富月著的《非线性多变量多模型神经网络自适应解耦控制》系统介绍具有不确定性的非线性单变量系统、非线性多变量系统、非线性多变量强耦合系统的自适应控制以及自适应解耦控制理论和方法。本书大部分内容取材于作者多年来在控制领域取得的研究成果。本书主要内容包括非线性单变量多模型神经网络自适应控制、非线性多变量多模型神经网络自适应控制、非线性多变量多模型神经网络自适应闭环解耦控制、非线性多变量多模型神经网络自适应开环解耦控制、非线性多变量自适应智能解耦控制，以及上述算法的仿真实验和稳定性、收敛性分析。
本书既可作为工业过程控制领域的科技工作者的参考用书，也可作为高等院校控制理论与控制工程专业以及其他相关专业的研究生教材。

前言
1 绪论
1.1 自适应控制系统的产生
1.2 自适应控制方法
1.2.1 模型参考自适应控制
1.2.2 自校正控制
1.3 非线性自适应控制方法
1.3.1 非线性系统的类型
1.3.2 非线性自适应控制
1.4 多模型自适应控制方法
1.4.1 间接多模型自适应控制
1.4.2 直接多模型自适应控制
1.4.3 加权多模型自适应控制
1.5 多变量自适应解耦控制方法
1.5.1 线性自适应解耦控制
1.5.2 非线性自适应解耦控制
1.5.3 多模型自适应解耦控制
2 非线性单变量多模型神经网络自适应控制
2.1 引言
2.2 问题描述
2.3 步超前最优加权控制律
2.4 多模型神经网络直接自适应控制
2.4.1 线性鲁棒直接自适应控制
2.4.2 多模型直接自适应控制
2.4.3 稳定性和性能分析
2.4.4 仿真实验
2.5 多模型神经网络间接自适应控制
2.5.1 线性鲁棒间接自适应控制
2.5.2 多模型间接自适应控制
2.5.3 稳定性和性能分析
2.5.4 仿真实验
2.6 小结
3 非线性多变量多模型神经网络自适应控制
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 步超前最优控制律
3.4 多变量系统多模型神经网络直接自适应控制
3.4.1 线性鲁棒直接自适应控制
3.4.2 多模型直接自适应控制
3.4.3 稳定性和性能分析
3.4.4 仿真实验
3.5 多变量系统多模型神经网络间接自适应控制
3.5.1 线性鲁棒间接自适应控制
3.5.2 多模型间接自适应控制
3.5.3 稳定性和性能分析
3.5.4 仿真实验
3.6 小结
4 非线性多变量多模型神经网络自适应闭环解耦控制
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 步超前最优加权闭环解耦控制律
4.4 多模型神经网络直接自适应闭环解耦控制
4.4.1 线性兽棒直接自适应闭环解耦控制
4.4.2 多模型直接自适应闭环解耦控制
4.4.3 稳定性和性能分析
4.4.4 仿真实验
4.5 多模型神经网络间接自适应闭环解耦控制
4.5.1 线性鲁棒间接自适应闭环解耦控制
4.5.2 多模型间接自适应闭环解耦控制
4.5.3 稳定性和性能分析
4.5.4 仿真实验
4.6 小结
5 非线性多变量多模型神经网络自适应开环解耦控制
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 步超前最优加权开环解耦控制律
5.4 多模型神经网络直接自适应开环解耦控制
5.4.1 线性鲁棒直接自适应开环解耦控制
5.4.2 多模型直接自适应开环解耦控制
5.4.3 稳定性和性能分析
5.4.4 仿真实验
5.5 多模型神经网络间接自适应开环解耦控制
5.5.1 线性鲁棒间接自适应开环解耦控制
5.5.2 多模型间接自适应开环解耦控制
5.5.3 稳定性和性能分析
5.5.4 仿真实验
5.6 小结
6 非线性多变量自适应智能解耦控制
6.1 引言
6.2 问题描述
6.3 智能解耦控制策略
6.3.1 神经网络近似
6.3.2 估计模型及相应的控制器
6.3.3 切换机制
6.3.4 算法总结
6.4 稳定性和性能分析
6.5 风洞系统中的应用
6.5.1 风洞系统描述
6.5.2 风洞系统控制的主要难点
6.5.3 风洞系统数值模拟器
6.5.4 仿真实验
6.5.5 试验
6.6 小结
参考文献
附录