●章 緒論
1.1 自適應控制問題的提出
1.2 自適應控制的種類
1.2.1 模型參考自適應控制繫統
1.2.2 自校正控制繫統
1.2.3 智能自適應控制繫統
1.2.4 其他形式的自適應控制繫統
1.3 自適應控制的應用現狀
1.3.1 在工業領域中的典型應用
1.3.2 在非工業領域中的應用
1.4 自適應控制存在的問題及發展方向
第2章 繫統辨識
2.1 繫統辨識概述
2.1.1 數學模型及建模方法
2.1.2 繫統辨識的定義及其分類
2.1.3 參數模型
2.1.4 繫統辨識的基本原理
2.1.5 繫統辨識的步驟
2.2 白噪聲、M序列與噪信比
2.2.1 白噪聲與有色噪聲
2.2.2 M序列與逆M序列
2.2.3 噪信比
2.3 最小二乘參數估計法
2.3.1 批處理最小二乘法
2.3.2 遞推最小二乘法
2.3.3 遺忘因子遞推最小二乘法
2.3.4 遞推增廣最小二乘法
2.4 梯度校正參數估計法
2.4.1 確定性繫統的梯度校正參數估計法
2.4.2 隨機牛頓法
2.5 極大似然參數估計法
2.6 多變量繫統參數估計
第3章 模型參考自適應控制
3.1 連續繫統數值積分基礎知識
3.1.1 歐拉法
3.1.2 龍格-庫塔法
3.2 基於梯度法的模型參考自適應控制
3.2.1 MIT自適應律
3.2.2 MIT歸一化算法
3.3 基於Lyapunov穩定性理論的模型參考自適應控制
3.3.1 Lyapunov穩定性理論與正實傳遞函數
3.3.2 可調增益Lyapunov-MRAC
3.3.3 繫統狀態變量可測時的MRAC
3.3.4 Narendra穩定自適應控制器
3.4 離散時間模型參考自適應繫統
3.4.1 二階繫統的離散時間MRAS
3.4.2 n階繫統的離散時間MRAS
第4章 自校正控制
4.1 Diophantine方程的求解
4.1.1 單步Diophantine方程的求解
4.1.2 多步Diophantine方程的求解
4.2 最小方差自校正控制
4.2.1 單步輸出預測
4.2.2 最小方差控制
4.2.3 最小方差間接自校正控制
4.2.4 最小方差直接自校正控制
4.3 廣義最小方差自校正控制
4.3.1 廣義最小方差控制
4.3.2 廣義最小方差間接自校正控制
4.3.3 廣義最小方差直接自校正控制
4.4 廣義預測控制
4.4.1 預測控制的提出
4.4.2 預測控制的基本機理
4.4.3 廣義預測控制
4.5 改進的廣義預測控制
4.5.1 基於CARIMA模型的JGPC
4.5.2 基於CARMA模型的JGPC
第5章 基於常規控制策略的自校正控制
5.1 極點配置自校正控制
5.1.1 極點配置控制
5.1.2 極點配置間接自校正控制
5.1.3 極點配置直接自校正控制
5.2 自校正PID控制
5.2.1 常規PID控制
5.2.2 自校正PID控制
第6章 神經網絡辨識與控制
6.1 基於BP神經網絡的繫統辨識
6.1.1 BP神經網絡
6.1.2 基於局部誤差的BP神經網絡辨識
6.1.3 基於全局誤差的BP神經網絡辨識
6.2 基於RBF神經網絡的繫統辨識與控制
6.2.1 RBF神經網絡
6.2.2 基於RBF神經網絡的繫統辨識
6.2.3 基於RBF神經網絡的PID自校正控制
第7章 模糊控制與模糊神經網絡辨識
7.1 引言
7.2 模糊邏輯控制
7.2.1 模糊控制繫統的設計
7.2.2 模糊控制M文件仿真
7.2.3 模糊控制Simulink仿真
7.3 模糊神經網絡辨識
7.3.1 模糊繫統和神經網絡的比較
7.3.2 模糊神經網絡
7.3.3 關繫度聚類方法
7.3.4 補償模糊神經網絡
7.3.5 基於聚類的補償模糊神經網絡辨識
第8章 無模型自適應控制
8.1 動態線性化技術
8.1.1 緊格式動態線性化方法（CFDL）
8.1.2 偏格式動態線性化方法（PFDL）
8.1.3 全格式動態線性化方法（FFDL）
8.2 SISO無模型自適應控制
8.2.1 基於CFDL的無模型自適應控制
8.2.2 基於PFDL的無模型自適應控制
8.2.3 基於FFDL的無模型自適應控制
8.3 MIMO無模型自適應控制
8.3.1 基於CFDL的MIMO無模型自適應控制
8.3.2 基於PFDL的MIMO無模型自適應控制
8.3.3 基於FFDL的MIMO無模型自適應控制
參考文獻

《繫統辨識與自適應控制MATLAB仿真（第3版）》從MATLAB仿真角度出發，繫統地介紹繫統辨識與自適應控制的基本理論和方法。
《繫統辨識與自適應控制MATLAB仿真（第3版）》內容主要分為三部分：部分為緒論；第二部分為線性繫統辨識與自適應控制，包括繫統辨識（如很小二乘法、梯度校正法和極大似然法）、模型參考自適應控制、自校正控制和基於常規控制策略的自校正控制；第三部分為非線性繫統辨識與自適應控制，包括神經網絡辨識與控制、模糊控制與模糊神經網絡辨識和無模型自適應控制。書中每種算法都配有仿真實例、仿真程序、仿真結果以及對仿真結果的簡要分析，以便讀者深人理解和靈活運用繫統辨識與自適應控制的基本理論和方法。
《繫統辨識與自適應控制MATLAB仿真（第3版）》內容簡練，繫統性和實用性強，可作為自動化相關專業本科高年級學生和碩士研究生的教學用書，也可供控制科學與工程相關領域的博等