清华大学机械工程基础系列教材：现代控制理论与方法概论

图书标准信息

• 作者 董景新、吴秋平 著
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2007-08
• 版次 1
• ISBN 9787302154181
• 定价 45.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 467页
• 字数 615千字

【内容简介】

　　本书主要介绍现代控制理论和方法的基本内容。全书分4大部分共23章。第1部分（第1—7章）介绍现代控制理论的基础知识，主要内容包括概述、控制系统的状态空间法、线性控制系统状态方程的解、线性系统的能控性和能观测性、系统的稳定性、线性控制系统的综合以及控制理论中需要用到的最优估计理论基础知识。第2部分（第8—14章）介绍最优控制方面的内容，包括最优控制概述、变分法求最优控制、极大值原理、动态规划法、时间最优控制、线性二次型最优控制、线性系统的随机最优控制。第3部分（第15—17章）介绍自适应控制方面的内容，包括自适应控制概述、模型参考自适应控制、自校正控制。第4部分（第18~23章）介绍智能控制方面的内容，包括智能控制概述、模糊控制、神经网络控制、混沌控制、遗传算法以及第23章的倒立摆控制实例。
　　本书主要面向机械类、仪器类专业背景的高年级本科生和研究生，可作为《控制工程基础（第二版）》（董景新等编著，清华大学出版社2003年出版）的后续教材，也可供相关领域的科技人员参考。

【目录】

第1部分基础知识
1概述
2控制系统的状态空间法
　2.1状态变量及状态空间表达
2.2状态空间表达式的建立
　2.3状态矢量的线性变换
习题
3线性控制系统状态方程的解
　3.1线性连续定常系统状态方程的解
3.2线性连续时变系统状态方程的解
　3.3线性离散系统状态方程的解
3.4瞬态响应的计算机仿真方法
习题
4线性系统的能控性和能观测性
　4.1线性系统的能控性
4.2线性系统的能观测性
　4.3系统结构的分解
习题
5系统的稳定性
　5.1稳定性的定义
5.2李雅普诺夫稳定性方法
　5.3线性定常连续系统渐近稳定的判别
5.4线性时变连续系统渐近稳定的判别
　5.5线性定常离散系统渐近稳定的判别
5.6线性时变离散系统渐近稳定的判别
　5.7非线性系统的稳定性分析
5.8波波夫超稳定性方法简介
　习题
6线性控制系统的综合
　6.1系统构成及特性
6.2极点配置
　6.3状态重构问题
6.4系统镇定问题
　6.5系统解耦问题
习题
7最优估计理论基础
　7.1估计问题的提法和估计准则
7.2估计理论的发展
　7.3最小二乘估计
7.4最小方差估计
　7.5线性最小方差估计
7.6卡尔曼滤波
　7.7广义卡尔曼滤波
7.8几种最优估计的优缺点比较
　习题
第2部分最优控制
8最优控制概述
9变分法求最优控制
　9.1基本概念
9.2用变分法求解最优问题
　9.3有约束条件的泛函极值
9.4变分法求最优控制
　习题
10极大值原理
　10.1连续系统的极大值原理
10.2离散系统的极大值原理
　习题
11动态规划法
　11.1离散系统的动态规划法
11.2连续系统的动态规划法
　习题
12时间最优控制
　习题
13线性二次型最优控制
　13.1状态调节器
13.2输出调节器
　13.3离散系统情况
13.4跟踪问题(随动问题)
　习题
14线性系统的随机最优控制
　14.1系统状态对随机作用的响应
14.2随机状态反馈调节器
　14.3随机输出反馈调节器
14.4随机跟踪问题
14.5离散系统随机最优控制
　习题
第3部分自适应控制
15自适应控制概述
　习题
16模型参考自适应控制
　16.1模型参考自适应控制系统的主要结构形式
16.2局部参数最优化设计方法
　16.3基于稳定性理论的设计方法
16.4不同模型参考自适应系统设计方法的比较
　习题
17自校正控制
　17.1最小方差自校正控制
17.2广义最小方差自校正控制
　17.3极点配置自校正控制
17.4自校正PID控制
　17.5自适应控制系统的鲁棒性
习题
第4部分智能控制
18智能控制概述
　习题
19模糊控制
　19.1模糊控制的产生与发展
19.2模糊数学基础知识
19.3模糊控制系统与模糊控制器概论
　19.4基本模糊控制器设计
　19.5MATLAB模糊逻辑工真箱
习题
20神经网络控制
20.1神经网络的产生和发展
　20.2人工神经元模型
　20.3网络结构及工作方式
20.4神经网络的学习方法
20.5BP算法
20.6基于神经网络的模糊自适应控制
　习题
21混沌控制
　21.1混沌概念的形成
21.2混沌的特性
　21.3混沌分析方法
21.4混沌控制
　21.5混沌系统的神经网络建模辨识结构
习题
22遗传算法
　22.1遗传算法的产生和发展
22.2遗传算法中的基本概念和术语
　22.3遗传算法的基本设计步骤
22.4遗传算法的基本操作
　22.5遗传算法的有关理论
22.6遗传算法的解题过程
　22.7MATLAB遗传算法工具箱
22.8模糊技术、神经网络和遗传算法的结合
　习题
23倒立摆控制实例
　23.1系统构成和控制方案
23.2倒立摆系统建模、仿真与分析
　23.3系统软件设计与调试
23.4系统调试与实验结果
　23.5倒立摆的模糊神经网络自适应控制
部分习题参考答案
主要参考文献