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

正如下面讲到的,由式(5.21)给出的线性控制律是最优控制律。所以,若能确定矩阵K中的未知元素,使得性能指标达极小,则u(t)=-Kx(t)对任意初 始状态x(0)而言均是最优的。图5.6所示为该最优控制系统的结构方块图

7.1 概述 7.2 估计理论基础 7.3 维纳滤波估计 7.4 最小二乘估计 7.5 卡尔曼滤波估计 7.6 自校正控制

4.1狀态反馈和输出反馈 1.状态反馈控制律:

6.1 时变系统及其状态空间模型 6.2 自适应控制概述 6.3 局部参数最优化设计模型参考自适应系统 6.4 用李亚普洛夫稳定性设计的MRAC系统

在4.2节中介绍控制系统设计的极点配置方法时,曾假设所有的状态变量均可有效地 用于反馈。然而在实际情况中,不是所有的状态度变量都可用于反馈。这时需要要估计不 可用的状态变量。需特别强调,应避免将一个状态变量微分产生另一个状态变量,因为噪 声通常比控制信号变化更迅速,所以信号的微分总是减小了信噪比

本章首先讨论 Lyapunov稳定性分析,然后介绍线性二次型最优控制问题。 我们将使用 Lyapunov稳定性方法作为线性二次型最优控制系统设计的基础。 应用于线性定常系统的稳定性分析方法很多然而,对于非线性系统和线 性时变系统,这些稳定性分析方法实现起来可能非常困难,甚至是不可能的。 Lyapunov稳定性分析是解决非线性系统稳定性问题的一般方法

本章首先讨论 Lyapunov稳定性分析,然后介绍线性二次型最优控制问题。 我们将使用 Lyapunov稳定性方法作为线性二次型最优控制系统设计的基础。 应用于线性定常系统的稳定性分析方法很多然而,对于非线性系统和线 性时变系统,这些稳定性分析方法实现起来可能非常困难,甚至是不可能的。 Lyapunov稳定性分析是解决非线性系统稳定性问题的一般方法

4.5 状态重构问题与 Luenberger 状态观测器 4.6 利用 MATLAB 设计状态观测器 4.7 伺服系统设计 4.8 利用 MATLAB 设计控制系统举例

5.1 李雅普诺夫稳定性定义 5.2 李雅普诺夫稳定性理论 5.3 线性系统的李雅普诺夫稳定性分析 5.4 非线性系统的李雅普诺夫稳定性分析 5.5 李雅普诺夫第二法在系统设计中的应用