狀態(tài)反饋控制及卡爾曼濾波 (附MATLAB/Simulink 教程)
本書系統(tǒng)介紹了基于狀態(tài)空間模型的狀態(tài)反饋及卡爾曼濾波方法,共8章,由三部分組成,第一部分(第1、2章),連續(xù)時間狀態(tài)反饋控制;第二部分(第3~6章),離散時間狀態(tài)反饋控制;第三部分(第7、8章),卡爾曼濾波。本書介紹了連續(xù)系統(tǒng)及離散系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型建模、狀態(tài)反饋控制器、觀測器、干擾抑制及參考信號跟蹤的設(shè)計方法,并結(jié)合工程應(yīng)用中控制系統(tǒng)案例以及MATLAB/Simulink教程,來講解基于狀態(tài)空間模型的狀態(tài)反饋方法,包括汽包鍋爐控制、糖廠控制、風(fēng)力渦輪機傳動系統(tǒng)控制、機械臂控制、加熱爐控制等。同時,本書介紹了卡爾曼濾波器的原理及設(shè)計方法,并解決了卡爾曼濾波應(yīng)用過程中的實時計算及計算精度問題。
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軍委科技委基礎(chǔ)加強項目“電控燃油系統(tǒng)異常噴射故障動力學(xué)特性及故障機理研究”,子課題負(fù)責(zé)人(本書依托項目)。
目錄
譯者序
前言
本書梗概
致謝
符號及縮寫列表
第一部分 連續(xù)時間狀態(tài)反饋控制
第1章 狀態(tài)反饋控制器和觀測器設(shè)計 3
1.1 概述 3
1.2 超越PID控制 3
1.3 狀態(tài)反饋控制基礎(chǔ) 11
1.3.1 狀態(tài)反饋控制 11
1.3.2 可控性 15
1.3.3 思考題 18
1.4 極點配置控制器 18
1.4.1 設(shè)計方法 18
1.4.2 控制器設(shè)計中的相似變換 21
1.4.3 極點配置控制器的MATLAB教程 23
1.4.4 思考題 25
1.5 線性二次型調(diào)節(jié)器設(shè)計 25
1.5.1 啟示事例 25
1.5.2 線性二次型調(diào)節(jié)器推導(dǎo) 27
1.5.3 Q和R矩陣的選擇 29
1.5.4 具有設(shè)定穩(wěn)定度的線性二次型調(diào)節(jié)器 34
1.5.5 思考題 38
1.6 觀測器設(shè)計 39
1.6.1 觀測器設(shè)計的目的 39
1.6.2 觀測器推導(dǎo) 41
1.6.3 可觀性 44
1.6.4 控制器和觀測器之間的對偶性 46
1.6.5 觀測器的實現(xiàn) 46
1.6.6 思考題 47
1.7 狀態(tài)估計反饋控制系統(tǒng) 48
1.7.1 狀態(tài)估計反饋控制 48
1.7.2 分離原理 49
1.7.3 思考題 50
1.8 本章小結(jié) 51
1.9 更多資料 52
習(xí)題 52
第2章 連續(xù)系統(tǒng)多變量控制應(yīng)用 56
2.1 概述 56
2.2 實用控制器一:積分作用控制器設(shè)計 56
2.2.1 原始控制律 56
2.2.2 積分飽和情況 58
2.2.3 實用的多變量控制器 59
2.2.4 抗積分飽和實現(xiàn) 61
2.2.5 關(guān)于設(shè)計與實現(xiàn)的MATLAB教程 64
2.2.6 汽包鍋爐控制應(yīng)用 70
2.2.7 思考題 75
2.3 實用控制器二:通過觀測器設(shè)計實現(xiàn)積分作用 75
2.3.1 基于擾動估計的積分控制 75
2.3.2 抗飽和機制 77
2.3.3 設(shè)計與實現(xiàn)的MATLAB/Simulink教程 78
2.3.4 在糖廠中的控制應(yīng)用 83
2.3.5 狀態(tài)可測的系統(tǒng)設(shè)計 84
2.3.6 思考題 86
2.4 風(fēng)力渦輪機傳動控制系統(tǒng) 87
2.4.1 風(fēng)力渦輪機傳動系統(tǒng)的建模 87
2.4.2 控制系統(tǒng)的配置 89
2.4.3 設(shè)計方法一 90
2.4.4 設(shè)計方法二 93
2.4.5 設(shè)計方法二的MATLAB教程 94
2.4.6 思考題 97
2.5 本章小結(jié) 97
2.6 更多資料 98
習(xí)題 98
第二部分 離散時間狀態(tài)反饋控制
第3章 離散時間系統(tǒng)介紹 105
3.1 概述 105
3.2 連續(xù)時間模型的離散化 105
3.2.1 連續(xù)時間模型的采樣 106
3.2.2 離散時間系統(tǒng)的穩(wěn)定性 108
3.2.3 通過采樣得到離散時間模型示例 108
3.2.4 思考題 114
3.3 輸入和輸出離散時間模型 115
3.3.1 輸入和輸出模型 115
3.3.2 有限脈沖響應(yīng)和階躍響應(yīng)模型 117
3.3.3 非最小狀態(tài)空間的實現(xiàn) 120
3.3.4 思考題 121
3.4 z變換 122
3.4.1 常用信號的z變換 122
3.4.2 z變換函數(shù) 125
3.4.3 思考題 126
3.5 本章小結(jié) 127
3.6 更多資料 127
習(xí)題 128
第4章 離散時間狀態(tài)反饋控制 132
4.1 概述 132
4.2 離散時間狀態(tài)反饋控制基礎(chǔ) 132
4.2.1 基本概念 132
4.2.2 離散時間中的可控性和穩(wěn)定性 135
4.2.3 思考題 137
4.3 離散時間觀測器的設(shè)計 137
4.3.1 離散時間觀測器的基本概念 137
4.3.2 離散時間中的可觀性 140
4.3.3 思考題 142
4.4 離散時間線性二次型調(diào)節(jié)器 142
4.4.1 DLQR的目標(biāo)函數(shù) 142
4.4.2 最優(yōu)解 143
4.4.3 用離散時間線性二次型調(diào)節(jié)器設(shè)計觀測器 144
4.4.4 思考題 145
4.5 具有設(shè)定穩(wěn)定度的離散時間線性二次型調(diào)節(jié)器 146
4.5.1 設(shè)定穩(wěn)定度的基本概念 146
4.5.2 案例研究 148
4.5.3 思考題 152
4.6 本章小結(jié) 153
4.7 更多資料 154
習(xí)題 154
第5章 基于觀測器設(shè)計的干擾抑制和參考信號跟蹤 159
5.1 概述 159
5.2 擾動模型 159
5.2.1 常見的擾動信號 159
5.2.2 帶輸入擾動的狀態(tài)空間模型 162
5.2.3 思考題 163
5.3 估計中輸入和輸出擾動的補償 163
5.3.1 示例 163
5.3.2 輸入擾動觀測器設(shè)計 165
5.3.3 增廣狀態(tài)空間模型的MATLAB教程 168
5.3.4 觀測器誤差系統(tǒng) 169
5.3.5 輸出擾動觀測器的設(shè)計 171
5.3.6 思考題 174
5.4 基于擾動觀測器的狀態(tài)反饋控制 175
5.4.1 控制律 175
5.4.2 控制實現(xiàn)的MATLAB教程 177
5.4.3 思考題 181
5.5 基于擾動觀測器的控制系統(tǒng)分析 182
5.5.1 控制器傳遞函數(shù) 182
5.5.2 擾動抑制 184
5.5.3 參考信號跟蹤 186
5.5.4 案例研究 187
5.5.5 思考題 190
5.6 控制律的抗飽和實現(xiàn) 191
5.6.1 抗飽和實現(xiàn)的算法 191
5.6.2 加熱爐控制 193
5.6.3 帶限干擾示例 196
5.6.4 思考題 197
5.7 本章小結(jié) 198
5.8 更多資料 199
習(xí)題 199
第6章 通過控制設(shè)計實現(xiàn)擾動抑制和參考信號跟蹤 206
6.1 概述 206
6.2 在控制器設(shè)計中嵌入擾動模型 206
6.2.1 增廣狀態(tài)空間模型的建立 206
6.2.2 MATLAB教程 208
6.2.3 可控性和可觀性 210
6.2.4 思考題 211
6.3 控制器和觀測器設(shè)計 212
6.3.1 控制器設(shè)計及控制信號的計算 212
6.3.2 增加參考信號 213
6.3.3 觀測器的設(shè)計和實現(xiàn) 214
6.3.4 控制器實現(xiàn)的MATLAB教程 215
6.3.5 思考題 218
6.4 實踐問題研究 219
6.4.1 減少參考信號跟蹤中的超調(diào)量 219
6.4.2 抗飽和的實現(xiàn) 222
6.4.3 用非最小狀態(tài)空間實現(xiàn)的控制系統(tǒng) 225
6.4.4 思考題 229
6.5 重復(fù)控制 230
6.5.1 重復(fù)控制的基本原理 230
6.5.2 擾動模型D(z)的確定 232
6.5.3 機械臂的控制 236
6.5.4 思考題 239
6.6 本章小結(jié) 240
6.7 更多資料 241
習(xí)題 241
第三部分 卡爾曼濾波
第7章 卡爾曼濾波器 253
7.1 概述 253
7.2 卡爾曼濾波器的算法 253
7.2.1 卡爾曼濾波器的狀態(tài)空間模型 253
7.2.2 直觀的計算過程 254
7.2.3 卡爾曼濾波增益的最優(yōu)化 257
7.2.4 卡爾曼濾波器示例及MATLAB教程 259
7.2.5 傳感器偏置和負(fù)載擾動的補償 264
7.2.6 思考題 268
7.3 多速率采樣環(huán)境下的卡爾曼濾波器 269
7.3.1 缺失數(shù)據(jù)場景下的卡爾曼濾波算法 269
7.3.2 案例研究與MATLAB教程 270
7.3.3 思考題 280
7.4 擴展卡爾曼濾波器 280
7.4.1 擴展卡爾曼濾波器的線性化 280
7.4.2 擴展卡爾曼濾波算法 285
7.4.3 案例研究及MATLAB教程 287
7.4.4 思考題 294
7.5 衰減記憶卡爾曼濾波器 294
7.5.1 衰減記憶卡爾曼濾波器的算法 294
7.5.2 思考題 298
7.6 卡爾曼濾波器和觀測器之間的關(guān)系 298
7.6.1 一步卡爾曼濾波算法 298
7.6.2 卡爾曼濾波器和觀測器 299
7.6.3 思考題 304
7.7 本章小結(jié) 304
7.8 更多資料 305
習(xí)題 305
第8章 解決卡爾曼濾波器中的計算問題 309
8.1 概述 309
8.2 序貫卡爾曼濾波器 309
8.2.1 序貫卡爾曼濾波器的基本概念 309
8.2.2 非對角R 313
8.2.3 序貫卡爾曼濾波器的MATLAB教程 315
8.2.4 思考題 318
8.3 使用UDUT分解的卡爾曼濾波器 318
8.3.1 格拉姆-施密特正交化過程 319
8.3.2 基本思想 321
8.3.3 用UDUT分解的序貫卡爾曼濾波器 323
8.3.4 MATLAB教程 326
8.3.5 思考題 327
8.4 本章小結(jié) 328
8.5 更多資料 328
習(xí)題 329