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第1章 引论1

1．1 什么是自适应控制1

1．2 两种主要的自适应控制技术3

1．3 自适应控制研究的主要问题4

1．4 自适应控制系统的历史5

第2章 线性控制系统7

2．1 数学描述7

2．1．1 线性控制系统的输入输出描述7

2．1．2 线性控制系统的状态空间描述9

2．2 能控性和能观性12

2．2．1 线性控制系统的能控性12

2．2．2 线性控制系统的能观性12

2．2．3 线性控制系统的对偶性13

2．2．4 线性控制系统的Kalman分解14

2．3 极点配置和观测器设计16

2．3．1 线性控制系统的标准型16

2．3．2 线性控制系统的极点配置19

2．3．3 线性控制系统的渐近状态观测器20

2．3．4 线性控制系统的分离设计21

2．4 实现理论22

2．4．1 线性控制系统实现理论22

2．4．2 线性控制系统实现算法24

练习26

第3章 控制系统的稳定性30

3．1 稳定性的定义30

3．1．1 Lyapunov稳定性定义30

3．1．2 输入输出稳定性定义32

3．2 稳定性判据33

3．2．1 Lyapunov定理33

3．2．2 线性连续系统的Lyapunov稳定性35

3．2．3 线性离散系统的Lyapunov稳定性35

3．2．4 Barbalat引理36

3．3 超稳定性理论37

3．3．1 控制系统的超稳定性37

3．3．2 正实函数和正实函数性质38

3．3．3 正实矩阵和正实性引理40

3．3．4 超稳定性判据41

3．3．5 离散系统的正实性44

练习44

第4章 系统参数辨识47

4．1 最小二乘估计47

4．1．1 最小二乘估计问题的提法48

4．1．2 递推最小二乘估计49

4．1．3 指数加权递推最小二乘估计51

4．2 最小二乘估计的统计特征52

4．2．1 最小二乘估计的统计性质52

4．2．2 残差的统计性质54

4．2．3 计算顺序55

4．3 广义最小二乘法56

4．3．1 问题的提出56

4．3．2 广义最小二乘法的计算59

练习60

第5章 模型参考自适应控制63

5．1 基于频域模型的模型参考自适应控制63

5．1．1 问题的描述63

5．1．2 对象模型已知的模型参考控制器设计64

5．1．3 MIT方案68

5．2 基于状态空间模型的模型参考自适应控制70

5．2．1 应用状态空间的模型参考自适应控制器的设计70

5．2．2 应用增广误差的模型参考自适应控制器的设计72

5．3 基于误差模型的模型参考自适应控制75

5．3．1 误差模型和标称系统75

5．3．2 应用误差模型的自适应律77

5．3．3 n—m≥2时的修正79

5．4 离散系统的模型参考自适应控制83

5．4．1 应用误差模型的离散系统模型参考自适应控制83

5．4．2 基于超稳定性的离散系统模型参考自适应控制86

练习90

第6章 自校正调节器92

6．1 最小方差预报和最小方差控制93

6．1．1 最小方差预报93

6．1．2 最小方差控制97

6．1．3 最小方差控制系统的稳定性100

6．2 自校正调节器100

6．2．1 自校正调节器算法100

6．2．2 自校正调节器的渐近性质102

6．3 广义最小方差的自校正控制器107

6．3．1 问题的描述107

6．3．2 广义最小方差预报108

6．3．3 广义最小方差控制109

6．3．4 关于闭环稳定性的讨论111

6．3．5 自校正控制器的递推算法112

6．4 多变量自校正系统113

6．4．1 多变量最小方差控制器113

6．4．2 闭环的稳定性115

6．4．3 多变量自校正调节器117

练习118

第7章 自适应观测器120

7．1 参数模型和持续激励120

7．1．1 参数化模型120

7．1．2 持续激励信号123

7．2 指数型状态观测器126

7．2．1 指数收敛状态观测器的构造126

7．2．2 收敛性的证明127

7．3 非线性系统自适应状态观测器133

7．3．1 问题的描述133

7．3．2 滤波器和反馈正实性134

7．3．3 自适应状态观测器136

练习140

第8章 非线性系统自适应跟踪控制142

8．1 状态反馈的自适应跟踪控制142

8．1．1 问题的描述142

8．1．2 控制器设计143

8．1．3 稳定性讨论146

8．2 输出反馈的自适应跟踪控制148

8．2．1 问题的描述148

8．2．2 动态输出补偿149

8．2．3 相对阶为1的情形149

8．2．4 相对阶为？的情形151

8．2．5 相对阶为？时的稳定性讨论153

8．3 参数不确定系统的自适应控制156

8．3．1 问题的描述157

8．3．2 控制器构造157

8．3．3 稳定性证明159

练习162

第9章 鲁棒自适应控制164

9．1 一个例子164

9．2 模型参考鲁棒自适应控制167

9．2．1 不确定性的分类167

9．2．2 鲁棒性问题的描述168

9．2．3 误差模型169

9．2．4 鲁棒自适应律170

9．3 鲁棒自适应控制的稳定性分析171

9．3．1 W（s）严格正实时的稳定性分析172

9．3．2 W（s）非严格正实时的稳定性分析176

9．4 基于人工神经网络的自适应控制180

9．4．1 问题的描述180

9．4．2 预备知识181

9．4．3 时变信号跟踪181

9．4．4 应用反步法的设计183

练习188

附录A 概率论和随机过程基础191

A．1 概率和随机变量191

A．2 随机过程194

A．3 随机序列的收敛性195

A．4 线性离散时间系统分析196

A．5 各态历经性199

参考文献200

索引202