现代控制理论与方法概论 第2版 机电控制工程系列教材
出版时间:
2016-06
版次:
2
ISBN:
9787302424154
定价:
69.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
484页
字数:
748千字
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该教材是在董景新、吴秋平编著的《现代控制理论与方法概论》的基础上，补充现代控制新理论与方法重新编写的。主要内容包括：控制系统的状态空间数学模型；线性控制系统状态时域响应；线性系统的能控性和能观测性；系统的稳定性；线性控制系统的综合方法；线性及非线性估计理论基础；变分法求优控制；极大值原理；动态规划法；线性二次型优控制；线性系统的随机优控制；模型参考自适应控制；自校正控制；模糊控制；神经网络控制；遗传算法和免疫控制；其他智能控制以及倒立摆控制实例。该教材对现代控制理论基础、优控制、自适应控制、智能控制均有所介绍；着重于概念的建立和理解，不追求严格的定理理论证明；引入较多例题帮助读者理解概念和方法，侧重于应用；同时将MATLAB软件工具的应用引入教材。本书可作为《控制工程基础（第4版）》（董景新等编著，清华大学出版社，2015）的后续教材，主要面向机械类、仪器类及其他非控制专业的高年级本科生和研究生，也可供相关领域的科技人员参考。 第1部分基础知识1概述2控制系统的状态空间数学模型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线性控制系统状态时域响应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李雅普诺夫稳定性方法5.2线性系统渐近稳定的判别方法5.3非线性系统的稳定性分析5.4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系统镇定和解耦问题习题7线性估计理论基础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实用卡尔曼滤波技术7.8联邦滤波器7.9几种最优估计的优缺点比较习题8非线性估计理论8.1非线性估计技术的发展8.2扩展卡尔曼滤波8.3无迹卡尔曼滤波8.4粒子滤波8.5扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波算法的应用对象比较习题第2部分最优控制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10.3时间最优控制习题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线性二次型最优控制12.1状态调节器12.2输出调节器12.3离散系统情况12.4跟踪问题（随动问题）习题13线性系统的随机最优控制13.1系统状态对随机作用的响应13.2随机状态反馈调节器13.3随机输出反馈调节器13.4随机跟踪问题13.5离散系统随机最优控制习题第3部分自适应控制14模型参考自适应控制14.1模型参考自适应控制系统的主要结构形式14.2局部参数最优化设计方法14.3基于稳定性理论的设计方法14.4不同模型参考自适应系统设计方法的发展及特点习题15自校正控制15.1最小方差自校正控制15.2广义最小方差自校正控制15.3极点配置自校正控制15.4自校正PID控制15.5自适应控制系统的鲁棒性习题第4部分智能控制介绍16模糊控制16.1模糊控制的产生与发展16.2模糊数学基础知识16.3模糊控制系统与模糊控制器概论16.4基本模糊控制器设计16.5模糊集成控制16.6MATLAB模糊逻辑工具箱习题17神经网络控制17.1神经网络的产生和发展17.2人工神经元模型17.3网络结构及工作方式17.4神经网络的学习方法17.5BP算法17.6基于神经网络的模糊自适应控制习题18遗传算法和免疫控制18.1遗传算法18.2免疫控制习题19其他智能控制19.1混沌控制19.2粒子群优化算法19.3蚁群算法习题20倒立摆控制实例20.1系统构成和控制方案20.2倒立摆系统建模、仿真与分析20.3系统软件设计与调试20.4系统调试与实验结果20.5倒立摆的模糊神经网络自适应控制部分习题参考答案附录ADiophantine方程参考文献
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内容简介:
该教材是在董景新、吴秋平编著的《现代控制理论与方法概论》的基础上，补充现代控制新理论与方法重新编写的。主要内容包括：控制系统的状态空间数学模型；线性控制系统状态时域响应；线性系统的能控性和能观测性；系统的稳定性；线性控制系统的综合方法；线性及非线性估计理论基础；变分法求优控制；极大值原理；动态规划法；线性二次型优控制；线性系统的随机优控制；模型参考自适应控制；自校正控制；模糊控制；神经网络控制；遗传算法和免疫控制；其他智能控制以及倒立摆控制实例。该教材对现代控制理论基础、优控制、自适应控制、智能控制均有所介绍；着重于概念的建立和理解，不追求严格的定理理论证明；引入较多例题帮助读者理解概念和方法，侧重于应用；同时将MATLAB软件工具的应用引入教材。本书可作为《控制工程基础（第4版）》（董景新等编著，清华大学出版社，2015）的后续教材，主要面向机械类、仪器类及其他非控制专业的高年级本科生和研究生，也可供相关领域的科技人员参考。
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目录:
第1部分基础知识1概述2控制系统的状态空间数学模型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线性控制系统状态时域响应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李雅普诺夫稳定性方法5.2线性系统渐近稳定的判别方法5.3非线性系统的稳定性分析5.4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系统镇定和解耦问题习题7线性估计理论基础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实用卡尔曼滤波技术7.8联邦滤波器7.9几种最优估计的优缺点比较习题8非线性估计理论8.1非线性估计技术的发展8.2扩展卡尔曼滤波8.3无迹卡尔曼滤波8.4粒子滤波8.5扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波算法的应用对象比较习题第2部分最优控制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10.3时间最优控制习题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线性二次型最优控制12.1状态调节器12.2输出调节器12.3离散系统情况12.4跟踪问题（随动问题）习题13线性系统的随机最优控制13.1系统状态对随机作用的响应13.2随机状态反馈调节器13.3随机输出反馈调节器13.4随机跟踪问题13.5离散系统随机最优控制习题第3部分自适应控制14模型参考自适应控制14.1模型参考自适应控制系统的主要结构形式14.2局部参数最优化设计方法14.3基于稳定性理论的设计方法14.4不同模型参考自适应系统设计方法的发展及特点习题15自校正控制15.1最小方差自校正控制15.2广义最小方差自校正控制15.3极点配置自校正控制15.4自校正PID控制15.5自适应控制系统的鲁棒性习题第4部分智能控制介绍16模糊控制16.1模糊控制的产生与发展16.2模糊数学基础知识16.3模糊控制系统与模糊控制器概论16.4基本模糊控制器设计16.5模糊集成控制16.6MATLAB模糊逻辑工具箱习题17神经网络控制17.1神经网络的产生和发展17.2人工神经元模型17.3网络结构及工作方式17.4神经网络的学习方法17.5BP算法17.6基于神经网络的模糊自适应控制习题18遗传算法和免疫控制18.1遗传算法18.2免疫控制习题19其他智能控制19.1混沌控制19.2粒子群优化算法19.3蚁群算法习题20倒立摆控制实例20.1系统构成和控制方案20.2倒立摆系统建模、仿真与分析20.3系统软件设计与调试20.4系统调试与实验结果20.5倒立摆的模糊神经网络自适应控制部分习题参考答案附录ADiophantine方程参考文献
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