自適應逆控制

譯者前言
前言
第1章　自適應逆控制一般概念
1.0　引言
1.1　逆控制
1.2　自適應逆控制的應用舉例
1.3本書概述
第1章參考文獻
第2章　Wiener濾波器
2.0　引言
2.1　數(shù)字濾波器、相關函數(shù)、Z變換
2.2　雙邊（無約束）Wiener濾波器
2.3　因果Wiener濾波器的Shannon－Bode實現(xiàn)
2.4小結
第2章參考文獻
第3章　自適應LMS濾波器
3.0　引言
3.1　一種自適應濾波器
3.2　性能曲面
3.3　梯度和Wiener解
3.4　最速下降法
3.5　LMS算法
3.6　學習曲線和它的時間常數(shù)
3.7　梯度和權向量噪聲
3.8　由梯度噪聲產(chǎn)生的過調(diào)節(jié)
3.9　一個設計例子：對一種自適應預測器選取濾波器權系數(shù)個數(shù)
3.10　自適應算法的有效性
3.11　自適應噪聲消除：自適應濾波的一個實際應用
3.12　小結
第3章參考文獻
第4章　自適應建模
4.0　引言
4.1　理想化的建模性能
4.2　由于采用FIR模型引起的失配
4.3　由于輸入信號統(tǒng)計特性不充分引起的失配：利用抖動信號
4.4　自適應建模仿真
4.5　小結
第4章參考文獻
第5章　逆對象建模
5.0　引言
5.1　最小相位對象的逆
5.2　非最小相位對象的逆
5.3　模型參考的逆
5.4　有擾動對象的逆
5.5　建模信號特性在逆模型解上的影響
5.6　逆建模誤差
5.7　由逆建模誤差引起的控制系統(tǒng)誤差
5.8　計算機仿真
5.9　非最小相位對象離線逆建模舉例
5.10　小結
第6章　自適應逆控制
6.0　引言
6.1　分析
6.2　一個自適應逆控制系統(tǒng)的計算機仿真
6.3　仿真的逆控制舉例
6.4　實時血壓控制的應用
6.5　小結
第6章參考文獻
第7章　自適應逆控制的其他結構
7.0　引言
7.1　X-濾波LMS算法
7.2　濾波LMS算法
7.3　濾波LMS算法穩(wěn)定性、收斂速率和權系數(shù)噪聲分析
7.4　基于濾波LMS算法的一種自適應逆控制系統(tǒng)仿真
7.5　X-濾波LMS算法的評價和仿真
7.6　實例：噪聲消除耳機的自適應逆控制
7.7　最小相位對象X-濾波逆控制的一個例子
7.8　用X一濾波LMS算法實施逆控制中的一些問題
7.9　用基于 ryry／LMS的X-濾波算法的逆控制
7.10　用基于IXry／LMS的濾波算法的逆控制
7.11　小結
第7章參考文獻
第8章　對象擾動的消除
8.0　引言
8.1　自適應對象擾動消除器的工作原理
8.2　自適應對象擾動消除器的最優(yōu)性證明
8.3　未消除的對象擾動功率
8.4　Q（z）的離線計算
8.5　對象建模和對象擾動消除并存
8.6　一種對象建模和擾動消除系統(tǒng)穩(wěn)定性的啟發(fā)式分析
8.7　對象建模和擾動消除系統(tǒng)的性能分析
8.8　對象建模和擾動消除系統(tǒng)的計算機仿真
8.9　飛機擺動控制的應用
8.10　耳機噪聲抑制的應用
8.11　鎮(zhèn)定最小相位對象的消除對象擾動
8.12　關于對求Q（Z）高線過程的幾點注釋
8.13　鎮(zhèn)定非最小相位對象的消除對象擾動
8.14　自適應擾動消除器對反饋鎮(zhèn)定設計的不靈敏性
8.15　小結
第9章　系統(tǒng)集成
9.0　引言
9.1　輸出誤差與收斂速度
9.2　一個自適應逆控制系統(tǒng)的仿真研究
9.3　最小相位和非最小相位對象的自適應逆控制系統(tǒng)仿真
9.4　小結
第10章　多輸入多輸出（MIMO）自適應逆控制系統(tǒng)
10.0　引言
10.1　MIMO系統(tǒng)的表示與分析
10.2　MIMO系統(tǒng)的自適應建模
10.3　對于MIMO系統(tǒng)的自適應逆控制
10.4　在MIMO系統(tǒng)中的對象擾動消除
10.5　對于MIMO對象控制的系統(tǒng)集成
10.6　一個MIMO控制和信號處理的例子
10.7　小結
第11章　非線性自適應逆控制
11.0　引言
11.1　非線性自適應濾波器
11.2　非線性對象建模
11.3　非線性自適應逆控制
11.4　非線性對象擾動消除
11.5　包含對象擾動消除的一個集成化非線性 MIMO逆控制系統(tǒng)
11.6　自適應非線性對象建模實驗
11.7　小結
第11章參考文獻
第12章　令人高興的驚人結果
附錄A　LMS自適應濾波器的穩(wěn)定性與過調(diào)節(jié)
A.1　權向量均值的時間常數(shù)和穩(wěn)定性
A.2　權向量方差的收斂性和過調(diào)節(jié)分析
A.3　過調(diào)節(jié)和穩(wěn)定性條件的簡化啟發(fā)式推導
附錄A參考文獻
附錄B　抖動建模方法A，B和C的比較分析
B.1　方法 A分析
B.2　方法 B分析
B.3　方法 C分析
B.4　對于方法C的過調(diào)節(jié)和穩(wěn)定性條件的簡化啟發(fā)式推導
B.5　基于方法C的對象建模過程仿真
B.6　小結
附錄B參考文獻
附錄C　Astrom和Wittenmark自校正調(diào)節(jié)器與自適應逆控制方法的比較分析
C.1　類似于自適應逆控制系統(tǒng)的自校正調(diào)節(jié)器設計
C.2　某些例子
C.3　小結
附錄C參考文獻
附錄D　不穩(wěn)定性線性SISO對象的自適應逆控制
D.1　鎮(zhèn)定對象的動態(tài)控制
D.2　對于鎮(zhèn)定對象的自適應擾動消除
D.3　對象擾動消除的仿真研究：一個不穩(wěn)定對象帶鎮(zhèn)定反饋的例子
D.4　具有離散和連續(xù)部分系統(tǒng)的鎮(zhèn)定
D.5　小結
附錄E　直支自適應算法：RLS,DFT/LMS和DCT/LMS
E.1　遞推最小二乘算法（RLS）
E.2　DFT/LMS和DCT/LMS算法
附錄E參考文獻
附錄F　MIMO應用：在斯坦福直線加速器中心用于電子束控制的一個自適應噪聲消除
F.1　引言
F.2　加速器的一般描述
F.3　軌跡控制
F.4　定向反饋
F.5　把MIMO自適應擾動消除器加到快速反饋中
F.6　自適應計算
F.7　實際加速器上的實驗
F.8　致謝
附錄F參考文獻
附錄G　自適應神經(jīng)網(wǎng)絡的30年：感知器、多自適應線性元件和反向傳播
G.1　引言
G.2　基本概念
G.3　自適應——最小擾動原理
G.4　誤差糾正規(guī)則——單閾值元
G.5　誤差糾正規(guī)則——多元網(wǎng)絡
G.6　最速下降規(guī)則——單閾值元
G.7　最速下降規(guī)則——多元網(wǎng)絡
G.8　小結
附錄G參考文獻
附錄H　神經(jīng)控制系統(tǒng)
H.1　基于神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性自適應濾波器
H.2　一個MIMO非線性自適應濾波器
H.3　線性自適應濾波器的級聯(lián)
H.4　非線性自適應濾波器的級聯(lián)
H.5　基于神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性逆控制系統(tǒng)
H.6　卡車倒車
H.7　煉鋼應用
H.8　神經(jīng)網(wǎng)絡用于化學過程工業(yè)
附錄H參考文獻
符號與詞匯匯編
本書約定
縮寫詞
主要符號
漢英主要術語對照