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第1章 绪论1

1.1什么是计算机控制系统1

1.2计算机控制的发展概况2

1.3计算机控制理论4

1.4计算机控制系统的分类6

第2章 常规设计方法8

2.1连续与离散传递函数的转换8

2.1.1双线性变换法8

2.1.2零极点匹配法10

2.1.3冲击响应不变法12

2.1.4零阶保持法14

2.2性能指标16

2.2.1稳态指标16

2.2.2动态指标19

2.2.3抗干扰性能20

2.2.4对控制作用的限制20

2.2.5参数变化的灵敏度21

2.3基于连续系统的设计方法21

2.3.1连续系统设计的离散等效21

2.3.2离散PID控制器25

2.3.3 w变换设计法28

2.4直接离散化的设计方法31

2.4.1根轨迹法31

2.4.2参数寻优法32

2.4.3解析设计法33

2.4.4有限拍控制42

2.4.5 Smith预报控制45

第3章 基于状态空间模型的极点配置设计法47

3.1连续控制对象模型的离散化47

3.1.1不带延时的连续控制对象模型的离散化47

3.1.2包含延时的连续控制对象模型的离散化48

3.2矩阵指数及其积分的计算52

3.2.1拉普拉斯反变换法52

3.2.2凯莱-哈密尔顿法53

3.2.3特征值和特征向量法55

3.2.4直接级数求和法55

3.3按极点配置设计控制规律58

3.4按极点配置设计观测器63

3.4.1预报观测器64

3.4.2现时观测器67

3.4.3降阶观测器69

3.5控制器设计72

3.5.1分离性原理72

3.5.2控制器设计步骤73

3.5.3设计举例74

3.5.4引入积分控制75

3.6跟踪系统设计78

3.6.1调节系统与跟踪系统78

3.6.2参考输入的引入方式79

3.6.3闭环系统传递函数及零极点80

3.6.4根据静态增益选择N81

3.6.5一般控制器结构时M和N的选择82

3.6.6设计举例83

3.6.7积分控制的引入86

第4章 基于传递函数模型的极点配置设计法90

4.1设计问题90

4.1.1设计问题描述90

4.1.2干扰问题92

4.1.3设计问题的求解92

4.1.4零极点相消的考虑93

4.2 Diophantine方程95

4.2.1 Diophantine方程的一般解95

4.2.2 Diophantine方程的求解算法96

4.2.3 Diophantine方程的最小阶解98

4.3设计方法100

4.3.1设计参数的给定100

4.3.2设计步骤103

4.3.3设计举例103

4.3.4设计方法的进一步解释106

4.4设计中的其他实际问题108

4.4.1模型误差的灵敏度108

4.4.2控制量的幅度限制110

4.4.3过程干扰和测量误差的影响111

第5章 基于状态空间模型的最优化设计法112

5.1离散系统的最优控制112

5.1.1有限时间最优调节器问题113

5.1.2无限时间最优调节器问题115

5.1.3具有指定衰减速度的离散最优控制117

5.1.4 PI调节器119

5.2采样系统的最优控制120

5.2.1问题的描述121

5.2.2连续对象模型及性能函数的离散化算法122

5.2.3最优控制规律的计算126

5.2.4最优控制的存在性及系统的稳定性127

5.3包含延时的采样系统的最优控制128

5.3.1问题的描述129

5.3.2延迟时间是采样周期整数倍（m=0）的情况129

5.3.3延迟时间是采样周期非整数倍（m≠0）的情况130

5.3.4最优控制存在性的讨论133

5.3.5计算举例133

5.4Riccati方程的求解及加权阵的选择134

5.4.1离散Riccati方程的求解134

5.4.2加权矩阵的选择136

5.5状态最优估计139

5.5.1离散系统139

5.5.2采样系统148

5.6控制器的设计151

5.6.1分离性原理151

5.6.2跟踪系统153

5.6.3一些实际问题154

5.7部分状态反馈的次最优控制156

5.7.1问题的描述156

5.7.2性能指标对控制器参数灵敏度的计算157

5.7.3部分状态反馈的选择164

5.7.4次最优控制器的计算165

5.7.5计算举例170

第6章 基于传递函数模型的最优化设计法173

6.1设计问题173

6.1.1对象及干扰模型173

6.1.2性能指标及容许控制176

6.2最小方差控制177

6.2.1最优预报177

6.2.2最小方差控制179

6.2.3对象具有单位圆外零点时的最小方差控制182

6.3广义最小方差控制186

6.3.1广义最小方差控制的计算187

6.3.2计算举例188

6.3.3与极点配置设计法的比较190

6.4跟踪系统设计192

第7章 系统辨识与自适应控制195

7.1最小二乘估计辨识系统模型195

7.1.1最小二乘估计的批处理算法195

7.1.2最小二乘估计的递推算法199

7.1.3广义最小二乘估计算法202

7.1.4最小二乘估计的辅助变量法206

7.1.5最小二乘估计的增广矩阵法207

7.2极大似然估计辨识系统模型209

7.2.1概述209

7.2.2最大似然估计的批处理算法210

7.2.3最大似然估计的递推算法213

7.3自适应控制215

7.3.1概述215

7.3.2最小方差自校正控制器217

7.3.3极点配置自校正控制器219

7.3.4自适应控制的应用221

第8章 计算机控制系统仿真及性能计算223

8.1离散系统的仿真223

8.1.1面向系统的离散系统仿真223

8.1.2面向环节的离散系统仿真225

8.2采样控制系统仿真228

8.2.1状态空间模型表示228

8.2.2传递函数模型表示231

8.2.3连续控制对象的仿真232

8.2.4其余环节的仿真232

8.2.5仿真计算举例233

8.3随机采样控制系统的仿真234

8.3.1问题的描述234

8.3.2连续控制对象的仿真235

8.3.3其余部分的仿真236

8.3.4输入传递函数参数的仿真237

8.4数字控制系统仿真238

8.4.1问题的描述238

8.4.2仿真方法239

8.4.3仿真举例243

8.5网络控制系统仿真244

8.5.1问题的描述245

8.5.2仿真方法246

8.5.3仿真举例248

8.6确定性系统中性能指标函数的计算250

8.6.1问题的描述250

8.6.2直接状态反馈时J的计算251

8.6.3一般动态反馈时J的计算251

8.7随机系统中性能指标函数的计算254

8.7.1问题的描述254

8.7.2连续状态方程和性能指标函数的离散化254

8.7.3 Pv的计算256

8.7.4直接状态反馈时J的计算257

8.7.5动态反馈时J的计算259

第9章 采样周期选择及量化效应263

9.1采样周期选择的一般考虑原则263

9.1.1考虑跟踪响应性能263

9.1.2考虑抗干扰性能264

9.1.3考虑开环特性265

9.1.4考虑前置滤波器265

9.1.5考虑设计方法266

9.2考虑控制量幅度受限时采样周期和加权系数的选择266

9.2.1问题的描述266

9.2.2加权系数的选择267

9.2.3采样周期的选择273

9.2.4举例275

9.3量化效应的线性分析277

9.3.1量化误差来源及分析方法277

9.3.2变量量化误差的确定性分析279

9.3.3变量量化误差的随机分析281

9.3.4参数量化误差分析284

9.4量化效应的非线性分析286

9.4.1量化的非线性效应举例286

9.4.2量化效应的图解分析法289

9.4.3量化效应的描述函数分析法290

9.5量化效应与控制规律的实现方式及采样周期的关系291

9.5.1控制规律的实现方式291

9.5.2量化效应与控制规律实现方式之间的关系295

9.5.3量化效应与采样周期的关系296

第10章 数字控制器实现中的实际问题及设计举例298

10.1数字控制器的输入和输出298

10.1.1测量输入298

10.1.2控制量输出300

10.1.3计算延时304

10.2数字控制器的操作和编程305

10.2.1操作方面的问题305

10.2.2控制算法编程307

10.3设计举例一——飞机纵向运动的最优控制312

10.3.1问题和设计方法的简单描述312

10.3.2飞机纵向运动模型313

10.3.3飞机速度和纵向航行角的控制315

10.4设计举例二——精馏塔的次最优控制320

10.4.1问题的描述320

10.4.2全部状态反馈的PI控制器322

10.4.3部分状态反馈的选择325

10.4.4部分状态反馈的次最优控制326

参考文献329