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| 內容簡介： |
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随着现代工业和科技的快速发展，先进控制技术在各个领域得到了推广和应用，已经成为当前控制领域的研究热点，以及解决复杂系统控制问题的重要工具。本书较为全面地介绍了先进控制技术的主要分支及其在科研及工程中的应用，主要内容包括**控制、迭代学习控制、重复控制、模型预测控制、滑模变结构控制、模糊控制、神经网络控制等，分别介绍其原理、控制系统建模、系统性能分析、控制器设计方面的理论知识以及相应应用案例。
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| 目錄：
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目录
第1章 绪论 1
1.1 先进控制的产生 1
1.2 先进控制的特点 1
1.3 先进控制的发展及其主要分支 2
1.4 先进控制的前景与展望 3
第2章 **控制 4
2.1 概述 4
2.2 变分法及其在**控制的应用 5
2.2.1 **控制问题 5
2.2.2 变分法的基本概念 6
2.2.3 固定端点的变分问题 8
2.2.4 可变端点的变分问题 12
2.2.5 应用变分法求解**控制问题 13
2.3 极大值原理 21
2.3.1 自由末端的极大值原理 21
2.3.2 极大值原理的几种具体形式 22
2.3.3 Bang-Bang 控制原理 25
2.3.4 时间**控制问题 28
2.4 线性二次型**控制问题 32
2.4.1 概述 32
2.4.2 线性连续系统状态调节器问题 33
2.4.3 无限时间线性定常连续系统状态调节器问题 36
2.4.4 线性连续系统输出调节器问题 38
2.4.5 线性连续系统跟踪器问题 40
2.5 基于四旋翼飞行器的LQR 控制方法应用 42
2.5.1 四旋翼飞行器基础知识 43
2.5.2 四旋翼飞行器数学模型建立 44
2.5.3 四旋翼飞行器的LQR 控制应用 48
2.5.4 四旋翼飞行器的LQR 控制仿真实验 51
第3章 迭代学习控制 55
3.1 概述 55
3.2 基本原理 56
3.3 迭代学习控制的基本结构 57
3.4 迭代学习律 58
3.4.1 PID 型学习律 58
3.4.2 高阶学习律 58
3.4.3 **学习律 59
3.4.4 前馈-反馈迭代学习律 59
3.4.5 遗忘算子迭代学习律 59
3.4.6 其他迭代学习控制算法 60
3.5 学习算法的收敛性 60
3.5.1 D 型学习律收敛性分析 60
3.5.2 P 型学习律收敛性分析 63
3.5.3 PID 型学习律收敛性分析 64
3.5.4 学习律收敛性分析方法 65
3.6 初始值问题 66
3.6.1 固定初值偏差 66
3.6.2 初值在一定范围内变化问题 69
3.6.3 任意初值问题 71
3.7 学习速度问题 73
3.8 鲁棒性问题 74
3.9 迭代学习控制的改进 75
3.10 迭代学习在扫描探针显微镜控制中的应用 75
3.10.1 扫描探针显微镜 75
3.10.2 扫描探针显微镜中的控制问题 75
3.10.3 迭代学习控制器的设计 76
3.10.4 实验与结果分析 78
第4章 重复控制 83
4.1 概述 83
4.2 重复控制的基本原理 84
4.3 重复控制器组成结构及其各部分的功能 85
4.3.1 滤波器Qz及改进型内模 85
4.3.2 周期延迟环节 Z-N 86
4.3.3 补偿器Cz 86
4.4 重复控制系统性能分析 90
4.4.1 稳定性 90
4.4.2 误差收敛速度 92
4.4.3 稳态误差 93
4.5 重复控制在有源滤波器控制中的应用 94
4.5.1 APF 工作原理与数学模型 94
4.5.2 APF 电流控制环路的重复控制器设计 95
4.5.3 实验结果 100
第5章 模型预测控制 101
5.1 概述 101
5.2 预测控制的基本思想与结构 101
5.2.1 基本思想 101
5.2.2 预测模型 102
5.2.3 滚动优化 103
5.2.4 反馈校正 103
5.3 模型算法控制 104
5.3.1 预测模型 104
5.3.2 反馈校正 105
5.3.3 参考轨迹设定 105
5.3.4 **控制 106
5.4 动态矩阵控制 106
5.4.1 预测模型 107
5.4.2 滚动优化 108
5.4.3 反馈校正 109
5.4.4 参数选择与品质分析 110
5.5 状态反馈预测控制 111
5.5.1 基本原理 111
5.5.2 增量算法 113
5.5.3 算法特点 114
5.6 模型预测控制在逆变器控制中的应用 114
5.6.1 T 型三电平逆变器简介 115
5.6.2 控制问题描述 118
5.6.3 三电平逆变器的有限控制集模型预测控制 119
5.6.4 实验及分析 122
第6章 滑模变结构控制 126
6.1 概述 126
6.2 变结构控制理论基础 126
6.2.1 相平面分析方法 126
6.2.2 线性系统的相轨迹 128
6.2.3 奇点和奇线 132
6.2.4 结构的定义 134
6.3 变结构控制系统基本概念 135
6.3.1 变结构系统的定义 135
6.3.2 滑动模态变结构的概念和定义 135
6.3.3 变结构控制系统设计关键问题与目标 136
6.4 滑动模态的存在条件与滑动模态方程 137
6.4.1 滑动模态的存在条件 137
6.4.2 滑动模态方程 138
6.5 滑模变结构控制的抖振问题 139
6.5.1 抖振现象 139
6.5.2 削弱抖振的方法 139
6.6 滑模变结构控制系统设计 141
6.6.1 滑模变结构控制的定义 141
6.6.2 滑模变结构控制的品质 142
6.6.3 滑模变结构控制设计步骤 143
6.7 滑模变结构控制在压电陶瓷定位控制中的应用 143
6.7.1 压电陶瓷 143
6.7.2 压电陶瓷中的控制问题 143
6.7.3 滑模控制器的设计 145
6.7.4 实验结果与分析 149
第7章 模糊控制 153
7.1 概述 153
7.2 模糊数学基础 154
7.2.1 模糊集合 154
7.2.2 模糊关系 155
7.2.3 模糊语言 156
7.2.4 模糊推理 157
7.3 模糊控制的基本原理 160
7.3.1 模糊控制的基本思想 160
7.3.2 模糊控制的工作原理 161
7.4 模糊控制器设计 161
7.4.1 模糊控制器的基本结构 162
7.4.2 模糊控制器的结构设计 163
7.4.3 模糊控制器的常规设计 163
7.4.4 常规模糊控制器的优缺点 168
7.5 模糊控制器的改进方法 169
7.5.1 模糊比例控制器 169
7.5.2 模糊控制与PID 控制的结合 169
7.5.3 自校正模糊控制器 170
7.5.4 变结构模糊控制器 173
7.6 模糊控制在氢燃料电池温度控制中的应用 173
7.6.1 氢燃料电池热管理系统介绍 174
7.6.2 变论域模糊增量控制器设计 176
7.6.3 实验结果与分析 178
第8章 神经网络控制 181
8.1 概述 181
8.2 神经网络基础理论 181
8.2.1 生物神经元 182
8.2.2 人工神经元 182
8.2.3 人工神经网络 183
8.2.4 神经网络的分类 184
8.2.5 神经网络的学习算法 184
8.3 基于神经网络的系统辨识 186
8.3.1 神经网络系统辨识的原理 186
8.3.2 系统正模型与逆模型的辨识 187
8.3.3 非线性系统模型与辨识 188
8.4 神经网络控制器设计 189
8.4.1 神经网络监督控制 189
8.4.2 神经网络直接逆动态控制 190
8.4.3 神经网络自适应控制 190
8.4.4 神经网络内模控制 192
8.4.5 神经网络预测控制 192
8.4.6 神经网络自适应评判控制 193
8.4.7 神经网络混合控制 193
8.5 神经网络控制在精密运动控制中的应用 193
8.5.1 光刻机运动平台及其控制问题描述 194
8.5.2 神经网络自适应控制器设计 195
8.5.3 实验结果与分析 203
参考文献 207
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