详细介绍自适应控制，遗传算法优化交通配时

**如下问题：** 1. 自适应控制的本质 2. 自适应控制与鲁棒控制的区别 3. 自适应控制类别 4. 自适应控制适用条件 5. 自适应控制设计基本设计思路 6. 自适应控制参数辨识问题 7. 依据直流无刷电机控制对象分析推导为什么不可以用逆动力学思想、精确反馈思想以及直接自适应控制方法设计控制器，需要用降阶自适应方法设计自适应控制器。 在资源中详尽解释，欢迎大家下载学习，少走弯路！

学习课件，用于基本概念与练习

复杂系统的模糊辨识与模糊自适应控制 教材pdf！

采用Stop 和Play算子表示的Prandtl-Ishlinskii回滞模型描述回滞特性, 该模型便于实现控制器的设计.考虑带有未知回滞驱动且以状态空间形式表示的连续时间线性动态系统, 给出了模型参考自适应控制设计方案.控制策略保证闭环系统的全局稳定性和期望的跟踪精度,有效地抑制回滞产生的不精确和振荡现象.数值仿真结果表明了控制算法的有效性.

针对虚拟同步发电机(VSG)中存在暂态过程长、电能质量差的缺点，提出了一种基于自适应旋转惯量的VSG控制策略。首先，介绍了传统VSG控制存在的问题；然后，在传统VSG控制基础上提出了新型的VSG控制策略，并分析了这种新型VSG并网有功和无功的调节方案。所提VSG控制策略能够根据负载扰动引起的频率变化量实时动态调节旋转惯量，避免了频率迅速上升和跌落，从而改善了频率响应特性。最后，MATLAB/Simulink软件仿真和硬件实验的结果验证了所提VSG控制方法的有效性和可行性。相比于传统VSG方法，所提VSG控制方法的稳定性更好、响应速度更快、超调更小、谐波更低。

给出了机械手的数学建模，实现rbf自适应控制建模和控制器，最后通过matlab程序仿真实现。

针对全驱动无人船轨迹跟踪控制问题，本程序基于自适应递归滑模动态面非线性控制方法设计轨迹跟踪控制器，并结合神经网络设计观测器增强系统鲁棒性。

主要讲解了多关节机械臂RBF神经网络自适应控制理论方法，以及仿真。

无模型自适应控制