RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真介绍了RBF神经网络的原理和方法，列举了很多的控制例子，并且给出了详细的MATLAB程序代码，按照代码可以复现书中的仿真程序。

参考资料-一例非完整约束轮式移动机器人控制系统的设计.zip

自己做的一个参数估计自适应系统 s函数传漏了 凑合着看吧 大致系统结构没错

自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计 自适应控制---遗忘因子递推最小二乘参数估计

机械手臂在工业生产中的自主识别、精准判断和快速响应能力，体现了加工过程的自动化程度和智能 化水平，文章提出了基于TK-A66自由度机械手臂和LD1501-MG数字舵机,STC89C52单片机为核心 的工业机械臂控制系统的设计。运用运动学模型和TM算法，对机械臂手臂的运动速度和轨迹进行控 制设计，在控制程序设计中利用微分插补法生成多路舵机PWM速度控制信号，通过在Protues软件中 仿真调试,完成了对机械臂的控制功能遥

Tao Adaptive Control design and analysis 自适应控制器设计与分析

本程序采用自适应动态规划的理论，结合HDP算法框架设计解决了车杆平衡自适应控制问题，其中车杆系统的输入控制由算法设计的BP神经网络自适应产生。

内含8个车辆七自由度模型，有参数，可利用simulink直接运行

matlab开发-基于被动性的机器人自适应控制。基于无源性的自适应控制算法

以多固定基机械臂同步控制为基础,应用RBF神经网络方法,并结合领导者-追随者(主从控制)通信拓扑方法,针对存在不确定性的多移动机械臂系统,设计出一种新的分布式主从同步控制器,并使得控制器的适应性得以提高。从动移动机械臂和领导移动机械臂之间的同步误差由主从式通信拓扑的网络结构来定义。本研究对从动移动机械臂的建模误差等不确定性进行了逼近和补偿,并对领导移动机械臂的控制力矩进行了估计,RBF神经网络的权值根据自适应律在线进行更新。通过Lyapunov方法验证了所设计控制算法的稳定性,最后通过Matlab仿真验证了其可行性。