.142 工程科学学报，第42卷，第2期 通大学学报，1999,33(5)：626) [49]Huang M,Wang X,Wang Z L.Nonlinear adaptive controller using [33]Narendra K S,Han Z.The changing face of adaptive control:the multiple models and neural networks based on zero order use of multiple models.Anmu Rey Control,2011.35(1):1 proximity boundedness.Control Decision,2013,28(9):1315 [34]Baram Y.Information,Consistent Estimation and Dynamic System (黄森，王昕，王振雷.非线性零阶接近有界多模型神经网络自 Identification [Dissertation].Massachusetts: Massachusetts 适应控制器.控制与决策，2013,28(9)：1315) Institute of Technology,1976 [50]Huang M,Wang X,Wang Z L.Multiple model adaptive control [35]Baram Y,Sandell N.An information theoretic approach to for a class of linear-bounded nonlinear systems./EEE Trans dynamical systems modeling and identification.IEEE Trans Autom Control,2015,60(1):271 Autom Control,1978,23(1):61 [51]Li X L,Jia C,Liu D X,et al.Nonlinear adaptive control using [36]Baram Y,Sandell N.Consistent estimation on finite parameter sets multiple models and dynamic neural networks.Neurocomputing, with application to linear systems identification.IEEE Trans 2014.36:190 4 uom Control,,1978,23(3):451 [52]Li X L,Zhang X F,Jia C,et al.Multi-model adaptive control [37]Kehagias A.Convergence properties of the Lainiotis partition based on fuzzy neural networks.J Intell Fuzy Syst,2014,27(2): algorithm.Control Comput,1991,19(1):1 965 [38]Zhou H,Narendra K S.New concepts in adaptive control using [53]Li X L,Jia C,Wang K,et al.Trajectory tracking of nonlinear multiple models.IEEE Trans Autom Control,2012,57(1):78 system using multiple series-parallel dynamic neural networks. [39]Chen W,Sun J,Chen C,et al.Adaptive control of a class of Neurocomputing,2015,168:1 nonlinear systems using multiple models with smooth controller. [54]Li J L,Yang G H.Development and prospect of adaptive fault- Int J Robust Nonlinear Control,2015,25(6):865 tolerant control.Control Decision,2014,29(11):1921 [40]Zhang W C.Stable weighted multiple model adaptive control: (李俊领，杨光红.自适应容错控制的发展与展望.控制与决策， discrete-time stochastic plant.Int JAdapt Control Signal Process, 2014,29(11):1921） 2013,27(7):562 [55]Lei H M,Shao L,Yang Z.Theory and Method for Multiple-Model [41]Zhang WC.Further results on stable weighted multiple model Modeling and Control.Beijing:National Defense Industry Press, adaptive control:discrete-time stochastic plant.IntJAdapt Control 2017 Signal Process,2015,29(12):1497 (雷虎民，邵雷，杨遵.多模型建模与控制的理论和方法北京： [42]Zhang W C.Weighted multiple model adaptive control of discrete- 国防工业出版社，2017) time stochastic system with uncertain parameters.Acta Autom Sin, [56]Guo YY,Jiang B.Multiple model-based adaptive reconfiguration 2015.41(3):541 control for actuator fault.Acta Auom Sin,009,35(11):1452 (张维存.参数不确定离散随机系统的加权多模型自适应控制 [57]Tan C,Tao G,Qi R Y.Multiple-model based adaptive actuator 自动化学报，2015,41(3)：541) failure compensation control scheme.J Nanjing Univ Aerom [43]Zhang WC.Stability of weighted multiple model adaptive control Astron,2011,43(增刊)：104 Control Theory Appl,2012,29(12):1657 (谭畅，陶钢，齐瑞云.多模型直接自适应执行器故障补偿控制 (张维存.加权多模型自适应控制的稳定性.控制理论与应用， 系统.南京航空航天大学学报，2011,43（增刊）：104) 2012.29(12):1657) [58]Boskovic J D,Mehra R K.Multiple-model adaptive flight control [44]Zhang W C,Liu J W,Hu G D.Stability analysis of robust multiple scheme for accommodation of actuator failures.J Guid Control model adaptive control systems.Acta Autom Sin,2015,41(1):113 Dym,2002,25(4:712 (张维存，刘冀伟，胡广大.鲁棒多模型自适应控制系统的稳定 [59]Qian M S,Jiang B,Yang H.Study on fault-tolerant control 性.自动化学报，2015,41(1)：113) algorithm of switched system for attack UAV.Control Eng China, [45]Zhang JJ,Fan S T,Zhang Z F,et al.Design and verification of 2012,19(2):346 intelligent multi-model adaptive control system of Tiangong-1 (钱默抒，姜斌，杨浩.攻击型无人机切换控制系统容错算法研 based on control moment gyros.Sci Sin Tech,2014,44(2):131 究.控制工程，2012,19(2)：346) (张锦江，范松涛，张志方，等.天宫一号基于控制力矩陀螺的智 [60]Tan C,Tao G.Yang H.Adaptive actuator failure compensation 能多模自适应姿态控制系统设计与验证.中国科学：技术科学 using multiple-model switching //2014 European Control 2014,44(2):131) Conference (ECC).Strasbourg,2014:630 [46]Chen L J,Narendra K S.Nonlinear adaptive control using neural [61]Chen F Y,Cai L,Jiang B,et al.Direct self-repairing control for a networks and multiple models.Automatica,2001,37(8):1245 helicopter via quantum multi-model and disturbance observer.Int/ [47]Fu Y,Chai T Y.Nonlinear multivariable adaptive control using Syst Sci,.2016,47(3):533 multiple models and neural networks.Automatica,2007,43(6): [62]Mahdianfar H,Ozgoli S,Momeni H R.Robust multiple model 1101 adaptive control:Modified using v-gap metric.In Robust [48]Fu Y,Chai T Y.Indirect self-tuning control using multiple models Nonlinear Control,2011,21(18):2027 for non-affine nonlinear systems.Int Control,2011,84(6):1031 [63]Zhai J Y,Fei S M.Multiple-model switching control based on通大学学报, 1999, 33（5）：626 ） Narendra K S, Han Z. The changing face of adaptive control: the use of multiple models. Annu Rev Control, 2011, 35（1）: 1 [33] Baram Y. Information, Consistent Estimation and Dynamic System Identification [Dissertation].  Massachusetts:  Massachusetts Institute of Technology, 1976 [34] Baram  Y,  Sandell  N.  An  information  theoretic  approach  to dynamical  systems  modeling  and  identification. IEEE Trans Autom Control, 1978, 23（1）: 61 [35] Baram Y, Sandell N. Consistent estimation on finite parameter sets with  application  to  linear  systems  identification. IEEE Trans Autom Control, 1978, 23（3）: 451 [36] Kehagias  A.  Convergence  properties  of  the  Lainiotis  partition algorithm. Control Comput, 1991, 19（1）: 1 [37] Zhou  H,  Narendra  K  S.  New  concepts  in  adaptive  control  using multiple models. IEEE Trans Autom Control, 2012, 57（1）: 78 [38] Chen  W,  Sun  J,  Chen  C,  et  al.  Adaptive  control  of  a  class  of nonlinear  systems  using  multiple  models  with  smooth  controller. Int J Robust Nonlinear Control, 2015, 25（6）: 865 [39] Zhang  W  C.  Stable  weighted  multiple  model  adaptive  control: discrete-time stochastic plant. Int J Adapt Control Signal Process, 2013, 27（7）: 562 [40] Zhang  W  C.  Further  results  on  stable  weighted  multiple  model adaptive control: discrete-time stochastic plant. Int J Adapt Control Signal Process, 2015, 29（12）: 1497 [41] Zhang W C. Weighted multiple model adaptive control of discrete￾time stochastic system with uncertain parameters. Acta Autom Sin, 2015, 41（3）: 541 （张维存. 参数不确定离散随机系统的加权多模型自适应控制. 自动化学报, 2015, 41（3）：541 ） [42] Zhang W C. Stability of weighted multiple model adaptive control. Control Theory Appl, 2012, 29（12）: 1657 （张维存. 加权多模型自适应控制的稳定性. 控制理论与应用, 2012, 29（12）：1657 ） [43] Zhang W C, Liu J W, Hu G D. Stability analysis of robust multiple model adaptive control systems. Acta Autom Sin, 2015, 41（1）: 113 （张维存, 刘冀伟, 胡广大. 鲁棒多模型自适应控制系统的稳定 性. 自动化学报, 2015, 41（1）：113 ） [44] Zhang J J, Fan S T, Zhang Z F, et al. Design and verification of intelligent  multi-model  adaptive  control  system  of  Tiangong-1 based on control moment gyros. Sci Sin Tech, 2014, 44（2）: 131 （张锦江, 范松涛, 张志方, 等. 天宫一号基于控制力矩陀螺的智 能多模自适应姿态控制系统设计与验证. 中国科学: 技术科学, 2014, 44（2）：131 ） [45] Chen L J, Narendra K S. Nonlinear adaptive control using neural networks and multiple models. Automatica, 2001, 37（8）: 1245 [46] Fu  Y,  Chai  T  Y.  Nonlinear  multivariable  adaptive  control  using multiple  models  and  neural  networks. Automatica,  2007,  43（6）: 1101 [47] Fu Y, Chai T Y. Indirect self-tuning control using multiple models for non-affine nonlinear systems. Int J Control, 2011, 84（6）: 1031 [48] Huang M, Wang X, Wang Z L. Nonlinear adaptive controller using multiple  models  and  neural  networks  based  on  zero  order proximity boundedness. Control Decision, 2013, 28（9）: 1315 （黄淼, 王昕, 王振雷. 非线性零阶接近有界多模型神经网络自 适应控制器. 控制与决策, 2013, 28（9）：1315 ） [49] Huang  M,  Wang  X,  Wang  Z  L.  Multiple  model  adaptive  control for  a  class  of  linear-bounded  nonlinear  systems. IEEE Trans Autom Control, 2015, 60（1）: 271 [50] Li  X  L,  Jia  C,  Liu  D  X,  et  al.  Nonlinear  adaptive  control  using multiple  models  and  dynamic  neural  networks. Neurocomputing, 2014, 36: 190 [51] Li  X  L,  Zhang  X  F,  Jia  C,  et  al.  Multi-model  adaptive  control based on fuzzy neural networks. J Intell Fuzzy Syst, 2014, 27（2）: 965 [52] Li  X  L,  Jia  C,  Wang  K,  et  al.  Trajectory  tracking  of  nonlinear system  using  multiple  series-parallel  dynamic  neural  networks. Neurocomputing, 2015, 168: 1 [53] Li  J  L,  Yang  G  H.  Development  and  prospect  of  adaptive  fault￾tolerant control. Control Decision, 2014, 29（11）: 1921 （李俊领, 杨光红. 自适应容错控制的发展与展望. 控制与决策, 2014, 29（11）：1921 ） [54] Lei H M, Shao L, Yang Z. Theory and Method for Multiple-Model Modeling and Control.  Beijing:  National  Defense  Industry  Press, 2017 （雷虎民, 邵雷, 杨遵. 多模型建模与控制的理论和方法. 北京: 国防工业出版社, 2017） [55] Guo Y Y, Jiang B. Multiple model-based adaptive reconfiguration control for actuator fault. Acta Autom Sin, 2009, 35（11）: 1452 [56] Tan  C,  Tao  G,  Qi  R  Y.  Multiple-model  based  adaptive  actuator failure  compensation  control  scheme. J Nanjing Univ Aeron Astron, 2011, 43（增刊）: 104 （谭畅, 陶钢, 齐瑞云. 多模型直接自适应执行器故障补偿控制 系统. 南京航空航天大学学报, 2011, 43（增刊）：104 ） [57] Boskovic J D, Mehra R K. Multiple-model adaptive flight control scheme  for  accommodation  of  actuator  failures. J Guid Control Dyn, 2002, 25（4）: 712 [58] Qian  M  S,  Jiang  B,  Yang  H.  Study  on  fault-tolerant  control algorithm of switched system for attack UAV. Control Eng China, 2012, 19（2）: 346 （钱默抒, 姜斌, 杨浩. 攻击型无人机切换控制系统容错算法研 究. 控制工程, 2012, 19（2）：346 ） [59] Tan  C,  Tao  G,  Yang  H.  Adaptive  actuator  failure  compensation using  multiple-model  switching  //  2014 European Control Conference (ECC). Strasbourg, 2014: 630 [60] Chen F Y, Cai L, Jiang B, et al. Direct self-repairing control for a helicopter via quantum multi-model and disturbance observer. Int J Syst Sci, 2016, 47（3）: 533 [61] Mahdianfar  H,  Ozgoli  S,  Momeni  H  R.  Robust  multiple  model adaptive  control:  Modified  using  v-gap  metric. Int J Robust Nonlinear Control, 2011, 21（18）: 2027 [62] [63] Zhai  J  Y,  Fei  S  M.  Multiple-model  switching  control  based  on · 142 · 工程科学学报，第 42 卷，第 2 期