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目录1

第1章 绪论1

1.1 研究背景和意义1

1.2 神经网络的发展历程3

1.3 基于神经网络的稳定自适应控制7

1.3.1 连续时间系统的神经网络稳定自适应控制7

1.3.2 离散系统的神经网络稳定自适应控制9

1.3.3 神经模糊稳定自适应控制10

1.4 神经网络自适应控制展望12

1.5 本书的研究内容13

本章小结14

2.1 引言15

第2章 机械手神经网络控制15

2.2 人工神经网络16

2.2.1 多层神经网络16

2.2.2 线性参数化神经网络18

2.2.3 递归神经网络21

2.3 机械手的神经网络控制结构24

2.3.1 动力学逆控制25

2.3.2 内模控制26

2.3.3 再励学习控制26

2.3.4 神经网络自适应控制27

本章小结27

3.2.1 多输入／多输出连续时间非线性系统的离散化28

3.2 系统描述28

3.1 引言28

第3章 非线性系统的神经网络稳定自适应控制28

3.2.2 采样数据非线性系统的设计框架30

3.2.3 连续时间非线性系统的设计框架31

3.2.4 设计参数的选择32

3.2.5 基本假设32

3.3 采样非线性系统的神经网络稳定自适应控制33

3.3.1 控制律的设计33

3.3.2 扇区参数的设置38

3.4 连续时间非线性系统的神经网络稳定自适应控制39

3.5 应用42

本章小结46

4.2 机械手的离散时间数学模型48

第4章 机械手采样系统的神经网络稳定自适应控制48

4.1 引言48

4.3 问题的描述49

4.4 基于扇区神经变结构的机械手神经网络间接自适应控制51

4.5 基于扇区神经变结构的机械手神经网络直接自适应控制54

本章小结55

第5章 机械手连续系统的神经网络稳定自适应控制56

5.1 引言56

5.2 基于静态变结构的机械手神经网络间接自适应控制56

5.3 基于静态变结构的机械手神经网络直接自适应控制59

本章小结61

6.1 引言62

第6章 机械手神经网络稳定自适应控制方法的性能比较62

6.2 机械手神经网络稳定自适应控制方法的仿真研究63

6.2.1 基于扇区神经变结构的机械手神经网络间接自适应控制——算法163

6.2.2　基于静态变结构的机械手神经网络间接自适应控制——算法264

6.2.3 基于扇区神经变结构的机械手神经网络直接自适应控制——算法366

6.2.4 基于静态变结构的机械手神经网络直接自适应控制——算法466

6.3 控制方法的性能比较69

本章小结70

第7章 机械手的神经网络稳定轨迹跟随控制——神经网络逼近误差界未知情形71

7.1 引言71

7.2 基于扇区神经变结构的机械手神经网络间接自适应控制71

7.3 基于扇区神经变结构的机械手神经网络直接自适应控制73

7.4 应用74

本章小结76

第8章 柔性连杆机械手的神经网络自适应控制77

8.1 引言77

8.2 柔性连杆机械手的奇异摄动离散时间模型77

8.3 基于神经网络的多速率混合控制80

8.3.1 慢子系统的神经网络控制80

8.3.2 快子系统的稳定83

8.4 应用83

本章小结85

第9章 基于观测器的机械手神经网络自适应控制86

9.1 引言86

9.2.1 机械手动力学及其性质87

9.2 预备知识87

9.2.2 多层神经网络88

9.3 主要结果89

9.3.1 机械手控制器-观测器设计的神经网络方法89

9.3.2 机械手控制器-观测器设计的参数化自适应方法93

9.4 应用95

9.4.1 线性参数化自适应算法作为在线的逼近器96

9.4.2 神经网络在线逼近器99

本章小结102

第10章 机械手的神经网络动态逆稳定自适应控制104

10.1 引言104

10.2.1 机械手跟随误差的动力学105

10.2 神经网络动态逆稳定自适应控制105

10.2.2 动态神经网络系统的跟随误差动力学106

10.2.3 神经网络动态逆106

10.2.4 基于动态逆的神经网络自适应控制器设计107

10.3 应用110

本章小结112

结束语113

附录116

附录A 定理证明116

附录B 数学基础136

附录C 机械手模型139

参考文献140