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圖書簡介

本書以培養(yǎng)學生的專業(yè)英語閱讀能力為主要目標，內容共分為三部分：第一部分為古典控制理論；第二部分為現(xiàn)代控制理論；第三部分為科技文獻閱讀。讀者通過對前兩部分的學習，不但可以熟悉自動控制常用專業(yè)詞匯，而且也可對現(xiàn)代控制理論較為活躍的理論分支有一定了解；后一部分旨在為讀者最終閱讀專業(yè)文獻鋪設最后的橋梁。
本書可作為高等院校自動控制專業(yè)學生的英語閱讀教材，也可作為自動控制類專業(yè)技術人員的學習、參考用書。
目錄
PART 1
　1 Introduction and Linearized Dynamic Models
　　1.1 Introduction
　　1.2 Examples and Classifications of Control Systems
　　1.3 Open-Loop Control and Closed-Loop Control
　　1.4 Control System Analysis and Design
　　1.5 Linearized Dynamic Models
　　1.6 Laplace Transforms
　　1.7 Transfer Functions and System Response
　　1.8 Block Diagram Reduction
　　1.9 Conclusion
　2 Transfer Function Models of Physical Systems
　　2.1 Introduction
　　2.2 Mechanical Systems
　　2.3 Electrical Systems: Circuits
　　2.4 Electromeehanical Systems: Transfer Functions of Motors and Generators
　　2.5 Thermal Systems
　　2.6 Fluid Systems
　　2.7 Fluid Power Control Elements
　　2.8 Conclusion
　3 Transient Performance and the S-Plane
　　3.1 Introduction
　　3.2 The S-Plane,Pole-Zero Patterns,and Residue Calculation
　　3.3 Transient Response, Including Repeated and Complex Poles
　　3.4 Simple Lag: First-Order Systems
　　3.5 Quadratic Lag:Second-Order Systems
　　3.6 Performance and Stability of Higher-Order Systems
　　3.7 Routh-Hurwitz Stability Criterion
　　3.8 Effect of System Zeros
　　3.9 Conclusion
　4 Feedback System Modeling and Performance
　　4.1 Introduction
　　4.2 Feedback System Model Examples
　　4.3 Direct Block Diagram Modeling of Feedback Systems
　　4.4 Effect of Feedback on Parameter Sensitivity and Disturbance Response
　　4.5 Steady-State Errors in Feedback Systems
　　4.6 Transient Response versus Steady-State Errors
　　4.7 Conclusion
PART 2
　1 Robustness in Multivariable Control System Design
　　1.1 Introduction
　　1.2 Sensitivity of the Characteristic Gain Loci
　　1.3 Uncertainty in a Feedback System
　　1.4 Relative Stability Matrices
　　1.5 Multivariable Gain and Phase Margins
　　1.6 Conclusion
　2 The Inverse Nyquist Array Design Method
　　2.1 Introduction
　　2.2 The Multivariable Design Problem
　　2.3 Stability
　　2.4 Design Technique
　　2.5 Conclusion
　3 Optimal Control
　　3.1 The Calculus of Variations: Classical Theory
　　3.2 The Optimal Control Problem
　　3.3 Singular Control Problems
　　3.4 Dynamic Programming
　　3.5 The Hamihon-Jacobi Approach
　4 0ptimisation in Multivariable Design
　　4.1 Introduction
　　4.2 Problem Formulation
　　4.3 Allocation Problem
　　4.4 Scaling Problem
　　4.5 Compensator Design
　　4.6 Design Example
　　4.7 Discussion
　5 Pole Assignment
　　5.1 Introduction
　　5.2 State-Feedback Algorithms
　　5.3 Output-Feedback Algorithms
　　5.4 Concluding Remarks
PART 3
　1 Multivariable Frequency Domain Design Method for Disturbance Minimization
　　1.1 Introduction
　　1.2 Statement of the Problem
　　1.3 Design Scheme for Disturbance Minimization
　　1.4 mustrative Example
　　1.5 Conclusion
　2 Appfication of the Robust Servomechanism Controfler to Systems with Periodic Tracking Disturbance Signals
　　2.1 Introduction
　　2.2 Development
　　2.3 Numerical Examples
　　2.4 Conclusion
　3 Regulator Design with Poles in a Specified Region
　　3.1 Introduction
　　3.2 Preliminaries
　　3.3 Pole Assignment in a Specified Region
　　3.4 Optimal Regulator with its Poles in a Specified Region
　　3.5 Conclusion
　4 Direct Adaptive Output Tracking Control Using Multilayered Neural Networks
　　4.1 Introduction
　　4.2 Nonlinear Control Formulation
　　4.3 Adaptive Tracking Using Multilayered Neural Networks
　　4.4 Results on Convergence of Weight learning
　　4.5 Results on Feedback Stability
　　4.6 Simulation Results
　　4.7 Concluding Remarks
　5 Genetic Algorithms-A Robust Optimization Tool
　　5.1 Introduction
　　5.2 Genetic Algorithms
　　5.3 GA in Aerospace System Optimization
　　5.4 Summary and Discussion

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