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徐湘元 编
出版社: 清华大学出版社 ISBN:9787302449225 版次:1 商品编码:12040717 包装:平装 丛书名: 全国普通高校自动化类专业规划教材 开本:16开 出版时间:2017-01-01 用纸:胶版纸 正文语种:中文
《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》内容包括系统辨识、模型参考自适应控制、确定性自校正控制、随机性自校正控制、基于非参数模型的预测控制、广义预测控制、预测控制形式的多样性等。具体涉及控制意图、基本结构、控制算法和应用等。此外,《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》针对具体问题,进行相应的控制设计与MATLAB仿真。
《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》取材典型、内容实用、表述清晰、结合实际解决问题,具有一定的可读性。可供自动化类专业高年级本科生和控制类研究生选用,也可作为相关技术人员进修或提高的自学读本。
1.1 自适应控制
1.1.1 自适应控制及其特征
1.1.2 自适应控制系统的原理性结构
1.1.3 自适应控制系统的分类
1.1.4 自适应控制的发展
1.2 预测控制
1.2.1 预测控制的产生与发展
1.2.2 预测控制的特点
1.2.3 预测控制的分类
1.2.4 预测控制的应用
1.3 不同类型的控制方法
本章小结
思考题与习题
第2章 系统辨识
2.1 系统辨识的概念
2.1.1 关于系统辨识
2.1.2 系统辨识的一般步骤
2.1.3 控制中系统辨识的特点
2.2 白噪声序列与控制模型
2.2.1 白噪声序列
2.2.2 控制模型
2.3 最小二乘参数估计法
2.3.1 批处理最小二乘法
2.3.2 递推最小二乘算法
2.3.3 具有遗忘因子的递推最小二乘法
2.3.4 递推增广最小二乘法
2.4 参数估计的梯度算法
2.4.1 确定性系统参数估计的梯度算法
2.4.2 随机逼近递推算法
2.5 模型结构的确定
2.6 闭环系统辨识
2.6.1 问题的提出
2.6.2 什么是闭环系统可辨识
2.6.3 闭环状态下的辨识方法和可辨识条件
本章小结
思考题与习题
第3章 模型参考自适应控制
3.1 简单自适应控制系统
3.1.1 直接自适应控制
3.1.2 间接自适应控制
3.2 用梯度法设计自适应控制系统
3.2.1 MIT控制规律
3.2.2 MIT的规范化算法
3.3 李雅普诺夫稳定性与正实函数
3.3.1 李雅普诺夫稳定性理论概要
3.3.2 正实函数
3.4 用稳定性方法设计自适应控制系统
3.4.1 具有可调增益的模型参考自适应控制系统
3.4.2 状态变量可测时的模型参考自适应控制系统
3.5 利用输入输出的模型参考自适应控制系统
3.5.1 被控对象相对阶为1的情况
3.5.2 被控对象相对阶为2的情况
3.6 离散时间模型参考自适应控制系统
3.6.1 简单离散时间自适应控制系统
3.6.2 离散时间自适应控制系统的一般系统结构
3.6.3 基于误差模型的离散时间模型参考自适应控制
本章小结
思考题与习题
第4章 确定性自校正控制
4.1 自校正控制系统设计概要
4.1.1 系统设计的任务
4.1.2 自校正控制系统设计原理
4.1.3 自校正控制系统的两种方法
4.2 极点配置设计与间接自校正控制
4.2.1 极点配置设计
4.2.2 间接自校正控制
4.3 基于PID结构的间接自校正控制
4.3.1 PID控制器的表达形式
4.3.2 基于PID结构的间接自校正控制
4.4 具有前馈补偿的零极点配置自校正控制
4.4.1 过程参数已知时的前馈补偿零极点配置
4.4.2 间接自校正控制算法
4.5 直接自校正控制
4.5.1 最小相位系统的情况
4.5.2 非最小相位系统的情况
4.5.3 直接和间接自校正混合算法
本章小结
思考题与习题
第5章 随机性自校正控制
5.1 最小方差自校正控制
5.1.1 预测模型输出与最优输出估计
5.1.2 最小方差控制
5.1.3 最小方差自校正控制算法
5.2 广义最小方差自校正控制
5.2.1 广义最小方差控制
5.2.2 闭环系统性能讨论
5.2.3 广义最小方差自校正控制直接算法
5.3 多变量自校正控制
5.3.1 输出预测
5.3.2 控制律与闭环特性
5.3.3 控制算法
5.4 模型参考自适应控制与自校正控制的关系
本章小结
思考题与习题
第6章 基于非参数模型的预测控制
6.1 内模控制
6.1.1 内模控制的基本结构与控制特性
6.1.2 内模控制器设计
6.1.3 其他环节的设计
6.2 基于脉冲响应的模型算法控制
6.2.1 概述
6.2.2 模型输出预测
6.2.3 最优控制律
6.2.4 闭环特性分析
6.2.5 几个参数的讨论
6.3 基于阶跃响应的动态矩阵控制
6.3.1 预测与优化
6.3.2 闭环系统特性分析
6.3.3 例题
6.4 稳定性
6.4.1 控制器
6.4.2 反馈滤波器
本章小结
思考题与习题
第7章 广义预测控制
7.1 广义预测控制基本方法
7.1.1 控制模型与最优多步预测
7.1.2 Diophantine方程的递推求解
7.1.3 控制律及间接控制算法
7.1.4 系统分析
7.1.5 控制举例与仿真研究
7.2 一般广义预测控制
7.2.1 基本型的扩展
7.2.2 具有误差修正的广义预测控制
7.2.3 引入滤波器的广义预测控制
7.3 单值广义预测控制
7.3.1 预测长度和控制长度
7.3.2 控制律
7.3.3 输出表达式与稳态误差
7.4 广义预测控制的直接算法
7.4.1 预测与最优控制
7.4.2 直接控制算法
7.5 广义预测控制的稳定性与鲁棒性
7.5.1 稳定性
7.5.2 鲁棒性
本章小结
思考题与习题
第8章 预测控制形式的多样性
8.1 基于状态空间的预测控制
8.1.1 模型预测
8.1.2 优化控制
8.1.3 反馈校正
8.1.4 状态观测器
8.2 基于极点配置的广义预测控制
8.2.1 广义输出预测误差
8.2.2 最优控制律
8.2.3 极点配置
8.2.4 控制算法
8.3 具有PID结构的广义预测控制
8.3.1 控制规律
8.3.2 PID控制器参数
8.3.3 控制算法
8.4 预测控制定性综合理论简介
8.4.1 预测控制的优化时域
8.4.2 从有限时域到无限时域的拓展
8.4.3 相邻周期之间性能函数的比较
本章小结
思考题与习题
第9章 其他
9.1 具有约束的预测控制
9.1.1 问题的提出
9.1.2 已用过的约束措施回顾
9.1.3 对控制与输出的约束
9.1.4 约束优化方法
9.2 预测控制的应用
9.2.1 应用概述
9.2.2 设计要点
9.2.3 应用举例
本章小结
附录A 部分例题仿真程序
附录B 专业术语中英文对照/Technical Terms in English and Chinese
参考文献
自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材 电子书 下载 mobi epub pdf txt
自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材-so88
自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2022
图书介绍
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徐湘元 编
出版社: 清华大学出版社 ISBN:9787302449225 版次:1 商品编码:12040717 包装:平装 丛书名: 全国普通高校自动化类专业规划教材 开本:16开 出版时间:2017-01-01 用纸:胶版纸 正文语种:中文
内容简介
《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》是控制学科初学者的升级教程,主要讨论了当对象与模型失配,且干扰对系统产生影响时控制系统如何及时调整控制策略,抵御变异和扰动,维持系统控制质量不变。《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》内容包括系统辨识、模型参考自适应控制、确定性自校正控制、随机性自校正控制、基于非参数模型的预测控制、广义预测控制、预测控制形式的多样性等。具体涉及控制意图、基本结构、控制算法和应用等。此外,《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》针对具体问题,进行相应的控制设计与MATLAB仿真。
《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》取材典型、内容实用、表述清晰、结合实际解决问题,具有一定的可读性。可供自动化类专业高年级本科生和控制类研究生选用,也可作为相关技术人员进修或提高的自学读本。
作者简介
徐湘元,男,控制理论与控制工程专业博士,副教授,从事自动化专业教学和研究多年,已经出版4部作品,并在专业期刊上发表多篇论文。目录
第1章 绪论1.1 自适应控制
1.1.1 自适应控制及其特征
1.1.2 自适应控制系统的原理性结构
1.1.3 自适应控制系统的分类
1.1.4 自适应控制的发展
1.2 预测控制
1.2.1 预测控制的产生与发展
1.2.2 预测控制的特点
1.2.3 预测控制的分类
1.2.4 预测控制的应用
1.3 不同类型的控制方法
本章小结
思考题与习题
第2章 系统辨识
2.1 系统辨识的概念
2.1.1 关于系统辨识
2.1.2 系统辨识的一般步骤
2.1.3 控制中系统辨识的特点
2.2 白噪声序列与控制模型
2.2.1 白噪声序列
2.2.2 控制模型
2.3 最小二乘参数估计法
2.3.1 批处理最小二乘法
2.3.2 递推最小二乘算法
2.3.3 具有遗忘因子的递推最小二乘法
2.3.4 递推增广最小二乘法
2.4 参数估计的梯度算法
2.4.1 确定性系统参数估计的梯度算法
2.4.2 随机逼近递推算法
2.5 模型结构的确定
2.6 闭环系统辨识
2.6.1 问题的提出
2.6.2 什么是闭环系统可辨识
2.6.3 闭环状态下的辨识方法和可辨识条件
本章小结
思考题与习题
第3章 模型参考自适应控制
3.1 简单自适应控制系统
3.1.1 直接自适应控制
3.1.2 间接自适应控制
3.2 用梯度法设计自适应控制系统
3.2.1 MIT控制规律
3.2.2 MIT的规范化算法
3.3 李雅普诺夫稳定性与正实函数
3.3.1 李雅普诺夫稳定性理论概要
3.3.2 正实函数
3.4 用稳定性方法设计自适应控制系统
3.4.1 具有可调增益的模型参考自适应控制系统
3.4.2 状态变量可测时的模型参考自适应控制系统
3.5 利用输入输出的模型参考自适应控制系统
3.5.1 被控对象相对阶为1的情况
3.5.2 被控对象相对阶为2的情况
3.6 离散时间模型参考自适应控制系统
3.6.1 简单离散时间自适应控制系统
3.6.2 离散时间自适应控制系统的一般系统结构
3.6.3 基于误差模型的离散时间模型参考自适应控制
本章小结
思考题与习题
第4章 确定性自校正控制
4.1 自校正控制系统设计概要
4.1.1 系统设计的任务
4.1.2 自校正控制系统设计原理
4.1.3 自校正控制系统的两种方法
4.2 极点配置设计与间接自校正控制
4.2.1 极点配置设计
4.2.2 间接自校正控制
4.3 基于PID结构的间接自校正控制
4.3.1 PID控制器的表达形式
4.3.2 基于PID结构的间接自校正控制
4.4 具有前馈补偿的零极点配置自校正控制
4.4.1 过程参数已知时的前馈补偿零极点配置
4.4.2 间接自校正控制算法
4.5 直接自校正控制
4.5.1 最小相位系统的情况
4.5.2 非最小相位系统的情况
4.5.3 直接和间接自校正混合算法
本章小结
思考题与习题
第5章 随机性自校正控制
5.1 最小方差自校正控制
5.1.1 预测模型输出与最优输出估计
5.1.2 最小方差控制
5.1.3 最小方差自校正控制算法
5.2 广义最小方差自校正控制
5.2.1 广义最小方差控制
5.2.2 闭环系统性能讨论
5.2.3 广义最小方差自校正控制直接算法
5.3 多变量自校正控制
5.3.1 输出预测
5.3.2 控制律与闭环特性
5.3.3 控制算法
5.4 模型参考自适应控制与自校正控制的关系
本章小结
思考题与习题
第6章 基于非参数模型的预测控制
6.1 内模控制
6.1.1 内模控制的基本结构与控制特性
6.1.2 内模控制器设计
6.1.3 其他环节的设计
6.2 基于脉冲响应的模型算法控制
6.2.1 概述
6.2.2 模型输出预测
6.2.3 最优控制律
6.2.4 闭环特性分析
6.2.5 几个参数的讨论
6.3 基于阶跃响应的动态矩阵控制
6.3.1 预测与优化
6.3.2 闭环系统特性分析
6.3.3 例题
6.4 稳定性
6.4.1 控制器
6.4.2 反馈滤波器
本章小结
思考题与习题
第7章 广义预测控制
7.1 广义预测控制基本方法
7.1.1 控制模型与最优多步预测
7.1.2 Diophantine方程的递推求解
7.1.3 控制律及间接控制算法
7.1.4 系统分析
7.1.5 控制举例与仿真研究
7.2 一般广义预测控制
7.2.1 基本型的扩展
7.2.2 具有误差修正的广义预测控制
7.2.3 引入滤波器的广义预测控制
7.3 单值广义预测控制
7.3.1 预测长度和控制长度
7.3.2 控制律
7.3.3 输出表达式与稳态误差
7.4 广义预测控制的直接算法
7.4.1 预测与最优控制
7.4.2 直接控制算法
7.5 广义预测控制的稳定性与鲁棒性
7.5.1 稳定性
7.5.2 鲁棒性
本章小结
思考题与习题
第8章 预测控制形式的多样性
8.1 基于状态空间的预测控制
8.1.1 模型预测
8.1.2 优化控制
8.1.3 反馈校正
8.1.4 状态观测器
8.2 基于极点配置的广义预测控制
8.2.1 广义输出预测误差
8.2.2 最优控制律
8.2.3 极点配置
8.2.4 控制算法
8.3 具有PID结构的广义预测控制
8.3.1 控制规律
8.3.2 PID控制器参数
8.3.3 控制算法
8.4 预测控制定性综合理论简介
8.4.1 预测控制的优化时域
8.4.2 从有限时域到无限时域的拓展
8.4.3 相邻周期之间性能函数的比较
本章小结
思考题与习题
第9章 其他
9.1 具有约束的预测控制
9.1.1 问题的提出
9.1.2 已用过的约束措施回顾
9.1.3 对控制与输出的约束
9.1.4 约束优化方法
9.2 预测控制的应用
9.2.1 应用概述
9.2.2 设计要点
9.2.3 应用举例
本章小结
附录A 部分例题仿真程序
附录B 专业术语中英文对照/Technical Terms in English and Chinese
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