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现代控制工程(第2版)


作者:
王万良
定价:
45.20元
ISBN:
978-7-04-055979-8
版面字数:
510.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2021-07-12
读者对象:
高等教育
一级分类:
电气/电子信息/自动化类
二级分类:
电气/自动化专业课
三级分类:
现代控制理论

本书以本科生为主要教学对象,从应用角度介绍在工程中已经广泛应用的一些现代控制方法,并尽可能结合应用实例,引导学生应用新理论解决工程问题。

全书共13章,分为上、中、下三个部分。上篇(第1~7章)为现代控制理论基础,介绍控制系统的状态空间方法,包括状态方程、李雅普诺夫稳定判据、动态性能分析、能控性和能观性、状态反馈控制与状态观测器设计、最优控制,这部分内容能够满足许多高校现有“现代控制理论基础”课程的教学需要。中篇(第8~10章)为随机控制,分别是最小二乘系统辨识、自适应控制、预测控制。下篇(第11~13章)为智能控制,介绍在工程中应用非常广泛的模糊控制、专家控制和神经网络控制,这些内容彼此相对独立,可以任选其中部分内容讲授,仍可保持体系结构的完整性。

本书是作者编著的教育部“2009年度普通高等教育精品教材”《自动控制原理》的姊妹教材,被评为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材,可作为自动化、电气工程及其自动化、计算机、机械工程等本科专业现代控制理论、智能控制等课程的教材,也可作为非控制专业研究生学习现代控制工程课程的教材。扫描书中二维码,能够观看相应内容的讲课录像,方便自学。

  • 前辅文
  • 上篇 现代控制理论基础
    • 第1章 绪论
      • 1.1 现代控制理论的发展
      • 1.2 智能控制理论的发展
      • 1.3 本书的内容与安排
    • 第2章 状态空间数学模型
      • 2.1 状态与状态空间的概念
      • 2.2 系统的状态空间模型
        • 2.2.1 建立状态空间模型的方法
        • 2.2.2 由状态空间模型求微分方程
      • 2.3 线性系统的状态空间模型与线性变换
        • 2.3.1 SISO线性系统的状态空间模型
        • 2.3.2 MIMO线性系统的状态空间模型
        • 2.3.3 状态方程的线性变换
      • 2.4 控制系统的实现
        • 2.4.1 系统的实现问题
        • 2.4.2 不含有输入导数项的微分方程的实现
        • 2.4.3 含有输入导数项的微分方程的实现
      • 2.5 多变量系统的传递矩阵
        • 2.5.1 多变量系统传递矩阵的概念
        • 2.5.2 从状态空间模型求传递矩阵
        • 2.5.3 多变量控制系统的结构图简化
      • 2.6 控制系统的离散状态空间模型
      • 2.7 MATLAB在状态空间模型建立中的应用
        • 2.7.1 传递函数转换到状态空间模型
        • 2.7.2 状态方程的线性变换
        • 2.7.3 状态空间模型转换到传递函数
      • 本章小结
      • 习题
    • 第3章 控制系统稳定性分析
      • 3.1 控制系统稳定性定义
        • 3.1.1 范数的概念
        • 3.1.2 平衡状态
        • 3.1.3 李雅普诺夫稳定性定义
      • 3.2 线性系统稳定的条件
        • 3.2.1 单变量线性定常连续系统的稳定条件
        • 3.2.2 多变量线性定常连续系统的稳定条件
        • 3.2.3 单变量线性定常离散系统的稳定条件
        • 3.2.4 多变量线性定常离散系统的稳定条件
      • 3.3 李雅普诺夫稳定判据
        • 3.3.1 函数的正定性
        • 3.3.2 李雅普诺夫稳定判据一般方法
      • 3.4 线性系统的李雅普诺夫稳定判据
        • 3.4.1 线性连续系统的李雅普诺夫稳定判据
        • 3.4.2 线性离散系统的李雅普诺夫稳定判据
      • *3.5 非线性系统的克拉索夫斯基稳定判据
      • *3.6 非线性系统的小偏差线性化方法
        • 3.6.1 小偏差线性化的基本思想
        • 3.6.2 小偏差线性化方法
        • 3.6.3 李雅普诺夫第一法
      • 3.7 MATLAB在系统稳定性分析中的应用
      • 本章小结
      • 习题
    • 第4章 线性系统动态性能分析
      • 4.1 线性定常连续系统状态方程的求解
        • 4.1.1 齐次状态方程的求解
        • 4.1.2 非齐次状态方程的求解
      • *4.2 线性连续时变系统状态方程的求解
        • 4.2.1 齐次状态方程的解
        • 4.2.2 状态转移矩阵的性质
        • 4.2.3 状态转移矩阵的计算
        • 4.2.4 非齐次状态方程的解
      • 4.3 线性离散系统状态方程的求解
        • 4.3.1 齐次状态方程的解
        • 4.3.2 状态转移矩阵的性质
        • 4.3.3 状态转移矩阵的计算
        • 4.3.4 线性定常离散系统非齐次状态方程的求解
        • *4.3.5 线性时变离散系统状态方程的求解
      • 4.4 MATLAB在系统动态性能分析中的应用
      • 本章小结
      • 习题
    • 第5章 线性系统的能控性和能观性分析
      • 5.1 能控性和能观性问题
      • 5.2 线性定常系统的能控性
        • 5.2.1 能控性的定义
        • 5.2.2 能控性判别准则
        • 5.2.3 能控性第二判别准则
        • 5.2.4 输出能控性及其判别准则
      • 5.3 线性定常系统的能观性
        • 5.3.1 能观性的定义
        • 5.3.2 能观性判别准则
        • 5.3.3 能观性第二判别准则
      • *5.4 状态空间模型的对角线标准型
        • 5.4.1 系统的特征值和特征向量
        • 5.4.2 化矩阵A为对角阵
        • 5.4.3 化矩阵A为约当阵
        • 5.4.4 特征值为复数的对角线标准型
      • 5.5 状态空间模型的能控标准型与能观标准型
        • 5.5.1 第二能控标准型
        • *5.5.2 第一能控标准型
        • 5.5.3 第二能观标准型
        • *5.5.4 第一能观标准型
      • *5.6 传递函数的几种标准型实现
        • 5.6.1 能控标准型实现
        • 5.6.2 能观标准型实现
        • 5.6.3 对角线标准型实现
        • 5.6.4 约当标准型实现
      • 5.7 对偶原理
      • *5.8 线性定常系统的规范分解
        • 5.8.1 能控性结构分解
        • 5.8.2 能观性结构分解
        • 5.8.3 系统结构的规范分解
      • 5.9 MATLAB在系统能控性和能观性分析中的应用
      • 本章小结
      • 习题
    • 第6章 状态反馈控制与状态观测器设计
      • 6.1 状态反馈与输出反馈
        • 6.1.1 状态反馈
        • 6.1.2 输出反馈
        • 6.1.3 状态反馈系统的能控性与能观性
        • 6.1.4 状态反馈对传递函数的影响
      • 6.2 状态反馈设计方法
        • 6.2.1 极点配置问题
        • 6.2.2 单输入系统的极点配置方法
        • *6.2.3 多输入系统的极点配置方法
      • 6.3 状态观测器设计方法
        • 6.3.1 全维状态观测器设计
        • *6.3.2 降维状态观测器设计
      • 6.4 带状态观测器的状态反馈系统的设计方法
      • 6.5 MATLAB在状态反馈与状态观测器设计中的应用
      • 本章小结
      • 习题
    • 第7章 最优控制
      • 7.1 最优控制的概念
      • 7.2 变分法与泛函的极值条件
      • *7.3 变分法求解无约束最优控制问题
      • *7.4 极小值原理
        • 7.4.1 连续系统的极小值原理
        • 7.4.2 离散系统的极小值原理
      • 7.5 线性二次型最优控制
        • 7.5.1 线性二次型最优控制问题
        • 7.5.2 连续系统有限时间状态调节器
        • 7.5.3 连续系统无限时间定常状态调节器
        • 7.5.4 线性离散系统状态调节器
        • *7.5.5 线性连续系统输出调节器
        • *7.5.6 线性连续系统输出跟随器
      • 本章小结
      • 习题
  • 中篇 随机控制
    • 第8章 系统辨识
      • 8.1 系统辨识的概念
        • 8.1.1 系统辨识的定义
        • 8.1.2 系统辨识的基本内容
      • 8.2 线性静态模型的最小二乘参数估计
        • 8.2.1 参数估计问题
        • 8.2.2 最小二乘法的基本算法
        • 8.2.3 最小二乘法的性质
        • 8.2.4 应用举例
      • 8.3 线性动态模型的最小二乘参数估计
      • 8.4 最小二乘参数估计的递推算法
        • 8.4.1 基本递推算法
        • 8.4.2 带有遗忘因子的递推算法
      • 8.5 线性系统的结构辨识
        • 8.5.1 模型阶次的确定
        • 8.5.2 系统纯时滞的辨识
      • 8.6 闭环系统的可辨识性
      • 8.7 MATLAB在系统辨识中的应用
      • 本章小结
      • 习题
    • 第9章 自适应控制
      • 9.1 自适应控制的概念
      • 9.2 最小方差控制
      • 9.3 自校正调节器
      • 9.4 自校正调节器应用实例
      • 本章小结
      • 习题
    • 第10章 预测控制
      • 10.1 预测控制的基本原理
      • 10.2 动态矩阵控制
        • 10.2.1 预测模型
        • 10.2.2 滚动优化
        • 10.2.3 反馈校正
      • 10.3 动态矩阵控制的工程设计
      • 10.4 炼油厂加氢裂化装置的动态矩阵控制
      • 10.5 模型算法控制
      • 10.6 催化裂化分馏塔的模型算法控制
      • *10.7 广义预测控制
      • 本章小结
      • 习题
  • 下篇 智能控制
    • 第11章 模糊控制
      • 11.1 模糊控制的发展
      • 11.2 模糊集合
        • 11.2.1 模糊集合的定义
        • 11.2.2 模糊集合的表示方法
        • 11.2.3 模糊集合的运算
      • 11.3 模糊控制系统的组成
        • 11.3.1 模糊控制系统的结构
        • 11.3.2 模糊控制器的输入输出变量
        • 11.3.3 模糊控制器的输入输出变量的模糊化
      • 11.4 模糊控制规则
      • 11.5 模糊关系与合成
        • 11.5.1 模糊关系
        • 11.5.2 模糊关系的合成
      • 11.6 模糊推理与模糊决策
        • 11.6.1 模糊推理
        • 11.6.2 模糊决策
      • 11.7 模糊控制算法的工程实现
      • 11.8 模糊PID复合控制
      • 11.9 酚醛树脂聚合反应温度模糊控制
        • 11.9.1 酚醛树脂聚合反应过程特性分析
        • 11.9.2 模糊控制器设计
      • 11.10 全自动洗衣机的模糊控制
        • 11.10.1 模糊控制洗衣机的检测
        • 11.10.2 洗衣机的模糊控制
      • 本章小结
      • 习题
    • 第12章 专家系统与专家控制系统
      • 12.1 专家系统
        • 12.1.1 专家系统的概念
        • 12.1.2 专家系统的一般结构
        • 12.1.3 实时专家系统
      • 12.2 专家控制系统
        • 12.2.1 专家控制系统的概念
        • 12.2.2 间接专家控制
        • 12.2.3 直接专家控制
        • 12.2.4 专家控制器
      • 12.3 专家控制系统的知识表示
        • 12.3.1 知识表示
        • 12.3.2 产生式知识表示
        • 12.3.3 产生式系统
        • 12.3.4 动物识别专家系统
      • 12.4 专家控制系统的推理机
      • 12.5 专家控制系统的搜索技术
        • 12.5.1 状态空间表示法
        • 12.5.2 状态空间的图描述
        • 12.5.3 宽度优先搜索算法
      • 12.6 电脑充绒机专家控制系统
        • 12.6.1 电脑充绒机的工作原理
        • 12.6.2 电脑充绒机的程序控制
        • 12.6.3 电脑充绒机羽绒重量专家控制
      • 本章小结
      • 习题
    • 第13章 神经网络控制
      • 13.1 神经网络控制概述
      • 13.2 神经元与神经网络
        • 13.2.1 生物神经元结构
        • 13.2.2 神经元数学模型
        • 13.2.3 神经网络的结构与工作方式
        • 13.2.4 神经网络的学习
      • 13.3 BP神经网络及其学习算法
        • 13.3.1 BP神经网络的结构
        • 13.3.2 BP学习算法
        • 13.3.3 BP学习算法的实现
      • 13.4 基于神经网络的系统辨识方法
        • 13.4.1 前向模型辨识
        • 13.4.2 反向模型辨识
      • 13.5 基于神经网络的软测量方法
        • 13.5.1 软测量技术
        • 13.5.2 污水处理过程神经网络软测量模型
      • 13.6 基于神经网络的控制方法
        • 13.6.1 神经网络控制器
        • 13.6.2 神经网络预测控制
        • 13.6.3 神经网络模型参考控制
        • 13.6.4 神经网络内模控制
      • 13.7 单神经元控制器
      • 本章小结
      • 习题
  • 参考文献

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