第1章 绪论 1
1. 1现代控制工程的发展 1
1.2本书的内容与安排 4
第2章 状态空间数学模型 5
2.1状态与状态空间的概念 5
2.2系统的状态空间模型 6
2.2.1建立状态空间模型的方法 6
2.2.2由状态空间模型求微分方程 11
2.3线性系统的状态空间模型与线性变换 12
2.3.1 SISO （Single Input Single output）线性系统的状态空间模型 12
2. 3. 2 MIMO（Multiple Input Multiple output）线性系统的状态空间模型 13
2.3.3状态方程的线性变换 14
2.4控制系统的实现 16
2.4.1系统的实现问题 16
2.4.2不含有输入导数项的微分方程的实现 17
2.4.3含有输入导数项的微分方程的实现 18
2.5多变量系统的传递矩阵 23
2.5.1多变量系统传递矩阵的概念 23
2.5.2从状态空间模型求传递矩阵 24
2.5.3多变量控制系统的结构图简化 27
2.6控制系统的离散状态空间模型 28
2.7 MATLAB在状态空间模型建立中的应用 30
2.7.1传递函数转换到状态空间模型 30
2.7.2状态方程的线性变换 32
2.7.3状态空间模型转换到传递函数 32
本章小结 33
习题 34
第3章 控制系统稳定性分析 36
3. 1控制系统稳定性定义 36
3.1.1范数的概念 36
3.1.2平衡状态 37
3.1.3李雅普诺夫稳定性定义 38
3.2控制系统稳定的条件 40
3.2. 1单变量线性定常连续系统的稳定条件 40
3.2.2多变量线性定常连续系统的稳定条件 41
3.2.3单变量线性定常离散系统的稳定条件 42
3.2.4多变量线性定常离散系统的稳定条件 43
3.3李雅普诺夫稳定判据 44
3. 3. 1函数的正定性 45
3.3.2非线性系统的李雅普诺夫稳定判据 46
3.4线性系统的李雅普诺夫稳定判据 49
3.4. 1线性连续系统的李雅普诺夫稳定判据 49
3.4.2线性离散系统的李雅普诺夫稳定判据 50
3.5非线性系统的克拉索夫斯基稳定判据 52
3.6非线性系统的小偏差线性化方法 54
3.6. 1小偏差线性化的基本思想 54
3.6.2小偏差线性化方法 55
3.6.3李雅普诺夫第一法 58
3.7 MATLAB在系统稳定性分析中的应用 58
本章小结 59
习题 61
第4章 线性系统动态性能分析 63
4.1线性连续定常系统状态方程的求解 63
4.1.1齐次状态方程的求解 63
4.1.2非齐次状态方程的求解 65
4.2线性连续时变系统状态方程的求解 68
4.2.1齐次状态方程的解 68
4.2.2状态转移矩阵的性质 69
4.2.3状态转移矩阵的计算 69
4.2.4非齐次状态方程的解 71
4.3线性离散系统状态方程的求解 72
4.3.1齐次状态方程的解 72
4.3.2状态转移矩阵的性质 73
4.3.3状态转移矩阵的计算 73
4.3.4线性定常离散系统非齐次状态方程的求解 74
4.3.5线性时变离散系统状态方程的求解 76
4.4 MATLAB在系统动态性能分析中的应用 78
本章小结 79
习题 80
第5章 线性系统的能控性和能观性分析 82
5. 1能控性和能观性问题 82
5.2线性定常系统的能控性 84
5.2.1能控性的定义 84
5.2.2能控性判别准则 85
5.2.3能控性第二判别准则 87
5.2.4输出能控性及其判别准则 90
5.3线性定常系统的能观性 90
5.3. 1能观性的定义 90
5.3.2能观性判别准则 91
5.3.3能观性第二判别准则 93
5.4状态空间模型的对角线标准型 94
5.4.1系统的特征值和特征向量 95
5.4.2化矩阵A为对角阵 96
5.4.3化矩阵A为约当阵 99
5.4.4特征值为复数的对角线标准型 106
5.5状态空间模型的能控标准型与能观标准型 108
5. 5. 1第一能控标准型 109
5.5.2第二能控标准型 112
5.5.3第一能观标准型 112
5.5.4第二能观标准型 114
5. 6传递函数的几种标准型实现 114
5.6.1能控标准型实现 115
5.6.2能观标准型实现 116
5.6.3对角线标准型实现 118
5.6.4约当标准型实现 120
5.7对偶原理 122
5.8线性定常系统的规范分解 124
5.8.1能控性结构分解 124
5.8.2能观性结构分解 127
5.8.3系统结构的规范分解 129
5.9 MATLAB在系统能控性和能观性分析中的应用 132
本章小结 135
习题 137
第6章 状态反馈控制与状态观测器设计 142
6.1状态反馈与输出反馈 142
6.1.1状态反馈 142
6. 1.2输出反馈 144
6. 1.3状态反馈系统的能控性与能观性 145
6.1.4状态反馈对传递函数的影响 146
6.2状态反馈设计方法 147
6.2.1极点配置问题 147
6.2.2单输入系统的极点配置方法 150
6.2.3多输入系统的极点配置方法 153
6.3状态观测器设计方法 157
6.3. 1全维状态观测器设计 157
6.3.2降维状态观测器设计 162
6.4带状态观测器的状态反馈系统的设计方法 166
6.5 MATLAB在状态反馈与状态观测器设计中的应用 170
本章小结 170
习题 171
第7章 最优控制 173
7.1最优控制的概念 173
7.2变分法与泛函的极值条件 174
7.3变分法求解无约束最优控制问题 175
7.4极小值原理 183
7.4. 1连续系统的极小值原理 183
7.4.2离散系统的极小值原理 190
7.5线性二次型最优控制 193
7.5. 1线性二次型最优控制问题 194
7.5.2连续系统有限时间状态调节器 195
7.5.3连续系统无限时间定常状态调节器 199
7.5.4线性离散系统状态调节器 201
7.5.5线性连续系统输出调节器 205
7.5.6线性连续系统输出跟随器 208
本章小结 211
习题 212
第8章 系统辨识 214
8.1系统辨识的概念 214
8.1.1系统辨识的定义 214
8. 1.2系统辨识的基本内容 215
8.2线性静态模型的最小二乘参数估计 217
8.2. 1参数估计问题 217
8.2.2最小二乘法的基本算法 218
8.2.3最小二乘法的性质 220
8.2.4应用举例 222
8.3线性动态模型的最小二乘参数估计 225
8.4最小二乘参数估计的递推算法 227
8.4.1基本递推算法 227
8.4.2带有遗忘因子的递推算法 230
8.5线性系统的结构辨识 231
8.5. 1模型阶次的确定 231
8.5.2系统纯时滞的辨识 232
8.6闭环系统的可辨识性 234
8.7 MATLAB在系统辨识中的应用 235
本章小结 236
习题 237
第9章 自适应控制 239
9. 1自适应控制的概念 239
9.2最小方差控制 241
9.3自校正调节器 244
9.4自校正调节器应用实例 245
本章小结 248
习题 248
第10章 预测控制 249
10.1预测控制的基本原理 249
10.2动态矩阵控制 250
10.2.1预测模型 250
10.2.2滚动优化 251
10.2.3反馈校正 252
10.3动态矩阵控制的工程设计 253
10.4炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制 255
10.5模型算法控制 259
10.6催化裂化分馏塔的模型算法控制 261
10.7广义预测控制 262
本章小结 266
习题 268
第11章 模糊控制 269
11. 1模糊控制的发展 269
11.2模糊集合 270
11.2.1模糊集合的定义 270
11.2.2模糊集合的表示方法 271
11.2.3模糊集合的运算 272
11.3模糊控制系统的组成 273
11.3.1模糊控制系统的结构 273
11.3.2模糊控制器的输入输出变量 273
11.3.3模糊控制器的输入输出变量的模糊化 274
11.4模糊控制规则 276
11.5模糊关系与合成 278
11. 5. 1模糊关系 279
11.5.2模糊关系的合成 280
11.6模糊推理与模糊决策 282
11.6.1模糊推理 282
11.6.2模糊决策 285
11.7模糊控制算法的工程实现 287
11.8模糊PID复合控制 289
11.9酚醛树脂聚合反应温度模糊控制 289
11.9.1酚醛树脂聚合反应过程特性分析 289
11.9.2模糊控制器设计 290
11.10全自动洗衣机的模糊控制 294
11.10.1模糊控制洗衣机的检测 294
11.10.2洗衣机的模糊控制 296
本章小结 298
习题 299
第12章 专家系统与专家控制系统 301
12. 1专家系统 301
12.1.1专家系统的概念 301
12.1.2专家系统的一般结构 303
12.1.3实时专家系统 306
12.2专家控制系统 307
12.2.1专家控制系统的概念 307
12.2.2间接专家控制 307
12.2.3直接专家控制 308
12.2.4专家控制器 308
12.3专家控制系统的知识表示 309
12.3. 1知识表示 309
12.3.2产生式知识表示 312
12.3. 3产生式系统 313
12.3.4动物识别专家系统 315
12.4专家控制系统的推理机 317
12.5专家控制系统的搜索技术 319
12.5.1状态空间表示法 319
12.5.2状态空间的图描述 320
12.5.3宽度优先搜索算法 322
12.6电脑充绒机专家控制系统 325
12.6.1电脑充绒机的工作原理 325
12.6.2电脑充绒机的程序控制 326
12.6.3电脑充绒机羽绒重量专家控制 327
本章小结 328
习题 328
第13章 神经网络控制 330
13. 1神经网络控制概述 330
13.2神经元与神经网络 331
13.2. 1生物神经元结构 331
13.2.2神经元数学模型 332
13.2.3神经网络的结构与工作方式 333
13.2.4神经网络的学习 334
13. 3 BP神经网络及其学习算法 334
13.3. 1 BP神经网络的结构 334
13. 3. 2 BP学习算法 336
13. 3. 3 BP学习算法的实现 337
13.4基于神经网络的系统辨识方法 338
13.4.1前向模型辨识 339
13.4.2反向模型辨识 340
13.5基于神经网络的软测量方法 341
13.5.1软测量技术 341
13.5.2污水处理过程神经网络软测量模型 342
13.6基于神经网络的控制方法 344
13.6.1神经网络控制器 344
13.6.2神经网络预测控制 345
13.6.3神经网络模型参考控制 345
13.6.4神经网络内模控制 346
13.7单神经元控制器 347
本章小结 350
习题 352
习题参考答案 354
参考文献 362