书籍详情
自适应逆控制
作者：（美）B.威德罗（Bernard Widrow），（以）E.瓦莱斯（Eugene Walach）编著；刘树棠，韩崇昭译
出版社：西安交通大学出版社
出版时间：2000-01-01
ISBN：9787560512198
定价：¥40.00
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内容简介
自适应逆控制在控制系统和调节器系统设计与分析中是一种很新颖的方法。本书主要通过很多例子来说明对于系统中稳定的和不稳定的，线性的非线性的，最小相位和非最小相位以及多输入多输出和单输入单输出等控制对象，是如何应用自适应逆控制这种方法的。全书共12章，内容主要涉及控制和信号处理两个领域，对正文中的一些专门论题在书末通过8个附录做了介绍。本书既可供从事控制系统和信号处理系统的科技人员使用，也可作为大专院校师生自适应逆控制课程和自适应信号处理课程的参考书
作者简介
暂缺《自适应逆控制》作者简介
目录
译者前言
前言
第1章 自适应逆控制一般概念
1.0 引言
1.1 逆控制
1.2 自适应逆控制的应用举例
1.3本书概述
第1章参考文献
第2章 Wiener滤波器
2.0 引言
2.1 数字滤波器、相关函数、Z变换
2.2 双边（无约束）Wiener滤波器
2.3 因果Wiener滤波器的Shannon－Bode实现
2.4小结
第2章参考文献
第3章 自适应LMS滤波器
3.0 引言
3.1 一种自适应滤波器
3.2 性能曲面
3.3 梯度和Wiener解
3.4 最速下降法
3.5 LMS算法
3.6 学习曲线和它的时间常数
3.7 梯度和权向量噪声
3.8 由梯度噪声产生的过调节
3.9 一个设计例子：对一种自适应预测器选取滤波器权系数个数
3.10 自适应算法的有效性
3.11 自适应噪声消除：自适应滤波的一个实际应用
3.12 小结
第3章参考文献
第4章 自适应建模
4.0 引言
4.1 理想化的建模性能
4.2 由于采用FIR模型引起的失配
4.3 由于输入信号统计特性不充分引起的失配：利用抖动信号
4.4 自适应建模仿真
4.5 小结
第4章参考文献
第5章 逆对象建模
5.0 引言
5.1 最小相位对象的逆
5.2 非最小相位对象的逆
5.3 模型参考的逆
5.4 有扰动对象的逆
5.5 建模信号特性在逆模型解上的影响
5.6 逆建模误差
5.7 由逆建模误差引起的控制系统误差
5.8 计算机仿真
5.9 非最小相位对象离线逆建模举例
5.10 小结
第6章 自适应逆控制
6.0 引言
6.1 分析
6.2 一个自适应逆控制系统的计算机仿真
6.3 仿真的逆控制举例
6.4 实时血压控制的应用
6.5 小结
第6章参考文献
第7章 自适应逆控制的其他结构
7.0 引言
7.1 X-滤波LMS算法
7.2 滤波LMS算法
7.3 滤波LMS算法稳定性、收敛速率和权系数噪声分析
7.4 基于滤波LMS算法的一种自适应逆控制系统仿真
7.5 X-滤波LMS算法的评价和仿真
7.6 实例：噪声消除耳机的自适应逆控制
7.7 最小相位对象X-滤波逆控制的一个例子
7.8 用X一滤波LMS算法实施逆控制中的一些问题
7.9 用基于 ryry／LMS的X-滤波算法的逆控制
7.10 用基于IXry／LMS的滤波算法的逆控制
7.11 小结
第7章参考文献
第8章 对象扰动的消除
8.0 引言
8.1 自适应对象扰动消除器的工作原理
8.2 自适应对象扰动消除器的最优性证明
8.3 未消除的对象扰动功率
8.4 Q（z）的离线计算
8.5 对象建模和对象扰动消除并存
8.6 一种对象建模和扰动消除系统稳定性的启发式分析
8.7 对象建模和扰动消除系统的性能分析
8.8 对象建模和扰动消除系统的计算机仿真
8.9 飞机摆动控制的应用
8.10 耳机噪声抑制的应用
8.11 镇定最小相位对象的消除对象扰动
8.12 关于对求Q（Z）高线过程的几点注释
8.13 镇定非最小相位对象的消除对象扰动
8.14 自适应扰动消除器对反馈镇定设计的不灵敏性
8.15 小结
第9章 系统集成
9.0 引言
9.1 输出误差与收敛速度
9.2 一个自适应逆控制系统的仿真研究
9.3 最小相位和非最小相位对象的自适应逆控制系统仿真
9.4 小结
第10章 多输入多输出（MIMO）自适应逆控制系统
10.0 引言
10.1 MIMO系统的表示与分析
10.2 MIMO系统的自适应建模
10.3 对于MIMO系统的自适应逆控制
10.4 在MIMO系统中的对象扰动消除
10.5 对于MIMO对象控制的系统集成
10.6 一个MIMO控制和信号处理的例子
10.7 小结
第11章 非线性自适应逆控制
11.0 引言
11.1 非线性自适应滤波器
11.2 非线性对象建模
11.3 非线性自适应逆控制
11.4 非线性对象扰动消除
11.5 包含对象扰动消除的一个集成化非线性 MIMO逆控制系统
11.6 自适应非线性对象建模实验
11.7 小结
第11章参考文献
第12章 令人高兴的惊人结果
附录A LMS自适应滤波器的稳定性与过调节
A.1 权向量均值的时间常数和稳定性
A.2 权向量方差的收敛性和过调节分析
A.3 过调节和稳定性条件的简化启发式推导
附录A参考文献
附录B 抖动建模方法A，B和C的比较分析
B.1 方法 A分析
B.2 方法 B分析
B.3 方法 C分析
B.4 对于方法C的过调节和稳定性条件的简化启发式推导
B.5 基于方法C的对象建模过程仿真
B.6 小结
附录B参考文献
附录C Astrom和Wittenmark自校正调节器与自适应逆控制方法的比较分析
C.1 类似于自适应逆控制系统的自校正调节器设计
C.2 某些例子
C.3 小结
附录C参考文献
附录D 不稳定性线性SISO对象的自适应逆控制
D.1 镇定对象的动态控制
D.2 对于镇定对象的自适应扰动消除
D.3 对象扰动消除的仿真研究：一个不稳定对象带镇定反馈的例子
D.4 具有离散和连续部分系统的镇定
D.5 小结
附录E 直支自适应算法：RLS,DFT/LMS和DCT/LMS
E.1 递推最小二乘算法（RLS）
E.2 DFT/LMS和DCT/LMS算法
附录E参考文献
附录F MIMO应用：在斯坦福直线加速器中心用于电子束控制的一个自适应噪声消除
F.1 引言
F.2 加速器的一般描述
F.3 轨迹控制
F.4 定向反馈
F.5 把MIMO自适应扰动消除器加到快速反馈中
F.6 自适应计算
F.7 实际加速器上的实验
F.8 致谢
附录F参考文献
附录G 自适应神经网络的30年：感知器、多自适应线性元件和反向传播
G.1 引言
G.2 基本概念
G.3 自适应——最小扰动原理
G.4 误差纠正规则——单阈值元
G.5 误差纠正规则——多元网络
G.6 最速下降规则——单阈值元
G.7 最速下降规则——多元网络
G.8 小结
附录G参考文献
附录H 神经控制系统
H.1 基于神经网络的非线性自适应滤波器
H.2 一个MIMO非线性自适应滤波器
H.3 线性自适应滤波器的级联
H.4 非线性自适应滤波器的级联
H.5 基于神经网络的非线性逆控制系统
H.6 卡车倒车
H.7 炼钢应用
H.8 神经网络用于化学过程工业
附录H参考文献
符号与词汇汇编
本书约定
缩写词
主要符号
汉英主要术语对照
前言
第1章 自适应逆控制一般概念
1.0 引言
1.1 逆控制
1.2 自适应逆控制的应用举例
1.3本书概述
第1章参考文献
第2章 Wiener滤波器
2.0 引言
2.1 数字滤波器、相关函数、Z变换
2.2 双边（无约束）Wiener滤波器
2.3 因果Wiener滤波器的Shannon－Bode实现
2.4小结
第2章参考文献
第3章 自适应LMS滤波器
3.0 引言
3.1 一种自适应滤波器
3.2 性能曲面
3.3 梯度和Wiener解
3.4 最速下降法
3.5 LMS算法
3.6 学习曲线和它的时间常数
3.7 梯度和权向量噪声
3.8 由梯度噪声产生的过调节
3.9 一个设计例子：对一种自适应预测器选取滤波器权系数个数
3.10 自适应算法的有效性
3.11 自适应噪声消除：自适应滤波的一个实际应用
3.12 小结
第3章参考文献
第4章 自适应建模
4.0 引言
4.1 理想化的建模性能
4.2 由于采用FIR模型引起的失配
4.3 由于输入信号统计特性不充分引起的失配：利用抖动信号
4.4 自适应建模仿真
4.5 小结
第4章参考文献
第5章 逆对象建模
5.0 引言
5.1 最小相位对象的逆
5.2 非最小相位对象的逆
5.3 模型参考的逆
5.4 有扰动对象的逆
5.5 建模信号特性在逆模型解上的影响
5.6 逆建模误差
5.7 由逆建模误差引起的控制系统误差
5.8 计算机仿真
5.9 非最小相位对象离线逆建模举例
5.10 小结
第6章 自适应逆控制
6.0 引言
6.1 分析
6.2 一个自适应逆控制系统的计算机仿真
6.3 仿真的逆控制举例
6.4 实时血压控制的应用
6.5 小结
第6章参考文献
第7章 自适应逆控制的其他结构
7.0 引言
7.1 X-滤波LMS算法
7.2 滤波LMS算法
7.3 滤波LMS算法稳定性、收敛速率和权系数噪声分析
7.4 基于滤波LMS算法的一种自适应逆控制系统仿真
7.5 X-滤波LMS算法的评价和仿真
7.6 实例：噪声消除耳机的自适应逆控制
7.7 最小相位对象X-滤波逆控制的一个例子
7.8 用X一滤波LMS算法实施逆控制中的一些问题
7.9 用基于 ryry／LMS的X-滤波算法的逆控制
7.10 用基于IXry／LMS的滤波算法的逆控制
7.11 小结
第7章参考文献
第8章 对象扰动的消除
8.0 引言
8.1 自适应对象扰动消除器的工作原理
8.2 自适应对象扰动消除器的最优性证明
8.3 未消除的对象扰动功率
8.4 Q（z）的离线计算
8.5 对象建模和对象扰动消除并存
8.6 一种对象建模和扰动消除系统稳定性的启发式分析
8.7 对象建模和扰动消除系统的性能分析
8.8 对象建模和扰动消除系统的计算机仿真
8.9 飞机摆动控制的应用
8.10 耳机噪声抑制的应用
8.11 镇定最小相位对象的消除对象扰动
8.12 关于对求Q（Z）高线过程的几点注释
8.13 镇定非最小相位对象的消除对象扰动
8.14 自适应扰动消除器对反馈镇定设计的不灵敏性
8.15 小结
第9章 系统集成
9.0 引言
9.1 输出误差与收敛速度
9.2 一个自适应逆控制系统的仿真研究
9.3 最小相位和非最小相位对象的自适应逆控制系统仿真
9.4 小结
第10章 多输入多输出（MIMO）自适应逆控制系统
10.0 引言
10.1 MIMO系统的表示与分析
10.2 MIMO系统的自适应建模
10.3 对于MIMO系统的自适应逆控制
10.4 在MIMO系统中的对象扰动消除
10.5 对于MIMO对象控制的系统集成
10.6 一个MIMO控制和信号处理的例子
10.7 小结
第11章 非线性自适应逆控制
11.0 引言
11.1 非线性自适应滤波器
11.2 非线性对象建模
11.3 非线性自适应逆控制
11.4 非线性对象扰动消除
11.5 包含对象扰动消除的一个集成化非线性 MIMO逆控制系统
11.6 自适应非线性对象建模实验
11.7 小结
第11章参考文献
第12章 令人高兴的惊人结果
附录A LMS自适应滤波器的稳定性与过调节
A.1 权向量均值的时间常数和稳定性
A.2 权向量方差的收敛性和过调节分析
A.3 过调节和稳定性条件的简化启发式推导
附录A参考文献
附录B 抖动建模方法A，B和C的比较分析
B.1 方法 A分析
B.2 方法 B分析
B.3 方法 C分析
B.4 对于方法C的过调节和稳定性条件的简化启发式推导
B.5 基于方法C的对象建模过程仿真
B.6 小结
附录B参考文献
附录C Astrom和Wittenmark自校正调节器与自适应逆控制方法的比较分析
C.1 类似于自适应逆控制系统的自校正调节器设计
C.2 某些例子
C.3 小结
附录C参考文献
附录D 不稳定性线性SISO对象的自适应逆控制
D.1 镇定对象的动态控制
D.2 对于镇定对象的自适应扰动消除
D.3 对象扰动消除的仿真研究：一个不稳定对象带镇定反馈的例子
D.4 具有离散和连续部分系统的镇定
D.5 小结
附录E 直支自适应算法：RLS,DFT/LMS和DCT/LMS
E.1 递推最小二乘算法（RLS）
E.2 DFT/LMS和DCT/LMS算法
附录E参考文献
附录F MIMO应用：在斯坦福直线加速器中心用于电子束控制的一个自适应噪声消除
F.1 引言
F.2 加速器的一般描述
F.3 轨迹控制
F.4 定向反馈
F.5 把MIMO自适应扰动消除器加到快速反馈中
F.6 自适应计算
F.7 实际加速器上的实验
F.8 致谢
附录F参考文献
附录G 自适应神经网络的30年：感知器、多自适应线性元件和反向传播
G.1 引言
G.2 基本概念
G.3 自适应——最小扰动原理
G.4 误差纠正规则——单阈值元
G.5 误差纠正规则——多元网络
G.6 最速下降规则——单阈值元
G.7 最速下降规则——多元网络
G.8 小结
附录G参考文献
附录H 神经控制系统
H.1 基于神经网络的非线性自适应滤波器
H.2 一个MIMO非线性自适应滤波器
H.3 线性自适应滤波器的级联
H.4 非线性自适应滤波器的级联
H.5 基于神经网络的非线性逆控制系统
H.6 卡车倒车
H.7 炼钢应用
H.8 神经网络用于化学过程工业
附录H参考文献
符号与词汇汇编
本书约定
缩写词
主要符号
汉英主要术语对照
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