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第一章 概论1

1．1 大系统的一般概念1

1．2 经典信息模式下的大系统研究2

1．3 非经典信息模式下的大系统的研究——分散控制4

参考文献6

第二章 大系统的模型简化7

2．1 引言7

2．2 模型简化的基本方法8

2．3 主导模式的选择11

2．4 简化模型的优化13

2．5 模型简化法的应用18

2．6 时域模型简化的其它方法31

2．7 用频率法进行模型简化35

参考文献39

3．1 动态系统优化变分的基本方法41

第三章 大系统的辨识和优化控制41

3．2 建立在代价函数基础上的辨识问题44

3．3 不变式嵌入法(连续系统)49

3．4 不变式嵌入法(离散系统)52

3．5 大系统参数辨识——准最优预报线性化方法58

3．6 应用预报线性化方法求解大系统参数辨识问题实例63

3．7 大系统参数辨识的最优线性化方法——批次法73

3．8 准最优后验估值法82

3．9 大系统的分级分解优化控制原理85

3．10 大系统的闭路控制88

参考文献90

第四章 大系统的仿真91

4．1 常微分方程的初值问题91

4．2 差分方程93

4．3 常微分方程的数值解法——线性多步法96

4．4 线性多步法的应用97

4．5 线性多步法的收敛性、阶次和误差常数100

4．6 线性多步法的调和性和零稳定性102

4．7 龙格-库塔法105

4．8 代数方程解法107

4．9 具有代数约束的微分方程系统数字仿真举例111

4．10 常微分方程系统并行处理方法——方块隐式一步法114

4．11 方块稳式一步法的实现——马尔尼方法116

4．12 并行预报-校正方法120

4．13 含有代数约束的动态系统仿真的分级分解法122

4．14 分解的牛顿法127

4．15 并行计算机处理系统131

参考文献134

第五章 图论在大系统研究中的应用135

5．1 图论和集合的基本概念135

5．2 方程组和图137

5．3 独立子系统的识别140

5．4 一些新的基本概念142

5．5 大系统的分解方法145

5．6 系统集合分解法在计算机上的实现148

5．7 k分解和ε分解152

参考文献159

第六章 分散控制概述161

6．1 分散控制的概念161

6．2 线性时不变分散系统162

6．3 系统设计(上)165

6．4 系统设计(下)167

6．5 具有定态干扰的分散控制系统170

6．6 鲁棒性问题及结语175

参考文献176

附录178

1 通用FORTRAN程序DEC178

2 系统集合分解法计算机程序186