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第1章 绪论1

1.1 系统辨识与控制理论的发展历程1

1.2 分布式系统辨识与控制方法4

1.3 本书内容安排6

第2章 数学基础7

2.1 代数图论7

2.2 克罗内克积7

2.3 径向基函数神经网络逼近理论8

2.4 持续激励条件9

2.4.1 一致持续激励条件9

2.4.2 合作一致持续激励条件11

2.4.3 径向基函数神经网络的持续激励性能13

2.5 系统稳定性理论19

2.5.1 连续时间非线性系统的稳定性19

2.5.2 参数化时变系统的稳定性22

2.5.3 离散时间线性时变系统的稳定性23

2.5.4 离散时间非线性系统的稳定性27

2.6 常用不等式28

第3章 分布式自适应系统辨识方法与分析29

3.1 线性参数化系统的分布式合作自适应方案29

3.1.1 固定拓扑下的分布式合作自适应律30

3.1.2 时变拓扑下的分布式合作自适应律35

3.2 不确定系统的分布式合作自适应辨识37

3.2.1 “静态”参数化模型的分布式合作自适应辨识38

3.2.2 “动态”参数化模型的分布式合作自适应辨识39

3.3 基于事件驱动的分布式自适应线性时变系统辨识40

3.3.1 问题描述40

3.3.2 一致性分析42

3.3.3 基于事件驱动的线性时变系统的一致性48

3.3.4 基于事件驱动通信的分布式合作自适应系统辨识51

3.4 基于事件驱动和RBF NN的分布式自适应非线性系统辨识54

3.4.1 问题描述54

3.4.2 事件驱动通信方案55

3.4.3 性能分析57

3.5 数值仿真62

3.6 本章小结79

第4章 分布式合作自适应控制80

4.1 线性系统分布式合作自适应控制80

4.2 非线性系统分布式合作自适应控制82

4.3 数值仿真85

4.4 本章小结92

第5章 连续时间分布式合作学习自适应控制93

5.1 基于RBF NN的分布式合作学习控制94

5.1.1 问题描述94

5.1.2 分布式合作学习律设计95

5.1.3 稳定性和学习能力分析95

5.1.4 利用经验的学习控制101

5.2 基于事件驱动与自适应NN的分布式合作学习控制103

5.2.1 问题描述103

5.2.2 事件驱动通信104

5.2.3 稳定性分析105

5.2.4 利用经验的NN控制111

5.3 数值仿真113

5.4 本章小结129

第6章 离散时间非线性系统的分布式合作学习控制130

6.1 问题描述130

6.2 分布式合作学习律设计131

6.3 稳定性和学习能力分析132

6.4 利用经验的学习控制138

6.5 数值仿真139

6.6 本章小结145

参考文献147