RBF神经网络自适应控制及MATLAB仿真2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

RBF神经网络自适应控制及MATLAB仿真PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 神经网络控制1

1.1.1 神经网络控制的提出1

1.1.2 神经网络控制概述2

1.1.3 自适应RBF神经网络概述2

1.2 RBF神经网络2

1.3 机器人RBF神经网络控制3

1.4 控制系统S函数设计3

1.4.1 S函数介绍3

1.4.2 S函数基本参数4

1.4.3 实例4

1.5 简单自适应控制系统设计实例5

1.5.1 系统描述5

1.5.2 自适应控制律设计6

1.5.3 仿真实例6

附录 仿真程序8

参考文献12

第2章 RBF神经网络设计与仿真15

2.1 RBF神经网络算法及仿真15

2.1.1 RBF神经网络算法设计15

2.1.2 RBF神经网络设计实例及MATLAB仿真15

2.2 基于梯度下降法的RBF神经网络逼近18

2.2.1 RBF神经网络逼近18

2.2.2 仿真实例19

2.3 高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响20

2.4 隐含层节点数对RBF网络逼近的影响22

2.5 RBF神经网络的建模训练25

2.5.1 RBF神经网络训练25

2.5.2 仿真实例26

2.6 RBF神经网络逼近27

附录 仿真程序28

参考文献44

第3章 基于梯度下降法的RBF神经网络控制45

3.1 基于RBF神经网络的监督控制45

3.1.1 RBF监督控制45

3.1.2 仿真实例46

3.2 基于RBF神经网络的模型参考自适应控制47

3.2.1 控制系统设计47

3.2.2 仿真实例48

3.3 RBF自校正控制49

3.3.1 系统描述49

3.3.2 RBF控制算法设计49

3.3.3 仿真实例50

附录 仿真程序51

参考文献56

第4章 自适应RBF神经网络控制57

4.1 基于神经网络逼近的自适应控制57

4.1.1 系统描述57

4.1.2 自适应RBF控制器设计57

4.1.3 仿真实例60

4.2 基于神经网络逼近的未知参数自适应控制62

4.2.1 系统描述62

4.2.2 自适应控制设计63

4.2.3 仿真实例65

4.3 基于RBF神经网络的直接鲁棒自适应控制67

4.3.1 系统描述67

4.3.2 理想反馈控制和函数逼近67

4.3.3 控制器设计及分析68

4.3.4 仿真实例70

4.4 基于RBF神经网络的单参数直接鲁棒自适应控制73

4.4.1 系统描述73

4.4.2 仿真实例75

附录 仿真程序78

参考文献103

第5章 RBF神经网络滑模控制104

5.1 经典滑模控制器设计104

5.2 基于RBF神经网络的二阶SISO系统的滑模控制106

5.2.1 系统描述106

5.2.2 基于RBF网络逼近f（·）的滑模控制106

5.2.3 仿真实例107

5.3 基于RBF逼近未知函数f（·）和g（·）的滑模控制109

5.3.1 引言109

5.3.2 仿真实例110

5.4 基于神经网络最小参数学习法的自适应滑模控制112

5.4.1 问题描述112

5.4.2 基于RBF网络逼近的自适应控制112

5.4.3 仿真实例114

附录 仿真程序115

参考文献126

第6章 基于模型整体逼近的自适应RBF控制127

6.1 基于RBF神经网络补偿的机器人自适应控制127

6.1.1 系统描述127

6.1.2 RBF网络逼近128

6.1.3 RBF网络控制和自适应律设计及分析128

6.1.4 仿真实例131

6.2 基于滑模鲁棒项的RBF神经网络机器人控制135

6.2.1 系统描述135

6.2.2 RBF逼近136

6.2.3 控制律设计及稳定性分析136

6.2.4 仿真实例137

6.3 基于HJI理论和RBF神经网络的鲁棒控制140

6.3.1 HJI定理140

6.3.2 控制器设计及稳定性分析140

6.3.3 仿真实例142

附录 仿真程序145

参考文献174

第7章 基于局部逼近的自适应RBF控制176

7.1 基于名义模型的机械臂鲁棒控制176

7.1.1 系统描述176

7.1.2 控制器设计176

7.1.3 稳定性分析177

7.1.4 仿真实例178

7.2 基于局部模型逼近的自适应RBF机械手控制179

7.2.1 问题描述179

7.2.2 控制器设计180

7.2.3 稳定性分析181

7.2.4 仿真实例182

7.3 工作空间机械手的神经网络自适应控制186

7.3.1 关节角位置与工作空间直角坐标的转换186

7.3.2 机械手的神经网络建模186

7.3.3 控制器的设计188

7.3.4 仿真实例189

附录 仿真程序192

参考文献223

第8章 基于RBF网络的动态面自适应控制224

8.1 简单动态面控制的设计与分析224

8.1.1 系统描述224

8.1.2 动态面控制器的设计224

8.1.3 动态面控制器的分析225

8.1.4 仿真实例226

8.2 飞行器航迹角自适应神经网络动态面控制228

8.2.1 系统描述228

8.2.2 自适应神经网络动态面控制设计229

8.2.3 稳定性分析231

8.2.4 仿真实例235

8.3 柔性关节机械手自适应RBF网络动态面鲁棒控制238

8.3.1 问题描述238

8.3.2 自适应RBF网络动态面控制器设计239

8.3.3 闭环系统稳定性分析241

8.3.4 仿真验证244

附录 仿真程序247

参考文献272

第9章 数字RBF神经网络控制274

9.1 自适应Runge-Kutta-Merson法274

9.1.1 引言274

9.1.2 仿真实例275

9.2 SISO系统的数字自适应控制275

9.2.1 引言275

9.2.2 仿真实例276

9.3 两关节机械手的数字自适应RBF控制277

9.3.1 引言277

9.3.2 仿真实例277

附录 仿真程序279

参考文献286

第10章 离散神经网络控制287

10.1 引言287

10.2 一类离散非线性系统的直接RBF控制287

10.2.1 系统描述287

10.2.2 控制算法设计和稳定性分析288

10.2.3 仿真实例290

10.3 一类离散非线性系统的自适应RBF控制294

10.3.1 系统描述294

10.3.2 经典控制器设计294

10.3.3 自适应神经网络控制器设计294

10.3.4 稳定性分析295

10.3.5 仿真实例297

附录 仿真程序301

参考文献307

第11章 自适应RBF观测器设计及滑模控制309

11.1 自适应RBF观测器设计309

11.1.1 系统描述309

11.1.2 自适应RBF观测器设计309

11.1.3 仿真实例311

11.2 基于RBF自适应观测器的滑模控制315

11.2.1 滑模控制器设计315

11.2.2 仿真实例316

附录 仿真程序318

参考文献330

第12章 基于RBF神经网络的反演自适应控制331

12.1 一种二阶非线性系统的反演控制331

12.1.1 基本原理331

12.1.2 仿真实例332

12.2 一种三阶非线性系统的反演控制333

12.2.1 系统描述333

12.2.2 反演控制器设计334

12.2.3 仿真实例335

12.3 基于RBF网络的二阶非线性系统反演控制337

12.3.1 基本原理337

12.3.2 RBF网络原理338

12.3.3 控制算法设计与分析338

12.3.4 仿真实例339

12.4 高阶非线性系统反演控制340

12.4.1 系统描述340

12.4.2 反演控制器的设计340

12.5 基于RBF网络的高阶非线性系统自适应反演控制342

12.5.1 系统描述342

12.5.2 反演控制律设计343

12.5.3 自适应律的设计344

12.5.4 仿真实例345

附录 仿真程序347

参考文献360

第13章 基于RBF神经网络的自适应容错控制361

13.1 SISO系统执行器自适应容错控制361

13.1.1 控制问题描述361

13.1.2 控制律的设计与分析361

13.1.3 仿真实例362

13.2 基于RBF网络的自适应容错控制363

13.2.1 控制问题描述363

13.2.2 RBF神经网络设计364

13.2.3 控制律的设计与分析364

13.2.4 仿真实例365

附录 仿真程序366

参考文献373

第14章 基于RBF神经网络的自适应量化控制374

14.1 执行器自适应量化控制374

14.1.1 系统描述374

14.1.2 量化控制器设计与分析374

14.1.3 仿真实例376

14.2 基于RBF神经网络的执行器自适应量化控制377

14.2.1 系统描述377

14.2.2 RBF神经网络设计378

14.2.3 量化控制器设计与分析378

14.2.4 仿真实例380

附录 仿真程序382

参考文献388

第15章 基于RBF神经网络的控制输出受限控制389

15.1 输出受限引理389

15.2 基于位置输出受限控制算法设计390

15.2.1 系统描述390

15.2.2 控制器的设计391

15.2.3 仿真实例392

15.3 基于RBF神经网络的输出受限控制394

15.3.1 系统描述394

15.3.2 RBF神经网络原理394

15.3.3 控制器的设计395

15.3.4 仿真实例397

附录 仿真程序398

参考文献405

第16章 基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪406

16.1 基本知识406

16.2 控制方向未知的状态跟踪406

16.2.1 系统描述406

16.2.2 控制律的设计407

16.2.3 仿真实例407

16.3 基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪408

16.3.1 系统描述408

16.3.2 RBF神经网络设计409

16.3.3 控制律的设计409

16.3.4 仿真实例410

附录 仿真程序411

参考文献418