随着机电一体化技术的迅猛发展．面对高技术机电产品在市场上的激烈竞争，原先对控制技术涉足较少的机械类、仪器类学科对控制技术的需求空前增长。日新月异的高技术创新型机电产品翻新越来越快，经典控制技术已经难以完全胜任。为此，作者在多年教授控制课程以及校内讲义的基础上，编写了这本介绍现代控制基础理论、最优控制、自适应控制、智能控制的教材。该教材面向机械类、仪器类在本科生阶段学过经典控制理论的高年级本科生、研究生和工程技术人员，介绍现代控制理论和方法的基本内容。该教材着重于概念的建立和理解，不追求严格的定理理论证明，同时书中引入了一些例题帮助读者理解概念和方法，并介绍了MATLAB软件工具在其中的部分应用。

本书主要介绍现代控制理论和方法的基本内容。全书分4大部分共23章。第1部分(第1～7章)介绍现代控制理论的基础知识，主要内容包括概述、控制系统的状态空间法、线性控制系统状态方程的解、线性系统的能控性和能观测性、系统的稳定性、线性控制系统的综合以及控制理论中需要用到的最优估计理论基础知识。第2部分(第8～14章)介绍最优控制方面的内容，包括最优控制概述、变分法求最优控制、极大值原理、动态规划法、时间最优控制、线性二次型最优控制、线性系统的随机最优控制。第3部分(第15～17章)介绍自适应控制方面的内容，包括自适应控制概述、模型参考自适应控制、自校正控制。第4部分(第18～23章)介绍智能控制方面的内容，包括智能控制概述、模糊控制、神经网络控制、混沌控制、遗传算法以及第23章的倒立摆控制实例。

本书主要面向机械类、仪器类专业背景的高年级本科生和研究生，可作为《控制工程基础(第二版)》(董景新等编著，清华大学出版社2003年出版)的后续教材，也可供相关领域的科技人员参考。

第1部分 基础知识

1 概述

2 控制系统的状态空间法

 2.1 状态变量及状态空间表达

 2.2 状态空间表达式的建立

 2.3 状态矢量的线性变换

 习题

3 线性控制系统状态方程的解

 3.1 线性连续定常系统状态方程的解

 3.2 线性连续时变系统状态方程的解

 3.3 线性离散系统状态方程的解

 3.4 瞬态响应的计算机仿真方法

 习题

4 线性系统的能控性和能观测性

 4.1 线性系统的能控性

 4.2 线性系统的能观测性

 4.3 系统结构的分解

 习题

5 系统的稳定性

 5.1 稳定性的定义

 5.2 李雅普诺夫稳定性方法

 5.3 线性定常连续系统渐近稳定的判别

 5.4 线性时变连续系统渐近稳定的判别

 5.5 线性定常离散系统渐近稳定的判别

 5.6 线性时变离散系统渐近稳定的判别

 5.7 非线性系统的稳定性分析

 5.8 波波夫超稳定性方法简介

 习题

6 线性控制系统的综合

 6.1 系统构成及特性

 6.2 极点配置

 6.3 状态重构问题

 6.4 系统镇定问题

 6.5 系统解耦问题

 习题

7 最优估计理论基础

 7.1 估计问题的提法和估计准则

 7.2 估计理论的发展

 7.3 最小二乘估计

 7.4 最小方差估计

 7.5 线性最小方差估计

 7.6 卡尔曼滤波

 7.7 广义卡尔曼滤波

 7.8 几种最优估计的优缺点比较

 习题

第2部分 最优控制

8 最优控制概述

9 变分法求最优控制

 9.1 基本概念

 9.2 用变分法求解最优问题

 9.3 有约束条件的泛函极值

 9.4 变分法求最优控制

 习题

10 极大值原理

 10.1 连续系统的极大值原理

 10.2 离散系统的极大值原理

 习题

11 动态规划法

 11.1 离散系统的动态规划法

 11.2 连续系统的动态规划法

 习题

12 时间最优控制

 习题

13 线性二次型最优控制

 13.1 状态调节器

 13.2 输出调节器

 13.3 离散系统情况

 13.4 跟踪问题(随动问题)

 习题

14 线性系统的随机最优控制

 14.1 系统状态对随机作用的响应

 14.2 随机状态反馈调节器

 14.3 随机输出反馈调节器

 14.4 随机跟踪问题

 14.5 离散系统随机最优控制

 习题

第3部分 自适应控制

15 自适应控制概述

 习题

16 模型参考自适应控制

 16.1 模型参考自适应控制系统的主要结构形式

 16.2 局部参数最优化设计方法

 16.3 基于稳定性理论的设计方法

 16.4 不同模型参考自适应系统设计方法的比较

 习题

17 自校正控制

 17.1 最小方差自校正控制

 17.2 广义最小方差自校正控制

 17.3 极点配置自校正控制

 17.4 自校正PID控制

 17.5 自适应控制系统的鲁棒性

 习题

第4部分 智能控制

18 智能控制概述

 习题

19 模糊控制

 19.1 模糊控制的产生与发展

 19.2 模糊数学基础知识

 19.3 模糊控制系统与模糊控制器概论

 19.4 基本模糊控制器设计

 19.5 MATLAB模糊逻辑工真箱

 习题

20 神经网络控制

 20.1 神经网络的产生和发展

 20.2 人工神经元模型

 20.3 网络结构及工作方式

 20.4 神经网络的学习方法

 20.5 BP算法

 20.6 基于神经网络的模糊自适应控制

 习题

21 混沌控制

 21.1 混沌概念的形成

 21.2 混沌的特性

 21.3 混沌分析方法

 21.4 混沌控制

 21.5 混沌系统的神经网络建模辨识结构

 习题

22 遗传算法

 22.1 遗传算法的产生和发展

 22.2 遗传算法中的基本概念和术语

 22.3 遗传算法的基本设计步骤

 22.4 遗传算法的基本操作

 22.5 遗传算法的有关理论

 22.6 遗传算法的解题过程

 22.7 MATLAB遗传算法工具箱

 22.8 模糊技术、神经网络和遗传算法的结合

 习题

23 倒立摆控制实例

 23.1 系统构成和控制方案

 23.2 倒立摆系统建模、仿真与分析

 23.3 系统软件设计与调试

 23.4 系统调试与实验结果

 23.5 倒立摆的模糊神经网络自适应控制

部分习题参考答案

主要参考文献