最优控制是系统设计的一种方法。它所研究的中心问题是如何选择控制信号才 能保证控制系统的性能在某种意义下最优

控制系统的校正方法 • 概述 • 超前校正和滞后校正 • PID调节器 本章基本要求： 理解串联校正的含义； 掌握超前校正原理； 掌握滞后校正原理； 掌握比例、积分、微分、比例积分、比例微分、比例积分； 微分控制规律；

7.1 状态反馈控制 7.1.1 稳定性 7.1.2 局部渐近镇定 7.1.3 全局渐近镇定 7.2 反步设计法 7.3 高阶系统反步设计 7.4 高阶系统反步控制设计应用

能控性(controllability)和能观测性(observability)深刻地揭示了系统的内部结构关系,由 .e.Kalman于60年代初首先提出并研究的这两个重要概念,在现代控制理论的研究与实 践中,具有极其重要的意义,事实上,能控性与能观测性通常决定了最优控制问题解的存 在性。例如,在极点配置问题中,状态反馈的的存在性将由系统的能控性决定;在观测器 设计和最优估计中,将涉及到系统的能观测性条件

一个复杂系统可能有多个输入和多个输出,并且以某种方式相互关联或耦合。为了分 析这样的系统,必须简化其数学表达式,转而借助于计算机来进行各种大量而乏味的分析 与计算。从这个观点来看,状态空间法对于系统分析是最适宜的。 经典控制理论是建立在系统的输入输出关系或传递函数的基础之上的,而现代控制理 论以n个一阶微方程来描述系统,这些微分方程又组合成一个一阶向量矩阵微分方程。应 用向量矩阵表示方法,可极大地简化系统的数学表达式

第三章线性多变量系统的能控性与能观测性分析 能控性(controllability)和能观测性(observability)深刻地揭示了系统的内部结构关系,由 .e.Kalman于60年代初首先提出并研究的这两个重要概念,在现代控制理论的研究与实 践中,具有极其重要的意义,事实上,能控性与能观测性通常决定了最优控制问题解的存 在性。例如,在极点配置问题中,状态反馈的的存在性将由系统的能控性决定;在观测器 设计和最优估计中,将涉及到系统的能观测性条件

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 状态观测器 6.7 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.8 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.9 线性二次型最优控制问题

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 线性反馈离散系统的状态反馈 6.7 状态观测器 6.8 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.9 线性系统的能检性及其观测器设计 6.10 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.11 线性二次型最优控制问题

6.1 引言 6.2 反馈系统的状态空间描述 6.3 状态反馈系统的能控性和能观性 6.4 状态反馈极点配置 6.5 状态反馈在系统综合中的其他应用 6.6 状态观测器 6.7 带状态观测器的状态反馈控制系统 6.8 输出反馈控制及最优逼近法在系统综合中的应用 6.9 线性二次型最优控制问题

（1）模糊集合与模糊推理 （2）模糊推理系统 （3）模糊建模与辨识 （4）模糊控制系统 （5）模糊控制系统的稳定性