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| 編輯推薦： |
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自适应控制和预测控制是控制类专业的进阶课程。对于具有控制原理基础，计划进一步提高专业水平的学习者，具有一定的指导作用；对于事石油、化工、轻工、制药、建材等流程工业的控制类工程技术人员，也有提高业务水平和能力的实际意义。本书面向生产过程中比较复杂的过程或对象，如过程参数时变、系统受干扰等，如何解决这类问题将是本书的主题。可以作为本科生高年级选修教材，研究生教材，也可供相关专业工程技术人员进修提高之用。
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| 內容簡介： |
本书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。
本书内容包括系统辨识、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，本书针对具体问题，进行相应的控制设计与MATLAB仿真。
本书取材典型、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。
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| 目錄：
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目录
CONTENTS
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
3.2.1MIT控制规律
3.2.2MIT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
4.3.1PID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
7.1.2Diophantine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
8.3.2PID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
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| 內容試閱：
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前言PREFACE
经典的PID控制可以解决生产实践中大部分控制问题，但对于一些实际问题却无能为力。例如，当被控对象因环境或工艺等原因而发生改变时，或者受到较为严重的干扰时，由于控制器模式固定，控制系统难以及时作出相应调整，从而导致控制性能变差，甚至系统不稳定。因此，有必要研究解决这类问题的技术和方法。应该说，解决处在变化中的对象或过程的控制问题，通常是比较棘手的问题。目前，主要采用的方法有自适应控制和模型预测控制。前者属于现代控制，后者属于先进的计算机控制。虽然两者出现有先后之别，但是它们在处理这类问题上，有一些相似的理念和相近的方法，所以将这两部分内容放在一起，便于学习与比较。本书在内容上分为自适应控制和模型预测控制两部分，具体安排如下。第1章分别介绍了自适应控制与预测控制的基本情况，包括产生背景、发展、特点、分类和应用等，并揭示了自适应控制与预测控制的联系与区别。第2章讨论了系统辨识，虽然被控对象包括结构和参数两部分，但本章着重关注参数及其变化，作为在线感知过程变化的工具，它将为两类控制提供实时参数变化信息。第3章阐述了模型参考自适应控制，除了重点在连续时间的自适应控制外，还涉及离散时间的自适应控制。第4章和第5章分别讲述了确定性和随机性自校正控制系统，其内容既是自适应控制的重点之一，又是模型预测控制的基础。第6章论述了来自工业领域的预测控制： 基于脉冲响应的模型算法控制和基于阶跃响应的动态矩阵控制。第7章谈到了广义预测控制，它既是自校正控制的继续和深入，又有鲜明的特点。第8章介绍了预测控制形式的多样性，包括状态空间形式、极点配置形式、PID结构形式和综合性预测控制等。第9章讨论了约束预测控制，以及模型预测控制的应用。本书的附录A提供了书中部分例题的仿真程序，希望通过它给读者提供具体而有启发性的参考，以加深读者对相关概念和原理的理解，增强应用能力。由于编程是非常灵活而富有技巧的工作，除了需要熟悉所涉及的问题外，还要求掌握相关的编程知识和技巧。附录A提供的程序仅起抛砖引玉的作用，可作为从理论到应用进程中的一环来研究与练习。附录B提供了专业术语中英文对照。由于自适应控制和预测控制有千丝万缕的联系，建议按本书的顺序学习。如果学时有限，或者学习有具体的目的性，可以根据需要选择学习。下面是几套选择方案，可供参考。（1） 全学方案： 从头至尾，每章都学。（2） 自适应控制方案： 依次学习第1.1节、第2章、第3章、第4章、第5章。（3） 预测控制方案： 依次学习第1.2节、第2章、第6章、第7章、第8章、第9章。由于作者在相关领域的研究和实践有限，以及对有关资料和信息掌握不足，书中难免存在不足和错误，欢迎广大读者和专业同仁提出建议和批评意见，以便有机会再版时加以改进和提高。2016年3月
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