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机器人书单与学习资源——控制篇(博士课程学习列表)

2016年10月04日 Resource 暂无评论 阅读 1,644 次
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作者:李崇   佐治亚理工学院博士后
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博一上学期State Variable Analysis(即现代控制理论)

老师推荐参考书:Brogan - Modern Control Theory

41RFHBj6-CL._SX354_BO1,204,203,200_

内容:连续域内状态空间变量写法、特征值计算、线性空间与变换、稳定性分析、能控性分析、能观性分析、状态反馈极点配置、全维观测器、降维观测器、观测器与反馈极点配置。

课程设计:二阶水箱在某平衡点线性化之后建模、稳定性分析、能控能观性分析、全维以及降维观测器极点配置的仿真

瞻仰了大神的风采。。讲的真是好,给我等数学渣提供了基础的物理背景,理论讲解直接了当,讲的好到了我感觉现代控制理论可以解决大部分问题(当然我发现这完全错了),传递函数法已经过时了(因为我以前没学明白)。

博一下学期

Optimal Estimation and Control

参考书:无,靠老师板书。

内容:最小二乘、线性二次型最优控制、卡尔曼滤波

这个老师是搞车辆导航控制的,说是最优控制,其实就在线性二次型(LQR)里面一笔带过了,大部分时间都在讲卡尔曼滤波以及最优估计。老师号称是千万美刀经费教授,本身水平是没的说,可惜似乎不太擅长讲解材料。

Nonlinear Control

推荐参考书:khalil的nonlinear control

51KSOhOtBYL._SX381_BO1,204,203,200_

内容:系统的平衡点、极限环理论、稳定性分析、从奈奎斯特判据到诱导系统的圆判据、滑模控制、输入输出线性化、状态反馈线性化、反步法。

相对于其他课程,这是我这几年上的最理论化的课了,大神讲的,比较重视给大家讲怎么用结论,推导过程相对简单。是很重要的课,不然连李雅普诺夫稳定性定理都不知道。对于我来说的实践意义在于对于非线性的系统特性有了更多了解。

博二下学期

Advanced Discrete Control

参考书:无。

内容:连续系统的离散化、z变换、离散域的根轨迹、伯德图、离散状态空间观测器与极点配置、最小拍系统、delta运算符、多采样率数字控制。

大神讲的。实战意义非常重要,在之前我连怎么把连续域的控制器给离散化都不知道。老师指出了数字控制器两种设计方法:在连续域内设计控制器然后讲控制器离散化,或者将被控对象使用零阶保持器离散化之后在离散域内设计控制器。后来也讲了一些比较难的东西。

Control Systems

参考书:Ogata, Katsuhiko. Modern control engineering

 

内容:本科生的入门控制课,时域响应、根轨迹、频域响应法,控制器设计。

完全是奔着大神去的,想听听他怎么给本科生讲这个最难的课。也是侧重讲方法,轻推导;手算重视定性分析,定量分析让大家用matlab。还给我们展示了计算机不发达的上古时代怎么画根轨迹、奈奎斯特图的计算尺。这不论到哪都是个很难的课,第二次quiz开始,小美们平均分是70分。

博三下学期

Feedback Control System Design

参考书:GF Franklin, JD Powell, Feedback Control of Dynamic Systems

内容:机械系硕士/博士生的控制课。和上一个基本雷同。

本来去上这个课完全是被坑的!机械系系主任不满意我不务正业,老是跑去电子系上课,要求我这学期必须在本系修一门课!否则不给开题!于是我就不情愿的把经典的传递函数法的控制再学了一遍。结果我得了B!大大咧咧从不备考看来还是不行啊。不过确实是这部分材料又明白的多了一点。

博四下学期

Adaptive Control

参考书:Astrom的Adaptive Control

内容:控制系统实践难题(时滞,非线性,耦合,量测噪声)、增益调度、控制器参数整定、系统辨识与自适应控制、模型参考自适应。

课程本来修满了,又是奔着大神去的。。没错,我是他脑残粉。基本就是按照着astrom的书来讲的。大神越往后讲,越不认可后面的材料的实践意义,尤其是讲到了模型参考自适应的时候,说mit法则的稳定性是非常难以保障的,稳定边界也非常奇怪,又讲到了李雅普诺夫稳定的模型参考自适应,说到只有少部分系统是能靠输出反馈配合模型参考自适应来稳定的,如果设计观测器,那会给整个系统稳定性设计带来更大的挑战。

 

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