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『簡體書』多时标非线性系统的鲁棒控制与自适应控制

書城自編碼: 3827856
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡计算机理论
作者: 孙富春等
國際書號(ISBN): 9787030720481
出版社: 科学出版社
出版日期: 2022-12-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 602

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內容簡介:
多时标非线性系统广泛存在于制造、交通、能源、航空航天等系统中,其控制具有重要的理论意义和应用前景。《多时标非线性系统的鲁棒控制与自适应控制》系统论述多时标非线性系统的模糊建模、鲁棒控制和自适应控制的理论方法及其应用。首先综述线性连续奇异摄动系统、线性离散奇异摄动系统、非线性奇异摄动系统,以及奇异摄动系统的智能鲁棒与自适应控制的发展现状和趋势;其次介绍多时标非线性系统的模糊奇异摄动建模方法,以及基于模糊奇异摄动模型的鲁棒控制与自适应模糊控制方法;最后介绍模糊奇异摄动模型在工业生产、航空航天等领域的应用以及总结与展望。
目錄
目录前言第1章 引言 11.1 研究背景及意义 11.2 奇异摄动系统研究综述 21.2.1 线性连续奇异摄动系统 21.2.2 线性离散奇异摄动系统 41.2.3 非线性奇异摄动系统 51.3 奇异摄动系统的智能鲁棒与自适应控制 61.4 本书的研究内容及安排 7第2章 多时标非线性系统的模糊奇异摄动模型 92.1 多时标非线性系统的描述 92.2 模糊奇异摄动模型对多时标非线性系统的逼近能力 102.2.1 单输入单输出模糊奇异摄动模型作为通用逼近器的充分条件 122.2.2 多输入多输出模糊奇异摄动模型作为通用逼近器的充分条件 162.3 模糊模型对多时标非线性系统的高效逼近方法 322.3.1 模糊规则子字典和模糊推理系统字典 332.3.2 T-S模糊规则后件的块结构稀疏编码 342.3.3 块结构稀疏编码的正交匹配追踪算法 352.3.4 模糊推理系统的分层块结构稀疏编码辨识方法 382.3.5 实验结果与分析 392.4 本章小结 46第3章 连续模糊奇异摄动系统分析与综合 473.1 模型描述 473.2 稳定性分析与综合 483.3  分析与综合 503.4 部分状态反馈控制器设计 543.4.1 仅依赖于慢状态的控制器 543.4.2 部分慢状态反馈的控制器 543.5 仿真例子 563.6 本章小结 60第4章 离散模糊奇异摄动系统分析与综合 614.1 模型描述 614.2 稳定性分析与综合 624.2.1 开环系统稳定性 624.2.2 闭环系统稳定性 634.2.3 两步法综合过程 644.3  分析与综合 694.4 仿真例子 724.5 本章小结 76第5章 模糊奇异摄动模型的多目标鲁棒控制 775.1 问题阐述 775.2 多目标鲁棒控制器设计 795.3 仿真验证 875.4 本章小结 93第6章 参数不确定模糊奇异摄动模型的多目标鲁棒控制 946.1 问题阐述 946.2 多目标鲁棒控制器设计 956.3 仿真验证 1016.4 本章小结 104第7章 模糊奇异摄动模型的多目标鲁棒控制器与观测器设计 1057.1 问题阐述 1057.2 多目标鲁棒控制器与观测器设计 1087.3 仿真验证 1157.4 本章小结 119第8章 含饱和执行器的模糊奇异摄动模型多目标鲁棒控制 1208.1 问题阐述 1208.2 稳定性分析 1238.3 多目标鲁棒控制器设计 1288.4 仿真验证 1348.5 本章小结 135第9章 交联模糊奇异摄动模型的多目标鲁棒分散控制 1379.1 问题阐述 1379.2 多目标鲁棒分散控制器设计 1399.3 仿真验证 1469.4 本章小结 149第10章 基于模糊奇异摄动模型的自适应模糊控制 15110.1 模型跟踪简介 15110.2 不考虑增益矩阵摄动时的自适应模糊控制 15210.2.1 问题阐述 15210.2.2 自适应模糊控制器设计及稳定性证明 15410.3 考虑增益矩阵摄动时的自适应模糊控制 15810.3.1 问题阐述 15810.3.2 自适应模糊控制器设计及稳定性证明 15910.4 应用实例 16310.5 本章小结 166第11章 基于模糊奇异摄动模型的自适应模糊输出反馈控制 16711.1 问题阐述 16711.2 自适应模糊控制器设计 16811.3 稳定性证明 17111.4 应用实例 17511.5 本章小结 178第12章 后件参数未知模糊奇异摄动模型的自适应模糊控制 17912.1 问题阐述 17912.2 自适应模糊控制器设计及稳定性分析 18012.3 仿真验证 18312.4 本章小结 185第13章 多目标鲁棒控制和自适应控制的典型应用 18613.1 多目标鲁棒控制器应用 18613.1.1 在典型电路中的应用 18613.1.2 在柔性机械臂控制中的应用 19413.1.3 方法的比较 20113.2 自适应模糊控制方法应用 20313.3 本章小结 213第14章 总结与展望 214参考文献 217

 

 

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