先進控制理論及其應用

前言
第1章 緒論
1.1 控制系統(tǒng)的構成
1.2 控制理論發(fā)展簡況
第2章 線性系統(tǒng)理論
　2.1 基本概念
　2.2 狀態(tài)空間表達式的建立
　　2.2.1 直接根據系統(tǒng)機理建立狀態(tài)空間表達式
　　2.2.2 由微分方程求狀態(tài)空間表達式
　　2.2.3 根據傳遞函數列寫狀態(tài)空間表達式
　2.3 線性變換
　　2.3.1 等價系統(tǒng)方程
　　2.3.2 線性變換的基本特性
　　2.3.3 化系數矩陣A為標準型
　2.4 運動分析
　　2.4.1 定量分析
　　2.4.2 定性分析
　2.5　綜合問題
　　2.5.1 極點配置問題
　　2.5.2 鎮(zhèn)定問題
　　2.5.3 跟蹤問題
　2.6 狀態(tài)重構與狀態(tài)觀測器
　　2.6.1 全維狀態(tài)觀測器
　　2.6.2 降維狀態(tài)觀測器
　　2.6.3 引入觀測器的狀態(tài)反饋控制系統(tǒng)
　2.7　最優(yōu)控制
　　2.7.1 基于二次型性能指標的最優(yōu)控制
　　2.7.2 有限時間二次性能指標調節(jié)問題的最優(yōu)解
　　2.7.3 無限長時間狀態(tài)調節(jié)問題
　　2.7.4 輸出調節(jié)器問題
　　2.7.5 跟蹤問題
　2.8 卡爾曼濾波理論
　　2.8.1 基礎概念
　　2.8.2 卡爾曼濾波的基本思想
　2.9 工程應用
　　2.9.1 從線性變換角度看電動機的建模過程
　　2.9.2 永磁同步電動機的轉速無靜差跟蹤控制
　習題
第3章 自適應控制
　3.1 概述
　3.2 模型參考自適應控制
　3.3 自校正控制
　3.4 自適應技術的思考
　3.5 電動機轉速的模型參考自適應控制
　習題
第4章 魯棒控制
　4.1 基本概念
　4.2 H∞優(yōu)化與魯棒控制
　4.3 標準H∞控制
　4.4 H∞控制的求解
　　4.4.1 狀態(tài)反饋設計
　　4.4.2 輸出反饋設計
　4.5 跟蹤控制
　4.6 參數不確定系統(tǒng)的魯棒控制
　　4.6.1 二次穩(wěn)定
　　4.6.2 魯棒鎮(zhèn)定系統(tǒng)Ⅰ
　　4.6.3 魯棒鎮(zhèn)定系統(tǒng)Ⅱ
　　4.6.4 干擾抑制
　4.7 魯棒穩(wěn)定與干擾抑制問題
　4.8 永磁同步電動機的魯棒控制
　習題
第5章 預測控制
　5.1 基本原理
　　5.1.1 預測模型
　　5.1.2 滾動優(yōu)化
　　5.1.3 反饋校正
　5.2 典型的預測控制算法
　　5.2.1 動態(tài)矩陣控制
　　5.2.2 模型算法控制
　　5.2.3 廣義預測控制
　5.3 永磁同步電動機的DMC
　　5.3.1 同步電動機步進控制基礎
　　5.3.2 同步電動機速度模態(tài)的DMC
　　5.3.3 同步電動機DMC位置控制
　習題
第6章 非線性系統(tǒng)的分析與控制
　6.1 非線性系統(tǒng)與線性系統(tǒng)
　6.2 基本概念
　　6.2.1 仿射非線性系統(tǒng)
　　6.2.2 Lie導數
　6.3 非線性系統(tǒng)的線性化標準形
　　6.3.1 單輸入/單輸出非線性系統(tǒng)的相對階
　　6.3.2 標準形
　6.4 非線性系統(tǒng)反饋線性化控制
　　6.4.1 相對階為n時的反饋線性化控制
　　6.4.2 相對階小于n時的反饋鎮(zhèn)定控制
　　6.4.3 干擾解耦問題
　6.5 非線性內?？刂?br />　　6.5.1 非線性內模控制的內部模型
　　6.5.2 濾波器
　　6.5.3 非線性內?？刂破?br />　　6.5.4 關于非線性內?？刂频倪M一步分析
　6.6 開關磁阻電動機的非線性控制
　　6.6.1 SRM數學模型
　　6.6.2 基于單相導通的SRM非線性速度控制
　　6.6.3 基于重疊導通的SRM非線性速度控制
　　6.6.4 SRM非線性內?？刂?br />　習題
第7章 變結構控制
　7.1 相平面基礎
　7.2 結構的定義
　7.3 變結構控制與開關控制
　7.4 變結構控制系統(tǒng)中的滑動模態(tài)
　7.5 滑模變結構控制
　　7.5.1 滑模運動
　　7.5.2 滑模變結構控制的基本問題
　　7.5.3 滑模變結構控制的基本方法
　7.6 永磁同步電動機的離散時間趨近率控制
　　7.6.1 基于內模控制的電流環(huán)設計
　　7.6.2 基于離散時間趨近率控制的速度環(huán)設計
　習題
第8章 模糊控制
　8.1 模糊數學基礎
　　8.1.1 模糊集合
　　8.1.2 模糊推理
　8.2 模糊控制的基本原理
　　8.2.1 模糊控制器的基本結構
　　8.2.2 精確量的模糊化
　　8.2.3 知識庫設計
　　8.2.4 非模糊化
　8.3 模糊控制系統(tǒng)
　　8.3.1 離散論域模糊控制
　　8.3.2 模糊PID控制
　　8.3.3 PID參數整定的模糊系統(tǒng)方法
　　8.3.4 自適應模糊控制
　8.4 電動機轉速的模糊PI控制
　習題
第9章 神經網絡控制
　9.1 神經網絡理論基礎
　　9.1.1 神經元
　　9.1.2 Sigmoid函數
　　9.1.3 前饋神經網絡結構
　　9.1.4 BP學習算法
　　9.1.5 幾個問題
　9.2 柔性神經網絡
　　9.2.1 柔性單極性Sigmoid函數
　　9.2.2 柔性雙極性Sigmoid函數
　　9.2.3 柔性Sigmoid函數的進一步演化
　　9.2.4 學習算法
　9.3 神經網絡控制
　　9.3.1 神經自校正控制
　　9.3.2 神經PID控制器
　9.4 基于神經網絡的SRM建模與控制
　　9.4.1 SRM非線性特性建模
　　9.4.2 基于神經網絡的SRM轉矩控制
　9.5 恒溫箱的柔性神經自校正PID控制
　　9.5.1 基于柔性神經網絡的自校正PID控制
　　9.5.2 學習算法
　　9.5.3 仿真結果
　習題
參考文獻