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第1章 绪论 1

1.1 系统辨识与控制理论的发展历程 1

1.2 分布式系统辨识与控制方法 4

1.3 本书内容安排 6

第2章 数学基础 7

2.1 代数图论 7

2.2 克罗内克积 7

2.3 径向基函数神经网络逼近理论 8

2.4 持续激励条件 9

2.4.1 一致持续激励条件 9

2.4.2 合作一致持续激励条件 11

2.4.3 径向基函数神经网络的持续激励性能 13

2.5 系统稳定性理论 19

2.5.1 连续时间非线性系统的稳定性 19

2.5.2 参数化时变系统的稳定性 22

2.5.3 离散时间线性时变系统的稳定性 23

2.5.4 离散时间非线性系统的稳定性 27

2.6 常用不等式 28

第3章 分布式自适应系统辨识方法与分析 29

3.1 线性参数化系统的分布式合作自适应方案 29

3.1.1 固定拓扑下的分布式合作自适应律 30

3.1.2 时变拓扑下的分布式合作自适应律 35

3.2 不确定系统的分布式合作自适应辨识 37

3.2.1 “静态”参数化模型的分布式合作自适应辨识 38

3.2.2 “动态”参数化模型的分布式合作自适应辨识 39

3.3 基于事件驱动的分布式自适应线性时变系统辨识 40

3.3.1 问题描述 40

3.3.2 一致性分析 42

3.3.3 基于事件驱动的线性时变系统的一致性 48

3.3.4 基于事件驱动通信的分布式合作自适应系统辨识 51

3.4 基于事件驱动和RBF NN的分布式自适应非线性系统辨识 54

3.4.1 问题描述 54

3.4.2 事件驱动通信方案 55

3.4.3 性能分析 57

3.5 数值仿真 62

3.6 本章小结 79

第4章 分布式合作自适应控制 80

4.1 线性系统分布式合作自适应控制 80

4.2 非线性系统分布式合作自适应控制 82

4.3 数值仿真 85

4.4 本章小结 92

第5章 连续时间分布式合作学习自适应控制 93

5.1 基于RBF NN的分布式合作学习控制 94

5.1.1 问题描述 94

5.1.2 分布式合作学习律设计 95

5.1.3 稳定性和学习能力分析 95

5.1.4 利用经验的学习控制 101

5.2 基于事件驱动与自适应NN的分布式合作学习控制 103

5.2.1 问题描述 103

5.2.2 事件驱动通信 104

5.2.3 稳定性分析 105

5.2.4 利用经验的NN控制 111

5.3 数值仿真 113

5.4 本章小结 129

第6章 离散时间非线性系统的分布式合作学习控制 130

6.1 问题描述 130

6.2 分布式合作学习律设计 131

6.3 稳定性和学习能力分析 132

6.4 利用经验的学习控制 138

6.5 数值仿真 139

6.6 本章小结 145

参考文献 147