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基于自适应神经网络的非线性系统输出反馈研究

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基于自适应神经网络的非线性系统输出反馈研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  · 非线性系统控制概述第10-11页
  · 自适应神经网络发展概况第11-12页
    · 非线性系统的自适应神经网络概况第11-12页
    · 不确定问题描述第12页
  · 自适应鲁棒控制理论简介第12-13页
  · 输出反馈控制概况第13页
  · 课题来源及研究意义第13-14页
  · 主要研究内容第14-15页
第2章 预备知识第15-22页
  · 数学工具第15-16页
    · 范数第15-16页
    · 紧集第16页
    · Lipschitz 条件第16页
  · 李雅普诺夫函数稳定性理论第16-17页
  · 能控性与能观性理论第17页
  · 自适应神经网络基础知识第17-21页
    · 自适应神经网络第17-19页
    · MLP 神经网络第19-21页
  · 鲁棒控制理论知识第21页
  · 本章小结第21-22页
第3章 基于自适应神经网络的输出反馈控制第22-39页
  · Back-stepping 输出反馈控制第22-29页
    · 降维观测器的设计第23-25页
    · 小增益条件第25-27页
    · TORA 系统的Back-stepping 控制第27-29页
  · 基于自适应神经网络的输出反馈控制第29-37页
    · 模型拓展第30-31页
    · 线性控制器的设计第31-32页
    · 自适应神经网络控制器设计第32-33页
    · 观测器的设计第33页
    · TORA 系统的自适应神经网络控制第33-37页
  · 本章小结第37-39页
第4章 改进的自适应神经网络输出反馈控制第39-46页
  · 改进的输出反馈控制第39-40页
  · 稳定性分析第40-42页
  · TORA 系统的改进输出反馈控制第42-45页
  · 本章小结第45-46页
结论第46-47页
参考文献第47-50页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第50-51页
致谢第51页

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