找到 6 条结果 按相关性 按时间降序
基于LMI的控制系统设计、分析及MATLAB仿真
本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了基于LMI控制系统设计的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶。
机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法（第2版）
本书系统地介绍了机械手控制的几种先进设计方法,是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研 工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。 本书主要以机械手的控制为论述对象,共包括16章内容,分别介绍PID 控制、神经网络自适应控制、 模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力的连续切换滑模控 制、重复控制的基本原理及设计、机械手容错控制、基于事件驱动的机械手反演控制、基于输入延迟的机械 手控制、基于执行器量化的控制、基于控制方向未知的控制和多智能体系统一致性控制的设计与分析。每 种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 本书各部分内容既相互联系又相互独立,读者可根据自己的需要选择学习。本书适合从事生产过程 自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读,也可作为高等院校工业自动 化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。
智能控制——理论基础、算法设计与应用（第2版）
本书较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共分18章,主要内容为模糊控制的基 本原理和应用、神经网络控制的基本原理和应用、智能优化算法及其应用和智能 协 调 控 制 基 本 原 理 及 应用。本书系统性强,理论联系实际,叙述深入浅出,适合初学者学习。书中给出了一些智能控制算法的仿 真实例和 MATLAB仿真程序(见配书资源),并配有一定数量的习题,可作为高等院校工业自动化、计算机 应用、电子信息等专业的高年级本科生和硕士研究生的教材,也适合从事自动化领域工作的工程技术人员 阅读和参考。
机器人控制系统的设计与MATLAB仿真：先进设计方法（第2版）
本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了滑模变结构控制的几种先进方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 本书是在原有第三版基础上修改而成，并增加和修改了部分内容。全书共分十四章，包括欠驱动系统滑模控制、基于观测器和解耦算法的滑模控制、控制输入受限条件下的滑模控制、挠性系统和奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于最优轨迹规划的滑模控制、基于传感器和执行器容错的滑模控制、基于事件驱动的滑模控制、主辅电机的协调跟踪滑模控制和具有控制输入延迟的滑模控制。每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。 本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。
运动控制理论及应用
本教材共分17章，第1章为绪论，介绍了运动控制的几个基本问题及在理论和应用方面的发展状况；第2章介绍了控制输入受限控制方法；第3章介绍了控制系统输出受限控制方法；第4章介绍了控制系统量化控制方法；第5章介绍了传感器和执行器容错控制方法；第6章介绍了控制方向未知控制；第7章介绍了事件驱动控制方法；第8章介绍了控制系统输入延迟控制；第9章介绍了基于LMI的控制系统输入受限设计方法；第10章介绍了基于干扰观测器的设计和分析方法；第11章介绍了基于输出测量观测器的设计和分析方法；第12章介绍了自抗扰控制的设计和分析方法；第13章介绍了基于参数估计和在线辨识及滑模控制方法；第14章介绍了欠驱动系统控制的设计方法；第15章介绍了无向图下多智能体系统协调控制的设计和分析方法；第16章介绍了有向图及切换图下的多智能体系统协调控制的设计和分析计方法；第17章介绍了按指定时间或性能指标函数收敛的控制方法。每种控制方法都通过MATLAB进行了仿真分析。本教材各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本教材可作为高等院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的研究生教学用书，也可作为于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员的参考书。
RBF神经网络自适应控制及MATLAB仿真(第3版)
本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制、基于模型整体逼近的自适应RBF控制、基于局部逼近的自适应RBF控制、基于RBF神经网络的动态面自适应控制、数字RBF神经网络控制、离散神经网络控制、自适应RBF观测器设计及滑模控制、基于RBF神经网络的反演自适应控制、基于RBF神经网络的自适应容错控制、基于RBF神经网络的自适应量化控制、基于RBF神经网络的控制输出受限控制和基于RBF神经网络的控制方向未知的状态跟踪。每种控制方法都通过MATLAB进行了仿真分析。
- 1