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曼彻斯特大学高级控制与系统工程课程可以辅导吗老师可以简单介绍一下吗?
针对曼彻斯特大学高级控制与系统工程课程,海马课堂当然是可以提供课程辅导服务的。
控制工程是一个跨学科的学科,在广泛的工业领域都有应用。曼彻斯特大学电气与电子工程系的控制系统组自1968年以来一直开设高级控制与系统工程硕士课程。该课程适用于各种科学和工程学科的毕业生。
1.提供控制与系统工程的高级教育,强调现代理论发展及其实际应用
2.建立对控制系统运行原理的坚实基本理解
3.使学生能够在工业各个领域应用现代控制原理
4.学生将获得一系列智力技能,涵盖控制系统的设计、分析和模拟。通过实验室练习和软件包的使用,特别强调实际和可转移技能。
论文 EEEN60070:学生将按照项目规范中概述的研究计划进行研究,并撰写并提交关于此研究主题的论文。
状态空间和多变量控制 EEEN60109
单元简要描述:
·状态变量、阶数和状态方程的介绍
·动态系统的状态空间建模 - 应用和示例
·可控规范形式和观测规范形式
·传递函数的状态空间实现
·状态转移矩阵、矩阵指数和状态空间模型的时间响应
·状态方程的拉普拉斯变换和用于MIMO系统的矩阵传递函数
·使用特征值和特征向量对状态空间模型进行对角化
·模态形式、模态行为和系统动态
·非线性系统的雅可比线性化
·可控性和可观察性以及与模态分析的联系
·最小表示
·状态反馈控制设计
·观察者设计
·输出反馈设计和分离原理
·连续时间状态空间的离散时间对应
·多变量线性系统的状态空间和传递函数矩阵表示
·MIMO传递函数矩阵的实现:最小表示
·多变量极点和零点;方向性
·闭环灵敏度;设计权衡
·对角控制器和解耦
·单变量和多变量控制的内模型控制结构设计
·内外分解
·设计示例
应用控制与自主系统 EEEN60122:本课程旨在使学生能够解决现实生活中的问题,并为控制系统和自主系统的多万亿美元的就业市场做好准备。为了实现这一目标,本课程采取了不同的方式。学生将在整个课程期间都可以使用一个移动机器人,即一个机器人对应一个学生。"机器人中的实验室"的理念是激发学生随时随地发挥想象力和创造力,不受实验室设备使用的限制。
非线性和自适应控制系统 EEEN60252
·非线性行为的特征,线性化模型。
·相平面方法;状态轨迹的近似构建。
·描述函数;在预测振荡中的应用。
·稳定性理论,李雅普诺夫函数;构建和使用方法 K-Y引理;圆准则。
·对非线性的补偿;反馈线性化。
·积分器反向步进和迭代反向步进设计。
·模型参考控制和线性系统的模型参考自适应控制;自适应定律和稳定性分析。
·自适应控制中的鲁棒性问题,自适应定律中的死区和σ修正。
·非线性系统的自适应控制和自适应反向步进。
最优和鲁棒控制 EEEN60262
最优控制
·线性系统的二次李雅普诺夫函数
·LQR(最优状态反馈)控制
·LQR控制的鲁棒性
·卡尔曼滤波器(最优观测器)
·LQG控制(将LQR状态反馈和最优观测器结合)
·环传递恢复
·添加积分作用
·H2范数和H2最优控制
鲁棒控制
基本概念:
·奇异值分解,H无穷范数和H无穷函数空间
·反馈互连的良定性和内部稳定性
·小增益定理
不确定性表示和鲁棒稳定性分析:
·加性、乘性和逆乘性不确定性表示
·线性分数转换(LFT)和LFT不确定性表示
鲁棒稳定性测试
鲁棒控制器合成和鲁棒控制设计方法:
·基于Riccati的H无穷控制合成
·H无穷环塑造控制设计方法
过程控制与模型预测控制 EEEN60441
部分A:过程控制
PID控制器结构:理想/并联/串联,数字PID的位置/速度实现。
PID控制器调节:Ziegler-Nichols和Cohen-Coon方法,具有λ调节的内模型控制。
增强控制:串级控制,前馈控制,利用解耦器的多回路控制,Smith预测器。
使用相对增益阵进行多回路相互作用分析。
使用线性规划技术进行实时过程优化。
部分B:模型预测控制(MPC)
MPC控制的制定:简单无约束最优控制制定,MPC制定的一般特性,MPC问题转化为二次规划优化问题,恒定输出扰动观测模型,约束的不可行性和软化。
实际MPC实现考虑事项:经验模型开发,设计/调节参数的使用,MPC的实施/投入运行。
针对典型的CSTR化学反应器以及精馏塔的MPC控制设计。
控制基础 EEEN64401
·拉普拉斯变换和逆拉普拉斯变换
·分析单输入单输出控制结构,包括开环、闭环、前馈和双自由度控制结构。
·分析一阶和二阶动态系统的阶跃/脉冲响应
·比例控制、比例积分控制、比例微分控制和PID控制的设计和调节
·根轨迹的解释
·频率响应,包括响应的直接测量
·奈奎斯特图和奈奎斯特稳定性检验
·理解增益裕度和相位裕度以及它们在伯德图和奈奎斯特图上的表示
·使用伯德图和尼科尔斯图设计相位前导和相位滞后反馈补偿器。
·包括机械和电气系统的案例研究
·在Matlab和Simulink中分析开环和闭环系统
数字控制与系统识别 EEEN64411
A部分:数字控制
1.数字控制理论的动机,包括基于计算机的控制。
2.连续系统的离散表示:离散传递函数和状态空间描述的概述。
3.稳定性分析。
4.在离散域中的控制系统设计(包括PID结构和其他结构)。
5.离散域中的经典分析。
6.在离散域中的移动机器人控制设计。
B部分:系统辨识
1.实例系统辨识问题
2.测量和统计。
3.非参数方法:时域和频域。
4.最小二乘问题的统计基础。
5.参数化方法(ARX,OE)。
6.输入设计。
7.优化:OE的梯度方法。
8.递归估计。
9.验证。
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