自适应控制器设计及应用

第1章自适应控制方法和自适应控制器
1.1自适应控制方法
1.2自适应控制器设计要素
1.2.1前馈自适应控制器
1.2.2反馈自适应控制器
1.2.3二元自适应控制器
1.2.4非二元自适应控制器
第2章离散模型辨识自适应控制器
2.1动态过程和随机信号的在线辨识
2.1.1过程及信号模型
2.1.2参数估计
2.1.3递推参数估计器的统一描述
2.1.4时变过程的参数估计
2.1.5闭环在线辨识
2.1.6各种参数估计方法的比较
2.2控制器设计
2.2.1一般线性控制器
2.2.2补偿控制器
2.2.3tb例积分微分控制器
2.2.4差拍控制器
2.2.5预测控制器
2.2.6最小方差控制器
2.2.7广义预测控制器
2.2.8带观测器的状态控制器
2.3参数自适应控制器设计
2.3.1参数自适应控制器设计的基本方法
2.3.2参数估计器和控制器的适当组合
2.3.3随机参数自适应控制器
2.3.4确定参数自适应控制器
2.3.5参数自适应控制器的启动和设计参数的选择
2.3.6自适应控制器的监测和协调
2.3.7参数自适应前馈控制器
第3章连续模型辨识自适应控制器
3.1连续时间模型的在线辨识方法
3.1.1过程模型
3.1.2状态变量滤波
3.2控制器的数字化设计
3.3基于连续模型的参数自适应控制器
3.3.1连续时间模型的闭环可辨识性
3.3.2验前知识的应用
3.3.3辨识和控制的异步组合
3.3.4控制器设计
第4章模型参考自适应控制器设计
4.1局部参数最优化设计方法
4.1.1连续时间模型参考控制
4.1.2参数自适应
4.2全局稳定的设计方法
4.2.1连续时间MRAS
4.2.2离散时间MRAS
第5章关于自适应控制的收敛性和鲁棒性
5.1递推估计器的收敛性
5.1.1统一的递推估计算法
5.1.2确定性情况下的收敛性
5.1.3随机噪声情况下的收敛性
5.1.4Martingale理论随机噪声的收敛性
5.2参数自适应控制的稳定性和收敛性
5.2.1稳定性
5.2.2收敛性
5.3参数自适应控制的鲁棒性
5.3.1DB控制器的鲁棒性
5.3.2MV控制器的鲁棒性
5.3.3状态空间控制器的鲁棒性
5.4数字化过程的稳定性
5.4.1离散状态控制器的稳定性
5.4.2离散状态控制器的最优鲁棒性
5.4.3离散状态观测器的稳定性和最优鲁棒性
5.4.4LS参数估计器的稳定性和最优边界
第6章多变量过程的自适应控制器
6.1多变量过程模型
6.1.1确定性过程模型
6.1.2随机过程模型和其稳态值
6.1.3多变量过程模型的参数估计
6.2多变量自适应控制器
6.2.1多变量状态控制器
6.2.2矩阵多项式控制器
6.2.3含滞后过程的多变量控制器
6.2.4稳态值计算及稳态误差
6.3多变量参数自适应控制器的组合
6.3.1多变量参数自适应控制器的控制性能
6.3.2双筒蒸发器的多变量参数自适应控制器仿真
第7章非线性过程的自适应控制器
7.1非线性过程模型
7.1.1非线性过程泛函理论分析
7.1.2非线性参数过程模型
7.1.3非线性过程的参数估计
7.2非线性控制器设计
7.2.1基于简化Hammerstein模型的非线性控制器
7.2.2基于参数Volterra模型的控制器
7.2.3基于NDE模型的控制器
第8章非参数和无模型系统的自适应控制器
8.1非参数模型自适应控制器
8.1.1线性系统的非参数模型
8.1.2非线性系统的非参数模型
8.1.3非参数模型自适应控制器设计
8.2无模型系统的辨识及控制器设计
8.2.1无模型控制器问题
8.2.2无模型控制器设计
8.2.3多步滞后的控制器
8.2.4控制器设计的合理性
8.2.5多输入／多输出系统的无模型控制
第9章自适应控制器在控制过程中的应用
9.1控制器在过程中的自校正作用
9.1.1用PC计算机进行自适应控制
9.1.2自适应温度控制
9.1.3自适应流速控制
9.1.4自校正燃烧控制
9.2线性控制器的自适应
9.3非线性控制器的自适应
9.3.1pH值控制
9.3.2液位控制
9.4实现非线性自适应补偿作用的实例
参考文献