本书系统介绍了不确定非线性系统的智能自适应事件触发控制的基本理论和方法，力求概括国内外相关研究的最新成果，主要内容包括非线性系统的智能自适应事件触发状态反馈控制、非线性系统的智能自适应事件触发输出反馈控制、互联非线性系统的智能自适应事件触发分散控制、非线性系统的鲁棒自适应事件触发控制、非线性约束系统的智能自适应事件触发控制、非线性系统的智能自适应事件触发固定时间控制、非线性系统的智能自适应事件触发优化控制，以及分数阶非线性系统的智能自适应事件触发控制。
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前言
第0章 预备知识 1
0.1 模糊逻辑系统 1
0.2 径向基函数神经网络 2
0.3 非线性系统的稳定性及判别定理 3
0.3.1 半全局一致最终有界 3
0.3.2 非线性随机系统的稳定性 3
0.3.3 非线性约束系统的稳定性 4
0.4 常用的引理 5
第1章 非线性系统的智能自适应事件触发状态反馈控制 6
1.1 非线性系统模糊自适应事件触发渐近跟踪控制 6
1.1.1 系统模型及控制问题描述 6
1.1.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 7
1.1.3 稳定性与收敛性分析 15
1.1.4 仿真 15
1.2 基于模型的非线性严格反馈系统神经网络自适应事件触发控制 17
1.2.1 系统模型及控制问题描述 17
1.2.2 神经网络自适应反步递推事件触发控制设计 18
1.2.3 稳定性与收敛性分析 25
1.2.4 仿真 29
参考文献 30
第2章 非线性系统的智能自适应事件触发输出反馈控制 31
2.1 基于间歇观测的非线性系统模糊自适应动态事件触发输出反馈控制 31
2.1.1 系统模型及控制问题描述 31
2.1.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 32
2.1.3 事件触发机制设计 36
2.1.4 稳定性与收敛性分析 38
2.1.5 仿真 41
2.2 基于观测器的非线性系统模糊自适应事件触发控制 43
2.2.1 系统模型及控制问题描述 43
2.2.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 43
2.2.3 混合事件触发机制设计 46
2.2.4 稳定性与收敛性分析 47
2.2.5 仿真 54
参考文献 55
第3章 互联非线性系统的智能自适应事件触发分散控制 57
3.1 互联非线性时变系统的自适应事件触发分散控制.57
3.1.1 系统模型及控制问题描述 57
3.1.2 事件触发机制设计 58
3.1.3 自适应反步递推事件触发分散控制设计 58
3.1.4 稳定性与收敛性分析 66
3.1.5 仿真 68
3.2 基于观测器的互联非线性系统模糊自适应事件触发分散控制 69
3.2.1 系统模型及控制问题描述 69
3.2.2 状态观测器设计 70
3.2.3 事件触发机制设计 72
3.2.4 模糊自适应反步递推事件触发分散控制设计 72
3.2.5 稳定性与收敛性分析 77
3.2.6 仿真 80
参考文献 82
第4章 非线性系统的鲁棒自适应事件触发控制 84
4.1 带有执行器故障和不确定扰动的非线性系统事件触发控制 84
4.1.1 系统模型及控制问题描述 84
4.1.2 鲁棒自适应反步递推事件触发控制设计 86
4.1.3 稳定性与收敛性分析 90
4.1.4 仿真 91
4.2 带有传感器故障的非线性多智能体系统事件触发输出反馈一致性跟踪控制 93
4.2.1 系统模型及控制问题描述 93
4.2.2 分布式鲁棒自适应反步递推事件触发控制设计 94
4.2.3 稳定性与收敛性分析 101
4.2.4 仿真 103
参考文献 105
第5章 非线性约束系统的智能自适应事件触发控制 106
5.1 具有全状态约束的非线性系统基于 IBLF 的自适应事件触发学习控制 106
5.1.1 系统模型及控制问题描述 106
5.1.2 自适应反步递推事件触发控制设计 107
5.1.3 稳定性与收敛性分析 117
5.1.4 仿真 118
5.2 具有全状态约束的非线性系统模糊自适应事件触发控制 119
5.2.1 系统模型及控制问题描述 120
5.2.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 120
5.2.3 稳定性与收敛性分析 128
5.2.4 仿真 130
5.3 具有时变全状态约束的非线性系统模糊自适应事件触发控制 131
5.3.1 系统模型及控制问题描述 131
5.3.2 模糊自适应事件触发控制设计 132
5.3.3 稳定性与收敛性分析 140
5.3.4 仿真 141
5.4 无可行性条件的不确定约束非线性系统神经网络自适应事件触发渐近跟踪控制 143
5.4.1 系统模型及控制问题描述 143
5.4.2 神经网络自适应反步递推事件触发控制设计 143
5.4.3 稳定性与收敛性分析 151
5.4.4 仿真 152
参考文献 153
第6章 非线性系统的智能自适应事件触发固定时间控制 156
6.1 非线性严格反馈系统的自适应事件触发固定时间跟踪控制 156
6.1.1 系统模型及控制问题描述 156
6.1.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 158
6.1.3 稳定性与收敛性分析 166
6.1.4 仿真 167
6.2 非线性纯反馈系统的自适应事件触发固定时间预设性能跟踪控制 169
6.2.1 系统模型及控制问题描述 169
6.2.2 神经网络自适应反步递推事件触发控制设计 170
6.2.3 稳定性与收敛性分析 179
6.2.4 仿真 180
6.3 非线性非严格反馈系统的自适应事件触发预设性能跟踪控制 181
6.3.1 系统模型及控制问题描述 181
6.3.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 182
6.3.3 稳定性与收敛性分析 190
6.3.4 仿真 191
参考文献 192
第7章 非线性系统的智能自适应事件触发优化控制 194
7.1 随机非线性系统的动态事件触发强化学习控制 194
7.1.1 系统模型及控制问题描述 194
7.1.2 模糊自适应反步递推事件触发优化控制设计 195
7.1.3 稳定性与收敛性分析 202
7.1.4 仿真 204
7.2 具有事件采样状态的非线性严格反馈系统基于强化学习的优化输出反馈控制 206
7.2.1 系统模型及控制问题描述 206
7.2.2 模糊自适应反步递推事件触发优化控制设计 207
7.2.3 稳定性与收敛性分析 219
7.2.4 仿真 221
参考文献 223
第8章 分数阶非线性系统的智能自适应事件触发控制 225
8.1 分数阶非线性系统的模糊自适应事件触发控制 225
8.1.1 系统模型及控制问题描述 225
8.1.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 226
8.1.3 稳定性与收敛性分析 230
8.1.4 仿真 231
8.2 具有全状态约束的分数阶非线性系统模糊自适应事件触发控制 233
8.2.1 系统模型及控制问题描述 233
8.2.2 模糊自适应反步递推事件触发控制设计 234
8.2.3 稳定性与收敛性分析 239
8.2.4 仿真 242
8.3 分数阶非线性系统的模糊自适应有限时间事件触发控制 243
8.3.1 系统模型及控制问题描述 243
8.3.2 模糊自适应反步递推有限时间事件触发控制设计 245
8.3.3 稳定性与收敛性分析 249
8.3.4 仿真 252
8.4 互联分数阶系统的自适应事件触发分散控制 254
8.4.1 系统模型及控制问题描述 254
8.4.2 模糊自适应反步递推事件触发分散控制设计 255
8.4.3 稳定性与收敛性分析 257
8.4.4 仿真 260
参考文献 261
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