為了滿足讀者對控制理論的需求，使其全面了解、掌握當前在工程應用中成功或頗具前景的控制方法，本書在較詳細地介紹控制理論發展歷史的基礎上，闡述了目前在工程技術領域倍受關注的控制理論分支，如線性系統理論、自適應控制、魯棒控制、預測控制、非線性系統分析與控制、變結構控制、模糊控制、神經網絡控制等。本書內容融入了作者的研究心得，在分析各種控制理論各自特點的同時重點著眼于對它們的理解與應用，力求淺顯易懂，避免深奧枯燥的純理論證明與論述；注重聯系實際，突出實踐應用，以實例給出各控制理論在工程領域的應用效果，引導讀者靈活應用書中理論進一步實現自己的應用目標。章后習題是本書必不可少的組成部分，它有助于引導讀者正確理解各種控制方法，為讀者提供了實踐各種控制方法的平臺。
本書適合作為控制相關領域的工科研究生教材，亦適合各科研院所從事控制相關工作的技術人員和科學工作者自學、參考。
前言
第1章 緒論
1.1 控制系統的構成
1.2 控制理論發展簡況
第2章 線性系統理論
2.1 基本概念
2.2 狀態空間表達式的建立
2.2.1 直接根據系統機理建立狀態空間表達式
2.2.2 由微分方程求狀態空間表達式
2.2.3 根據傳遞函數列寫狀態空間表達式
2.3 線性變換
2.3.1 等價系統方程
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 前言
第1章 緒論
1.1 控制系統的構成
1.2 控制理論發展簡況
第2章 線性系統理論
2.1 基本概念
2.2 狀態空間表達式的建立
2.2.1 直接根據系統機理建立狀態空間表達式
2.2.2 由微分方程求狀態空間表達式
2.2.3 根據傳遞函數列寫狀態空間表達式
2.3 線性變換
2.3.1 等價系統方程
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 鎮定問題
2.5.3 跟蹤問題
2.6 狀態重構與狀態觀測器
2.6.1 全維狀態觀測器
2.6.2 降維狀態觀測器
2.6.3 引入觀測器的狀態反饋控制系統
2.7 最優控制
2.7.1 基于二次型性能指標的最優控制
2.7.2 有限時間二次性能指標調節問題的最優解
2.7.3 無限長時間狀態調節問題
2.7.4 輸出調節器問題
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 參數不確定系統的魯棒控制
4.6.1 二次穩定
4.6.2 魯棒鎮定系統Ⅰ
4.6.3 魯棒鎮定系統Ⅱ
4.6.4 干擾抑制
4.7 魯棒穩定與干擾抑制問題
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 滾動優化
5.1.3 反饋校正
5.2 典型的預測控制算法
5.2.1 動態矩陣控制
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 非線性系統的分析與控制
6.1 非線性系統與線性系統
6.2 基本概念
6.2.1 仿射非線性系統
6.2.2 Lie導數
6.3 非線性系統的線性化標準形
6.3.1 單輸入/單輸出非線性系統的相對階
6.3.2 標準形
6.4 非線性系統反饋線性化控制
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時的反饋鎮定控制
6.4.3 干擾解耦問題
6.5 非線性內�？刂�
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�
6.5.4 關于非線性內模控制的進一步分析
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�
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 變結構控制系統中的滑動模態
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�？刂频碾娏鳝h設計
7.6.2 基于離散時間趨近率控制的速度環設計
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
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
新書資訊