不确定系统自适应控制

　　在教材的编写过程中，我们始终遵循以问题为导向的写作思路，通过一个个在研究中实际碰到的问题，帮助学生理解自适应控制方法的原理，引导学生独立思考如何改进现有的自适应控制方法，解决理论上或者工程上的问题。教材在内容上安排如下：第1章是自适应控制概述，通过简单实例引入自适应控制这一概念，并简要介绍自适应控制方法的基本概念和原理。第2章是自适应反步法，从抽象的伺服电机模型出发，讲解自适应反步法的设计方法，以及如何构造控制Lyapunov函数证明系统的稳定性。第3章是基于神经网络／模糊逻辑的自适应控制，简要概述神经网络和模糊逻辑的基本概念，并在第2章的基础上，介绍基于神经网络和模糊逻辑的自适应控制器设计方法，帮助学生理解如何利用智能算法逼近未知的不确定性因素，学习如何设计自适应律以提高智能算法的逼近能力。第4章是多智能体系统的自适应控制，通过工程中的实例来说明何为多智能体系统及其控制结构，引入图论基础，建立多智能体系统的数学模型。研究自适应控制方法。第5章是混杂系统的自适应控制，简要介绍自适应量化控制概念，并使用二阶系统分别设计自适应量化与采样控制器。第6章是偏微分自适应控制。简要概述偏微分系统的基本概念，介绍柔性摆臂系统的自适应控制方法，并进行偏微分稳定性分析，第7章是一阶和二阶随机系统的自适应控制，通过生活与工程中的例子介绍随机系统的基本概念以及随机系统中常用的数学工具。将确定系统中的反步法扩展到随机系统的控制器设计中，实现了随机系统的自适应控制和自适应状态量化控制。

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第1章 自适应控制概述
1．1 引言
1．2 数学基础
1．3 自适应控制及稳定性分析
1．4 通用调节器

第2章 自适应反步法
2．1 Lyapunov函数下的反步法
2．2 二阶系统自适应反步法
2．3 自适应反步法的扩展

第3章 基于神经网络／模糊逻辑的自适应控制
3．1 神经网络的理论基础
3．2 模糊逻辑的理论基础
3．3 基于神经网络的自适应控制
3．4 基于扰动观测器的神经网络自适应控制

第4章 多智能体系统的自适应控制
4．1 多智能体系统概述
4．2 通信拓扑概述
4．3 领导—跟随多智能体系统自适应控制
4．4 领导-跟随多智能体系统神经网络自适应控制
4．5 互联系统自适应控制

第5章 混杂系统的自适应控制
5．1 二阶系统的自适应输入量化控制
5．2 二阶系统的自适应状态量化控制
5．3 二阶系统的自适应采样控制

第6章 偏微分自适应控制
6．1 预备知识
6．2 柔性机械臂PDE自适应控制
6．3 偏微分方程稳定性分析
6．4 抛物型偏微分方程：反应扩散方程

第7章 一阶和二阶随机系统的自适应控制
7．1 引言
7．2 符号解释和初步结果
7．3 随机系统的自适应控制
7．4 随机系统的自适应状态量化控制
主要参考文献