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教学大纲
《现代控制理论》学位课程教学大纲
admin 发表于: 2011-11-10 20:05  点击:

硕士:《现代控制理论》学位课程教学大纲

 

课程编号:55020403          课程名称:现代控制理论

学时:40   学分:  开课学期:1

开课单位:仪器科学与电气工程学院

任课教师: 王春民   教师代码:401409            教师职称:副教授

教师梯队:刘兴明 王艳

1、课程目的、任务及对象

本课介绍了现代控制理论知识,包括控制系统的基础,线性系统理论,最优控制系统,随机系统与卡尔曼滤波,稳定性与李亚普诺夫方法,自适应控制系统和智能控制。现代控制理论涉及的面非常宽泛,对数学基础的要求较高.现代控制理论不仅具有理论研究的意义,也具有广泛的应用前景.

2、授课的具体内容

   线性系统理论     15学时)

第一章                  状态空间法基础

1.1                         线性时不变动态方程的解

1.2                         系统动态方程的等价变换

1.3                         时变系统基础

第二章    系统的可观性和可控性

  2.1      线性系统的可控性

  2.2      线性系统的可观测性

  2.3      动态方程的标准型

  2.4      单变量系统的实现

  2.5      多变量系统的实现

第三章    状态反馈与状态观测器 

  3.1      状态反馈与极点配置

  3.2      用状态反馈及进行解耦控制

  3.3      跟踪问题的稳态特性

  3.4      状态观测器

第四章    稳定性与李亚普诺夫方法

  4.1      运动模式及其收敛、发散和有界条件

  4.2      李亚普诺夫意义下的稳定、渐进稳定

  4.3      有界输入、有界状态(BIBS)稳定

  4.4      有界输入、有界输出(BIBO)稳定

第二篇     最优控制理论     10学时)

第五章     最优控制概述

  5.1       最优控制问题的基本提法

第六章     最优控制的变分法

  6.1       变分的基本概念

  6.2       无约束条件的泛函极值问题

  6.3       有约束条件的泛函极值动态系统的最优控制问题

第七章     最小值原理

  7.1       最小值原理

  7.2       最短时间控制问题

  7.3       离散系统的最小值原理

第八章     动态规划

  8.1      最优化原理  

  8.2      动态规划的基本公式

第九章    线性二次型指标的最优控制

  9.1      二次型问题的提法

9.2      状态调节器问题

  9.3      线性定常系统的状态节器问题

9.4      输出调节器问题

9.5      跟踪问题

第三篇     最优估计与滤波    6学时)

第十章     基本估计方法

10.1                       最小二乘法估计

10.2                       线性最小方差估计

10.3                       维纳滤波

第十一章  卡尔曼滤波

11.1                            卡尔曼滤波的特点

11.2                            正交投影

11.3                            离散型卡尔曼最优预测方程

11.4                            离散型卡尔曼最优滤波方程    

11.5                            离散型卡尔曼滤波基本方程使用要点

11.6                            卡尔曼滤波的推广

11.7                            卡尔曼滤波的稳定性、滤波发散及克服发散的方法

第四篇    自适应控制(5学时)

12.1                         自适应控制系统概述

12.2                         模型参考自适应

12.3                         模型跟随系统

12.4                         非线性系统模型参考自适应控制器的设计

第五篇                  智能控制简介(4学时)

第十三章   分级智能控制、专家控制系统、模糊控制和基于神经网络的控制系统

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