《 信号与线性系统分析 第4版》 吴大正主编 高等教育出版社对应PPT

3.3连续时间线性时不变系统的状态转移矩阵 设连续时间线性时不变系统，状态方程为： 基本解阵 矩阵方程 的解阵 称为连续时间线性时不变系统(1)的基本解阵。 其中H为任意非奇异实常阵 结论：(1). 基本解阵不唯一 (2). 由系统自治方程 的任意n个线性无关解为列可构成一个基本解阵。 (3).连续时间线性时不变系统(1)的一个可能的基本解阵为 1/7,15/29

线性系统理论，南航讲义，使用简单，入门容易，可以初学

线性系统理论。哈工大曲延滨的。 共5章 （pdf)

非线性系统 （第三版）

近似非线性MPC 通过机器学习和函数逼近器实现非线性系统的模型预测控制 基于：Chakrabarty，A.，Dinh，V.，Corless，MJ，Rundell，AE，Zak，SH和Buzzard，GT，2017。支持向量机使用低差异序列通知显式非线性模型预测控制。 IEEE Transactions on Automatic Control，62（1），第135-148页。 阅读readme.txt依赖项：MATLAB，Simulink，GODLIKE工具箱（ ）

信号与线性系统习题解答 管致中 第四版 十四章全

该书曾获IFAC工程控制奖.是美国密立根州立大学电气与计算机工程专业的研究生教材，可以做为工程技术人员、数学专业人员的自学教材。

基于此技术文档，能够很快掌握非线性系统线性化的基本思路与基础理论方法。是学习非线性系统线性化的不二之选。

针对非线性系统,提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法。以BP神经网络建立多步预测模型并预测系统输出值,用LM(Levenberg-Marquardt)算法和PSO(Particle Swarm Optimization)算法组合的混合算法对目标性能指标函数进行滚动优化求解,得到非线性系统的最优控制量;利用误差修正参考输入法实现反馈矫正。通过将粒子群算法引入LM算法,克服了LM算法依赖初值和粒子群算法过早收敛于局部极值的问题,提高了求解的运行速度和精确度。通过对单变量非线性系统仿真实验,证明了该控制系统具有良好的稳定性、自适应性和鲁棒性。该方法可在数学模型不确定的情况下设计出有效的预测控制器。