RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真

《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》是结白重张措清华大学出版社于201来自4年1月1日出版的360百科图书，作者是刘金琨 。

• 书名 RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真
• 作者 刘金琨
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2014年1月1日
• 定价 69 元

图书信息

来自　　作者:刘金琨

　　定价:69元

　　印次360百科:1-2

　　ISBN:9787302340409

　　出版日期:2有理没住轴014.01.01

　　印刷日期:2015.03.11

　　出版社:清华大学出版社

• 开 本:16开

• 纸 张:胶版纸

• 包 装:平装

• 是否案件元景研希我念赵烧得套装:否

内容简介

　　《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》从M绿岁战而底望转优呢长先ATLAB仿真角度，结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍神经网络控制的基本理论、摹本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教优刻划名亲核行学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近蛋远督燃年来所取得的新成果。

　　全书共分11章，包括RBF网络的设计及分析、基于梯度下降法的RBF网络控制、简单的RBF网络自适应控制、RBF网络滑模控制、基于RBF网络逼近的自适应控制、基于RBF网络的自适应反演控制、RBF网络数字控制、离散系统的RBF网络控制及自适应RBF网络观测器的设计。每种控制方法都通过MATL院排又践使陈假预AB进行了仿真分析。

　　《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。

作者渐音简介

　　刘金琨，辽宁省大连市瓦房店人，分别于1989年、1994来自年和1997年获东北大360百科学工学学士、硕士和博士学位。1997年至1999年在劳教审宪眼关浙江大学工业控制技术研究所从事博士后研究工作。现为北京航空航天大学控制理论与控制工程专业教授，博士生导师。主要从事智能控制、滑模变结构控制的研究和教学工作。自从从事研究工作以来，主持国家自然基金等科研项目10余项，以第一作者发表学术论文70余篇，出版图书8部。

图书目录

　　第1章绪论

　　1.1神经网络控制

　　1.1.1神经网络控制的提出

　　1.1.2神如烧定觉律经网络控制概述

　　1.1.3自适应RBF神经网络概述

　　1.2RBF神经网络

　　1.少染写风久烧抓3机器人RBF神经网络控制

　　1.4控制系统S函数设计

　　1.4.1S函数介绍

　　1.4.2S函数基本参数

切那太构原整里独　　1.4.3实例

　　1.5简单自适应控制系统设计实例

　　1.5.1系统描述

　　1.5.2自适应控制律设计

　　1.5.3仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第2章RBF神经网络设计与仿真

　　2.1RBF神经网孔程浓油督络算法及仿真

　　2.1.1RBF网络算法设计

　　2.1.2RBF网络设计实例及MATLAB仿真

　　2.2基于梯度下降法轻船罪的RBF神经网络逼近

　　2.2.1RBF网络逼近

　　2.2.2仿真实例

　　2.3高斯基函数的参数对RBF网络逼近的影响

　　2.4隐含层节点数对RBF网络逼近的影响

　　2.5RBF神经网络的建模训练

　　2.5.1RBF神经网络训练

　　2.5.2仿真实例

　　2.6RBF神经网络逼近

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第3章基于梯度下降法的RBF神经网络控制

　　3.1基于RBF神经布斤日盐轻计盐网络的监督控制

　　3.1.1RBF监督控制

　　3干包.1.2仿真实例

　　3.2基于RBF神经网络的模型参考自适应

　　3.2.1控制系统设计

　　3.2.2仿真实例

　　3.3RBF自校正盟妈低补较村势皮控制

　　3.3.1系统描述

　　3.3.2RBF控制算法设计

　　3.3.3仿宽块席供洲此季真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第4章自适应RBF神经网络控制

　　4.1基于神经网络逼近的自适应控制

　　4.1.1系统描述

　　4.1.2自适应RBF控制器设计

　　4.1.3仿真实例

　　4.2基于神经网络逼近的未知参数自适应控制

　　4.2.1系统描述

　　围热蒸令项曲顶投诗4.2.2自适应控制设计

　　4.2.3仿真实例

　　4.3基于RBF神经网络的直接鲁棒自适应控制

　　4.3.1系统描述

　　4.3.2理想反馈控制和函数逼近

　　4.3.3控制器设计及分析

　　4.3.4仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第5背云右章神经网络滑模控制

　　5.耐或精临1经典滑模控制器设计

　　5.2基于RBF神经网络的烧威司南去胡久严其二阶SISO系统的滑模控制

　　5.2.1系统描述

　　5.2.2基于RBF网络逼近f·的滑模控制

　　5.2.3仿真实例

　　5.3基于RBF逼近未知函数f·和g·的滑模控制

　　5.3.1引言

　　5.3.2仿真实例

　　5城编往二顺束轴数却根乐.4基于神经网络最小参数学习法的自适应滑模控制

　　缩英受5.4.1问题描述

　　5.4.2基于RBF网络逼近的自适应控制

　　5.4.3仿真实例

　　附录仿真程序

　段院　参考文献

　　第6章基于模型整体逼近的自适应RBF控制

　　6.1基于RBF神经网络补偿的机器人自适应控制

　　6.1.1系统描述

　　6.1.2RBF网络逼近

　　6.1.3RBF网络控制和自适应律设计及分析

　　6.1.4仿真实例

　　6.2基于滑模鲁棒项的RBF神经网络机器人控制

　　6.2.1系统描述

　　6.2.2RBF逼近

　　6.2.3控制律设计及稳定性分析

　　6.2.4仿真实例

　　6.3基于HJI理论和RBF神经网络的鲁棒控制

　　6.3.1HJI定理

　　6.3.2控制器设计及稳定性分析

　　6.3.3仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第7章基于局部逼近的自适应RBF控制

　　7.1基于名义模型的机械臂鲁棒控制

　　7.1.1系统描述

　　7.1.2控制器设计

　　7.1.3稳定性分析

　　7.1.4仿真实例

　　7.2基于局部模型逼近的自适应RBF机械手控制

　　7.2.1问题描述

　　7.2.2控制器设计

　　7.2.3稳定性分析

　　7.2.4仿真实例

　　7.3工作空间机械手的神经网络自适应控制

　　7.3.1关节角位置与工作空间直角坐标的转换

　　7.3.2机械手的神经网络建模

　　7.3.3控制器的设计

　　7.3.4仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第8章基于RBF网络的动态面自适应控制

　　8.1简单动态面控制的设计与分析

　　8.1.1系统描述

　　8.1.2动态面控制器的设计

　　8.1.3动态面控制器的分析

　　8.1.4仿真实例

　　8.2飞行器航迹角自适应神经网络动态面控制

　　8.2.1系统描述

　　8.2.2自适应神经网络动态面控制设计

　　8.2.3稳定性分析

　　8.2.4仿真实例

　　8.3柔性关节机械手自适应RBF网络动态面鲁棒控制

　　8.3.1问题描述

　　8.3.2自适应RBF网络动态面控制器设计

　　8.3.3闭环系统稳定性分析

　　8.3.4仿真验证

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第9章数字RBF神经网络控制

　　9.1自适应RungeKuttaMerson法

　　9.1.1引言

　　9.1.2仿真实例

　　9.2SISO系统的数字自适应控制

　　9.2.1引言

　　9.2.2仿真实例

　　9.3两关节机械手的数字自适应RBF控制

　　9.3.1引言

　　9.3.2仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第10章离散神经网络控制

　　10.1引言

　　10.2一类离散非线性系统的直接RBF控制

　　10.2.1系统描述

　　10.2.2控制算法设计和稳定性分析

　　10.2.3仿真实例

　　10.3一类离散非线性系统的自适应RBF控制

　　10.3.1系统描述

　　10.3.2经典控制器设计

　　10.3.3自适应神经网络控制器设计

　　10.3.4稳定性分析

　　10.3.5仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献

　　第11章自适应RBF观测器设计及滑模控制

　　11.1自适应RBF观测器设计

　　11.1.1系统描述

　　11.1.2自适应RBF观测器设计

　　11.1.3仿真实例

　　11.2基于RBF自适应观测器的滑模控制

　　11.2.1滑模控制器设计

　　11.2.2仿真实例

　　附录仿真程序

　　参考文献