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| 編輯推薦： |
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本书主要阐述了目前在工程技术领域倍受关注的先进控制理论分支，如*控制、自适应控制、非线性控制初步、模糊控制、神经网络控制等。在分析各种控制理论各自特点的同时重点着眼于对它们的理解与应用，力求浅显易懂，避免深奥枯燥的纯理论证明与论述。突出实践应用，以实例给出各控制理论在工程领域的应用效果，以体现应用中*的理论与技术前沿。
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| 內容簡介： |
本书主要阐述了目前在工程技术领域备受关注的先进控制理论分支，如*控制、自适应控制、非线性控制初步、模糊控制、神经网络控制等。在分析各种控制理论各自特点的同时重点着眼于对它们的理解与应用，力求浅显易懂，避免深奥枯燥的纯理论证明与论述。突出实践应用，以实例给出各控制理论在工程领域的应用效果，以体现应用中*的理论与技术前沿。
本书可作为高等学校自动化、电气工程及其自动化等专业的教材，也可作为测控技术与仪器、机电一体化等相关专业的教学参考书。对从事控制工程领域研究、设计和开发的工程技术人员，本书也具有较好的参考价值。
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| 關於作者： |
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刘小河,博士，教授,北京交通大学兼职博士生导师，北京信息科技大学自动化学院院长，电话：01082427153。北京市教学名师（2012），北京市创新拔尖人才（2006），2006.5-2013.4年任教育部教学指导委员会自动化分委员会委员；兼任中国自动化学会应用专业委员会委员，北京人工智能学会常务理事，北京信息科技大学学术委员会委员，《北京信息科技大学学报》编委；北京信息科技大学控制与科学一级学科责任教授，北京市重点建设学科控制理论与控制工程学科带头人。 研究方向：非线性系统分析与控制，自适应控制。多年从事自动化、电气工程领域教学与研究；出版著作5部，在控制理论及应用、系统仿真学报、电子科学学刊、应用科学学报、中国电机工程学报、电工技术学报等学术刊物上及国内外学术会议发表论文80余篇，其中EI检索40余篇，ISTP检索6篇，核心刊物近30篇。主持国家自然科学基金项目2项（已结题1项），主持2项北京市自然科学基金项目（其中重点项目1项），主持完成北京市教委创新拔尖人才等项目3项，经验收达到优秀水平。主持完成其他科研项目10余项，现主持国家自然科学基金项目1项，其他项目2项，上述项目总经费200余万元。
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| 目錄：
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目录
第1章状态空间方法基础与最优控制
1．1控制系统的状态变量描述及求解
1．1．1控制系统的状态变量描述
1．1．2状态空间描述与传递函数阵的相互转换
1．1．3线性定常连续系统状态方程的求解
1．2线性系统的可控性和可观测性
1．2．1可控性和可观测性的概念
1．2．2线性连续系统的可控性和可观测性判据
1．3李雅普诺夫稳定性分析
1．3．1李雅普诺夫稳定性的基本概念
1．3．2李雅普诺夫直接法的基本定理
1．3．3线性定常系统的稳定性判据
1．3．4按首次近似决定非线性系统稳定性
1．4最优控制
1．4．1最优控制问题
1．4．2利用变分法求解最优控制问题的方法
1．4．3极小值原理
1．4．4基于二次型性能指标的线性系统最优控制
习题
第2章自适应控制
2.1自适应控制的基本概念
2.1.1自适应控制系统
2.1.2自适应控制系统的分类
2.2模型参考自适应控制
2.2.1模型参考自适应系统的数学描述
2.2.2梯度法
2.2.3基于稳定性理论的自适应控制系统设计方法
2.3自校正控制
2.3.1实时参数辨识
2.3.2最小方差控制
2.3.3广义最小方差自校正控制
2.3.4极点配置自校正技术
习题
第3章非线性系统控制初步
3．1概述
3．2非线性控制系统的反馈线性化
3．2．1反馈线性化的基本概念
3．2．2状态空间的坐标变换
3．2．3非线性系统的反馈线性化
3．3非线性控制系统的渐近输出跟踪控制
3．3．1基于反馈线性化的非线性系统渐近模型跟踪控制
3．3．2仿真实例
习题
第4章模糊控制
4．1模糊数学基础
4．1．1模糊集合
4．1．2模糊关系与模糊推理
4．2模糊控制基本原理
4．2．1模糊控制器的基本结构
4．2．2精确量的模糊化
4．2．3模糊规则设计
4．2．4输出信息的模糊判决
4．2．5基本模糊控制器的设计
4．3改进型模糊控制器
4．3．1参数自寻优模糊控制
4．3．2改善精度的模糊控制
4．3．3模糊PID控制
4．3．4TS模糊模型
4．4自适应模糊控制
4．4．1模糊推理系统
4．4．2间接自适应模糊控制
4．4．3直接自适应模糊控制
4．5模糊控制的应用及发展方向
4．5．1模糊控制的应用
4．5．2模糊控制的发展方向
习题
第5章神经网络控制
5．1神经网络理论基础
5．1．1神经网络发展简史
5．1．2神经网络原理
5．1．3神经网络的学习算法
5．2典型神经网络
5．2．1BP神经网络的模型
5．2．2径向基函数神经网络
5．2．3小脑模型神经网络
5．3神经网络控制
5．3．1神经网络控制的结构
5．3．2单神经元自适应控制
5．3．3神经网络模型参考自适应控制
5．3．4神经网络自校正控制
5．3．5PID神经网络控制
5．3．6神经网络控制系统的实现
5．4神经网络控制的展望
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
先进控制理论内容广泛，一般包含线性系统理论、最优控制、最优估计、系统辨识、自适应控制、非线性系统控制、神经元网络、模糊控制、专家系统与专家系统控制、大系统理论等多个学科分支，是现代控制理论在深度和广度上的拓展。其中多个学科分支不但在理论上涌现出新的方法和研究成果，而且在现代控制系统与控制工程中的应用呈现出蓬勃发展的特点。随着现代科学技术的发展，高技术机电一体化设备的广泛应用，
以经典控制理论为基础的传统控制技术已经无法满足现代工程技术人员的需要，
电气工程、控制工程、航空航天工程、化工及机械工程等领域的工程技术人员需要对先进控制理论及应用有一定的了解，因此需要对相关专业的大学生在知识结构上增加先进控制理论的基本内容。近年来，不但自动化专业已经把先进控制理论作为高年级的重要专业课之一，而且越来越多的电气工程及其自动化、机电控制、测控技术等专业的高年级大学生及相关学科的研究生开设了相关课程。本书就是在这样的背景下产生的。
本书是在作者数次进行先进控制理论课程教学实践的基础上，根据相关专业大学生学习和工程创新的需要编写的。本书共分5章，除第1章介绍状态变量法分析与最优控制等现代控制理论的基础知识外，其余各章重点介绍了先进控制理论中近年来得到较多应用的学科分支，包括自适应控制、非线性系统控制初步、模糊控制和神经网络控制等领域的基本理论和基本分析设计方法。本书在分析各种控制理论各自特点的同时，重点着眼于对它们的理解与应用，力求浅显易懂，避免深奥枯燥的纯理论证明与论述。突出实践应用，以实例给出各控制理论在工程领域的应用效果，引导读者灵活应用书中理论进一步实现自己的应用目标。
本书具有如下特点：
（1 注重理论体系的完整性，注意基本概念和基本方法的介绍，内容突出重点，力求深入浅出，易于理解。通过合适的例题引入概念或帮助学生掌握主要分析和设计方法。
（2 言简意赅，尽量以简洁的语言介绍各先进控制理论的发展过程、目前的研究状况、存在的主要问题、学科前沿、发展趋势以及应用概况。
（3 注重联系实际，突出实践应用，并在相关章节介绍了包括作者在内的相关领域专家的研究成果及应用实例，以体现先进理论的前沿应用方法。
先进控制理论各个学科分支内容广泛，研究深入，常常应用现代数学工具论证相关结论。为了减少学生学习的难度，本书尽量采用比较浅显的表述方式来说明问题。对于某些定理例如李雅普诺夫稳定性定理和极小值原理及控制方法省略了证明或论证过程，主要通过例子理解定理相关条件的意义及应用条件。对相关理论感兴趣的读者可以参阅书末给出的参考文献，以获得更为系统、深入的知识。如果学生学习过现代控制理论的课程，教师在讲授中对第1章中的前两节可以略过或简要复习。全书内容可供2学分32学时的课程讲授。每章后的习题供教师选用，教师也可根据实际工程提炼出相关问题，采用相关理论的主要方法进行仿真作为大作业，这样的方式有助于帮助学生理解先进控制理论的各种方法的核心知识。
本书主要面向高等学校自动化专业的高年级学生，兼顾电气工程及其自动化、机电控制、测控技术等专业高年级大学生的学习需要，为他们提供合适的先进控制理论的教材，使他们全面了解、掌握当前在工程应用中成功或颇具前景的控制方法。对于需要先进控制理论知识的相关学科例如电气工程学科、机械工程学科、测试技术学科及航空航天工程学科等专业的研究生，本书也可以作为简明的入门参考书，为进一步掌握先进控制理论和方法提供基础。
本书由刘小河教授、管萍副教授编著。刘小河教授负责起草本书编写大纲，制定编写体例，并编写第1章至第3章，管萍副教授编写第4章和第5章。全书由刘小河统稿。在编写过程中，作者参阅了多部相关参考文献，引用了一些研究成果，同时也参考了作者及其学科团队成员以前编写的相关专著，参考了团队相关教师的研究成果。在此向相关文献作者及作者所在团队的相关教师表示衷心的感谢。
本书的出版得到北京市教学名师专项资金的资助，在此向北京市教委表示由衷的感谢。
在本书的立项、编写和出版过程中，得到了清华大学出版社的指导和大力支持，在此表示诚挚的感谢。
限于作者的能力和水平，书中谬误之处在所难免，恳请各位专家、学者及读者给予批评指正。
作者
2019年4月
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