先進控制理論

目錄

第1章狀態(tài)空間方法基礎(chǔ)與最優(yōu)控制

1．1控制系統(tǒng)的狀態(tài)變量描述及求解

1．1．1控制系統(tǒng)的狀態(tài)變量描述

1．1．2狀態(tài)空間描述與傳遞函數(shù)陣的相互轉(zhuǎn)換

1．1．3線性定常連續(xù)系統(tǒng)狀態(tài)方程的求解

1．2線性系統(tǒng)的可控性和可觀測性

1．2．1可控性和可觀測性的概念

1．2．2線性連續(xù)系統(tǒng)的可控性和可觀測性判據(jù)

1．3李雅普諾夫穩(wěn)定性分析

1．3．1李雅普諾夫穩(wěn)定性的基本概念

1．3．2李雅普諾夫直接法的基本定理

1．3．3線性定常系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)

1．3．4按首次近似決定非線性系統(tǒng)穩(wěn)定性

1．4最優(yōu)控制

1．4．1最優(yōu)控制問題

1．4．2利用變分法求解最優(yōu)控制問題的方法

1．4．3極小值原理

1．4．4基于二次型性能指標的線性系統(tǒng)最優(yōu)控制

習題

第2章自適應(yīng)控制

2.1自適應(yīng)控制的基本概念

2.1.1自適應(yīng)控制系統(tǒng)

2.1.2自適應(yīng)控制系統(tǒng)的分類

2.2模型參考自適應(yīng)控制

2.2.1模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)的數(shù)學描述

2.2.2梯度法

2.2.3基于穩(wěn)定性理論的自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計方法

2.3自校正控制

2.3.1實時參數(shù)辨識

2.3.2最小方差控制

2.3.3廣義最小方差自校正控制

2.3.4極點配置自校正技術(shù)

習題

第3章非線性系統(tǒng)控制初步

3．1概述

3．2非線性控制系統(tǒng)的反饋線性化

3．2．1反饋線性化的基本概念

3．2．2狀態(tài)空間的坐標變換

3．2．3非線性系統(tǒng)的反饋線性化

3．3非線性控制系統(tǒng)的漸近輸出跟蹤控制

3．3．1基于反饋線性化的非線性系統(tǒng)漸近模型跟蹤控制

3．3．2仿真實例

習題

第4章模糊控制

4．1模糊數(shù)學基礎(chǔ)

4．1．1模糊集合

4．1．2模糊關(guān)系與模糊推理

4．2模糊控制基本原理

4．2．1模糊控制器的基本結(jié)構(gòu)

4．2．2精確量的模糊化

4．2．3模糊規(guī)則設(shè)計

4．2．4輸出信息的模糊判決

4．2．5基本模糊控制器的設(shè)計

4．3改進型模糊控制器

4．3．1參數(shù)自尋優(yōu)模糊控制

4．3．2改善精度的模糊控制

4．3．3模糊PID控制

4．3．4TS模糊模型

4．4自適應(yīng)模糊控制

4．4．1模糊推理系統(tǒng)

4．4．2間接自適應(yīng)模糊控制

4．4．3直接自適應(yīng)模糊控制

4．5模糊控制的應(yīng)用及發(fā)展方向

4．5．1模糊控制的應(yīng)用

4．5．2模糊控制的發(fā)展方向

習題

第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

5．1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)

5．1．1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展簡史

5．1．2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

5．1．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法

5．2典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5．2．1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

5．2．2徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5．2．3小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

5．3．1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的結(jié)構(gòu)

5．3．2單神經(jīng)元自適應(yīng)控制

5．3．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參考自適應(yīng)控制

5．3．4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制

5．3．5PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

5．3．6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的實現(xiàn)

5．4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的展望

習題

參考文獻