7.2.5 基于sugeno的倒立摆模糊控制
7.2.6 仿真实例
7.3 模糊逼近
7.3.1 模糊系统的设计
7.3.2 模糊系统的逼近精度
7.3.3 仿真实例
7.4 模糊系统建模应用——自适应模糊控制
7.4.1 问题描述
7.4.2 模糊逼近原理
7.4.3 控制算法设计与分析
7.4.4 仿真实例
思考题与习题7
第8章 智能优化算法辨识
8.1 遗传算法基本原理
8.2 遗传算法的特点
8.3 遗传算法的应用领域
8.4 遗传算法的优化设计
8.4.1 遗传算法的构成要素
8.4.2 遗传算法的应用步骤
8.5 遗传算法求函数极大值
8.5.1 二进制编码遗传算法求函数极大值
8.5.2 实数编码遗传算法求函数极大值
8.6 基于遗传算法摩擦模型参数辨识的pid控制
8.6.1 问题描述
8.6.2 仿真实例
8.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识
8.7.1 伺服系统的静态摩擦模型
8.7.2 静摩擦模型stribeck曲线的获取
8.7.3 基于遗传算法的静态摩擦参数辨识
8.7.4 仿真实例
8.8 基于遗传算法的机械手参数辨识
8.8.1 系统描述
8.8.2 仿真实例
8.9 粒子群优化算法
8.9.1 粒子群算法基本原理
8.9.2 参数设置
8.9.3 算法流程
8.10 基于粒子群算法的函数优化
8.11 基于粒子群算法的机械手参数辨识
8.12 基于粒子群算法的非线性系统参数辨识
8.12.1 辨识非线性静态模型
8.12.2 辨识非线性动态模型
8.12.3 基于粒子群算法的vtol飞行器参数辨识
8.13 差分进化算法
8.13.1 标准差分进化算法
8.13.2 差分进化算法的基本流程
8.13.3 差分进化算法的参数设置
8.13.4 基于差分进化算法的函数优化
8.14 基于差分进化算法的非线性系统参数辨识
8.14.1 辨识非线性静态模型
8.14.2 辨识非线性动态模型
8.14.3 基于差分进化算法的vtol飞行器参数辨识
8.15 基于微分器的微分信号提取
8.15.1 微分器的由来
8.1

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