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第一章 概论 1

1．1 大系统的一般概念 1

1．2 经典信息模式下的大系统研究 2

1．3 非经典信息模式下的大系统的研究——分散控制 4

参考文献 6

第二章 大系统的模型简化 7

2．1 引言 7

2．2 模型简化的基本方法 8

2．3 主导模式的选择 11

2．4 简化模型的优化 13

2．5 模型简化法的应用 18

2．6 时域模型简化的其它方法 31

2．7 用频率法进行模型简化 35

参考文献 39

3．1 动态系统优化变分的基本方法 41

第三章 大系统的辨识和优化控制 41

3．2 建立在代价函数基础上的辨识问题 44

3．3 不变式嵌入法(连续系统) 49

3．4 不变式嵌入法(离散系统) 52

3．5 大系统参数辨识——准最优预报线性化方法 58

3．6 应用预报线性化方法求解大系统参数辨识问题实例 63

3．7 大系统参数辨识的最优线性化方法——批次法 73

3．8 准最优后验估值法 82

3．9 大系统的分级分解优化控制原理 85

3．10 大系统的闭路控制 88

参考文献 90

第四章 大系统的仿真 91

4．1 常微分方程的初值问题 91

4．2 差分方程 93

4．3 常微分方程的数值解法——线性多步法 96

4．4 线性多步法的应用 97

4．5 线性多步法的收敛性、阶次和误差常数 100

4．6 线性多步法的调和性和零稳定性 102

4．7 龙格-库塔法 105

4．8 代数方程解法 107

4．9 具有代数约束的微分方程系统数字仿真举例 111

4．10 常微分方程系统并行处理方法——方块隐式一步法 114

4．11 方块稳式一步法的实现——马尔尼方法 116

4．12 并行预报-校正方法 120

4．13 含有代数约束的动态系统仿真的分级分解法 122

4．14 分解的牛顿法 127

4．15 并行计算机处理系统 131

参考文献 134

第五章 图论在大系统研究中的应用 135

5．1 图论和集合的基本概念 135

5．2 方程组和图 137

5．3 独立子系统的识别 140

5．4 一些新的基本概念 142

5．5 大系统的分解方法 145

5．6 系统集合分解法在计算机上的实现 148

5．7 k分解和ε分解 152

参考文献 159

第六章 分散控制概述 161

6．1 分散控制的概念 161

6．2 线性时不变分散系统 162

6．3 系统设计(上) 165

6．4 系统设计(下) 167

6．5 具有定态干扰的分散控制系统 170

6．6 鲁棒性问题及结语 175

参考文献 176

附录 178

1 通用FORTRAN程序DEC 178

2 系统集合分解法计算机程序 186