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目录 1

第一章 引言 1

第一篇 过程和过程控制计算机 5

第二章　用数字计算机（过程控制计算机、微处理机）进行的调节 5

第三章　过程 11

3.1 工业过程的基本类型 11

3.2　离散时间信号过程的数学模型 13

3.2.1　差分方程，z传递函数 14

3.2.2　向量差分方程 18

3.2.3　从微分方程和s传递函数中计算差分方程和z传递函数 28

3.2.4　离散时间信号过程模型的简化 35

3.3　过程模型的获得——模型建立和辨识 41

第二篇　确定性扰动的调节 43

第四章　确定性调节 43

第五章　参数最优化调节器 51

5.1　连续的PID调节器的微分方程的离散化 51

5.2　参数最优化的离散的低阶调节算法 53

5.2.1　一阶和二阶的调节算法 57

5.2.2　预先给定第一个控制量的调节算法 61

5.3　离散的PID调节算法的几种形式 63

5.4　模拟结果 66

5.4.1 试验过程 67

5.4.2　二阶调节算法的模拟结果 69

5.5　参数最优化调节算法中采样时间的选择 82

5.6　参数最优化调节算法的整定规则 86

第六章　补偿调节器 94

第七章　调节时间有限的调节器（无振荡） 99

7.1　未给定控制量的无振荡调节器 99

7.2　给定控制量的无振荡调节器 104

7.3　无振荡调节器采样时间的选择 109

第八章　状态调节器 111

8.1　对初始值最优的状态调节器 112

8.2　对外部扰动最优的状态调节器 125

8.3　预先给定特征方程的状态调节器 130

8.4　模态的状态调节 132

8.5　有限调节时间（无振荡）的状态调节器 137

8.6　状态变量-观测器 139

8.7　带观测器的状态调节器 143

8.7.1　初始值观测器 144

8.7.2　外部扰动观测器 146

8.8　降阶的状态变量观测器 156

8.9　关于加权矩阵和采样时间的选择 161

8.9.1　状态调节器和观测器的权矩阵 162

8.9.2　采样时间的选择 163

第九章　大滞后过程用的调节器 165

9.1　带纯滞后的过程的模型 165

9.2　用于滞后过程的确定性调节器 167

9.2.1　滞后大并带有附加动态的过程 167

9.2.2　纯滞后过程 170

9.3　用于滞后过程的各种调节器 175

的调节品质和灵敏度的比较 175

第十章　用恒定调节器调节可变的过程 183

10.1　关于调节系统的灵敏度问题 184

10.2　参数变化大的过程的调节 190

第十一章 调节确定性扰动信号的各种调节器的比较 192

11.1　调节器结构、极点和零点的比较 192

11.1.1　给定极点的一般线性调节器 194

11.1.2　低阶的参数最优化调节器 196

11.1.3　普通补偿调节器 196

11.1.4　无振荡调节器 197

11.1.5　预测调节器 199

11.1.6　状态调节器 200

11.2　用于性能比较的特性值 203

11.3　调节算法的品质比较 205

11.4　动态调节因数的比较 219

11.5　关于调节算法应用的几点结论 228

第三篇　随机扰动调节 231

第十二章　随机调节 231

12.1　引言 231

12.2　随机信号过程的数学模型 232

12.2.1　基本概念 232

12.2.2　马尔可夫信号过程 235

12.2.3　纯量随机差分方程 238

第十三章 随机扰动信号的参数最优调节器 240

14.1　用于无滞后过程的广义最小方差调节器 244

第十四章　随机扰动信号最小方差调节器 244

14.2　用于带滞后过程的广义最小方差调节器 255

14.3　带纯滞后的过程用的最小方差调节器 260

14.4　用最小方差调节器的模拟结果 262

第十五章　随机扰动状态调节器 267

15.1　对白噪声最优的状态调节器 267

15.2　具有状态估计的对白噪声最优的状态调节器 270

15.3　具有状态估计的外部扰动信号最优状态调节器 273

第四篇　多回路调节 281

第十六章　串级调节 281

第十七章　前馈控制 290

17.1　补偿控制 292

17.2　参数最优化控制 295

17.2.1　未给定控制量的参数最优化控制 296

17.2.2　给定控制量的参数最优化控制 297

17.3　状态控制 301

17.4　最小方差控制 301

第五篇　多变量调节 305

第十八章　多变量过程的结构 305

18.1.1　典型结构 306

18.1　用传递表达式描述的结构特点 306

18.1.2　特征方程和耦合系数 311

18.1.3　外部信号的作用 315

18.1.4　主调节器的相互作用 316

18.2　用状态描述的结构特性 319

第十九章　参数最优化的多变量调节 327

19.1　不带耦合调节器的主调节器的参数最优化 329

19.1.1　稳定区 331

19.1.2　调节器的参数最优化和双变量调节器的整定规则 335

19.2　通过耦合调节器解耦（自治） 341

19.3　主调节器和耦合调节器的参数最优化 346

第二十章　带状态调节器的多变量调节 349

第六篇　信号滤波与状态估计 356

第二十一章 离散时间信号的低通和高通滤波器 356

第二十二章　状态变量估计 365

22.1　向量信号过程与假设 366

22.2　纯量递推估计 368

22.2.1　两个纯量加权平均值的构成 369

22.2.2　一个常量的递推估计 370

22.2.3　随机时变量的递推估计 371

22.3　向量的递推估计 379

22.3.1　两个向量测量值的加权均值构成 379

22.3.2　向量状态变量的递推估计（卡尔曼滤波器） 381

第七篇　自适应调节 393

第二十三章　自适应调节概述 393

第二十四章 动态过程和随机信号的在线辨识 397

24.1　过程模型和扰动信号模型 398

24.2　递推的最小二乘法（RLS） 399

24.2.1　动态过程 399

24.2.2　随机信号 404

24.3　递推的广义最小二乘法（RELS） 405

24.4　递推的辅助变量法（RIV） 406

24.5　递推的最大似然法（RML） 408

24.6　随机逼近法（STA） 412

24.7　统一的递推的参数估计算法和各种方法的比较 413

第二十五章 闭环调节回路中的在线辨识 418

25.1　无附加信号的过程辨识 418

25.1.1 间接过程辨识（情况a＋c＋e） 421

25.1.2　直接过程辨识 426

25.2　带附加信号的过程辨识（情况b＋d＋e） 431

25.3　闭环调节回路中的辨识方法 433

25.3.1　没有附加信号的间接过程辨识 434

25.3.2　没有附加信号的直接过程辨识 434

25.3.3　带附加信号的直接过程辨识 435

26.1　自寻最优自适应调节器概况 436

第二十六章　自寻最优自适应调节器 436

26.2　合适的调节算法 443

26.2.1　无振荡调节算法 443

26.2.2　最小方差调节器 444

26.2.3　参数最优化调节器 446

26.2.4　给定极点的一般线性调节器 449

26.2.5　状态调节器 450

26.2.6　各种扰动信号下调节品质的比较 450

26.2.7　各种性能的评价 453

26.3　辨识算法和调节算法的适当组合 455

26.3.1　自适应调节器RLS-MV4 456

26.3.3 自适应调节器RML-MV3 459

26.3.2　自适应调节器RLS-MV3 459

26.3.4　自适应调节器RLS-DB 460

26.4　各种自适应调节器的比较 461

26.5　用过程控制计算机进行自适应数字调节的例子 470

26.5.1　管线——模型过程（非线性过程） 470

26.5.2　不稳定过程模拟模型的模拟 471

26.5.3　结论 473

第二十七章　数字调节中幅值整量化的影响 476

27.1　产生整量化误差的原因 476

第八篇 采用过程控制计算机和微处理机的数字调节 476

27.2　各种整量化效应 482

27.2.1　变量的整量化效应 482

27.2.2　系数的整量化效应 487

27.2.3　中间结果的整量化效应 487

第二十八章　扰动信号滤波 494

第二十九章　调节算法与各种执行器的匹配 505

第三十章　调节算法和控制算法的计算机辅助设计 521

附录 530

参考文献 537

缩写目录 551