迟滞非线性系统辨识与智能控制

　　本书首先针对Preisach迟滞模型描述的Hammerstein系统，提出了一致分段下三角矩阵方法辨识Preisach密度函数，避免了“擦除”的影向，并目采用Hanke 矩阵估计系统阶次，放松了盲辨课的条件：在此其础上设计了逆模型控制和滑模控制组成的混合控制器控制该Hammerstein系统。针对Backlash类迟滞非线性系统，为了简化控制器设计，将矢量误差转化为标量误差，并提出了规定性能函数保证控制精度收敛在规定性能范围内，并改进简化了现有规定性能函数。针对Prandtl-lshlinskii迟滞模型描述的非线性系统，提出了采用 Hopfield神经网络辨识系统未知参数，并设计了自适应控制策略。针对Bouc-Wen模型描述的迟滞韭线性系统，提出了扩张状态观测器观测系统未知状态并采用回声神经网络估计系统未知非线性和其他扰动，并提出了自适应滑模控制精确控制Bouc-Wen迟滞非线性系统。

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