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第1部分　基础知识 3

1　概述 3

2　控制系统的状态空间法 6

2.1　状态变量及状态空间表达 6

2.2 状态空间表达式的建立 11

2.3　状态矢量的线性变换 30

习题 41

3　线性控制系统状态方程的解 43

3.1 线性连续定常系统状态方程的解 43

3.2 线性连续时变系统状态方程的解 47

3.3 线性离散系统状态方程的解 49

3.4　瞬态响应的计算机仿真方法 53

习题 55

4　线性系统的能控性和能观测性 59

4.1　线性系统的能控性 60

4.2　线性系统的能观测性 69

4.3 系统结构的分解 74

习题 97

5　系统的稳定性 104

5.1　稳定性的定义 104

5.2　李雅普诺夫稳定性方法 105

5.3 线性定常连续系统渐近稳定的判别 107

5.4　线性时变连续系统渐近稳定的判别 109

5.5 线性定常离散系统渐近稳定的判别 110

5.6 线性时变离散系统渐近稳定的判别 110

5.7　非线性系统的稳定性分析 111

5.8 波波夫超稳定性方法简介 114

习题 117

6　线性控制系统的综合 120

6.1 系统构成及特性 120

6.2　极点配置 125

6.3　状态重构问题 126

6.4 系统镇定问题 131

6.5 系统解耦问题 132

习题 135

7　最优估计理论基础 140

7.1 估计问题的提法和估计准则 140

7.2　估计理论的发展 141

7.3　最小二乘估计 143

7.4　最小方差估计 147

7.5　线性最小方差估计 149

7.6　卡尔曼滤波 152

7.7　广义卡尔曼滤波 157

7.8　几种最优估计的优缺点比较 165

习题 166

第2部分　最优控制 171

8　最优控制概述 171

9　变分法求最优控制 174

9.1　基本概念 174

9.2 用变分法求解最优问题 176

9.3　有约束条件的泛函极值 179

9.4 变分法求最优控制 180

习题 189

10　极大值原理 191

10.1 连续系统的极大值原理 192

10.2 离散系统的极大值原理 195

习题 197

11　动态规划法 199

11.1 离散系统的动态规划法 199

11.2　连续系统的动态规划法 203

习题 207

12　时间最优控制 209

习题 216

13　线性二次型最优控制 218

13.1　状态调节器 218

13.2　输出调节器 226

13.3 离散系统情况 229

13.4　跟踪问题（随动问题） 229

习题 233

14　线性系统的随机最优控制 234

14.1 系统状态对随机作用的响应 234

14.2 随机状态反馈调节器 236

14.3　随机输出反馈调节器 239

14.4　随机跟踪问题 244

14.5 离散系统随机最优控制 250

习题 255

第3部分 自适应控制 259

15　自适应控制概述 259

习题 261

16　模型参考自适应控制 262

16.1 模型参考自适应控制系统的主要结构形式 262

16.2　局部参数最优化设计方法 264

16.3　基于稳定性理论的设计方法 266

16.4 不同模型参考自适应系统设计方法的比较 274

习题 276

17　自校正控制 278

17.1 最小方差自校正控制 278

17.2 广义最小方差自校正控制 283

17.3　极点配置自校正控制 291

17.4 自校正PID控制 297

17.5 自适应控制系统的鲁棒性 298

习题 299

第4部分　智能控制 303

18　智能控制概述 303

习题 306

19　模糊控制 307

19.1　模糊控制的产生与发展 307

19.2　模糊数学基础知识 310

19.3　模糊控制系统与模糊控制器概论 325

19.4　基本模糊控制器设计 340

19.5　MATLAB模糊逻辑工具箱 350

习题 353

20　神经网络控制 354

20.1 神经网络的产生和发展 354

20.2　人工神经元模型 357

20.3 网络结构及工作方式 362

20.4 神经网络的学习方法 364

20.5 BP算法 366

20.6 基于神经网络的模糊自适应控制 373

习题 375

21　混沌控制 376

21.1 混沌概念的形成 376

21.2　混沌的特性 377

21.3　混沌分析方法 380

21.4　混沌控制 382

21.5 混沌系统的神经网络建模辨识结构 385

习题 386

22　遗传算法 387

22.1 遗传算法的产生和发展 387

22.2　遗传算法中的基本概念和术语 389

22.3　遗传算法的基本设计步骤 391

22.4　遗传算法的基本操作 394

22.5　遗传算法的有关理论 399

22.6　遗传算法的解题过程 403

22.7 MATLAB遗传算法工具箱 405

22.8　模糊技术、神经网络和遗传算法的结合 407

习题 408

23　倒立摆控制实例 409

23.1 系统构成和控制方案 409

23.2　倒立摆系统建模、仿真与分析 412

23.3 系统软件设计与调试 443

23.4 系统调试与实验结果 446

23.5 倒立摆的模糊神经网络自适应控制 448

部分习题参考答案 452

主要参考文献 466