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第1章 绪论1

1.1自动控制理论的发展历史1

1.2现代控制理论的基本内容2

1.3本书的内容和特点3

第2章 线性多变量系统的描述4

2.1线性系统的状态空间描述4

2.1.1基本概念4

2.1.2线性系统的状态空间表达式6

2.1.3线性连续定常系统齐次状态方程的解7

2.1.4状态转移矩阵及其性质8

2.1.5状态转移矩阵的求解方法10

2.1.6非齐次状态方程的解13

2.1.7开环和闭环系统15

2.2线性系统的传递函数矩阵描述16

2.3Rosenbrock系统矩阵描述17

2.3.1Rosenbrock系统矩阵17

2.3.2闭环系统及极点17

2.4状态空间描述与传递函数矩阵之间的转换18

2.4.1由系统的状态方程求传递函数矩阵18

2.4.2开环和闭环系统19

2.4.3线性变换后系统传递矩阵的不变性19

2.4.4解耦系统的传递函数20

2.4.5系统实现问题22

2.5线性离散系统的描述26

第3章 线性系统的可控性、可观性和标准形29

3.1线性连续系统的可控性和可观性29

3.1.1状态可控性29

3.1.2输出可控性31

3.1.3可观性32

3.1.4可镇定性与可检测性34

3.2线性系统的标准形35

3.2.1谱分解标准形35

3.2.2可控标准形和可观标准形的分解37

3.2.3可控标准形38

3.2.4可观标准形40

3.2.5传递函数阵标准形41

3.3线性系统的零极点44

3.3.1传递函数阵G（s）的零点和极点44

3.3.2解耦零点45

3.4线性离散系统的可控性与可观性47

3.4.1线性离散系统的可控性47

3.4.2线性离散系统的可观性48

第4章 线性系统状态反馈与状态观测器设计50

4.1线性定常系统的状态反馈与极点配置50

4.1.1状态反馈50

4.1.2极点配置50

4.1.3并矢设计法51

4.1.4满秩设计方法54

4.2状态观测器设计58

4.2.1n维开环观测器58

4.2.2n维渐近观测器59

4.2.3Luenberger降维观测器61

4.3分离定理63

第5章 控制系统的李雅普诺夫稳定性分析67

5.1稳定性的基本概念67

5.1.1李雅普诺夫意义下的稳定性67

5.1.2标量函数V（x）的正定性70

5.2李雅普诺夫稳定性定理71

5.2.1李雅普诺夫第一法71

5.2.2李雅普诺夫第二法72

5.3李雅普诺夫稳定性理论在线性系统分析中的应用74

5.3.1线性连续定常系统稳定性分析74

5.3.2线性时变系统的稳定性分析76

5.3.3线性定常离散系统的稳定性分析77

第6章 变分法及其在最优控制中的应用78

6.1最优控制的基本概念78

6.2变分法的基本概念81

6.3连续系统动态最优化问题的变分求解法83

6.3.1无约束动态最优化83

6.3.2横截条件85

6.3.3弱极值的充分条件86

6.3.4非固定末端时刻动态最优化问题89

6.3.5Euler-Lagrange方程和横截条件的向量表示法91

6.3.6具有等式约束的动态最优化——拉格朗日乘子法92

6.4连续系统的最优控制95

6.4.1固定初始时刻与末端时刻的连续最优控制问题95

6.4.2初始时刻固定而末端时刻不固定的连续最优控制问题99

第7章 极小值原理和典型最优控制102

7.1极小值原理102

7.2典型最优控制105

7.2.1线性二次型调节器（LQR）问题105

7.2.2线性伺服机构110

7.2.3Bang-Bang控制112

7.3离散系统最优控制115

第8章 动态规划及其在最优控制中的应用119

8.1动态规划的基本思想119

8.1.1最优路径问题119

8.1.2多级决策问题的一般提法120

8.2离散动态规划在离散系统最优控制中的应用121

8.2.1最优性原理121

8.2.2离散系统动态规划121

8.3连续动态规划及其在连续系统最优控制中的应用123

第9章 最优状态估计127

9.1随机过程的基本理论127

9.1.1引言127

9.1.2随机过程的概念127

9.1.3随机过程的数值特征128

9.1.4平稳过程和非平稳过程129

9.1.5平稳随机过程的遍历性（各态历经性）130

9.2典型随机过程131

9.2.1二阶矩过程131

9.2.2高斯（正态）过程136

9.2.3马尔可夫过程137

9.2.4独立增量过程139

9.2.5维纳过程（布朗运动）140

9.2.6白噪声过程141

9.3随机线性系统143

9.4线性连续系统的最优状态估计146

9.5线性离散系统的最优状态估计150

第10章 系统辨识的基本概念157

10.1系统和模型157

10.1.1系统157

10.1.2模型159

10.2辨识的定义162

10.3辨识算法的基本原理163

10.4辨识的内容和步骤165

10.4.1辨识目的和先验知识165

10.4.2实验设计166

10.4.3数据预处理167

10.4.4模型结构辨识168

10.4.5模型参数辨识169

10.4.6模型验证169

第11章 经典辨识方法170

11.1阶跃响应法170

11.1.1近似法170

11.1.2两点法171

11.1.3面积法172

11.1.4拉氏变换法174

11.2脉冲响应法175

11.2.1一阶过程175

11.2.2二阶过程176

11.2.3差分方程法176

11.2.4Hankel矩阵法178

11.3频率响应法178

第12章 现代辨识方法184

12.1最小二乘辨识算法184

12.1.1基本概念185

12.1.2最小二乘问题的提法186

12.1.3最小二乘问题的解187

12.1.4最小二乘参数估计值的统计性质188

12.1.5最小二乘参数估计的递推算法189

12.2自适应辨识算法191

12.2.1遗忘因子法192

12.3.2限定记忆法194

12.3偏差补偿最小二乘法195

12.4增广最小二乘法196

12.5广义最小二乘法197

12.6辅助变量法199

12.7梯度校正方法202

12.8随机逼近法204

12.9极大似然法205

第13章 先进控制技术211

13.1自适应控制211

13.1.1自适应控制系统原理与分类211

13.1.2模型参考自适应控制213

13.1.3自校正控制216

13.2模型预测控制221

13.2.1预测控制原理221

13.2.2动态矩阵控制224

13.2.3模型算法控制230

13.2.4广义预测控制234

13.3鲁棒控制238

13.3.1对象的不确定性和系统的鲁棒性239

13.3.2H∞控制240

第14章 现代控制理论应用若干案例243

14.1乙烯装置裂解炉炉管出口温度解耦控制243

14.2循环流化床锅炉燃烧系统自适应控制245

14.3基于卡尔曼滤波器的聚酯生产过程质量指标在线估计248

14.4精馏过程多变量预测控制257

14.5常压蒸馏加热炉的系统辨识259

14.6城市交通系统动态最优分配模型262

参考文献269