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目录1

第一章 引言1

第一篇 过程和过程控制计算机5

第二章　用数字计算机（过程控制计算机、微处理机）进行的调节5

第三章　过程11

3.1 工业过程的基本类型11

3.2　离散时间信号过程的数学模型13

3.2.1　差分方程，z传递函数14

3.2.2　向量差分方程18

3.2.3　从微分方程和s传递函数中计算差分方程和z传递函数28

3.2.4　离散时间信号过程模型的简化35

3.3　过程模型的获得——模型建立和辨识41

第二篇　确定性扰动的调节43

第四章　确定性调节43

第五章　参数最优化调节器51

5.1　连续的PID调节器的微分方程的离散化51

5.2　参数最优化的离散的低阶调节算法53

5.2.1　一阶和二阶的调节算法57

5.2.2　预先给定第一个控制量的调节算法61

5.3　离散的PID调节算法的几种形式63

5.4　模拟结果66

5.4.1 试验过程67

5.4.2　二阶调节算法的模拟结果69

5.5　参数最优化调节算法中采样时间的选择82

5.6　参数最优化调节算法的整定规则86

第六章　补偿调节器94

第七章　调节时间有限的调节器（无振荡）99

7.1　未给定控制量的无振荡调节器99

7.2　给定控制量的无振荡调节器104

7.3　无振荡调节器采样时间的选择109

第八章　状态调节器111

8.1　对初始值最优的状态调节器112

8.2　对外部扰动最优的状态调节器125

8.3　预先给定特征方程的状态调节器130

8.4　模态的状态调节132

8.5　有限调节时间（无振荡）的状态调节器137

8.6　状态变量-观测器139

8.7　带观测器的状态调节器143

8.7.1　初始值观测器144

8.7.2　外部扰动观测器146

8.8　降阶的状态变量观测器156

8.9　关于加权矩阵和采样时间的选择161

8.9.1　状态调节器和观测器的权矩阵162

8.9.2　采样时间的选择163

第九章　大滞后过程用的调节器165

9.1　带纯滞后的过程的模型165

9.2　用于滞后过程的确定性调节器167

9.2.1　滞后大并带有附加动态的过程167

9.2.2　纯滞后过程170

9.3　用于滞后过程的各种调节器175

的调节品质和灵敏度的比较175

第十章　用恒定调节器调节可变的过程183

10.1　关于调节系统的灵敏度问题184

10.2　参数变化大的过程的调节190

第十一章 调节确定性扰动信号的各种调节器的比较192

11.1　调节器结构、极点和零点的比较192

11.1.1　给定极点的一般线性调节器194

11.1.2　低阶的参数最优化调节器196

11.1.3　普通补偿调节器196

11.1.4　无振荡调节器197

11.1.5　预测调节器199

11.1.6　状态调节器200

11.2　用于性能比较的特性值203

11.3　调节算法的品质比较205

11.4　动态调节因数的比较219

11.5　关于调节算法应用的几点结论228

第三篇　随机扰动调节231

第十二章　随机调节231

12.1　引言231

12.2　随机信号过程的数学模型232

12.2.1　基本概念232

12.2.2　马尔可夫信号过程235

12.2.3　纯量随机差分方程238

第十三章 随机扰动信号的参数最优调节器240

14.1　用于无滞后过程的广义最小方差调节器244

第十四章　随机扰动信号最小方差调节器244

14.2　用于带滞后过程的广义最小方差调节器255

14.3　带纯滞后的过程用的最小方差调节器260

14.4　用最小方差调节器的模拟结果262

第十五章　随机扰动状态调节器267

15.1　对白噪声最优的状态调节器267

15.2　具有状态估计的对白噪声最优的状态调节器270

15.3　具有状态估计的外部扰动信号最优状态调节器273

第四篇　多回路调节281

第十六章　串级调节281

第十七章　前馈控制290

17.1　补偿控制292

17.2　参数最优化控制295

17.2.1　未给定控制量的参数最优化控制296

17.2.2　给定控制量的参数最优化控制297

17.3　状态控制301

17.4　最小方差控制301

第五篇　多变量调节305

第十八章　多变量过程的结构305

18.1.1　典型结构306

18.1　用传递表达式描述的结构特点306

18.1.2　特征方程和耦合系数311

18.1.3　外部信号的作用315

18.1.4　主调节器的相互作用316

18.2　用状态描述的结构特性319

第十九章　参数最优化的多变量调节327

19.1　不带耦合调节器的主调节器的参数最优化329

19.1.1　稳定区331

19.1.2　调节器的参数最优化和双变量调节器的整定规则335

19.2　通过耦合调节器解耦（自治）341

19.3　主调节器和耦合调节器的参数最优化346

第二十章　带状态调节器的多变量调节349

第六篇　信号滤波与状态估计356

第二十一章 离散时间信号的低通和高通滤波器356

第二十二章　状态变量估计365

22.1　向量信号过程与假设366

22.2　纯量递推估计368

22.2.1　两个纯量加权平均值的构成369

22.2.2　一个常量的递推估计370

22.2.3　随机时变量的递推估计371

22.3　向量的递推估计379

22.3.1　两个向量测量值的加权均值构成379

22.3.2　向量状态变量的递推估计（卡尔曼滤波器）381

第七篇　自适应调节393

第二十三章　自适应调节概述393

第二十四章 动态过程和随机信号的在线辨识397

24.1　过程模型和扰动信号模型398

24.2　递推的最小二乘法（RLS）399

24.2.1　动态过程399

24.2.2　随机信号404

24.3　递推的广义最小二乘法（RELS）405

24.4　递推的辅助变量法（RIV）406

24.5　递推的最大似然法（RML）408

24.6　随机逼近法（STA）412

24.7　统一的递推的参数估计算法和各种方法的比较413

第二十五章 闭环调节回路中的在线辨识418

25.1　无附加信号的过程辨识418

25.1.1 间接过程辨识（情况a＋c＋e）421

25.1.2　直接过程辨识426

25.2　带附加信号的过程辨识（情况b＋d＋e）431

25.3　闭环调节回路中的辨识方法433

25.3.1　没有附加信号的间接过程辨识434

25.3.2　没有附加信号的直接过程辨识434

25.3.3　带附加信号的直接过程辨识435

26.1　自寻最优自适应调节器概况436

第二十六章　自寻最优自适应调节器436

26.2　合适的调节算法443

26.2.1　无振荡调节算法443

26.2.2　最小方差调节器444

26.2.3　参数最优化调节器446

26.2.4　给定极点的一般线性调节器449

26.2.5　状态调节器450

26.2.6　各种扰动信号下调节品质的比较450

26.2.7　各种性能的评价453

26.3　辨识算法和调节算法的适当组合455

26.3.1　自适应调节器RLS-MV4456

26.3.3 自适应调节器RML-MV3459

26.3.2　自适应调节器RLS-MV3459

26.3.4　自适应调节器RLS-DB460

26.4　各种自适应调节器的比较461

26.5　用过程控制计算机进行自适应数字调节的例子470

26.5.1　管线——模型过程（非线性过程）470

26.5.2　不稳定过程模拟模型的模拟471

26.5.3　结论473

第二十七章　数字调节中幅值整量化的影响476

27.1　产生整量化误差的原因476

第八篇 采用过程控制计算机和微处理机的数字调节476

27.2　各种整量化效应482

27.2.1　变量的整量化效应482

27.2.2　系数的整量化效应487

27.2.3　中间结果的整量化效应487

第二十八章　扰动信号滤波494

第二十九章　调节算法与各种执行器的匹配505

第三十章　调节算法和控制算法的计算机辅助设计521

附录530

参考文献537

缩写目录551