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第1章 绪论1

1.1自适应控制问题的提出1

1.2自适应控制的种类2

1.2.1模型参考自适应控制系统2

1.2.2自校正控制系统3

1.2.3智能自适应控制系统4

1.2.4其他形式的自适应控制系统4

1.3自适应控制的应用现状5

1.3.1在工业领域中的典型应用5

1.3.2在非工业领域中的应用8

1.4自适应控制存在的问题及发展方向8

第2章 系统辨识11

2.1系统辨识概述11

2.1.1数学模型及建模方法11

2.1.2系统辨识的定义及其分类12

2.1.3参数模型12

2.1.4系统辨识的基本原理14

2.1.5系统辨识的步骤15

2.2白噪声、M序列与噪信比17

2.2.1白噪声与有色噪声17

2.2.2 M序列与逆M序列19

2.2.3噪信比21

2.3最小二乘参数估计法27

2.3.1批处理最小二乘法28

2.3.2递推最小二乘法30

2.3.3遗忘因子递推最小二乘法34

2.3.4递推增广最小二乘法38

2.4梯度校正参数估计法42

2.4.1确定性系统的梯度校正参数估计法42

2.4.2随机牛顿法45

2.5极大似然参数估计法48

2.6多变量系统参数估计52

第3章 模型参考自适应控制59

3.1连续系统数值积分基础知识59

3.1.1欧拉法59

3.1.2龙格-库塔法60

3.2基于梯度法的模型参考自适应控制62

3.2.1 MIT自适应律62

3.2.2 MIT归一化算法66

3.3基于Lyapunov稳定性理论的模型参考自适应控制69

3.3.1 Lyapunov稳定性理论与正实传递函数70

3.3.2可调增益Lyapunov-MRAC75

3.3.3系统状态变量可测时的MRAC78

3.3.4 Narendra稳定自适应控制器83

3.4离散时间模型参考自适应系统91

3.4.1二阶系统的离散时间MRAS91

3.4.2 n阶系统的离散时间MRAS95

第4章 自校正控制103

4.1 Diophantine方程的求解103

4.1.1单步Diophantine方程的求解103

4.1.2多步Diophantine方程的求解105

4.2最小方差自校正控制108

4.2.1单步输出预测109

4.2.2最小方差控制110

4.2.3最小方差间接自校正控制114

4.2.4最小方差直接自校正控制118

4.3广义最小方差自校正控制123

4.3.1广义最小方差控制123

4.3.2广义最小方差间接自校正控制129

4.3.3广义最小方差直接自校正控制133

4.4广义预测控制137

4.4.1预测控制的提出137

4.4.2预测控制的基本机理138

4.4.3广义预测控制141

4.5改进的广义预测控制161

4.5.1基于CARIMA模型的JGPC162

4.5.2基于CARMA模型的JGPC168

第5章 基于常规控制策略的自校正控制175

5.1极点配置自校正控制175

5.1.1极点配置控制175

5.1.2极点配置间接自校正控制184

5.1.3极点配置直接自校正控制190

5.2自校正PID控制195

5.2.1常规PID控制195

5.2.2自校正PID控制197

第6章 系统辨识与自适应控制可视化仿真203

6.1可视化编程概述203

6.2基于VB的系统辨识与自适应控制仿真203

6.2.1 VB仿真需要解决的问题204

6.2.2基于VB的PID控制206

6.2.3基于VB的递推增广最小二乘法参数估计209

6.2.4基于VB的广义预测控制217

6.3基于Delphi的系统辨识与自适应控制仿真226

6.3.1 Delphi仿真需要解决的问题226

6.3.2基于Delphi的最小方差自校正控制231

6.3.3基于Delphi的BP神经网络系统辨识238

6.3.4基于Delphi的RBF神经网络自适应控制245

参考文献254