nonlinear systems 的中文版，非常经典的非线性系统教材

在此代码中，我们将使用传统的二阶自适应 Volterra 滤波器识别非线性系统。 这些类型的滤波器也称为参数线性非线性自适应滤波器。 可以从最近这篇论文的表 I 中获得二阶 Volterra 扩展： X. Guo、Y. Li、J. Jiang、C. Dong、S. Du 和 L. Tan，“用于非线性有源噪声控制的非线性次级路径的稀疏建模”，IEEE 仪器与测量汇刊，第 2 卷。 67，没有。 3，第 482-496 页，2018 年 3 月。 顺便说一句，李坦教授和江江教授是自适应沃尔泰拉滤波器的“发明家”。 在这个例子中，我们在非线性系统识别场景中使用了这个滤波器，其中非线性是由扬声器引入的。 更多详细信息，请参阅我们实验室的以下论文。 V. Patel、V. Gandhi、S. Heda 和 NV George，“基于自适应指数函数链接网络的非线性滤波器的设计”，IEEE

主要是针对BP神经网络的非线性系统建模，主要拟合非线性函数。

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本书是自动控制领域的专著，是作者结合20多年来的主要成果及教学经验历时十多年完成的，主要阐述应用微分几何理论设计非线性控制系统的方法。全书共两卷，这是第二卷。第二卷的章节排列与卷相衔接，从0章开始到4章为止，重点介绍非线性系统的设计方法，主要关注存在模型不确定性情况下实现全局或任意大区域内稳定性的问题。体例延续卷，与卷没有明显重叠。0章阐述将输入-状态稳定性概念运用于互联系统稳定性分析的一些概念和方法，并说明耗散性概念如何用于互联系统的稳定性分析；1章介绍如何把递推综合Lyapunov函数法应用于鲁棒全局渐近镇定方法；2章介绍实现任意大区域内的稳定性的鲁棒半全局渐近镇定方法；3章讨论对有有限增益的系统如何借助小增益定理实现鲁棒稳定；4章引入嵌套饱和函数的反馈律设计方法，介绍如何借助其幅值不超过一固定界的状态反馈律达到全局渐近稳定。

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对新一代歼击机提出了基于神经网络干扰观测器的动态逆飞行控制器设计方案.首先采用RBF 神经网络设计干扰观测器,使其输出能够逼近动态逆误差;然后基于干扰观测器的输出设计动态逆飞行控制系统,该系统能克服动态逆误差对飞行控制带来的不利影响;最后将所设计的飞行控制系统用于新一代歼击机的机动飞行仿真,仿真结果表明该飞行控制系统是有效的.

对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统, 基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案. 选取适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函补偿未知时变时滞不确定项. 通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题. 通过引入一个新的中间变量, 保证了虚拟控制求导的正确性. 仿真算例表明, 所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局一致终结有界的, 且跟踪误差收敛到零的一个邻域内.

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