多時間尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在車輛工程中的應(yīng)用研究

定　價：￥59.80

作　者：	付志軍著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302595908	出版時間：	2022-01-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書介紹了基于多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不確定非線性系統(tǒng)的辨識、觀測、控制及其在車輛工程中的應(yīng)用。全書共分理論和應(yīng)用兩篇，共10章，篇多時間尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識、觀測與控制理論：包括單層多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識與控制、改進型多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識與控制、包含隱層的多時間尺度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與控制、多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性觀測器設(shè)計、基于多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)控制，第二篇在車輛工程中的實際應(yīng)用：包括數(shù)據(jù)驅(qū)動發(fā)動機怠速模型辨識、分布式電動車多時間尺度轉(zhuǎn)矩矢量控制、數(shù)據(jù)驅(qū)動下的主動轉(zhuǎn)向與直接橫擺協(xié)同控制、數(shù)據(jù)驅(qū)動下的主動懸架控制。

作者簡介

　　付志軍，從事網(wǎng)聯(lián)車智能決策與控制方面的研究。主持國家自然科學(xué)基金2項，重大橫向課題1向，省科技攻關(guān)項目1項，加拿大博士后課題1項；參與加拿大國家自然科學(xué)基金（NSERC） 1項，省科技攻關(guān)項目2項，企業(yè)橫向項目2項。在加拿大CONCAVE車輛研究中心從事研究4年，合作導(dǎo)師S.Rakheja院士（國家千人）。本人在IEEE Trans.等期刊及會議上發(fā)表論文40余篇，其中影響因子4以上1區(qū)TOP論文6篇，發(fā)明專利5件。

圖書目錄

第1篇多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識、觀測與控制
第1章緒言
1.1系統(tǒng)辨識概述
1.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)辨識與控制
1.3多時間尺度系統(tǒng)辨識與控制
1.3.1多時間尺度系統(tǒng)
1.3.2多時間尺度系統(tǒng)的辨識與控制
1.3.3多時間尺度系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)控制
1.4本書的主要內(nèi)容
參考文獻
第2章單層多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識與控制
2.1單層多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識
2.2在線辨識仿真驗證
2.3基于單層多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識模型的控制器
2.4控制器仿真結(jié)果
2.5本章小結(jié)
參考文獻
第3章改進型多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識與控制
3.1改進型多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性辨識方法
3.1.1基于精確多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)辨識
3.1.2具有有界未建模誤差的非線性系統(tǒng)辨識
3.1.3在線辨識仿真結(jié)果
3.2基于改進型多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型的控制器
3.2.1跟蹤誤差分析
3.2.2控制器設(shè)計
3.2.3控制器仿真結(jié)果
3.3本章小結(jié)
參考文獻
第4章包含隱層的多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識與控制
4.1包含隱層的多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識方法
4.2包含隱層的多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型基礎(chǔ)上的控制器
4.3仿真驗證
4.4本章小結(jié)
參考文獻
第5章多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性觀測器設(shè)計
5.1多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性觀測器
5.2觀測器的無源性特征
5.3仿真驗證
5.4本章小結(jié)
參考文獻
第6章基于多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)控制
6.1自學(xué)習(xí)控制問題
6.2多時間尺度動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識
6.3自學(xué)習(xí)控制方法
6.4仿真驗證
6.5本章小結(jié)
參考文獻
第2篇車輛工程中的應(yīng)用
第7章發(fā)動機怠速模型辨識
7.1發(fā)動機怠速模型
7.2包含隱層的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識方法
7.3結(jié)果分析
7.4本章小結(jié)
參考文獻
第8章電驅(qū)動系統(tǒng)模型辨識
8.1直流電機模型辨識
8.2感應(yīng)電機模型辨識
8.3基于滑模學(xué)習(xí)律的多時間尺度感應(yīng)電機辨識方法
8.4結(jié)果分析
8.5本章小結(jié)
參考文獻
第9章主動轉(zhuǎn)向與直接橫擺力矩自學(xué)習(xí)控制
9.1主動轉(zhuǎn)向和直接橫擺力矩控制問題
9.2車輛建模
9.3基于辨識評價結(jié)構(gòu)的自學(xué)習(xí)控制方法
9.4結(jié)果分析
9.5本章小結(jié)
參考文獻
第10章半主動懸架自學(xué)習(xí)控制
10.1半主動懸架控制問題
10.2基于單評價網(wǎng)絡(luò)的主動懸架控制方法
10.2.1基于單評價網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)控制方法
10.2.2仿真分析
10.3半主動多時間尺度自學(xué)習(xí)控制方法
10.3.1基于辨識評價結(jié)構(gòu)的多時間尺度自學(xué)習(xí)
控制方法
10.3.2結(jié)果分析
10.4本章小結(jié)
參考文獻
附錄A本書用到的基本數(shù)學(xué)知識及定理