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最优控制理论与应用

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  分類: 图书,计算机/网络,人工智能,

作者: 张洪钺,王青编著

出 版 社: 高等教育出版社

出版时间: 2006-1-1字数:版次: 1页数: 244印刷时间:开本: 16开印次:纸张:I S B N : 9787040184006包装: 平装内容简介

本书系统地介绍了最优控制的理论基础、最优控制的计算方法和最优控制的应用。

全书共分12章,第1章绪论,第2章静态最优控制,第3章用变分法解最优控制、第4章极小值原理及其应用,第5章线性二次性型指标的最优控制,第6章动态规划,第7章最优控制的计算方法,第8章随机系统的最优控制,第9章奇异最优控制,第10章对策论与极大极小控制,第11章鲁棒与最优控制,第12章用 MATLAB解最优控制问题及应用实例。

本书可作为控制及相关专业的研究生教材和高年级本科生的选修教材,也可供从事相关专业的科研人员和工程技术人员参考。

目录

第1章 绪论

第2章 静态优化——函数的极值问题

2.1 无约束条件的函数极值问题

2.2 有约束条件的函数极值问题

2.3 小结

2.4 习题

第3章 用变分法解最优控制——泛函极值问题

3.1 变分法基础

3.2 无约束条件的泛函极值问题

3.2.1 泛函的自变量函数为标量函数的情况

3.2.2 泛函的自变量函数为向量函数的情况

3.3 有约束条件的泛函极值——动态系统的最优控制问题

3.3.1 终端时刻t1给定,终端状态X(t1)自由

3.3.2 终端时刻t1自由,终端状态X(t1)受约束

3.4 小结

3.5 习题

第4章 极小值原理及其应用

4.1 经典变分法的局限性

4.2 连续系统的极小值原理

4.3 最短时间控制问题

4.4 最少燃料控制问题

4.5 离散系统的极小值原理

4.6 小结

4.7 习题

第5章 线性系统二次型指标的最优控制——线性二次型问题

5.1 引言

5.2 线性二次型问题的提法

5.3 终端时间有限时连续系统的状态调节器问题

5.3.1 用极小值原理求解上面的问题

5.3.2 矩阵黎卡提微分方程的求解及K(t)的性质

5.4 稳态时连续系统的状态调节器问颢

5.5 离散系统的线性二次型问题

5.5.1 终端时间有限的状态调节器问题

5.5.2 稳态状态调节器问题

5.6 伺服跟踪问题

5.7 设计线性二次型最优控制的若干问题

5.8 小结

5.9 习题

第6章 动态规划一

6.1 多级决策的例子——最短时间问题

6.2 最优性原理

6.3 用动态规划解资源分配问题

6.4 用动态规划求离散最优控制-

6.5 连续系统的动态规划

6.6 动态规划与极小值原理

6.7 小结

6.8 习题

第7章 最优控制的计算方法

7.1 直接法

7.2 间接法

7.3 小结

7.4 习题

第8章 随机线性系统的最优控制

8.1 分离定理和离散随机线性调节器问题

8.2 连续随机线性调节器问题

8.3 随机线性跟踪器问题

8.4 小结

8.5 习题

第9章 奇异最优控制

9.1 奇异最优控制问题的提出

9.2 奇异线性二次型最优控制问题

9.3 奇异最优控制的算法

9.4 小结

9.5 习题

第10章 对策论与极大极小控制

10.1 概述

10.2 离散对策(矩阵对策)

10.2.1 对策的极小极大值(纯策略解)

10.2.2 混合策略

10.2.3 矩阵对策存在极小极大解的条件

10.3 连续对策

10.4 微分对策

10.4.1 微分对策的提法

10.4.2 最优策略的充分条件

10.5 线性二次微分对策

10.6 最优线性原理和贝尔曼一依萨克斯方程

10.7 小结

10.8 习题

第11章 鲁棒与最优控制

11.1 数学基础知识

11.1.1 信号的范数

11.1.2 系统的范数

11.2 LQR、LQG问题与日:最优控制问题

11.2.1 LQR问题与H2最优控制问题

11.2.2 LQG问题与H2最优控制问题

11.3 H2控制理论

11.3.1 问题的提出

11.3.2 H2标准问题

11.3.3 不确定系统的H2控制问题

11.4 线性定常系统的H2最优控制问题

11.4.1 线性定常系统H2最优控制问题的提出

11.4.2 线性定常系统H2最优控制问题的求解

11.5 小结

11.6 习题

第12章 用MAT1AB解最优控制问题及应用实例

12.1 MAT1AB工具简介

12.2 用MAT1AB解线性二次型最优控制问题

12.3 用MAT1AB解最优控制问题应用实例

12.3.1 导弹运动状态方程的建立

12.3.2 最优导引律的求解与仿真验证

12.4 小结

12.5 习题

参考文献

 
 
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