针对多输入-多输出（M IM O）非线性系统基于模糊基函数向量提出了一种新的自适应控制方法。在该方法中，首先将非线性系统线性化，然后利用模糊基函数向量自适应学习系统不确定向量的上界，模糊基函数向量可作为补偿控制器的一个参数，在控制系统的设计过程中可充分保证非线性控制系统的鲁棒性和跟踪误差的渐进收敛性。

线性二次调节器的自适应控制 该存储库包含运行数字自适应控制实验所需的代码库，如[1]中所述。 该项目根据MIT许可条款获得许可。 [1]莎拉·迪恩（Sarah Dean），霍里亚·马尼亚（Horia Mania），尼古拉·马特尼（Nikolai Matni），本杰明·雷赫特（Benjamin Recht）和斯蒂芬·图恩（Stephen Tu）。 “线性二次调节器的鲁棒自适应控制的后悔范围。” arXiv预印本arXiv：1805.09388（2018）。

针对含不确定参数的自适应控制编写了详细的MATLAB仿真程序（含m文件和simulink程序），适合初学者学习利用m文件或simulink的s-function进行自适应控制的知识，添加了自适应参数，能够实现控制参数的自适应调整。

AUV浮力调节系统及深度自适应控制研究

北京航空航天大学大学出本系统辨识与自适应控制一书的MATLAB源程序

3、无模型控制的方法 神经网络控制和模糊控制属于无模型控制吗？ 尽管很多文章作者宣称神经网络控制也是无模型控制方法，但严格意义上讲，它们不是无模型控制方法，因为网络的节点、隐层的确定需要受控对象的部分的信息。而且，广义上讲，神经元网络就是系统的模型，系统变化时网络需要重新训练。 另外，模糊控制方法也不属于无模型控制方法，因为，广义上讲，IF-THEN规则也是一种模型，需要对受控系统非常深的了解，同时，当系统较大的变化发生时，规则需要重新给出。因此，按照无模型控制方法的定义，学术上讲，它们不属于无模型控制方法。

庞中华-系统识辨与自适应控制MATLAB仿真(修订版)源代码，已经实测，可以使用。

瑞典隆德大学的Kar lAstrom Bjorn Wittenmark两位教授的的巨作

能实现无模型自适应控制紧格式动态线性化的MATLAB仿真，对侯教授课本例4.1。

无人自主小飞机 自动控制 自适应控制 6自由度 这个飞机模型讲解的非常的详细