自适应控制与非线性控制国外讲义

基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

针对常规动态逆控制对系统不确定性较为敏感的缺点,提出一种扩展$L_1$自适应控制方法,用于战斗机大迎角非线性控制.采用时标分离原理将控制系统分为内外两个回路,分别设计动态逆控制器作为基本控制器,用于角

基于自适应模糊神经网络的非线性系统模型预测控制

针对一类非匹配不确定非线性系统, 提出一种神经网络自适应反推高阶终端滑模控制方案. 反推设计的前 ?? − 1 步利用神经网络逼近未知非线性函数, 结合动态面控制设计虚拟控制律, 避免传统反推设计存在

针对一类时变参数化非线性系统的控制问题进行深入研究, 提出一种新的迭代神经网络估计器, 并证明了 其逼近引理, 实现了对时变不确定性的逼近. 在用迭代神经网络对时变不确定性进行估计的同时, 以Lyap

针对一类不确定非线性参数严反馈系统, 提出基于收缩理论的自适应动态面控制方法. 动态面控制器设计保证了各子系统关于状态误差部分收缩; 对不确定参数构造收缩自适应律, 并利用收缩下的奇异摄动分析降阶处理

针对高超声速飞行器模型非线性、多变量和参数不确定特性, 并考虑控制增益变化可能导致控制奇异值问 题, 提出一种基于动态面的模糊自适应非线性控制方法. 根据动态面和动态逆策略, 分别设计了高度和速度跟踪

针对多操纵面飞机具有冗余操纵面的特点, 考虑包含操纵面偏转角的位置约束和速率约束以及未知有界参数时的非线性控制分配问题, 设计一种由上层虚拟控制律和自适应控制分配更新律组成的非线性角速度跟踪控制器.

针对任意复杂的具有最小相位，滞后环节和非最小相位特性的离散非线性系统，提出一种通用的直接神经网络模型参考自适应控制。采用具有在线学习功能的最近邻聚类算法训练RBF神经网络控制器，同时引入优化策略对聚类

论文研究-非线性连续时间系统的混合型自适应模糊控制.pdf,  对于一类非线性连续时间系统,提出了一种可以同时利用模糊控制信息和模糊系统信息的自适应模糊控制器的设计方法,并从理论和仿真实例上证明了这种