Advanced control engineering

图书标准信息

• 作者 毕路拯；[埃塞俄比亚]斐乐；罗龙溪
• 出版社 北京理工大学出版社
• 出版时间 2022-05
• 版次 1
• ISBN 9787576313406
• 定价 78.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 264页
• 字数 99999千字

【内容简介】

本教材旨在提供控制工程领域的前沿理论和技术。两大特让这本教科书脱颖而出：首先，本书不仅提供了简单实践示例，而且提供了机器人/车辆控制、人机共享控制，尤其是大脑控制系统的手前沿研究的应用示例；第二，它对计算方程进行了严格的推导和清晰的解释，特别是在第三至五章中。本书基本内容包括：

章简要讨论了控制工程的历史，控制理论的发展，控制系统的基本、类型以及应用实例。第二章动态系统的建模，讨论了基于线微分方程、传递函数和空间的控制系统数学建模以及控制系统的时域分析。第三章优控制，介绍了优控制系统的设计，包括线二次调节器、卡尔曼滤波器和线二次高斯控制系统的设计，并给出了优控制的一些应用实例，如倒立摆优控制的经典例子。第四章模型预测控制，讨论了模型预测控制的基本、建立和求解，还介绍了模型预测控制在基于脑电图（eeg）的车辆控制中的应用。第五章滑模控制，介绍了滑模控制的基本概念、定义、特点，及其数学描述，给出了滑模控制的设计，研究了滑模控制在脑控移动机器人中的应用。第六章人工神经网络控制，讨论了神经网络控制系统的设计，包括神经网络的概念、结构和学方法，介绍了神经网络在建模和控制中的应用。第七章模糊逻辑控制系统，讨论了模糊集理论、基本模糊集运算、模糊关系、模糊逻辑控制和自组织模糊逻辑控制，还给出了一些示例。第八章神经模糊控制系统，详细讨论了几种神经模糊控制系统。第九章遗传算法控制系统，介绍了遗传算法、遗传算子和算法的优化过程，并介绍了遗传算法在控制系统中的应用。第十章强化学控制，简要介绍了强化学、马尔可夫决策过程、动态规划和强化学控制。

本书可以作为机械工程、自动化、自动控制、电子工程类等高年级本科生和的控制工程等课程教材。其主要目的是对益重要的控制工程领域提供系统的介绍和引导。本书为开展控制相关科研工作提供了所需的基本控制理论和技术，以及扩展现有控制方法所需的相关知识，希望这本书能够对他们的科研和学提供帮助。本书也可以供相关领域的研究人员、工程人员和科技工作者参使用。

【作者简介】

毕路拯，北京理工大学机械与车辆学院教授、博士生导师、机电系统与装备研究所所长。主要研究领域包括脑机接与脑控智能机器、智能人机交互与控制、多源信息融合。曾先后在美国univerity of michigan ann arbor和新加坡南洋理工大学做访问学者。自然、国基础科研、装备发展部、科技委、博士后以及浙江省自然等项目评审专家。ieee会员，复杂系统建模与（英文版）、ieee/ame aim、acc、ame dcc等的ae，frontier in neurorobotic (ci)客座ae。中国计算机学会智能汽车分会专委会委员，中国学会交通建模与专业委员会委员，世界机器人大赛bci脑控机器人专家组成员。作为或通讯作者在国际期刊ieee tit、ieee tcyb、ieee tbme、ieee tnre、ieee tmc和ieee thm等发表90余篇（含ieee tran 21篇），作为著者出版学术专著一部，作为发明人获授权发明专利19项，获自然科学，中国电子学会科技进步奖。被评选为北京理工大学首届“我心目中的好导师”（全校共十名），获北京理工大学博士指导教师和硕士指导教师称号，获北京理工大学首届“长寿秀伶”奖教金。

【目录】

chapter 1 introduction to control engineering
  1.1  introduction
  1.2  historical review
  1.3  development of control theory
  1.4  control strategies
  1.5  control system fundamentals
  1.6  examples of control systems
chapter 2 modeling of dynamic systems
  2.1  introduction
  2.2  differential equation
  2.3  transfer function
  2.4  block diagrams
  2.5  statespace model
  2.6  timedomain analysis of control system
chapter 3 optimal control
  3.1  introduction
  3.2  typical optimal control problems and solutions
  3.3  fundamentals of optimal control
  3.4  linear quadratic regulator
  3.5  kalman filter
  3.6  linear quadratic gaussian control system
  3.7  optimal control examples
chapter 4 model predictive control
  4.1  introduction
  4.2  mpc control problem
  4.3  key aspects of mpc
  4.4  programming of mpc
  4.5  a study on eegbased vehicle control with mpc controller
  4.6  remendation on control parameters of mpc
chapter 5 sli mode control
  5.1  introduction
  5.2  definition of sli mode control
  5.3  basic problems in smc design
  5.4  characteristics and mathematical description of sli mode
  5.5  sli mode control design
  5.6  chattering
  5.7  control examples
  5.8  a study on braincontrolled mobile robots
chapter 6 artifi neural work control
  6.1  introduction
  6.2  fundamentals of artifi neural work
  6.3  property of neural work
  6.4  the structure （architecture） of artifi neural work
  6.5  activation function
  6.6  learning in neural work
  6.7  generalization
  6.8  selected types of neural work
chapter 7 fuzzy logic control systems
  7.1  introduction
  7.2  fuzzy sets