機電系統的智能最優自適應控制 9787515920979 (波)馬爾欽.蘇斯特 澤農.漢澤爾著 郝明瑞 侯明哲

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書名：機電系統的智能最優自適應控制
ISBN：9787515920979
出版社：中國宇航
著編譯者：(波)馬爾欽.蘇斯特 澤農.漢澤爾著 郝明瑞 侯明哲
頁數：314頁, [12] 頁圖版
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1519825
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【台灣高等教育出版社簡體書】 機電系統的智能最優自適應控制 787515920979 (波)馬爾欽.蘇斯特 澤農.漢澤爾著 郝明瑞 侯明哲

內容簡介

本書全面系統地描述了國外智能最優自適應控制的經典方法和最新發展成果，包括神經網絡控制、動態規劃、監督學習、評價學習、無導師學習、啟髮式動態規劃、雙啟髮式動態規劃、全局雙啟髮式動態規劃、動作依賴啟髮式動態規劃、雙人零和微分博弈與H。控制等，並對這些理論和方法在輪式移動機器人和機械手控制中的應用通過模擬和實測進行了對比性考察分析，內容十分豐富，是一本特別適合研究者和工程技術人員學習與提高的專業參考書。

目錄

第1章 緒論
1 1 人工智能和神經網絡
1 2 評價學習
1 3 研究內容
參考文獻
第2章 研究對象
2 1 雙輪移動機器人
2 1 1 移動機器人的運動學描述
2 1 2 移動機器人的動力學描述
2 2 機械手
2 2 1 機械手的運動學描述
2 2 2 機械手的動力學描述
參考文獻
第3章 機電系統的智能控制
3 1 非線性系統的控制方法
3 2 神經網絡控制
3 2 1 隨機向量函數鏈神經網絡
3 2 2 具有高斯型激活函數的神經網絡
參考文獻
第4章 機電系統的最優控制方法
4 1 Bellman動態規劃
4 2 線性二次型調節器
4 3 Pontryagin最大值原理
4 4 本章小結
參考文獻
第5章 智能系統的學習方法
5 1 監督學習
5 1 1 最速下降演算法
5 1 2 交尺度演算法
5 1 3 Levenberg-Marquardt演算法
5 1 4 共視彬度法
5 2 評價學習
5 2 1 Q學習演算法
5 3 無導師學習
5 3 1 勝者通吃網路
5 3 2 勝者多吃網路
參考文獻
第6章 自適應動態規劃——離散形式
6 1 神經動態規劃
6 2 基於模型的學習方法
6 2 1 啟髮式動態規劃
6 2 2 雙啟髮式動態規劃
6 2 3 全局雙啟髮式動態規劃
6 3 無模型學習方法
6 3 1 動作依賴啟髮式動態規劃
參考文獻
第7章 機電系統的控制
7 1 應用PD控制器的WMR和RM跟蹤控制
7 1 1 PD控制的綜合
7 1 2 模擬測試
7 1 3 結論
7 2 WMR的自適應跟蹤控制
7 2 1 自適應控制演算法的綜合
7 2 2 模擬測試
7 2 3 結論
7 3 WMR的神經網絡跟蹤控制
7 3 1 神經網絡控制演算法的綜合
7 3 2 模擬測試
7 3 3 結論
7 4 WMR跟蹤控制中的啟髮式動態規劃
7 4 1 HDP型控制的綜合
7 4 2 模擬測試
7 4 3 結論
7 5 WMR和RM跟蹤控制中的雙啟發動態規劃
7 5 1 DHP型控制的綜合
7 5 2 模擬測試
7 5 3 結論
7 6 WMR和RM跟蹤控制中的全局雙啟發動態規劃
7 6 1 GDHP型控制的綜合
7 6 2 模擬測試
7 6 3 結論
7 7 動作依賴啟髮式動態規劃在WMR跟蹤控制中的應用
7 7 1 ADHDP型控制的綜合
7 7 2 模擬測試
7 7 3 結論
7 8 WMR運動的行為控制
7 8 1 行為控制綜合
7 8 2 模擬測試
7 8 3 結論
7 9 本章總結
7 9 1 未來獎勵折扣係數Y的選取
參考文獻
第8章 強化學習在非線性連續系統控制中的應用
8 1 經典強化學習
8 1 1 控制綜合，系統穩定性和強化學習演算法
8 1 2 模擬測試
8 1 3 結論
8 2 經典強化學習的近似
8 2 1 控制系統綜合，系統穩定性和強化學習演算法
8 2 2 模擬測試
8 2 3 結論
8 3 動作器-評價器結構的強化學習
8 3 1 控制系統綜合，系統穩定性和強化學習演算法
8 3 2 模擬測試
8 3 3 結論
8 4 最優自適應控制中的動作器-評價器型強化學習
8 4 1 控制綜合，系統穩定性和強化學習演算法
8 4 2 模擬測試
8 4 3 結論
8 5 最優控制中評價器自適應結構的實施
8 5 1 控制綜合，評價學習演算法和系統穩定性
8 5 2 模擬測試
8 5 3 結論
參考文獻
第9章 雙人零和微分博弈和H∞控制
9 1 H∞控制
9 2 雙人零和微分博弈
9 3 雙人零和微分博弈在WMR驅動單元控制中的應用
9 3 1 模擬測試
9 3 2 結論
9 4 WMR控制中將神經網絡用於雙人零和微分博弈
9 4 1 模擬測試
9 4 2 結論
參考文獻
第10章 控制演算法的實驗驗證
10 1 實驗室測試台描述
10 1 1 WMR運動控制台
10 1 2 RM運動控制實驗台
10 2 PD控制分析
10 2 1 WMR運動控制分析
10 2 2 RM運動控制分析
10 2 3 結論
10 3 自適應控制分析
10 3 1 WMR運動控制分析
10 3 2 結論
10 4 神經網絡控制分析
10 4 1 WMR運動控制分析
10 4 2 結論
10 5 HDP控制分析
10 5 1 WMR運動控制分析
10 5 2 結論
10 6 DHP控制分析
10 6 1 WMR運動控制分析
10 6 2 RM運動控制分析
10 6 3 結論
10 7 GDHP控制分析
10 7 1 WMR運動控制分析
10 7 2 結論
10 8 ADHDP控制分析
10 8 1 WMR運動控制分析
10 8 2 結論
10 9 行為控制分析
10 9 1 WMR運動控制分析
10 9 2 結論
10 10 本章小結
參考文獻
第11章 結論

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