第1部分 基础知识 3
1概述 3
2控制系统的状态空间数学模型 7
2.1 状态变量及状态空间表达 7
2.2 状态空间表达式的建立 11
2.3 状态矢量的线性变换 28
习题 37
3线性控制系统状态时域响应 40
3.1 线性连续定常系统状态方程的解 40
3.2 线性连续时变系统状态方程的解 44
3.3 线性离散系统状态方程的解 48
3.4 瞬态响应的计算机仿真方法 52
习题 54
4线性系统的能控性和能观测性 57
4.1 线性系统的能控性 57
4.2 线性系统的能观测性 65
4.3 系统结构的分解 70
习题 90
5系统的稳定性 95
5.1 李雅普诺夫稳定性方法 95
5.2 线性系统渐近稳定的判别方法 98
5.3 非线性系统的稳定性分析 102
5.4 波波夫超稳定性方法简介 105
习题 108
6线性控制系统的综合 110
6.1 系统构成及特性 110
6.2 极点配置 114
6.3 状态重构问题 115
6.4 系统镇定和解耦问题 120
习题 124
7线性估计理论基础 128
7.1 估计问题的提法和估计准则 128
7.2 估计理论的发展 129
7.3 最小二乘估计 130
7.4 最小方差估计 134
7.5 线性最小方差估计 136
7.6 卡尔曼滤波 138
7.7 实用卡尔曼滤波技术 142
7.8 联邦滤波器 152
7.9 几种最优估计的优缺点比较 159
习题 160
8非线性估计理论 162
8.1 非线性估计技术的发展 162
8.2 扩展卡尔曼滤波 164
8.3 无迹卡尔曼滤波 170
8.4 粒子滤波 177
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 187
习题 188
第2部分 最优控制 192
9变分法求最优控制 192
9.1 基本概念 192
9.2 用变分法求解最优问题 194
9.3 有约束条件的泛函极值 198
9.4 变分法求最优控制 198
习题 207
10极大值原理 209
10.1 连续系统的极大值原理 210
10.2 离散系统的极大值原理 213
10.3 时间最优控制 214
习题 221
11动态规划法 224
11.1 离散系统的动态规划法 224
11.2 连续系统的动态规划法 227
习题 231
12线性二次型最优控制 233
12.1 状态调节器 233
12.2 输出调节器 239
12.3 离散系统情况 242
12.4 跟踪问题（随动问题） 243
习题 246
13线性系统的随机最优控制 248
13.1 系统状态对随机作用的响应 248
13.2 随机状态反馈调节器 251
13.3 随机输出反馈调节器 253
13.4 随机跟踪问题 258
13.5 离散系统随机最优控制 263
习题 266
第3部分 自适应控制 269
14模型参考自适应控制 269
14.1 模型参考自适应控制系统的主要结构形式 269
14.2 局部参数最优化设计方法 271
14.3 基于稳定性理论的设计方法 272
14.4 不同模型参考自适应系统设计方法的发展及特点 280
习题 282
15自校正控制 284
15.1 最小方差自校正控制 284
15.2 广义最小方差自校正控制 289
15.3 极点配置自校正控制 296
15.4 自校正PID控制 301
15.5 自适应控制系统的鲁棒性 302
习题 303
第4部分 智能控制介绍 309
16模糊控制 309
16.1 模糊控制的产生与发展 309
16.2 模糊数学基础知识 311
16.3 模糊控制系统与模糊控制器概论 325
16.4 基本模糊控制器设计 337
16.5 模糊集成控制 346
16.6 MATLAB模糊逻辑工具箱 346
习题 349
17神经网络控制 350
17.1 神经网络的产生和发展 350
17.2 人工神经元模型 353
17.3 网络结构及工作方式 358
17.4 神经网络的学习方法 360
17.5 BP算法 363
17.6 基于神经网络的模糊自适应控制 372
习题 375
18遗传算法和免疫控制 376
18.1 遗传算法 376
18.2 免疫控制 394
习题 408
19其他智能控制 409
19.1 混沌控制 409
19.2 粒子群优化算法 422
19.3 蚁群算法 425
习题 428
20倒立摆控制实例 429
20.1 系统构成和控制方案 429
20.2 倒立摆系统建模、仿真与分析 431
20.3 系统软件设计与调试 458
20.4 系统调试与实验结果 461
20.5 倒立摆的模糊神经网络自适应控制 463
部分习题参考答案 466
附录A Diophantine方程 479
参考文献 482