全文共分八章。第一章是状态估计和数据平滑。本章包括Luenberger观察者、alpha-beta-gamma滤波器、卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、比例积分卡尔曼滤波器、H∞滤波器、无嗅卡尔曼滤波器、滑模观察者、惯性测量单元估计、数据融合思想和零相位滤波器。它在文本的开头给出，因为它是控制算法和传感器之间必要的接口。第二章描述了数据平滑的几种方法。数据平滑是通过使用算法来去除随时间变化的数据中的随机变化或噪声。这让重要的模式脱颖而出。第三章介绍了用于故障检测的RLS和卡尔曼滤波状态估计方法，并给出了一个实例。第四章讨论了控制系统的设计，包括适应扰动控制、H∞控制、自抗扰动控制和谐波振荡控制。第五章介绍了几种自适应控制方法，包括模型参考自适应控制、L1自适应控制和无模型自适应控制。 Chapter 6 describes ways to tune proportional integral derivative (PID) control algorithms. This is the most commonly used and, therefore, most important control algorithm. Chapter 7 describes several adaptive and non-adaptive feedforward control techniques. Chapter 8 has a few applications that may be of interest to the reader. It shows a few of the techniques explained in the text by using control system and estimation methods
引用作为
史蒂夫·罗杰斯(2021)。控制和估计matlab文件(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/55878-control-and-estimation-matlab-files)， MATLAB中央文件交换。检索．
