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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制及MATLAB仿真(第2版)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制及MATLAB仿真(第2版)

定 價:¥99.00

作 者: 劉金琨
出版社: 清華大學出版社
叢編項: 電子信息與電氣工程技術叢書
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302517320 出版時間: 2019-01-01 包裝: 平裝
開本: 16 頁數(shù): 418 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  本書結合典型機械系統(tǒng)控制的實例,系統(tǒng)地介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡控制的基本理論、基本方法和應用技術。本書是作者多年來從事控制系統(tǒng)教學和科研工作的結晶,同時融入了國內(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)絡的設計與仿真、基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制、自適應RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡滑??刂?、基于模型整體逼近的自適應RBF控制、基于局部逼近的自適應RBF控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)面自適應控制、數(shù)字RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制、離散神經(jīng)網(wǎng)絡控制、自適應RBF觀測器設計及滑??刂?、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的反演自適應控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應容錯控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應量化控制、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的控制輸出受限控制和基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的控制方向未知的狀態(tài)跟蹤。每種控制方法都通過MATLAB進行了仿真分析。本書各部分內(nèi)容既相互聯(lián)系又相對獨立,讀者可根據(jù)需要選擇學習。本書適用于從事生產(chǎn)過程自動化、計算機應用、機械電子和電氣自動化領域的工程技術人員閱讀,也可作為大專院校工業(yè)自動化、自動控制、機械電子、自動化儀表、計算機應用等專業(yè)的教學參考書。

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年獲東北大學工學學士、碩士和博士學位。1997─1999年在浙江大學工業(yè)控制技術研究所從事博士后研究工作?,F(xiàn)為北京航空航天大學控制理論與控制工程專業(yè)教授、博士生導師。主要從事智能控制、滑模變結構控制領域的研究和教學工作。自從從事研究工作以來,主持國家自然科學基金等科研項目10余項,發(fā)表學術論文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)絡控制

1.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡控制的提出

1.1.2神經(jīng)網(wǎng)絡控制概述

1.1.3自適應RBF神經(jīng)網(wǎng)絡概述

1.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡

1.3機器人RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制

1.4控制系統(tǒng)S函數(shù)設計

1.4.1S函數(shù)介紹

1.4.2S函數(shù)基本參數(shù)

1.4.3實例

1.5簡單自適應控制系統(tǒng)設計實例

1.5.1系統(tǒng)描述

1.5.2自適應控制律設計

1.5.3仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第2章RBF神經(jīng)網(wǎng)絡設計與仿真

2.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法及仿真

2.1.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡算法設計

2.1.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡設計實例及MATLAB仿真

2.2基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡逼近

2.2.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡逼近

2.2.2仿真實例

2.3高斯基函數(shù)的參數(shù)對RBF網(wǎng)絡逼近的影響

2.4隱含層節(jié)點數(shù)對RBF網(wǎng)絡逼近的影響

2.5RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的建模訓練

2.5.1RBF神經(jīng)網(wǎng)絡訓練

2.5.2仿真實例

2.6RBF神經(jīng)網(wǎng)絡逼近

附錄仿真程序

參考文獻

第3章基于梯度下降法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制

3.1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的監(jiān)督控制

3.1.1RBF監(jiān)督控制

3.1.2仿真實例

3.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的模型參考自適應控制

3.2.1控制系統(tǒng)設計

3.2.2仿真實例

3.3RBF自校正控制

3.3.1系統(tǒng)描述

3.3.2RBF控制算法設計

3.3.3仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第4章自適應RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制

4.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡逼近的自適應控制

4.1.1系統(tǒng)描述

4.1.2自適應RBF控制器設計

4.1.3仿真實例

4.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡逼近的未知參數(shù)自適應控制

4.2.1系統(tǒng)描述

4.2.2自適應控制設計

4.2.3仿真實例

4.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的直接魯棒自適應控制

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控制器設計及分析

4.3.4仿真實例

4.4基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的單參數(shù)直接魯棒自適應控制

4.4.1系統(tǒng)描述

4.4.2仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第5章RBF神經(jīng)網(wǎng)絡滑模控制

5.1經(jīng)典滑??刂破髟O計

5.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的二階SISO系統(tǒng)的滑模控制

5.2.1系統(tǒng)描述

5.2.2基于RBF網(wǎng)絡逼近f(·)的滑模控制

5.2.3仿真實例

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仿真實例

5.4基于神經(jīng)網(wǎng)絡最小參數(shù)學習法的自適應滑??刂?/p>

5.4.1問題描述

5.4.2基于RBF網(wǎng)絡逼近的自適應控制

5.4.3仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第6章基于模型整體逼近的自適應RBF控制

6.1基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡補償?shù)臋C器人自適應控制

6.1.1系統(tǒng)描述

6.1.2RBF網(wǎng)絡逼近

6.1.3RBF網(wǎng)絡控制和自適應律設計及分析

6.1.4仿真實例

6.2基于滑模魯棒項的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡機器人控制

6.2.1系統(tǒng)描述

6.2.2RBF逼近

6.2.3控制律設計及穩(wěn)定性分析

6.2.4仿真實例

6.3基于HJI理論和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的魯棒控制

6.3.1HJI定理

6.3.2控制器設計及穩(wěn)定性分析

6.3.3仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第7章基于局部逼近的自適應RBF控制

7.1基于名義模型的機械臂魯棒控制

7.1.1系統(tǒng)描述

7.1.2控制器設計

7.1.3穩(wěn)定性分析

7.1.4仿真實例

7.2基于局部模型逼近的自適應RBF機械手控制

7.2.1問題描述

7.2.2控制器設計

7.2.3穩(wěn)定性分析

7.2.4仿真實例

7.3工作空間機械手的神經(jīng)網(wǎng)絡自適應控制

7.3.1關節(jié)角位置與工作空間直角坐標的轉換

7.3.2機械手的神經(jīng)網(wǎng)絡建模

7.3.3控制器的設計

7.3.4仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第8章基于RBF網(wǎng)絡的動態(tài)面自適應控制

8.1簡單動態(tài)面控制的設計與分析

8.1.1系統(tǒng)描述

8.1.2動態(tài)面控制器的設計

8.1.3動態(tài)面控制器的分析

8.1.4仿真實例

8.2飛行器航跡角自適應神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)面控制

8.2.1系統(tǒng)描述

8.2.2自適應神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)面控制設計

8.2.3穩(wěn)定性分析

8.2.4仿真實例

8.3柔性關節(jié)機械手自適應RBF網(wǎng)絡動態(tài)面魯棒控制

8.3.1問題描述

8.3.2自適應RBF網(wǎng)絡動態(tài)面控制器設計

8.3.3閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

8.3.4仿真驗證

附錄仿真程序

參考文獻

第9章數(shù)字RBF神經(jīng)網(wǎng)絡控制

9.1自適應RungeKuttaMerson法

9.1.1引言

9.1.2仿真實例

9.2SISO系統(tǒng)的數(shù)字自適應控制

9.2.1引言

9.2.2仿真實例

9.3兩關節(jié)機械手的數(shù)字自適應RBF控制

9.3.1引言

9.3.2仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第10章離散神經(jīng)網(wǎng)絡控制

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控制算法設計和穩(wěn)定性分析

10.2.3仿真實例

10.3一類離散非線性系統(tǒng)的自適應RBF控制

10.3.1系統(tǒng)描述

10.3.2經(jīng)典控制器設計

10.3.3自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制器設計

10.3.4穩(wěn)定性分析

10.3.5仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第11章自適應RBF觀測器設計及滑??刂?/p>

11.1自適應RBF觀測器設計

11.1.1系統(tǒng)描述

11.1.2自適應RBF觀測器設計

11.1.3仿真實例

11.2基于RBF自適應觀測器的滑??刂?/p>

11.2.1滑??刂破髟O計

11.2.2仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第12章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的反演自適應控制

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反演控制器設計

12.2.3仿真實例

12.3基于RBF網(wǎng)絡的二階非線性系統(tǒng)反演控制

12.3.1基本原理

12.3.2RBF網(wǎng)絡原理

12.3.3控制算法設計與分析

12.3.4仿真實例

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反演控制器的設計

12.5基于RBF網(wǎng)絡的高階非線性系統(tǒng)自適應反演控制

12.5.1系統(tǒng)描述

12.5.2反演控制律設計

12.5.3自適應律的設計

12.5.4仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第13章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應容錯控制

13.1SISO系統(tǒng)執(zhí)行器自適應容錯控制

13.1.1控制問題描述

13.1.2控制律的設計與分析

13.1.3仿真實例

13.2基于RBF網(wǎng)絡的自適應容錯控制

13.2.1控制問題描述

13.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡設計

13.2.3控制律的設計與分析

13.2.4仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第14章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應量化控制

14.1執(zhí)行器自適應量化控制

14.1.1系統(tǒng)描述

14.1.2量化控制器設計與分析

14.1.3仿真實例

14.2基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的執(zhí)行器自適應量化控制

14.2.1系統(tǒng)描述

14.2.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡設計

14.2.3量化控制器設計與分析

14.2.4仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第15章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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計

15.2.1系統(tǒng)描述

15.2.2控制器的設計

15.2.3仿真實例

15.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出受限控制

15.3.1系統(tǒng)描述

15.3.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡原理

15.3.3控制器的設計

15.3.4仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻

第16章基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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控制律的設計

16.2.3仿真實例

16.3基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡設計

16.3.3控制律的設計

16.3.4仿真實例

附錄仿真程序

參考文獻


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