計算機控制理論與應(yīng)用（第2版）

第1章 緒論1
1.1 什么是計算機控制系統(tǒng)1
1.2 計算機控制的發(fā)展概況2
1.3 計算機控制理論4
1.4 計算機控制系統(tǒng)的分類6
第2章 常規(guī)設(shè)計方法8
2.1 連續(xù)與離散傳遞函數(shù)的轉(zhuǎn)換8
2.1.1 雙線性變換法8
2.1.2 零極點匹配法10
2.1.3 沖擊響應(yīng)不變法12
2.1.4 零階保持法14
2.2 性能指標(biāo)16
2.2.1 穩(wěn)態(tài)指標(biāo)16
2.2.2 動態(tài)指標(biāo) 19
2.2.3 抗干擾性能20
2.2.4 對控制作用的限制20
2.2.5 參數(shù)變化的靈敏度21
2.3 基于連續(xù)系統(tǒng)的設(shè)計方法21
2.3.1 連續(xù)系統(tǒng)設(shè)計的離散等效21
2.3.2 離散PID控制器25
2.3.3 w變換設(shè)計法28
2.4 直接離散化的設(shè)計方法31
2.4.1 根軌跡法31
2.4.2 參數(shù)尋優(yōu)法32
2.4.3 解析設(shè)計法33
2.4.4 有限拍控制42
2.4.5 Smith預(yù)報控制45
第3章 基于狀態(tài)空間模型的極點配置設(shè)計法47
3.1 連續(xù)控制對象模型的離散化47
3.1.1 不帶延時的連續(xù)控制對象模型的離散化47
3.1.2 包含延時的連續(xù)控制對象模型的離散化48
3.2 矩陣指數(shù)及其積分的計算52
3.2.1 拉普拉斯反變換法52
3.2.2 凱萊-哈密爾頓法53
3.2.3 特征值和特征向量法55
3.2.4 直接級數(shù)求和法55
3.3 按極點配置設(shè)計控制規(guī)律58
3.4 按極點配置設(shè)計觀測器63
3.4.1 預(yù)報觀測器64
3.4.2 現(xiàn)時觀測器67
3.4.3 降階觀測器69
3.5 控制器設(shè)計72
3.5.1 分離性原理72
3.5.2 控制器設(shè)計步驟73
3.5.3 設(shè)計舉例74
3.5.4 引入積分控制75
3.6 跟蹤系統(tǒng)設(shè)計78
3.6.1 調(diào)節(jié)系統(tǒng)與跟蹤系統(tǒng)78
3.6.2 參考輸入的引入方式79
3.6.3 閉環(huán)系統(tǒng)傳遞函數(shù)及零極點80
3.6.4 根據(jù)靜態(tài)增益選擇N81
3.6.5 一般控制器結(jié)構(gòu)時M和N的選擇82
3.6.6 設(shè)計舉例83
3.6.7 積分控制的引入86
第4章 基于傳遞函數(shù)模型的極點配置設(shè)計法90
4.1 設(shè)計問題90
4.1.1 設(shè)計問題描述90
4.1.2 干擾問題92
4.1.3 設(shè)計問題的求解92
4.1.4 零極點相消的考慮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方程的最小階解98
4.3 設(shè)計方法100
4.3.1 設(shè)計參數(shù)的給定100
4.3.2 設(shè)計步驟103
4.3.3 設(shè)計舉例103
4.3.4 設(shè)計方法的進一步解釋106
4.4 設(shè)計中的其他實際問題108
4.4.1 模型誤差的靈敏度108
4.4.2 控制量的幅度限制110
4.4.3 過程干擾和測量誤差的影響111
第5章 基于狀態(tài)空間模型的最優(yōu)化設(shè)計法112
5.1 離散系統(tǒng)的最優(yōu)控制112
5.1.1 有限時間最優(yōu)調(diào)節(jié)器問題113
5.1.2 無限時間最優(yōu)調(diào)節(jié)器問題115
5.1.3 具有指定衰減速度的離散最優(yōu)控制117
5.1.4 PI調(diào)節(jié)器119
5.2 采樣系統(tǒng)的最優(yōu)控制120
5.2.1 問題的描述121
5.2.2 連續(xù)對象模型及性能函數(shù)的離散化算法122
5.2.3 最優(yōu)控制規(guī)律的計算126
5.2.4 最優(yōu)控制的存在性及系統(tǒng)的穩(wěn)定性127
5.3 包含延時的采樣系統(tǒng)的最優(yōu)控制128
5.3.1 問題的描述129
5.3.2 延遲時間是采樣周期整數(shù)倍（=0）的情況129
5.3.3 延遲時間是采樣周期非整數(shù)倍（≠0）的情況130
5.3.4 最優(yōu)控制存在性的討論133
5.3.5 計算舉例133
5.4 Riccati方程的求解及加權(quán)陣的選擇134
5.4.1 離散Riccati方程的求解134
5.4.2 加權(quán)矩陣的選擇136
5.5 狀態(tài)最優(yōu)估計139
5.5.1 離散系統(tǒng)139
5.5.2 采樣系統(tǒng)148
5.6 控制器的設(shè)計151
5.6.1 分離性原理151
5.6.2 跟蹤系統(tǒng)153
5.6.3 一些實際問題154
5.7 部分狀態(tài)反饋的次最優(yōu)控制156
5.7.1 問題的描述156
5.7.2 性能指標(biāo)對控制器參數(shù)靈敏度的計算157
5.7.3 部分狀態(tài)反饋的選擇164
5.7.4 次最優(yōu)控制器的計算165
5.7.5 計算舉例170
第6章 基于傳遞函數(shù)模型的最優(yōu)化設(shè)計法173
6.1 設(shè)計問題173
6.1.1 對象及干擾模型173
6.1.2 性能指標(biāo)及容許控制176
6.2 最小方差控制177
6.2.1 最優(yōu)預(yù)報177
6.2.2 最小方差控制179
6.2.3 對象具有單位圓外零點時的最小方差控制182
6.3 廣義最小方差控制186
6.3.1 廣義最小方差控制的計算187
6.3.2 計算舉例188
6.3.3 與極點配置設(shè)計法的比較190
6.4 跟蹤系統(tǒng)設(shè)計192
第7章 系統(tǒng)辨識與自適應(yīng)控制195
7.1 最小二乘估計辨識系統(tǒng)模型195
7.1.1 最小二乘估計的批處理算法195
7.1.2 最小二乘估計的遞推算法199
7.1.3 廣義最小二乘估計算法202
7.1.4 最小二乘估計的輔助變量法206
7.1.5 最小二乘估計的增廣矩陣法207
7.2 極大似然估計辨識系統(tǒng)模型209
7.2.1 概述209
7.2.2 最大似然估計的批處理算法210
7.2.3 最大似然估計的遞推算法213
7.3 自適應(yīng)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 極點配置自校正控制器219
7.3.4 自適應(yīng)控制的應(yīng)用221
第8章 計算機控制系統(tǒng)仿真及性能計算223
8.1 離散系統(tǒng)的仿真223
8.1.1 面向系統(tǒng)的離散系統(tǒng)仿真223
8.1.2 面向環(huán)節(jié)的離散系統(tǒng)仿真225
8.2 采樣控制系統(tǒng)仿真228
8.2.1 狀態(tài)空間模型表示228
8.2.2 傳遞函數(shù)模型表示231
8.2.3 連續(xù)控制對象的仿真232
8.2.4 其余環(huán)節(jié)的仿真232
8.2.5 仿真計算舉例233
8.3 隨機采樣控制系統(tǒng)的仿真234
8.3.1 問題的描述234
8.3.2 連續(xù)控制對象的仿真235
8.3.3 其余部分的仿真236
8.3.4 輸入傳遞函數(shù)參數(shù)的仿真237
8.4 數(shù)字控制系統(tǒng)仿真238
8.4.1 問題的描述238
8.4.2 仿真方法239
8.4.3 仿真舉例243
8.5 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真244
8.5.1 問題的描述245
8.5.2 仿真方法246
8.5.3 仿真舉例248
8.6 確定性系統(tǒng)中性能指標(biāo)函數(shù)的計算250
8.6.1 問題的描述250
8.6.2 直接狀態(tài)反饋時J的計算251
8.6.3 一般動態(tài)反饋時J的計算251
8.7 隨機系統(tǒng)中性能指標(biāo)函數(shù)的計算254
8.7.1 問題的描述254
8.7.2 連續(xù)狀態(tài)方程和性能指標(biāo)函數(shù)的離散化254
8.7.3 Pv的計算256
8.7.4 直接狀態(tài)反饋時J的計算257
8.7.5 動態(tài)反饋時J的計算259
第9章 采樣周期選擇及量化效應(yīng)263
9.1 采樣周期選擇的一般考慮原則263
9.1.1 考慮跟蹤響應(yīng)性能263
9.1.2 考慮抗干擾性能264
9.1.3 考慮開環(huán)特性265
9.1.4 考慮前置濾波器265
9.1.5 考慮設(shè)計方法266
9.2 考慮控制量幅度受限時采樣周期和加權(quán)系數(shù)的選擇266
9.2.1 問題的描述266
9.2.2 加權(quán)系數(shù)的選擇267
9.2.3 采樣周期的選擇273
9.2.4 舉例275
9.3 量化效應(yīng)的線性分析277
9.3.1 量化誤差來源及分析方法277
9.3.2 變量量化誤差的確定性分析279
9.3.3 變量量化誤差的隨機分析281
9.3.4 參數(shù)量化誤差分析284
9.4 量化效應(yīng)的非線性分析286
9.4.1 量化的非線性效應(yīng)舉例286
9.4.2 量化效應(yīng)的圖解分析法289
9.4.3 量化效應(yīng)的描述函數(shù)分析法290
9.5 量化效應(yīng)與控制規(guī)律的實現(xiàn)方式及采樣周期的關(guān)系291
9.5.1 控制規(guī)律的實現(xiàn)方式291
9.5.2 量化效應(yīng)與控制規(guī)律實現(xiàn)方式之間的關(guān)系295
9.5.3 量化效應(yīng)與采樣周期的關(guān)系296
第10章 數(shù)字控制器實現(xiàn)中的實際問題及設(shè)計舉例298
10.1 數(shù)字控制器的輸入和輸出298
10.1.1 測量輸入298
10.1.2 控制量輸出300
10.1.3 計算延時304
10.2 數(shù)字控制器的操作和編程305
10.2.1 操作方面的問題305
10.2.2 控制算法編程307
10.3 設(shè)計舉例一--飛機縱向運動的最優(yōu)控制312
10.3.1 問題和設(shè)計方法的簡單描述312
10.3.2 飛機縱向運動模型313
10.3.3 飛機速度和縱向航行角的控制315
10.4 設(shè)計舉例二--精餾塔的次最優(yōu)控制320
10.4.1 問題的描述320
10.4.2 全部狀態(tài)反饋的PI控制器322
10.4.3 部分狀態(tài)反饋的選擇325
10.4.4 部分狀態(tài)反饋的次最優(yōu)控制326
參考文獻329