【正文】 的典型非線性特性；● 相平面法基礎(chǔ)：相軌跡作圖方法、由相平面圖求時間解；● 相平面法分析：具有分段線性系統(tǒng)和繼電器型系統(tǒng)的分析、速度反饋對非線性控制系統(tǒng)性能的影響；● 描述函數(shù)法：描述函數(shù)的建立、自激振蕩的確定；學(xué)習(xí)目標(biāo)1． 了解非線性控制系統(tǒng)的特點、研究方法及常見的典型非線性特性。2． 能用相平面法分析系統(tǒng)性能。3． 掌握利用描述函數(shù)分析系統(tǒng)性能的方法。 線性系統(tǒng)理論（LST）2. 線性系統(tǒng)理論（LST）（核心內(nèi)容學(xué)時數(shù)：48）備注內(nèi)容簡介線性系統(tǒng)理論是現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)內(nèi)容，為控制系統(tǒng)提供有效的數(shù)學(xué)描述、特性分析和系統(tǒng)設(shè)計的基本方法。自動化科學(xué)與技術(shù)的許多領(lǐng)域都要用到線性系統(tǒng)理論中的概念、理論和方法，包括狀態(tài)空間、狀態(tài)方程、穩(wěn)定性、能控性、能觀測性、最小實現(xiàn)、反饋控制及觀測器等重要內(nèi)容。線性系統(tǒng)理論中的基本概念、方法和理論，廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代控制理論的各個分支領(lǐng)域，是學(xué)習(xí)和研究現(xiàn)代控制理論的基礎(chǔ)。知識單元LST1 線性系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述（核心）LST2 線性系統(tǒng)的運動分析（核心）LST3 穩(wěn)定性（核心）LST4 能控性與能觀測性（核心）LST5 最小實現(xiàn)（選修）LST6 反饋控制（核心）LST7 狀態(tài)觀測器 (核心)知識單元描述LST1系統(tǒng)數(shù)學(xué)描述（核心）參考課時6知識點● 線性系統(tǒng)的常用描述。● 狀態(tài)、狀態(tài)空間、狀態(tài)空間描述?！?物理系統(tǒng)狀態(tài)空間描述的建立?！?狀態(tài)空間描述與其它描述的關(guān)系?！?系統(tǒng)的等價變換及其應(yīng)用.學(xué)習(xí)目標(biāo)1． 了解系統(tǒng)的常用描述：外部描述—傳遞函數(shù)、脈沖響應(yīng)函數(shù)與內(nèi)部描述—狀態(tài)空間描述。2. 掌握狀態(tài)、狀態(tài)空間的概念和物理系統(tǒng)的狀態(tài)方程和輸出方程的建立方法；3. 掌握狀態(tài)空間描述與其它描述的關(guān)系；4. 掌握狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的定義、性質(zhì)及算法和狀態(tài)方程的解。5. 掌握等價變換的定義、算法、性質(zhì)和應(yīng)用(化特征值標(biāo)準(zhǔn)型)。LST2 系統(tǒng)的運動分析（核心）參考課時6知識點連續(xù)時間系統(tǒng)狀態(tài)方程的解連續(xù)時間系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣離散時間系統(tǒng)的狀態(tài)方程連續(xù)系統(tǒng)的離散化離散時間系統(tǒng)狀態(tài)方程的解學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 掌握狀態(tài)方程解的表達(dá)式及其意義。2. 掌握狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的定義、物理意義、性質(zhì)及算法。3. 知道連續(xù)系統(tǒng)離散化的方法、精確算式及系統(tǒng)保持能控/能觀性的條件。4. 知道連續(xù)系統(tǒng)離散化的近似算式。5. 掌握離散時間系統(tǒng)狀態(tài)方程的求解。LST3 穩(wěn)定性（核心）參考課時8知識點系統(tǒng)的BIBO(有界輸入有界輸出)穩(wěn)定性。漸近穩(wěn)定性。李亞普諾夫(isL意義下的)穩(wěn)定性。穩(wěn)定分析的李亞普諾夫方法(李亞普諾夫函數(shù)法)。李亞普諾夫函數(shù)的規(guī)則化構(gòu)造方法：克拉索夫斯基法、變量梯度法。(選修)學(xué)習(xí)目標(biāo)、計算及穩(wěn)定性的概念。2學(xué)習(xí)掌握BIBO穩(wěn)定性的定義及判據(jù)。:特征值判據(jù)、李亞普諾夫方程判據(jù)、 李亞普諾夫函數(shù)判別法。：特征值判據(jù)、李亞普諾夫函數(shù)判別法。LST4 能控性與能觀測性（核心）參考課時8知識點● 能控性與能觀測性的定義。● 能控性與能觀測性的判據(jù)?！?單變量系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)型?！?系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分解。● 對偶原理。學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 能闡述能控性和能觀測性的物理概念和定義；2. 掌握能控性的判據(jù)：能控性矩陣秩判據(jù)、PBH判據(jù)、約當(dāng)型判據(jù)。3. 掌握能觀測性的判據(jù)：能觀性矩陣秩判據(jù)、PBH判據(jù)、約當(dāng)型判據(jù)。4. 掌握單變量系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)型及變換方法。5. 掌握系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)分解: 能控性分解和能觀性分解及了解能控性/能觀性分解的結(jié)果。6. 掌握對偶原理: 對偶系統(tǒng)、對偶關(guān)系及對偶原理的應(yīng)用—能觀性判別、化能觀標(biāo)準(zhǔn)型及能觀性分解中的應(yīng)用。以后章節(jié)還有更多的應(yīng)用。LST5 最小實現(xiàn)(選修)參考課時（5）知識點● 實現(xiàn)與最小實現(xiàn)● 傳遞函數(shù)最小實現(xiàn)的性質(zhì)● 標(biāo)量傳遞函數(shù)的最小實現(xiàn)● 向量傳遞函數(shù)的最小實現(xiàn)● 傳遞函數(shù)矩陣的實現(xiàn)和最小實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)；；；；。LST6 反饋控制（核心）參考課時12知識點● 狀態(tài)反饋與輸出反饋?！?反饋對能控性和能觀測性的影響?！?狀態(tài)反饋極點配置?！?系統(tǒng)的能鎮(zhèn)定問題?！?輸出反饋極點配置問題(選修)。● 解耦控制 (選修)。學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 了解兩種反饋(狀態(tài)反饋與輸出反饋)的形式及作用；2. 了解兩種反饋對能控性和能觀測性的影響。3. 掌握狀態(tài)反饋極點配置的原理、條件及算法：利用能控標(biāo)準(zhǔn)型的算法及基于Sylvester矩陣方程的算法；4. 掌握系統(tǒng)的能鎮(zhèn)定的定義、條件及方法；5. 了解輸出反饋極點配置的原理及條件；6. 了解解耦控制的原理、條件及算法。LST7 狀態(tài)觀測器 (核心)參考課時8知識點● 漸近狀態(tài)觀測器(稱狀態(tài)觀測器)● 全階(維) 狀態(tài)觀測器● 降階(維) 狀態(tài)觀測器● 分離性原理● 狀態(tài)觀測器特征值選擇的經(jīng)驗公式學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 掌握漸近觀測器的工作原理、存在條件—主要是征值能任意配置的條件。2. 掌握全階(維) 狀態(tài)觀測器的設(shè)計算法：化能觀標(biāo)準(zhǔn)型的算法、基于Sylvester 矩陣方程的算法和利用對偶原理的設(shè)計方法。3. 掌握降階(維) 狀態(tài)觀測器的設(shè)計算法：主要是基于Sylvester 矩陣方程的算法。4. 了解帶觀測器的反饋系統(tǒng)的性質(zhì)，掌握系統(tǒng)設(shè)計的分離性原理。5. 了解狀態(tài)觀測器特征值選擇的經(jīng)驗數(shù)據(jù)。 最優(yōu)控制原理（OCP） 最優(yōu)控制（OCP）（參考學(xué)時數(shù)：16） 選修備注內(nèi)容簡介最優(yōu)控制是控制科學(xué)的主要內(nèi)容，可以為控制系統(tǒng)提高有效地描述處理對象的模型及其控制。所以，控制科學(xué)與技術(shù)有關(guān)的許多領(lǐng)域都要用到最優(yōu)控制中的概念。最優(yōu)控制包括極小值原理、時間與燃料最優(yōu)控制、二次型指標(biāo)最優(yōu)控制和動態(tài)規(guī)劃等重要內(nèi)容。最優(yōu)控制分析與設(shè)計中含有大量最優(yōu)控制的內(nèi)容。例如： 在姿態(tài)控制，最優(yōu)推力方向的研究與學(xué)習(xí)中要有理解形式證明的能力。極小值原理中的理論被用于自動控制、過程系統(tǒng)和隨機(jī)系統(tǒng)等領(lǐng)域。隨著控制科學(xué)與技術(shù)的日益成熟，越來越完善的分析技術(shù)被用于實踐，為了理解將來的控制科學(xué)技術(shù)，學(xué)生需要對最優(yōu)控制有深入的理解。知識單元OCP1 最優(yōu)控制的一般表示OCP2 極小值原理OCP3 時間與燃料最優(yōu)控制OCP4 二次型指標(biāo)最優(yōu)控制OCP5 動態(tài)規(guī)劃知識單元描述OCP1最優(yōu)控制的一般表示參考課時(3)知識點● 舉例（姿態(tài)控制，最優(yōu)推理方向）● 提法（模型，初始狀態(tài)，性能指標(biāo)，目標(biāo)集，容許控制）● 方法（變分，規(guī)劃）學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 舉例解釋最優(yōu)控制的基本概念；2. 說明與模型、指標(biāo)和控制的關(guān)系；3. 說明最優(yōu)控制的原理。OCP2極小值原理參考課時(4)知識點● 變分法● 伴隨方程● 狀態(tài)方程● 控制方程● 控制約束● 極小值原理學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 使用變分法到一般泛函的結(jié)果；2. 說明變分到一般無約束控制的規(guī)范方程；3. 用舉例證明解決最優(yōu)控制問題；4. 說明具有控制約束的極小值原理。OCP3時間與燃料最優(yōu)控制參考課時(3)知識點● 最短時間、最省燃料和時間與燃料綜合指標(biāo)的概念● BangBang控制推導(dǎo)● 奇異最優(yōu)控制的概念● 非奇異控制的條件● BangCoastBang最優(yōu)控制● 控制切換次數(shù)定理學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 以實例概述最短時間、最省燃料和時間與燃料綜合指標(biāo)；2. 論述對給定的問題BangBang控制推導(dǎo)；3. 奇異最優(yōu)控制的概念與非奇異控制的條件；。OCP4二次型指標(biāo)最優(yōu)控制 參考課時(3)知識點● 二次性能指標(biāo)● 線性狀態(tài)調(diào)節(jié)器● 線性輸出調(diào)節(jié)器● 線性伺服系統(tǒng)● 魯棒調(diào)節(jié)器的概念學(xué)習(xí)目標(biāo)，包括有限時間和無限時間指標(biāo)；2. 敘述線性狀態(tài)調(diào)節(jié)器原理；3. 給出線性輸出調(diào)節(jié)器的解法；4. 分析建立線性伺服系統(tǒng)方程和魯棒調(diào)節(jié)器的概念。OCP5動態(tài)規(guī)劃參考課時(3)知識點● 多級決策● 路線圖● 最優(yōu)性原理● 二次型規(guī)劃學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 用實例解釋多級決策情況；2. 用實例說明和路線圖的問題；3. 控制問題最優(yōu)性原理；4. 離散系統(tǒng)二次型動態(tài)規(guī)劃。OCP6狀態(tài)空間參考課時由基礎(chǔ)課“現(xiàn)代控制理論”完成知識點● 微分方程● 狀態(tài)方程、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、標(biāo)準(zhǔn)型● 能控和能觀條件● 標(biāo)準(zhǔn)型變換學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 動態(tài)系統(tǒng)的物理建模；2. 狀態(tài)方程與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的概念與建立；3. 完全能控性與完全能觀性概念和判別條件；4. 采用線性代數(shù)方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)型變換。（這部分內(nèi)容由基礎(chǔ)課“現(xiàn)代控制理論”完成，為使學(xué)習(xí)具有針對性，此處仍列出其知識點和學(xué)習(xí)目標(biāo)） 最優(yōu)估計與卡爾曼濾波（OEF） 最優(yōu)估計與卡爾曼濾波（OEF）（參考學(xué)時數(shù)：16） 選修備注內(nèi)容簡介熟練掌握最優(yōu)估計與卡爾曼濾波是學(xué)習(xí)控制科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用內(nèi)容的需要，教學(xué)大綱應(yīng)要求學(xué)生掌握如何使用最優(yōu)估計與卡爾曼濾波。建議學(xué)生至少應(yīng)熟練掌握離散卡爾曼濾波范例。最優(yōu)估計與卡爾曼濾波的知識由估計的一般方法基本概念和卡爾曼濾波組成，這些概念和技術(shù)對于噪聲系統(tǒng)卡爾曼濾波實踐是重要的。這一領(lǐng)域包括的估計問題概述、估計的一般方法和卡爾曼濾波算法等，這些內(nèi)容很好地覆蓋了控制科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的本科生必須了解和掌握整個濾波的知識范圍。其他知識領(lǐng)域如隨機(jī)最優(yōu)控制也用到與卡爾曼濾波相關(guān)的知識單元，這些知識單元也是控制科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的重要內(nèi)容。知識單元OEF1 估計問題概述OEF2 估計的一般方法OEF3 離散卡爾曼濾波OEF4 連續(xù)卡爾曼濾波OEF5 非線性濾波知識單元描述OEF1估計問題概述參考課時(2)知識點● 隨機(jī)變量● 隨機(jī)噪聲● 隨機(jī)模型● 最小方差估計概念● 極大似然估計概念學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 分析解釋隨機(jī)變量概念；2. 隨機(jī)噪聲概念；3. 舉例說明不同的隨機(jī)估計問題模型；4. 說明最小方差估計概念；5. 說明極大似然估計概念；OEF2估計的一般方法參考課時(4)知識點● 最小方差估計策略● 極大似然估計算法● 線性最小方差估計策略● 線性最小方差估計特性學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 了解最小方差估計策略的重要性；2. 了解極大似然估計算法特性；3. 給出簡單問題線性最小方差估計算法；4. 給出線性最小方差估計特性；OEF3離散卡爾曼濾波參考課時(4)知識點● 濾波器模型● 卡爾曼濾波方程● 濾波增益● 方差遞推計算● 卡爾曼濾波性質(zhì)學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 了解基本濾波器模型的表示和用法；2. 了解卡爾曼濾波方程；3. 掌握濾波增益應(yīng)用；4. 掌握方差遞推計算的方法；5. 了解卡爾曼濾波性質(zhì)；6. 卡爾曼濾波程序框圖；7. 了解卡爾曼濾波應(yīng)用實例；OEF4連續(xù)卡爾曼濾波 參考課時(3)知識點● 連續(xù)系統(tǒng)模型的概念● 等效的離散系統(tǒng)● 連續(xù)卡爾曼濾波算法● 白噪聲和有色噪聲● 連續(xù)卡爾曼濾波特點學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 解釋連續(xù)系統(tǒng)模型的概念和應(yīng)用實例；2. 識別等效的離散系統(tǒng)問題的情況；3. 以類似離散系統(tǒng)問題為例，建立連續(xù)卡爾曼濾波算法；4. 解釋連續(xù)卡爾曼濾波特點；5. 解釋白噪聲和有色噪聲的卡爾曼濾波；OEF5非線性濾波參考課時(3)知識點● 非線性估計問題● 連續(xù)線性化卡爾曼濾波● 離散線性化卡爾曼濾波● 推廣卡爾曼濾波學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 解釋非線性估計問題；2. 設(shè)計連續(xù)線性化卡爾曼濾波和離散線性化卡爾曼濾波；3. 推導(dǎo)推廣卡爾曼濾波。OEF6狀態(tài)空間參考課時由基礎(chǔ)課“現(xiàn)代控制理論”完成知識點● 微分方程● 狀態(tài)方程、狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、標(biāo)準(zhǔn)型● 能控和能觀條件● 標(biāo)準(zhǔn)型變換學(xué)習(xí)目標(biāo)1. 動態(tài)系統(tǒng)的物理建模；2. 狀態(tài)方程與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的概念與建立；3. 完全能控性與完全能觀性概念和判別條件；4. 采用線性代數(shù)方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)型變換。（這部分內(nèi)容由基礎(chǔ)課“現(xiàn)代控制理論”完成，為使學(xué)習(xí)具有針對性，此處仍列出其知識點和學(xué)習(xí)目標(biāo)） 系統(tǒng)辨識 （SID） 系統(tǒng)辨識（SID）（參考學(xué)時數(shù)：16） 選修備注內(nèi)容簡介系統(tǒng)辨識是控制科學(xué)的主要內(nèi)容，可以為控制系統(tǒng)處理對象的模型的建立提供方法。所以，控制科學(xué)與技術(shù)有關(guān)的許多領(lǐng)域都要用到系統(tǒng)辨識。系統(tǒng)辨識包括最小二乘理論、權(quán)函數(shù)辨識、線性模型參數(shù)辨識和廣義最小二乘辨識等重要內(nèi)容。系統(tǒng)辨識分析與設(shè)計中含有大量最小二乘辨識的內(nèi)容。例如：最優(yōu)輸入信號，偽隨機(jī)二位序列、在線最小二乘算法研究與學(xué)習(xí)中要有理解形式證明的能力。系統(tǒng)辨識原理中的理論被用于自動控制、過程系統(tǒng)和自適應(yīng)系統(tǒng)等領(lǐng)域。隨著控制科學(xué)與技術(shù)的日益成熟，越來越完