第2章 模糊控制的理论基础
2.1 概述
2.2 模糊集合
2.3 隶属函数
2.4 模糊关系及其运算
2.5 模糊推理
第3章 模糊逻辑控制
3.1 模糊控制的基本原理
3.2 模糊控制系统分类
3.3 模糊控制器的设计
3.4 模糊控制应用实例——洗衣机的模糊控制
3.5 模糊自适应整定PID控制
3.6 大时变扰动下切换增益模糊调节的滑模控制
第4章 自适应模糊控制
4.1 模糊逼近
4.2 间接自适应模糊控制
4.3 直接自适应模糊控制
第5章 基于T-S模糊建模的控制
5.1 T-S模糊模型
5.2 T-S型模糊控制器的设计
5.3 倒立摆系统的T-S模糊模型
5.4 基于线性矩阵不等式的单级倒立摆T-S模糊控制
5.5 基于极点配置的单级倒立摆T-S模糊控制
附加资料：新的LMI求解工具箱——YALMIP工具箱
第6章 机械手自适应模糊控制
6.1 简单的自适应模糊滑模控制
6.2 基于模糊补偿的机械手模糊自适应滑模控制
6.3 模糊系统逼近的最小参数学习法
6.4 基于模糊补偿的机械手单参数自适应控制
附加资料
第7章 神经网络理论基础
7.1 神经网络发展简史
7.2 神经网络原理
7.3 神经网络的分类
7.4 神经网络学习算法
7.5 神经网络的特征及要素
7.6 神经网络控制的研究领域
第8章 典型神经网络
8.1 单神经元网络
8.2 BP神经网络
8.3 RBF神经网络
8.4 Hopfield神经网络
第9章 自适应RBF神经网络控制
9.1 一阶系统神经网络自适应控制
9.2 二阶系统自适应RBF神经网络控制
9.3 基于RBF网络的单参数直接鲁棒自适应控制
第10章 基于RBF网络的输入输出受限控制
10.1 控制系统位置输出受限控制
10.2 基于RBF网络的状态输出受限控制
10.3 基于双曲正切的输入受限控制
10.4 基于RBF网络逼近的输入受限控制
第11章 基于RBF神经网络的执行器自适应容错控制
11.1 执行器容错控制描述
11.2 SISO系统执行器自适应容错控制
11.3 基于RBF网络的SISO系统执行器自适应容错控制
11.4 MISO系统执行器自适应容错控制
11.5 MISO系统执行器自适应神经网络容错控制
11.6 带执行器卡死的MISO系统自适应容错控制
11.7 带执行器卡死的MISO系统神经网络自适应容错控制
第12章 机械系统神经网络自适应控制
12.1 一种简单的RBF网络自适应滑模控制
12.2 基于RBF网络逼近的机械手自适应控制
12.3 基于RBF网络的最小参数自适应控制
12.4 机械手神经网络单参数自适应控制
12.5 一类欠驱动机械系统神经网络滑模控制
第13章 基于RBF网络的反演自适应控制
13.1 一种三阶非线性系统的反演控制
13.2 基于RBF网络的三阶非线性系统反演控制
