标题：现代控制理论与方法概论
图书信息
  
书名：现代控制理论与方法概论
书号：9787302154181
作者：董景新等 
定价：45元
出版日期：2007-8-1
出版社：清华大学出版社
内容简介
本书主要介绍现代控制理论和方法的基本内容。全书分4大部分共23章。第1部分（第1~7章）介绍现代控制理论的基础知识，主要内容包括概述、控制系统的状态空间法、线性控制系统状态方程的解、线性系统的能控性和能观测性、系统的稳定性、线性控制系统的综合以及控制理论中需要用到的最优估计理论基础知识。第2部分（第8~14章）介绍最优控制方面的内容，包括最优控制概述、变分法求最优控制、极大值原理、动态规划法、时间最优控制、线性二次型最优控制、线性系统的随机最优控制。第3部分（第15~17章）介绍自适应控制方面的内容，包括自适应控制概述、模型参考自适应控制、自校正控制。第4部分（第18~23章）介绍智能控制方面的内容，包括智能控制概述、模糊控制、神经网络控制、混沌控制、遗传算法以及第23章的倒立摆控制实例。
本书主要面向机械类、仪器类专业背景的高年级本科生和研究生，可作为《控制工程基础（第二版）》（董景新等编著，清华大学出版社2003年出版）的后续教材，也可供相关领域的科技人员参考。
前言
随着机电一体化技术的迅猛发展，面对高技术机电产品在市场上的激烈竞争，原先对控制技术涉足较少的机械类、仪器类学科对控制技术的需求空前增长。日新月异的高技术创新型机电产品翻新越来越快，经典控制技术已经难以完全胜任，最优控制、自适应控制、智能控制等现代控制技术在机械类、仪器类学科的引入是历史的必然。本书试图面对机械类、仪器类在本科阶段已经学过经典控制理论的研究生、本科高年级学生和工程技术人员介绍现代控制理论和方法的基本内容。本教材着重于概念的建立和理解，不追求严格的定理理论证明，同时书中力图引入一些例题帮助读者理解概念和方法，侧重于应用。
本书分4大部分共23章。第1部分共7章，介绍现代控制理论的基础知识，主要内容包括概述、控制系统的状态空间法、线性控制系统状态方程的解、线性系统的能控性和能观测性、系统的稳定性、线性控制系统的综合、控制理论中需要用到的最优估计理论基础知识。第2部分共7章，介绍最优控制方面的内容，包括最优控制概述、变分法求最优控制、极大值原理、动态规划法、时间最优控制、线性二次型最优控制、线性系统的随机最优控制。第3部分共3章，介绍自适应控制方面的内容，包括概述、模型参考自适应控制、自校正控制。第4部分共6章，介绍智能控制方面的内容，前5章包括概述、模糊控制、神经网络控制、混沌控制、遗传算法。最后一章介绍倒立摆控制实例。为了更好地理解和掌握本书的内容，除各章正文中的例题外，在各章后均选编了有关习题，书后还有部分习题的参考答案，以便读者自学。
本教材第7章最优估计理论基础和第19章模糊控制由吴秋平副教授编写，其他章节由董景新教授编写，全书由董景新教授统稿，第23章的实例主要由研究生李恺提供。
现代控制理论和技术领域广阔，内容浩瀚，并处于不断发展中。在编写本书的过程中，笔者深感欲写好这类教材，不仅需要教学经验，同时必须具备控制理论的功底，而且还需要在机械和控制技术方面丰富的实践经验。笔者自感缺憾很多，错误疏漏在所难免，恳请读者不吝赐教。
目录
第1部分 基 础 知 识
1 概述3
2 控制系统的状态空间法6
2.1 状态变量及状态空间表达6
2.2 状态空间表达式的建立11
2.3 状态矢量的线性变换30
习题41
3 线性控制系统状态方程的解43
3.1 线性连续定常系统状态方程的解43
3.2 线性连续时变系统状态方程的解47
3.3 线性离散系统状态方程的解49
3.4 瞬态响应的计算机仿真方法53
习题55
4 线性系统的能控性和能观测性59
4.1 线性系统的能控性60
4.2 线性系统的能观测性69
4.3 系统结构的分解74
习题97
5 系统的稳定性104
5.1 稳定性的定义104
5.2 李雅普诺夫稳定性方法105
5.3 线性定常连续系统渐近稳定的判别107
5.4 线性时变连续系统渐近稳定的判别109
5.5 线性定常离散系统渐近稳定的判别110
5.6 线性时变离散系统渐近稳定的判别110
5.7 非线性系统的稳定性分析111
5.8 波波夫超稳定性方法简介114
习题117
6 线性控制系统的综合120
6.1 系统构成及特性120
6.2 极点配置125
6.3 状态重构问题126
6.4 系统镇定问题131
6.5 系统解耦问题132
习题135
7 最优估计理论基础140
7.1 估计问题的提法和估计准则140
7.2 估计理论的发展141
7.3 最小二乘估计143
7.4 最小方差估计147
7.5 线性最小方差估计149
7.6 卡尔曼滤波152
7.7 广义卡尔曼滤波157
7.8 几种最优估计的优缺点比较165
习题166
第2部分 最 优 控 制
8 最优控制概述171
9 变分法求最优控制174
9.1 基本概念174
9.2 用变分法求解最优问题176
9.3 有约束条件的泛函极值179
9.4 变分法求最优控制180
习题189
10 极大值原理191
10.1 连续系统的极大值原理192
10.2 离散系统的极大值原理195
习题197
11 动态规划法199
11.1 离散系统的动态规划法199
11.2 连续系统的动态规划法203
习题207
12 时间最优控制209
习题216
13 线性二次型最优控制218
13.1 状态调节器218
13.2 输出调节器226
13.3 离散系统情况229
13.4 跟踪问题（随动问题）229
习题233
14 线性系统的随机最优控制234
14.1 系统状态对随机作用的响应234
14.2 随机状态反馈调节器236
14.3 随机输出反馈调节器239
14.4 随机跟踪问题244
14.5 离散系统随机最优控制250
习题255
第3部分 自适应控制
15 自适应控制概述259
习题261
16 模型参考自适应控制262
16.1 模型参考自适应控制系统的主要结构形式262
16.2 局部参数最优化设计方法264
16.3 基于稳定性理论的设计方法266
16.4 不同模型参考自适应系统设计方法的比较274
习题276
17 自校正控制278
17.1 最小方差自校正控制278
17.2 广义最小方差自校正控制283
17.3 极点配置自校正控制291
17.4 自校正PID控制297
17.5 自适应控制系统的鲁棒性298
习题299
第4部分 智 能 控 制
18 智能控制概述303
习题306
19 模糊控制307
19.1 模糊控制的产生与发展307
19.2 模糊数学基础知识310
19.3 模糊控制系统与模糊控制器概论325
19.4 基本模糊控制器设计340
19.5 MATLAB模糊逻辑工具箱350
习题353
20 神经网络控制354
20.1 神经网络的产生和发展354
20.2 人工神经元模型357
20.3 网络结构及工作方式362
20.4 神经网络的学习方法364
20.5 BP算法366
20.6 基于神经网络的模糊自适应控制373
习题375
21 混沌控制376
21.1 混沌概念的形成376
21.2 混沌的特性377
21.3 混沌分析方法380
21.4 混沌控制382
21.5 混沌系统的神经网络建模辨识结构385
习题386
22 遗传算法387
22.1 遗传算法的产生和发展387
22.2 遗传算法中的基本概念和术语389
22.3 遗传算法的基本设计步骤391
22.4 遗传算法的基本操作394
22.5 遗传算法的有关理论399
22.6 遗传算法的解题过程403
22.7 MATLAB遗传算法工具箱405
22.8 模糊技术、神经网络和遗传算法的结合407
习题408
23 倒立摆控制实例409
23.1 系统构成和控制方案409
23.2 倒立摆系统建模、仿真与分析412
23.3 系统软件设计与调试443
23.4 系统调试与实验结果446
23.5 倒立摆的模糊神经网络自适应控制448
部分习题参考答案452
主要参考文献466