多变量非线性系统的神经网络逆控制方法pdf电子书版本下载

点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用
种子下载[BT下载速度快] 温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页 直链下载[便捷但速度慢]   [在线试读本书]   [在线获取解压码]

多变量非线性系统的神经网络逆控制方法PDF格式电子书版下载

下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。

建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如 BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！

（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

前言 1

第1章　绪论 1

目录 1

第2章　神经网络逆控制方法概述 6

2.1　非线性系统的逆系统 6

2.1.1　逆系统 6

2.1.2　逆系统的实现（构造） 9

2.2　非线性系统的神经网络逆系统 9

2.2.1　逆系统解析实现的困难和神经网络逆系统的提出 9

2.2.2　神经网络逆系统结构 11

2.3　非线性系统的神经网络逆控制方法 12

2.4 小结 16

3.1.1　逆系统 17

第3章　逆系统 17

3.1　逆系统的基本概念 17

3.1.2　系统的可逆性 19

3.1.3　伪线性复合系统——线性化解耦系统 20

3.2　基于状态方程描述SISO系统的逆系统 22

3.2.1　SISO非线性系统的相对阶 23

3.2.2　SISO系统的可逆性 24

3.2.3　SISO逆系统的解析实现 28

3.3　基于状态方程描述MIMO系统的逆系统 29

3.3.1　Interactor算法 30

3.3.2　MIMO非线性系统的向量相对阶和向量本性阶 37

3.3.3　MIMO系统的可逆性——函数可控性 43

3.3.4　MIMO逆系统的静态、动态解耦及其解析实现 50

3.4　基于输入输出微分方程描述系统的逆系统 59

3.4.1　SISO系统的可逆性 60

3.4.2　SISO逆系统的解析实现 63

3.4.3　MIMO系统的可逆性 63

3.4.4　MIMO逆系统的解析实现 68

3.4.5　不同描述系统的逆系统之间的关系 69

3.5　伪线性复合系统 71

3.5.1　伪线性复合系统的状态方程描述 72

3.5.2　完全线性化与部分线性化 76

3.5.3　隐动态问题 78

3.6　广义逆系统 79

3.6.1　广义逆系统的概念 79

3.6.2　基于输入输出微分方程描述系统的广义逆系统 80

3.6.3　基于状态方程描述系统的广义逆系统 85

3.7　小结 87

附录A　雅可比矩阵、雅可比矩阵的秩与行列式的关系 88

附录B 隐函数定理和反函数定理 92

第4章　神经网络逆系统 93

4.1　神经网络逆系统的提出 93

4.2　连续时间动态神经网络 95

4.2.1　人工神经元与神经网络 95

4.2.2　静态神经网络 98

4.2.3　动态神经网络 104

4.2.4　构造逆系统的动态神经网络 106

4.3.1　神经网络逆系统的基本结构 111

4.3　神经网络逆系统的结构 111

4.3.2　神经网络逆系统的扩展结构 112

4.3.3　神经网络逆系统结构的确定 113

4.4　神经网络逆系统的学习、训练 115

4.4.1　神经网络逆系统的训练结构与步骤 116

4.4.2　激励信号的选取 117

4.4.3　训练样本的获取 118

4.4.4　神经网络的选型与训练 120

4.4.5　神经网络逆系统训练综合例 120

4.5　神经网络逆系统的线性化解耦效果 122

4.6 小结 126

附录 127

第5章　神经网络逆系统控制方法 129

5.1　伪线性系统的动态特性分析 130

5.1.1　伪线性系统的非理想线性化解耦特性 131

5.1.2　伪线性系统的“物理特性” 131

5.2　神经网络逆复合控制器 132

5.2.1　被控系统的静、动态特性分析 133

5.2.2　神经网络逆系统设计 137

5.2.3　附加控制器设计 141

5.3　神经网络逆＋输出反馈控制 141

5.4　神经网络逆＋线性最优控制 145

5.5　小结 148

第6章　神经网络逆控制应用例 150

6.1.1　多自由度机械手的动力学模型及其可逆性 151

6.1 多自由度机械手解耦控制 151

6.1.2　多自由度机械手的神经网络逆系统控制 154

6.2　遥操作机器人解耦控制 156

6.2.1　遥操作机器人的主从控制结构与通讯延时 156

6.2.2　神经网络广义逆系统——从控制器 157

6.2.3　Smith预估器——主控制器 158

6.2.4　遥操作机器人主从控制器的实际设计 160

6.3　生物发酵过程解耦控制 164

6.3.1　生物发酵过程模型 164

6.3.2　可逆性分析 167

6.3.3　发酵过程的神经网络逆解耦控制 170

6.4.1　感应电机模型 171

6.4　感应电机解耦控制 171

6.4.2　可逆性分析 173

6.4.3　感应电机的神经网络逆解耦控制 174

6.4.4　神经网络逆系统辨识 175

6.4.5　神经网络逆解耦控制效果 176

6.5 电力系统发电机控制 179

6.5.1 电力系统的非线性微分-代数结构模型 179

6.5.2　发电机的非线性微分-代数结构模型 180

6.5.3　具有微分-代数结构的发电机模型的可逆性分析 184

6.5.4　采用扩展结构的发电机神经网络逆解耦控制 188

6.5.5　不同输出函数下的神经网络逆控制 188

6.5.6　两区域四机电力系统的神经网络逆控制 189

6.6 小结 193

参考文献 194