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1 绪论 1

1.1 控制理论发展历程回顾 1

1.2 控制理论中若干术语及概念 3

2 MATLAB——一个强有力的科学计算与控制系统CAD软件 5

2.1 概述 5

2.2 MATLAB基本功能及举例 6

2.2.1 矩阵运算 6

2.2.2 多项式计算 7

2.2.3 函数功能 9

2.2.4 图形处理 9

2.2.5 拟合与插值 11

2.2.6 常微分方程求解 15

2.3 MATLAB的帮助系统 18

2.3.1 帮助系统构成 18

2.3.2 在线帮助 18

3 系统的数学模型 20

3.1 概述 20

3.1.1 数学模型 20

3.1.2 数学模型表示形式 20

3.1.3 数学模型的建立方法 22

3.2 系统数学模型建立举例 22

3.3 MATLAB中的系统数学模型的表示、转换与连接 25

3.3.1 系统数学模型的MATLAB表示 25

3.3.2 系统模型的转换 27

3.3.3 系统的典型连接 28

3.3.4 系统模型降阶 31

4 系统辨识 33

4.1 概述 33

4.2 数据及处理 33

4.2.1 系统辨识信号的选择与产生 33

4.2.2 数据滤波 34

4.2.3 去除趋势项 34

4.3 被辨识系统的模型 36

4.3.1 非参数模型 36

4.3.2 参数模型 37

4.4 系统辨识中的评价准则及方法 38

4.4.1 最小二乘法方法 38

4.4.2 预测误差估计方法 40

4.5 模型辨识及MATLAB实现 42

4.5.1 非参数模型辨识 42

4.5.2 参数模型辨识 43

4.6 系统辨识应用举例 46

5 控制系统的稳定性、可控性与可观测性 49

5.1 控制系统的稳定性 49

5.1.1 稳定性概念及意义 49

5.1.2 稳定性判别 50

5.2 控制系统的可控性与可观测性 52

5.2.1 基本概念 52

5.2.2 可控性及其判据 53

5.2.3 可观测性及其判据 54

6 控制系统响应分析与仿真 56

6.1 概述 56

6.2 信号响应分析中的MATLAB应用 56

6.2.1 典型试验信号 56

6.2.2 用MATLAB进行时域响应分析 56

6.2.3 用MATLAB进行频域响应分析 65

6.3 SIMULINK交互式仿真 67

6.3.1 SIMULINK仿真的操作 68

6.3.2 线性系统建模 70

6.3.3 非线性系统建模 74

6.3.4 模块化“分层”处理 77

7 控制系统设计 81

7.1 系统的性能指标 81

7.1.1 时域系统性能指标 81

7.1.2 频域系统性能指标 83

7.1.3 系统的稳态误差 86

7.2 控制系统的校正设计——Bode图设计法 89

7.2.1 校正设计的基本概念 89

7.2.2 Bode图设计的解析方法 90

7.3 控制系统的状态空间设计——极点配置方法 93

7.3.1 极点配置设计原理 93

7.3.2 极点配置设计方法与MATLAB实现 95

8 PID控制 97

8.1 PID控制原理及设计 97

8.1.1 PID控制原理 97

8.1.2 PID控制器的设计 98

8.1.3 PID控制方案的变形 103

8.2 数字PID控制 105

8.2.1 数字PID控制算法 105

8.2.2 数字PID控制器设计 107

9 最优控制 112

9.1 最优控制问题实例及描述 112

9.1.1 搅拌加热器的最优控制 112

9.1.2 最优控制问题的一般提法 113

9.2 线性二次型最优控制 114

9.2.1 连续系统的二次型最优控制 114

9.2.2 离散系统的二次型最优控制 119

9.3 状态观测器与最优观测器设计 119

9.3.1 状态观测器原理 120

9.3.2 状态观测器的设计 121

9.4 系统设计实例 125

9.4.1 系统描述 125

9.4.2 系统仿真 128

9.4.3 状态观测器设计 129

9.4.4 系统频率特性分析 130

9.4.5 控制器设计 131

10 自适应控制 134

10.1 模型参考自适应控制 134

10.1.1 模型参考自适应控制原理 134

10.1.2 系统设计举例 135

10.2 自校正控制 142

10.2.1 自校正控制系统的基本结构 143

10.2.2 最小方差自校正控制器 143

10.2.3 系统设计举例 145

11 预测控制与预见控制 150

11.1 概述 150

11.2 预测控制 151

11.2.1 动态矩阵控制 151

11.2.2 预测控制的MATLAB实现 153

11.3 预见控制 155

11.3.1 预见控制系统形成 155

11.3.2 最优预见控制的扩大误差系统设计法 157

11.3.3 最优预见控制系统设计举例 159

12 H∞鲁棒控制 165

12.1 鲁棒控制的概念 165

12.2 H∞鲁棒控制问题的基本知识 165

12.2.1 H∞范数 165

12.2.2 最小增益定理 166

12.2.3 灵敏度函数和补灵敏度函数 167

12.2.4 回路整形方法 168

12.2.5 H∞鲁棒控制设计 168

12.3 系统设计实例 169

12.3.1 控制目的 170

12.3.2 主动悬架控制系统的H∞问题构成 170

12.3.3 系统设计要求 173

12.3.4 程序及说明 173

13 模糊控制 184

13.1 模糊理论基础 184

13.1.1 模糊量 184

13.1.2 模糊量的描述 184

13.1.3 隶属度函数与模糊集 185

13.1.4 模糊集的运算 185

13.2 模糊控制 186

13.2.1 概述 186

13.2.2 模糊控制系统 186

13.2.3 模糊逻辑推理法和非模糊化 187

13.3 MATLAB环境下模糊逻辑系统的建立和调试 189

13.4 模糊逻辑控制设计举例 190

13.5 汽车主动悬架系统的模糊控制 196

14 神经网络系统及其应用 202

14.1 基本概念 202

14.1.1 人类两类思维模式 202

14.1.2 人工神经网络 202

14.2 神经网络模型 203

14.2.1 生物神经元模型 203

14.2.2 人工神经元模型 203

14.2.3 神经网络模型 204

14.3 神经网络的学习算法 207

14.3.1 学习方法 207

14.3.2 Hebb学习规则 207

14.4 神经网络的应用 208

14.4.1 应用概况 208

14.4.2 应用举例 208

参考文献 229