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第1章 状态空间方法基础与最优控制 1

1.1 控制系统的状态变量描述及求解 2

1.1.1 控制系统的状态变量描述 2

1.1.2 状态空间描述与传递函数阵的相互转换 4

1.1.3 线性定常连续系统状态方程的求解 8

1.2 线性系统的可控性和可观测性 15

1.2.1 可控性和可观测性的概念 15

1.2.2 线性连续系统的可控性和可观测性判据 16

1.3 李雅普诺夫稳定性分析 24

1.3.1 李雅普诺夫稳定性的基本概念 25

1.3.2 李雅普诺夫直接法的基本定理 32

1.3.3 线性定常系统的稳定性判据 34

1.3.4 按首次近似决定非线性系统稳定性 36

1.4 最优控制 38

1.4.1 最优控制问题 38

1.4.2 利用变分法求解最优控制问题的方法 42

1.4.3 极小值原理 49

1.4.4 基于二次型性能指标的线性系统最优控制 52

习题 57

第2章 自适应控制 60

2.1 自适应控制的基本概念 60

2.1.1 自适应控制系统 60

2.1.2 自适应控制系统的分类 62

2.2 模型参考自适应控制 65

2.2.1 模型参考自适应系统的数学描述 65

2.2.2 梯度法 66

2.2.3 基于稳定性理论的自适应控制系统设计方法 70

2.3 自校正控制 73

2.3.1 实时参数辨识 74

2.3.2 最小方差控制 77

2.3.3 广义最小方差自校正控制 82

2.3.4 极点配置自校正技术 85

习题 93

第3章 非线性系统控制初步 95

3.1 概述 95

3.2 非线性控制系统的反馈线性化 98

3.2.1 反馈线性化的基本概念 99

3.2.2 状态空间的坐标变换 101

3.2.3 非线性系统的反馈线性化 107

3.3 非线性控制系统的渐近输出跟踪控制 112

3.3.1 基于反馈线性化的非线性系统渐近模型跟踪控制 112

3.3.2 仿真实例 115

习题 119

第4章 模糊控制 121

4.1 模糊数学基础 122

4.1.1 模糊集合 122

4.1.2 模糊关系与模糊推理 125

4.2 模糊控制基本原理 128

4.2.1 模糊控制器的基本结构 128

4.2.2 精确量的模糊化 130

4.2.3 模糊规则设计 132

4.2.4 输出信息的模糊判决 132

4.2.5 基本模糊控制器的设计 133

4.3 改进型模糊控制器 135

4.3.1 参数自寻优模糊控制 135

4.3.2 改善精度的模糊控制 137

4.3.3 模糊PID控制 138

4.3.4 T－S模糊模型 141

4.4 自适应模糊控制 142

4.4.1 模糊推理系统 142

4.4.2 间接自适应模糊控制 143

4.4.3 直接自适应模糊控制 146

4.5 模糊控制的应用及发展方向 149

4.5.1 模糊控制的应用 149

4.5.2 模糊控制的发展方向 150

习题 150

第5章 神经网络控制 152

5.1 神经网络理论基础 152

5.1.1 神经网络发展简史 152

5.1.2 神经网络原理 153

5.1.3 神经网络的学习算法 155

5.2 典型神经网络 157

5.2.1 BP神经网络的模型 157

5.2.2 径向基函数神经网络 160

5.2.3 小脑模型神经网络 162

5.3 神经网络控制 165

5.3.1 神经网络控制的结构 165

5.3.2 单神经元自适应控制 167

5.3.3 神经网络模型参考自适应控制 168

5.3.4 神经网络自校正控制 171

5.3.5 PID神经网络控制 177

5.3.6 神经网络控制系统的实现 183

5.4 神经网络控制的展望 184

习题 185

参考文献 187

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