译者序
前言
致谢
章基础数学工具
1.1范数的定义和性质
1.2向量函数及其性质
1.3动态系统的稳定性
1.4控制中的动态系统仿射
1.5几何、拓扑和不变集性质
1.6总结
参考文献
第2章自适应控制概述
2.1引言
2.2自适应控制问题描述
2.3基于模型的自适应控制
2.3.1基于模型的直接自适应控制
2.3.2基于模型的间接自适应控制
2.4无模型自适应控制
2.5基于学习的自适应控制
2.6总结
参考文献
第3章基于极值搜索的迭代反馈增益整定理论
3.1引言
3.2基本符号和定义
3.3问题描述
3.3.1系统类型
3.3.2控制目标
3.4输入输出线性化控制的极值搜索式迭代增益整定
3.4.1步：鲁棒控制设计
3.4.2第二步：反馈增益的迭代自动调整
3.5机电一体化示例
3.5.1电磁执行器
3.5.2双连杆刚性机械臂
3.6总结与展望
参考文献
第4章基于极值搜索的间接自适应控制
4.1引言
4.2基本符号和定义
4.3具有常值模型不确定性的一般非线性系统的ES间接自适应控制
4.4具有时变模型不确定性的一般非线性系统的ES间接自适应控制
4.5关于控制量仿射的非线性模型情形
4.5.1控制目标
4.5.2自适应控制器设计
4.6机电一体化示例
4.6.1电磁执行器
4.6.2双连杆刚性机械臂
4.6.3基于MES的不确定参数估计
4.7总结与展望
参考文献
第5章基于极值搜索的非线性系统实时参数辨识
5.1引言
5.2基本符号和定义
5.3非线性系统的基于ES的开环参数辨识
5.3.1问题描述
5.3.2开环参数估计
5.4非线性系统的基于ES的闭环参数辨识
5.4.1问题描述
5.4.2非线性系统仿射控制的参数估计
5.5基于ES的辨识和稳定PDE模型简化
5.5.1基于ES的ROM参数辨识
5.5.2基于MES的PDE稳定模型简化
5.6应用示例
5.6.1电磁执行器
5.6.2双连杆刚性机械臂
5.6.3耦合BurgerPDE
5.7总结与展望
参考文献
第6章基于极值搜索的迭代学习模型预测控制
6.1引言
6.2基本符号和定义
6.3问题描述
6.3.1鲁棒正不变集
6.3.2紧缩约束
6.3.3跟踪不变集
6.3.4MPC问题
6.4基于DIRECTES的迭代学习MPC
6.4.1基于DIRECT的迭代学习MPC
6.4.2MPC的ISS保证和学习收敛的证明
6.5基于抖振的MES自适应MPC
6.5.1约束线性标称MPC
6.5.2基于MES的自适应MPC算法
6.5.3稳定性讨论
6.6数值示例
6.6.1基于DIRECT的ILCMPC
6.6.2基于抖振的ESILCMPC
6.7总结与展望
参考文献
结论和进一步说明
参考文献

本书详细介绍了一种特定类型的自适应控制，即基于学习的自适应控制：将基于模型的算法和无模型学习算法有机融合，分别讲述了基于极值搜索的迭代反馈增益整定理论、基于极值搜索的间接自适应控制、基于极值搜索的非线性系统实时参数辨识以及基于极值搜索的迭代学习模型预测控制。此外，借助机电一体化示例，展示了基于学习的几类控制算法如何缩短学习过程，达到并维持最优控制性能的设计。