第1章 模擬和數字控制
1. 1 原理
1. 2 幾種主要校正器
1. 2. 1 比例校正器
1. 2. 2 積分校正器
1. 2. 3 微分校正器
1. 2. 4 微分反饋校正器
1. 2. 5 相位超前校正器
1. 2. 6 相位滯后校正器
1. 2. 7 POD控制器
1. 2. 8 前饋校正
1. 2. 9 PIR校正器, 純滯后系統
1. 3 模擬校正器離散化
1. 4 校正系統的穩(wěn)定性
1. 4. 1 一般穩(wěn)定性條件
1. 4. 2 奈奎斯特準則
1. 4. 3 離散系統穩(wěn)定性
1. 5 例子
1. 5. 1 應用MAYLAB函數
1. 5. 2 應用PIR校正器
1. 6 LQ, LQI, 線性二次項控制
1. 6. 1 單變量過程的LQI控制
1. 6. 2 多變量過程的LQI控制
1. 6. 3 應用舉例
1. 7 RST控制
1. 7. 1 單變量系統
1. 7. 2 多變量系統
1. 7. 3 應用舉例
第2章 連續(xù)系統和離散系統的狀態(tài)空間描述
2. 1 連續(xù)系統的狀態(tài)空間描述
2. 1. 1 啟發(fā)式方法
2. 1. 2 廣義狀態(tài)空間描述
2. 2 離散系統的狀態(tài)空間描述
2. 2. 1 啟發(fā)式方法
2. 2. 2 應用
2. 3 可控性和可觀測性
2. 3. 1 可控性
2. 3. 2 可觀測性
2. 4 離散動態(tài)系統的狀態(tài)重構
2. 4. 1 確定性過程的閉環(huán)估計
2. 5 狀態(tài)反饋控制
2. 6 例子
2. 6. 1 有積分環(huán)節(jié)過程的狀態(tài)反饋控制系統
2. 6. 2 無積分環(huán)節(jié)過程的狀態(tài)反饋控制系統
2. 6. 3 離散系統的極點配置
2. 7 卡爾曼濾波器
2. 8 隨機離散卡爾曼預測器
第3章 模糊邏輯控制
3. 1 基本原理
3. 2 模糊調節(jié)器的實現
3. 2. 1 模糊化
3. 2. 2 推理階段
3. 2. 3 去除模糊化
3. 3 模糊邏輯工具箱的圖形界面
3. 4 用模糊工具箱命令創(chuàng)建模糊系統
3. 4. 1 輸入輸出變量的模糊化
3. 4. 2 模糊規(guī)則編輯
3. 4. 3 去除模糊化
3. 4. 4 在控制律中應用調節(jié)器
3. 5 在SIMULINK中應用模糊調節(jié)器
3. 6 Sugeno方法
3. 6. 1 用圖形界面實現模糊調節(jié)器
3. 6. 2 用工具箱命令實現模糊調節(jié)器
第4章 神經網絡
4. 1 簡介
4. 2 線性自適應神經網絡
4. 2. 1 結構
4. 2. 2 訓練算法
4. 2. 3 應用領域
4. 3 含有隱層的神經網絡, 誤差反向傳播
4. 3. 1 原理
4. 3. 2 傳遞函數
4. 3. 3 BP算法
4. 4 逆模式神經網絡控制
4. 4. 1 第一層網絡結構
4. 4. 2 第二層網絡結構
4. 5 信號預測
第5章 自適應濾波
5. 1 自適應濾波原理
5. 2 梯度算法, LMS準則
5. 2. 1 自適應梯度 的選擇
5. 2. 2 自適應速度, 濾波器時間常數
5. 3 遞推最小二乘算法, 嚴格最小二乘算法
5. 4 LMS自適應濾波器應用舉例
5. 4. 1 自回歸過程的自適應預估器
5. 4. 2 消除干擾
5. 4. 3 從噪聲中提取信號
5. 5 RLS自適應濾波器應用舉例
5. 5. 1 從噪聲中提取信號
應用1 功率放大器
1. 1 放大器介紹
1. 2 放大器的特性
1. 3 有晶體管級反饋的放大器
1. 4 相位滯后校正放大器
1. 5 超前相位校正反饋放大器
應用2 電磁懸浮
2. 1 過程模型
2. 1. 1 用線圈電流J和氣隙e表示的吸引力F表達式
2. 1. 2 工作點e(t)＝e0附近過程的線性化
2. 1. 3 過程傳遞函數
2. 2 電流放大器控制系統
2. 3 x(t)位置控制系統的連續(xù)和離散模型
2. 4 x(t)數字隨動控制
2. 5 使用模糊調節(jié)器
2. 5. ] 變量模糊化
2. 5. 2 推理規(guī)則定義
2. 5. 3 輸出解模糊
應用3 具有反轉擺的小車
3. 1 具有2個自由度的系統模型
3. 1. 1 移動時的系統動能
3. 1. 2 系統勢能
3. 1. 3 根據自由度q(t)＝ (t)的拉格朗日方程
3. 1. 4 根據自由度q(t)＝x(t)的拉格朗日方程
3. 1. 5 操作點附近的線性模型
3. 2 線性過程狀態(tài)模型
3. 3 離散模型的版本與檢測
3. 4 角位置 (t)的模糊調整
3. 4. 1 輸入模糊化, 隸屬函數定義
3. 4. 2 推理規(guī)則定義, 非模糊化
3. 4. 3 獲得模糊控制
3. 5 位置x(t)和角度 (t)的模糊控制
3. 5. 1 輸入模糊化, 隸屬函數
3. 5. 2 推理規(guī)則定義, 非模糊化
3. 5. 3 獲得模糊控制
3. 6 系統的圖解顯示
應用4 烤箱控制
4. 1 烤箱模型
4. 2 具有零極點補償的積分控制
4. 3 烤箱的離散狀態(tài)表示
4. 4 具有積分的狀態(tài)反饋控制
4. 5 使用卡爾曼重構
4. 6 LQ二次線性控制
4. 7 神經元逆模型控制
應用5 具有懸掛物的移動高架吊車
5. 1 具有2個自由度的移動高架吊車模型
5. 1. 1 系統移動時的動能
5. 1. 2 系統的勢能
5. 1. 3 在q(t)＝ (t)自由度下的拉格朗日方程
5. 1. 4 在q(t)＝x(t)自由度下的拉格朗日方程
5. 1. 5 操作點附近的線性模型
5. 2 系統的傳遞函數
5. 2. 1 開環(huán)過程的階躍響應
5. 2. 2 模型的建立與檢測
5. 3 (t)角位置的調節(jié)
5. 4 吊車位置x(t)和角(t)的調節(jié)
5. 5 狀態(tài)空間模型
5. 5. 1 離散狀態(tài)空間模型
5. 5. 2 Luenberger狀態(tài)觀測器
5. 5. 3 過程的狀態(tài)空間控制
5. 5. 4 加入積分修正
5. 6 移動高架吊車的圖形制作
5. 7 吊架的模糊控制
5. 8 RST和LQI控制器
5. 8. 1 吊架的離散模型
5. 8. 2 RST控制規(guī)則
5. 8. 3 吊車位置的則單變量控制
應用6 免提電話
6. 1 用MATLAB指令編制學習機
6. 2 在SIMULINK模型中使用S函數
應用7 傳輸線上的回聲抵消
7. 1 傳輸線模型
7. 2 LMS濾波, S函數lmsl
7. 3 RLS濾波, S函數rlsl
應用8 導管內的噪聲抵消
8. 1 導管模型
8. 2 WS濾波, S函數lms2
8. 3 RLS濾波, S函數rIs2
8. 4 復合噪聲濾波
應用9 對稱二進制信道的均衡
9. 1 隨機二進制序列的產生
9. 2 色散信道
9. 3 對稱信道均衡器
9. 4 使用SIMULINK
9. 4. 1 S函數, 傳輸信道
9. 4. 2 S函數, lms型自適應均衡器
9. 4. 3 仿真結果
附錄A SIMULINK 3的S函數
A. 1 SIMULINK 3的S函數功能原理
A. 2 仿真的不同階段
A. 3 通過M文件調用產生S函數
A. 4 通過C MEX文件調用產生S函數
附錄B 在SIMULINK 3中對一組塊進行封裝
B. 1 衰減正弦信號發(fā)生器
B. 2 偽隨機二進制序列發(fā)生器(PRBS)
鄂公網安備 42010302001612號 