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第1章 绪论1

1.1　控制系统的构成1

1.2　控制理论发展简况2

第2章　线性系统理论9

2.1　基本概念9

2.2　状态空间表达式的建立11

2.2.1　直接根据系统机理建立状态空间表达式11

2.2.2 由微分方程求状态空间表达式12

2.2.3　根据传递函数列写状态空间表达式14

2.3　线性变换15

2.3.1　等价系统方程15

2.3.2　线性变换的基本特性16

2.3.3　化系数矩阵A为标准型17

2.4　运动分析18

2.4.1　定量分析18

2.4.2　定性分析21

2.5　综合问题34

2.5.1　极点配置问题35

2.5.2　镇定问题37

2.5.3　跟踪问题37

2.6　状态重构与状态观测器42

2.6.1　全维状态观测器43

2.6.2　降维状态观测器44

2.6.3　引入观测器的状态反馈控制系统47

2.7　最优控制50

2.7.1　基于二次型性能指标的最优控制50

2.7.2　有限时间二次性能指标调节问题的最优解51

2.7.3　无限长时间状态调节问题52

2.7.4　输出调节器问题53

2.7.5　跟踪问题55

2.8　卡尔曼滤波理论56

2.8.1　基础概念56

2.8.2　卡尔曼滤波的基本思想56

2.9　工程应用60

2.9.1　从线性变换角度看电动机的建模过程60

2.9.2　永磁同步电动机的转速无静差跟踪控制63

习题66

第3章 自适应控制69

3.1　概述69

3.2　模型参考自适应控制70

3.3 自校正控制73

3.4 自适应技术的思考75

3.5　电动机转速的模型参考自适应控制76

习题78

第4章　鲁棒控制79

4.1　基本概念79

4.2　H∞优化与鲁棒控制80

4.3　标准H∞控制82

4.4　H∞控制的求解83

4.4.1　状态反馈设计84

4.4.2　输出反馈设计85

4.5　跟踪控制88

4.6　参数不确定系统的鲁棒控制89

4.6.1　二次稳定90

4.6.2　鲁棒镇定系统Ⅰ90

4.6.3　鲁棒镇定系统Ⅱ91

4.6.4　干扰抑制92

4.7　鲁棒稳定与干扰抑制问题93

4.8　永磁同步电动机的鲁棒控制99

习题105

第5章　预测控制106

5.1　基本原理106

5.1.1　预测模型106

5.1.2　滚动优化107

5.1.3　反馈校正107

5.2　典型的预测控制算法108

5.2.1　动态矩阵控制108

5.2.2　模型算法控制112

5.2.3　广义预测控制117

5.3　永磁同步电动机的DMC122

5.3.1 同步电动机步进控制基础123

5.3.2 同步电动机速度模态的DMC124

5.3.3　同步电动机DMC位置控制129

习题135

第6章 非线性系统的分析与控制136

6.1　非线性系统与线性系统136

6.2　基本概念137

6.2.1　仿射非线性系统137

6.2.2　Lie导数138

6.3　非线性系统的线性化标准形138

6.3.1　单输入／单输出非线性系统的相对阶138

6.3.2　标准形139

6.4　非线性系统反馈线性化控制143

6.4.1　相对阶为n时的反馈线性化控制143

6.4.2　相对阶小于n时的反馈镇定控制143

6.4.3　干扰解耦问题147

6.5　非线性内模控制150

6.5.1　非线性内模控制的内部模型150

6.5.2　滤波器150

6.5.3　非线性内模控制器151

6.5.4　关于非线性内模控制的进一步分析152

6.6　开关磁阻电动机的非线性控制153

6.6.1　SRM数学模型153

6.6.2　基于单相导通的SRM非线性速度控制154

6.6.3　基于重叠导通的SRM非线性速度控制157

6.6.4　SRM非线性内模控制160

习题164

第7章　变结构控制166

7.1　相平面基础166

7.2　结构的定义167

7.3　变结构控制与开关控制168

7.4　变结构控制系统中的滑动模态174

7.5　滑模变结构控制176

7.5.1　滑模运动176

7.5.2　滑模变结构控制的基本问题177

7.5.3　滑模变结构控制的基本方法183

7.6　永磁同步电动机的离散时间趋近率控制184

7.6.1　基于内模控制的电流环设计184

7.6.2　基于离散时间趋近率控制的速度环设计186

习题191

第8章　模糊控制193

8.1　模糊数学基础193

8.1.1　模糊集合193

8.1.2　模糊推理196

8.2　模糊控制的基本原理203

8.2.1　模糊控制器的基本结构203

8.2.2　精确量的模糊化204

8.2.3　知识库设计204

8.2.4　非模糊化207

8.3　模糊控制系统208

8.3.1　离散论域模糊控制208

8.3.2　模糊PID控制211

8.3.3　PID参数整定的模糊系统方法212

8.3.4 自适应模糊控制215

8.4　电动机转速的模糊PI控制216

习题220

第9章　神经网络控制222

9.1　神经网络理论基础222

9.1.1　神经元223

9.1.2　Sigmoid函数223

9.1.3　前馈神经网络结构225

9.1.4　BP学习算法225

9.1.5　几个问题226

9.2　柔性神经网络228

9.2.1　柔性单极性Sigmoid函数228

9.2.2　柔性双极性Sigmoid函数229

9.2.3　柔性Sigmoid函数的进一步演化229

9.2.4　学习算法230

9.3　神经网络控制234

9.3.1　神经自校正控制234

9.3.2　神经PID控制器236

9.4　基于神经网络的SRM建模与控制241

9.4.1　SRM非线性特性建模241

9.4.2　基于神经网络的SRM转矩控制246

9.5　恒温箱的柔性神经自校正PID控制251

9.5.1　基于柔性神经网络的自校正PID控制252

9.5.2　学习算法253

9.5.3　仿真结果254

习题257

参考文献258