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第一章预备知识9

1.1 范数9

1.2 动态系统的稳定性理论15

1.3 平稳随机过程21

第二章模型参考自适应辨识29

2.1 一阶系统的模型参考自适应辨识29

2.2 模型参考自适应辨识33

2.3 线性误差方程及其参数辨识算法42

第三章模型参考自适应控制49

3.1 一阶系统的模型参考自适应控制49

3.2 模型参考自适应控制52

第四章离散时间系统模型及其参数估计70

4.1 被控对象的离散时间模型70

4.2 参数估计的最小二乘算法77

4.3 参数估计的投影算法93

第五章自校正控制(一)101

5.1 最小方差自校正控制101

5.2 广义最小方差自校正控制109

5.3 基于多步预测的自适应控制119

第六章自校正控制(二)134

6.1 极点配置自校正控制134

6.2 自校正PID控制144

6.3 PID调节器的自动整定147

6.4 增益调度控制151

第七章自适应控制系统的鲁棒性和收敛性分析158

7.1 自适应控制的鲁棒性问题158

7.2 指数收敛性与鲁棒性164

7.3 平均方法及其在自适应系统分析中的应用171

7.4 改善自适应系统鲁棒性的方法192

第八章基于人工神经元网络的自适应控制197

8.1 神经元网络的结构197

8.2 神经元网络的学习算法204

8.3 基于神经元网络的辨识和控制结构209

8.4 基于神经元网络的内模控制214

第九章自适应控制的应用226

9.1 工业自适应控制器及其应用226

9.2 自适应技术在一些复杂系统中的应用232

附录关于平均方法的一些定义和定理251

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