自适应控制理论与实践：谢新民、丁锋著

"自适应控制系统是由谢新民和丁锋编写的清华大学教材，专注于介绍自适应控制理论和方法。该书涵盖了连续系统和离散系统的模型参考自适应控制，系统参数估计，自校正控制算法，自适应PID控制以及神经网络控制技术等内容。适合高等院校自动控制及相关专业的学生学习，同时也可供工程技术人员参考。此书是信息技术丛书的一部分，反映了信息时代自动化技术与信息科学的紧密联系，旨在服务于自动化、计算机、电子工程等相关领域的高等教育和实践应用。" 自适应控制是一种先进的控制策略，用于处理存在不确定性或未知参数的系统。它通过实时调整控制器参数来适应系统特性的变化，确保系统的稳定性和性能。在书中，谢新民和丁锋详细阐述了这一领域的基础理论，包括如何设计和实现自适应控制器。 模型参考自适应控制是自适应控制的一种形式，它将期望系统模型作为参考，通过比较实际系统与参考模型的偏差，调整控制器参数，以使实际系统行为尽可能接近参考模型。书中详细介绍了这种方法在连续系统和离散系统中的应用。 系统参数估计是自适应控制的关键部分，它涉及到如何在线估计系统的未知参数。通过对系统输出数据的分析，可以不断更新控制器参数，以更准确地反映系统的动态特性。 自校正控制算法是另一种自适应控制策略，它允许控制器自我调整，以补偿系统中未知或变化的参数。这种算法通常包括一个反馈机制，能够根据系统行为的实时信息优化控制信号。 自适应PID控制是经典的PID控制理论与自适应控制相结合的结果，它可以自动调整PID控制器的参数，以应对系统不确定性的挑战。这种方法在工业控制中非常常见，因为它既保留了PID控制器的简单性和有效性，又增加了自适应能力。 神经网络控制技术则利用人工神经网络的非线性映射能力和学习能力，构建自适应控制器。神经网络可以学习和适应复杂的系统行为，对于处理非线性系统和不确定性的控制问题特别有效。 这套教材不仅涵盖了自适应控制的基础知识，还包含最新的研究成果，使得读者能够了解该领域的前沿动态。此外，书中丰富的实例有助于读者理解和应用这些理论到实际问题中。 《自适应控制系统》是深入学习和理解自适应控制理论的宝贵资源，对于教育和工程实践都具有很高的价值。无论是学生还是专业工程师，都能从中受益，提升对复杂系统控制的理解和应用能力。