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现代控制理论中英文对照课程设计IntroductionIn modern control theory, there are many concepts and terms that have both English and Chinese translations. Sometimes, it can be confusing to understand the relationships between these terms and concepts. Therefore, it is necessary to have a clear understanding of these concepts and terms. In this course design, we will provide a general overview and comparison of some of the most important concepts and terms in modern control theory in both English and Chinese.BackgroundModern control theory is an interdisciplinary field of engineering and mathematics that deals with the analysis and design of systems. It is used to control the behavior of complex and uncertn systems, such as those found in manufacturing, aerospace, and transportation. Modern control theory can be divided into several subfields, such as linear control theory, nonlinear control theory, adaptive control, robust control, and optimal control.In the study of modern control theory, it is essential to understand the basic concepts and terms. Below is a list of some of the most important English and Chinese terms in modern control theory.English Terms•System: A collection of components that work together to achieve a common goal.•State: The current condition of a system at a particular moment.•Input: An external signal that causes a change in the system.•Output: The result of a change in the system due to an input.•Feedback: The use of the output of a system as an input to the system.Chinese Terms•系统(xì tǒng): 一组组件一起协同工作来实现共同的目标。
现代控制理论的发展1.智能控制(Intelligent Control)智能控制是人工智能和自动控制的结合物,是一类无需人的干预就能够独立地驱动智能机器,实现其目标的自动控制。
智能控制的注意力并不放在对数学公式的表达、计算和处理上,而放在对任务和模型的描述,符号和环境的识别以及知识库和推理机的设计开发上。
智能控制用于生产过程,让计算机系统模仿专家或熟练操作人员的经验,建立起以知识为基础的广义模型,采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示和自学习、推理与决策等智能化技术,对外界环境和系统过程进行理解、判断、预测和规划,使被控对象按一定要求达到预定的目的。
智能控制的理论基础是人工智能,控制论,运筹学和系统学等学科的交叉,它的主要特点是:(1)同时具有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程;(2)智能控制的核心在高层控制,即组织级,它的主要任务在于对实际环境或过程进行组织;(3)系统获取的信息不仅是数学信息,更重要的是文字符号、图像、图形、声音等各种信息。
智能控制正处于发展过程中,还存在许多有待研究的问题:(1)探讨新的智能控制理论;(2)采用语音控制;(3)提高系统的学习能力和自主能力;(4)利用现有的非线性技术分析闭环系统的特性;(5)智能控制的实现问题。
2.非线性控制(Nonlinear Control)非线性控制是复杂控制理论中一个重要的基本问题,也是一个难点课题,它的发展几乎与线性系统平行。
非线性系统的发展,数学工具是一个相当困难的问题,泰勒级数展开对有些情况是不能适用的。
古典理论中的“相平面”法只适用于二阶系统,适用于含有一个非线性元件的高阶系统的“描述函数”法也是一种近似方法。
由于非线性系统的研究缺乏系统的、一般性的理论及方法,于是综合方法得到较大的发展,主要有:(1)李雅普诺夫方法:它是迄今为止最完善、最一般的非线性方法,但是由于它的一般性,在用来分析稳定性或用来镇定综合时都欠缺构造性。
1-3课程教学大纲《现代控制理论》教学大纲一、课程中文名称现代控制理论二、课程英文名称morden control theory三、课程类别专业基础课四、学时与学分学时：48 学分：3五、授课对象自动化、电气自动化专业大三学生六、先修课程高等数学、线性代数、复变函数、自动控制原理等七、后续课程计算机控制八、教学目的《现代控制原理》是自动化专业最基本的专业理论课程，此大纲是根据本专业的教学计划，考虑到本专业的教学特点以及学生进一步学习过程控制系统、计算机控制等课程的需要而编写的，其主要目的是通过本课程的学习，使学生较好的掌握分析和设计控制系统的基本思想和基本方法，提高学生分析问题和解决问题的能力，为以后的课程的学习奠定一定的理论基础。
九、课程讲授内容第一章：绪论，了解控制理论的发展概况，以及现代控制理论的主要特点，内容和研究方法，复习、补充有关《线性代数》的内容。
重点内容：逆矩阵、线性无关与线性相关定义、非齐次方程求解、哈密顿定理、定号性理论等。
第二章 , 控制系统的状态空间表达式: 正确理解线性系统的数学描述，状态空间的基本概念，熟练掌握状态空间的表达式，线性变换。
重点内容：状态空间表达式的建立，状态转移矩阵和状态方程的求解，线性变换的基本性质，传递函数矩阵的定义。
要求熟练掌握通过传递函数、微分方程和结构图建立电路、机电系统的状态空间表达式，并画出状态变量图，以及能控、能观、对角和约当标准型。
难点：状态变量选取的非唯一性，多输入多输出状态空间表达式的建立。
第三章 , 控制系统状态空间表达式的解：本章重点讨论状态转移矩阵的定义、性质和计算方法，从而导出状态方程的求解公式。
正确理解线性定常系统状态方程的求解方法，了解线性离散系统状态方程的求解方法。
第四章 , 线性系统的能控性和能观性: 正确理解定常和离散系统能控性与能观性的基本概念与判据，熟练掌握能控标准型与能观标准型，对偶原理，规范分解，理解传递函数的实现问题。
《现代控制理论》教学大纲课程中文名称：现代控制理论课程代码：34541课程英文名称：Theory of Modern Control课程类别与性质：专业选修课总学时：48 学时学分：3 学分先修课程：控制工程基础，高等数学，线性代数面向对象：测控技术与仪器专业开课系(室)：测控科学与技术系一、课程教学目标本课程是测控技术与仪器专业高年级学生的一门专业选修课，是在学习古典控制理论后对现代控制理论的入门教育。
随着计算机技术的迅猛发展，对非线性和复杂系统的研究也日益深入和广泛，从控制策略上进行理论上的分析，对被测控对象进行建模和控制是很有必要的。
培养学生掌握现代控制理论的思想和分析方法是本课程的重点。
（一）知识目标通过本课程的学习，要求学生能从与古典控制理论相对比的角度，从物理概念上懂得现代控制理论的新概念和新方法。
掌握系统数学模型建立、求解、能控能观性、稳定性等知识。
了解离散和时变系统的基本控制理论。
（二）能力目标通过本课程的学习，学生应获得如下能力：掌握对控制系统进行数学建模的能力；绘制系统模拟结构图的能力；求解系统状态空间表达式解的能力；判定系统能控性和能观性的能力；判定非线性系统稳定性的能力等。
提高学生的自主学习能力；动探索和独立思考的能力并激发学生的应用创新意识。
（三）素质目标通过本课程的学习，应注意培养学生以下素质：针对具体的自动控制系统，利用合适的数学工具进行建模和控制语言进行表达，并进行系统性能分析的素养；初步具备对计算机控制系统进行分析和设计的素养。
掌握用现代控制论知识解决实际问题的方法与手段；具有良好的科学态度和创新合作精神。
二、课程教学内容及学习目标知识单元1：绪论参考学时 3学时学习内容：控制系统的组成、现代控制理论的特点、应用、发展现状和趋势，以及本课程的特点与学习方法等。
重点和难点：理解现代控制的基础分析方法以及传统控制理论的区别知识单元2：状态空间表达式参考学时 12学时学习内容：状态向量与状态方程；模拟结构图的绘制；状态方程的建立；状态空间表达式的线性变换；传递函数和状态空间表达式的相互转化。
现代控制理论思政案例范文Modern control theory is a branch of applied mathematics that deals with the design of systems to maintain a set of outputs within a specified range. It has applications in various fields such as engineering, economics, and biology.现代控制理论是应用数学的一个分支，处理的是系统设计，以保持一组输出在指定范围内。
它在工程、经济学和生物学等各个领域都有应用。
From an engineering perspective, modern control theory is essential for the design and analysis of control systems in industries such as aerospace, automotive, and electrical engineering. It provides tools and techniques for modeling, simulating, and optimizing the performance of complex systems.从工程的角度来看，现代控制理论对于航空航天、汽车和电气工程等行业的控制系统的设计和分析至关重要。
它提供了对复杂系统进行建模、仿真和优化性能的工具和技术。
In terms of economics, modern control theory is used to develop models for the optimal allocation of resources, decision-making processes, and financial market regulation. It plays a crucial role in ensuring stability and efficiency in economic systems.在经济学方面，现代控制理论用于发展最优资源分配模型、决策过程和金融市场监管。
《现代控制理论》课程教学大纲课程名称：现代控制理论课程代码：ELEA3024英文名称：Modern Control Theory课程性质：专业选修课程学分/学时：2学分/36学时开课学期：第6学期适用专业：电气工程及其自动化先修课程：高等数学、线性代数、复变函数与积分变换、自动控制原理、普通物理、电路原理后续课程：无开课单位：机电工程学院课程负责人：杨歆豪大纲执笔人：高瑜大纲审核人：余雷一、课程性质和教学目标（在人才培养中的地位与性质及主要内容，指明学生需掌握知识与能力及应达到的水平）课程性质：《现代控制理论》是电气工程及自动化专业的一门专业选修课程。
区别于经典控制理论，现代控制理论以状态空间模型为基础，主要研究系统内部状态量的运动规律，并提出了能控性、能观测性、李雅普诺夫稳定性理论、极点配置、状态观测器设计、最优控制等线性系统分析方法。
重在培养学生扎实的理论基础及控制系统的设计能力。
教学目标：通过本课程的教学，使学生掌握现代控制理论的基本内容，为后续课程的学习以及从事复杂的过程控制工作打下基础。
本课程的具体教学目标如下：1.掌握如何根据系统物理机制建立状态空间表达式的具体方法，培养学生对电路、机械等实际控制系统的建模能力；2.掌握如何运用状态空间方法对实际系统的进行分析，培养学生对现代控制方法的设计能力。
教学目标与毕业要求的对应关系：二、课程教学内容及学时分配（含课程教学、自学、作业、讨论等内容和要求，指明重点内容和难点内容）（重点内容：★；难点内容：∆）1、绪论（2学时）（支撑教学目标1）1.1控制理论的性质1.2控制理论的发展1.3控制理论的应用1.4控制一个动态系统的几个基本步骤。
目标及要求：1)明确本课程的内容、性质和任务以及学习本课程的意义。
2)了解控制理论的发展概况，以及现代控制理论的主要特点，内容和研究方法。
讨论内容：现代控制理论与经典控制的特点比较。
作业内容：复习与回顾《线性代数》中矩阵的基本运算方法。
m odern control theory
Name :
Class :
Student number:
Tutor:
Experiment 4 Solving Similar Transformation and Canonical Form of State-Space Model and Its Realization Using Matlab
Objectives:
1. Grasping the expression of diagonal and Jordan canonical form and the methods of solutions to transfer matrices corresponding to the above matrices of LTI system by experiment.
2. Grasping the controllability, observability criterions and controllable, observable decompositions of the system by programming and debugging.
3. Reinforcing the understanding about the methods of transfer function to controllable and observable canonical form.
Requirements:
Answering the following question through an example:
The state-space model of same transfer function is unique or not.
Solution:
We choose the transfer function is:
321()8.52012.5
G s s s s ==
+++ 1.diagonal canonical form:
execute the m-file:
num=[1]
den=[1 8.5 20 12.5]
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
G=ss(A,B,C,D);
[V,D]=eig(A)
G1=ss2ss(G,D)
Obtain:
D =
-5.0000 0 0
0 -2.5000 0
0 0 -1.0000
a =
x1 x2 x3
x1 -8.5 -40 -62.5
x2 0.5 0 0
x3 0 0.4 0
b =
u1
x1 -5
x2 0
x3 0
c =
x1 x2 x3
y1 -0 0 -1
d =
u1
y1 0
2. Jordan canonical form
num=[1]
den=[1 8.5 20 12.5]
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
G=ss(A,B,C,D);
[V,J]=jordan(A)
G1=ss2ss(G,V)
Obtain:
V =
2.5000 0.1667 -1.6667
-0.5000 -0.1667 0.6667
0.1000 0.1667 -0.2667
a =
x1 x2 x3
x1 -104 -648.8 -854.8 x2 21 131.8 174.8 x3 -4.2 -26.89 -36.29
b =
u1
x1 2.5
x2 -0.5
x3 0.1
c =
x1 x2 x3
y1 1 6 5
d =
u1
y1 0
Now, we should determine its controllability, observability and conduct the controllable, observable decomposition
3. Determine the controllability and observability
num=[1]
den=[1 8.5 20 12.5]
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
G=ss(A,B,C,D);
Tc=ctrb(A,B)
n=size(A);
if rank(Tc)==n(1)
disp('The system is controlled')
else
disp('The system is not controlled')
end
Obtain:
Tc =
1.0000 -8.5000 5
2.2500
0 1.0000 -8.5000
0 0 1.0000
The system is controlled
num=[1]
den=[1 8.5 20 12.5]
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
G=ss(A,B,C,D)
To=obsv(A,C)
n=size(A);
if rank(To)==n(1)
disp('The system is observability')
else
disp('The system is not observability') end
Obtain:
To =
0 0 1
0 1 0
1 0 0
The system is observability
4. Controllable decomposition
num=[1];
den=[1 8.5 20 12.5];
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den);
G=ss(A,B,C,D);
[Ac,Bc,Cc,Tc,Kc]=ctrbf(A,B,C)
G1=ss2ss(G,Tc)
Obtain:
Tc =
0 0 -1
0 -1 0
1 0 0
a =
x1 x2 x3
x1 0 1 0
x2 0 0 -1
x3 12.5 20 -8.5
b =
u1
x1 0
x2 0
x3 1
c =
x1 x2 x3
y1 -1 -0 0
d =
u1
y1 0
5. Observable decomposition
num=[1];
den=[1 8.5 20 12.5];
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den);
G=ss(A,B,C,D);
[Ao,Bo,Co,To] = obsvf(A,B,C)
G1=ss2ss(G,To)
Obtain:
To =
-1 0 0
0 1 0
0 0 -1
a =
x1 x2 x3
x1 -8.5 20 -12.5
x2 -1 0 0
x3 0 -1 0
b =
u1
x1 -1
x2 0
x3 0
c =
x1 x2 x3
y1 -0 0 -1
d =
u1
y1 0
Conclusion:
From the experiments, we can use MATLAB more and more. I hope all of us can obtain many things.。
