第1部分 基础知识
1 概述
2 控制系统的状态空间法
2.1 状态变量及状态空间表达
2.2 状态空间表达式的建立
2.3 状态矢量的线性变换
习题
3 线性控制系统状态方程的解
3.1 线性连续定常系统状态方程的解
3.2 线性连续时变系统状态方程的解
3.3 线性离散系统状态方程的解
3.4 瞬态响应的计算机仿真方法
习题
4 线性系统的能控性和能观测性
4.1 线性系统的能控性
4.2 线性系统的能观测性
4.3 系统结构的分解
习题
5 系统的稳定性
5.1 稳定性的定义
5.2 李雅普诺夫稳定性方法
5.3 线性定常连续系统渐近稳定的判别
5.4 线性时变连续系统渐近稳定的判别
5.5 线性定常离散系统渐近稳定的判别
5.6 线性时变离散系统渐近稳定的判别
5.7 非线性系统的稳定性分析
5.8 波波夫超稳定性方法简介
习题
6 线性控制系统的综合
6.1 系统构成及特性
6.2 极点配置
6.3 状态重构问题
6.4 系统镇定问题
6.5 系统解耦问题
习题
7 最优估计理论基础
7.1 估计问题的提法和估计准则
7.2 估计理论的发展
7.3 最小二乘估计
7.4 最小方差估计
7.5 线性最小方差估计
7.6 卡尔曼滤波
7.7 广义卡尔曼滤波
7.8 几种最优估计的优缺点比较
习题
第2部分 最优控制
8 最优控制概述
9 变分法求最优控制
9.1 基本概念
9.2 用变分法求解最优问题
9.3 有约束条件的泛函极值
9.4 变分法求最优控制
习题
10 极大值原理
10.1 连续系统的极大值原理
10.2 离散系统的极大值原理
习题
11 动态规划法
11.1 离散系统的动态规划法
11.2 连续系统的动态规划法
习题
12 时间最优控制
习题
13 线性二次型最优控制
13.1 状态调节器
13.2 输出调节器
13.3 离散系统情况
13.4 跟踪问题(随动问题)
习题
14 线性系统的随机最优控制
14.1 系统状态对随机作用的响应
14.2 随机状态反馈调节器
14.3 随机输出反馈调节器
14.4 随机跟踪问题
14.5 离散系统随机最优控制
习题
第3部分 自适应控制
15 自适应控制概述
习题
16 模型参考自适应控制
16.1 模型参考自适应控制系统的主要结构形式
16.2 局部参数最优化设计方法
16.3 基于稳定性理论的设计方法
16.4 不同模型参考自适应系统设计方法的比较
习题
17 自校正控制
17.1 最小方差自校正控制
17.2 广义最小方差自校正控制
17.3 极点配置自校正控制
17.4 自校正PID控制
17.5 自适应控制系统的鲁棒性
习题
第4部分 智能控制
18 智能控制概述
习题
19 模糊控制
19.1 模糊控制的产生与发展
19.2 模糊数学基础知识
19.3 模糊控制系统与模糊控制器概论
19.4 基本模糊控制器设计
19.5 MATLAB模糊逻辑工真箱
习题
20 神经网络控制
20.1 神经网络的产生和发展
20.2 人工神经元模型
20.3 网络结构及工作方式
20.4 神经网络的学习方法
20.5 BP算法
20.6 基于神经网络的模糊自适应控制
习题
21 混沌控制
21.1 混沌概念的形成
21.2 混沌的特性
21.3 混沌分析方法
21.4 混沌控制
21.5 混沌系统的神经网络建模辨识结构
习题
22 遗传算法
22.1 遗传算法的产生和发展
22.2 遗传算法中的基本概念和术语
22.3 遗传算法的基本设计步骤
22.4 遗传算法的基本操作
22.5 遗传算法的有关理论
22.6 遗传算法的解题过程
22.7 MATLAB遗传算法工具箱
22.8 模糊技术、神经网络和遗传算法的结合
习题
23 倒立摆控制实例
23.1 系统构成和控制方案
23.2 倒立摆系统建模、仿真与分析
23.3 系统软件设计与调试
23.4 系统调试与实验结果
23.5 倒立摆的模糊神经网络自适应控制
部分习题参考答案
主要参考文献
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