RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真书中的源码程序，详细整理好带注释

系统辨识与自适应控制MATLAB仿真（官网公开的）

一、用状态变量设计模型参考自适应控制律 设模型的状态方程为 �Xm = Am Xm + Bm r (3 .3 1) 式中 Xm 为 n维状态向量 , r为 m 维输入向量 , Am 为 n× n稳定矩阵 , Bm 为 n× m矩阵。 控制对象的状态方程为 �Xp = Ap ( t) Xp + Bp ( t) u (3 .3 2) 图 3. 3 1 模型参考自适应控制图 式中 Xp 为 n维状态向量 , u为 m维控制向 量 , Ap ( t) 为 n× n 矩阵 , Bp ( t) 为 n× m 矩阵。 一般自适应控制系统采用如图3 .3 1 所示的前馈控制加反馈控制。 从图 3 .3 1 可得 u = K( t) r + F( t) Xp (3 .3 3) 将式 (3 .3 3 ) 代入式 ( 3 .3 2) 得 �Xp = [ Ap ( t) + Bp ( t) F( t) ] Xp + Bp ( t) K( t) r (3 .3 4) 设 Ap ( t) + Bp ( t) F( t) = As ( t) Bp ( t) K( t) = Bs ( t) (3 .3 5) 图 3. 3 2 用状态方程描述的模型参考自适应系统 因 F( t) 与 K( t) 都是误差 e的函数。因此 As ( t) 和 Bs ( t)也与误差 e有关 ,则 As ( t) 和 Bs ( t) 可表示成 As ( t) = As ( e, t) , Bs ( t) = Bs ( e, t) (3 .3 6) 则式 (3 .3 4 ) 可表示成 �Xp = As ( e, t) Xp + Bs ( e, t) r 在上式中 Xp 用 Xs 表示 ,则 �Xs = As ( e, t) Xs + Bs ( e, t) r (3 .3 7) 式 (3 .3 7 ) 为可调系统 , Xs 就是可调系统 的状态向量。As ( e, t) 和 Bs ( e, t) 按照自适 应规律进行调整。系统如图 3 .3 2 所示。 按照超稳定性理论设计模型参考自适 应系统的步骤如下 : —85—

为解决目前可变车道多为手动定时控制、感应控制而引起的可变车道利用率不高以及控制精度不高的问题,首先对影响可变车道属性的因素进行分析,然后以实时的交通流量数据为基础,提出了一种基于动态交通流量的可变车道自适应控制方法,实时地改变可变车道的属性,充分利用可变车道,提高信号交叉口的通行能力。PARAMICS仿真结果表明,该方法能够提高可变车道的利用率,减小信号交叉口的交通延误。

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多关节位置控制器 锁住机器人的其他各关节而依次移动一个关节，这种工作方法显然是低效率的。这种工作过程使执行规定任务的时间变得过长，因而是不经济的。不过，如果要让一个以上的关节同时运动，那么各运动关节间的力和力矩会产生互相作用，而且不能对每个关节适当地应用前述位置控制器。因此，要克服这种互相作用，就必须附加补偿作用。要确定这种补偿，就需要分析机器人的动态特征。 1．动态方程的拉格朗日公式 动态方程式表示一个系统的动态特征。我们已讨论过动态方程的一般形式的拉格朗日方程如下：

非线性系统理论控制器设计，包括EMK控制器设计，自适应控制器设计，并有结果对比，非常适合刚学习的同学。

针对常规模糊控制存在静差的缺陷,提出一种变结构自适应模糊控制器, 该控制器能够根据控 制过程的不同阶段进行变结构控制和自适应控制, 且不存在平滑过渡问题,有效地改善了系统的动态性 能并克服了静差,为大时滞系统和许多未知模型系统的控制提供了一种新的思路。 仿真和实际应用证明 了该控制器的有效性。

本书是1984年，被外国教授Solo, V. - Prentice-Hall撰写，是自适应控制理论与应用方面非常实用的书籍，所以特地分享给大家，资源很难得哦哦

鲁棒自适应控制的英文教材 值得一看! Petros A. Ioannou 的书