本教材旨在提供控制工程领域的前沿理论和技术。两大特色让这本教科书脱颖而出：首先，本书不仅提供了简单实践示例，而且提供了机器人/车辆控制、人机共享控制，尤其是大脑控制系统的第一手前沿研究的应用示例；第二，它对计算方程进行了严格的推导和清晰的解释，特别是在第三至五章中。本书基本内容包括：
第一章简要讨论了控制工程的历史，控制理论的发展，控制系统的基本原理、类型以及应用实例。第二章动态系统的建模，讨论了基于线性微分方程、传递函数和状态空间的控制系统数学建模以及控制系统的时域分析。第三章最优控制，介绍了最优控制系统的设计，包括线性二次调节器、卡尔曼滤波器和线性二次高斯控制系统的设计，并给出了最优控制的一些应用实例，如倒立摆最优控制的经典例子。第四章模型预测控制，讨论了模型预测控制的基本原理、建立和求解，还介绍了模型预测控制在基于脑电图（EEG）的车辆控制中的应用。第五章滑模控制，介绍了滑模控制的基本概念、定义、特点，及其数学描述，给出了滑模控制的设计，研究了滑模控制在脑控移动机器人中的应用。第六章人工神经网络控制，讨论了神经网络控制系统的设计，包括神经网络的概念、结构和学习方法，介绍了神经网络在建模和控制中的应用。第七章模糊逻辑控制系统，讨论了模糊集理论、基本模糊集运算、模糊关系、模糊逻辑控制和自组织模糊逻辑控制，还给出了一些示例。第八章神经模糊控制系统，详细讨论了几种神经模糊控制系统。第九章遗传算法控制系统，介绍了遗传算法、遗传算子和算法的优化过程，并介绍了遗传算法在控制系统中的应用。第十章强化学习控制，简要介绍了强化学习、马尔可夫决策过程、动态规划和强化学习控制。
本书可以作为机械工程、自动化、自动控制、电子工程类等高年级本科生和研究生的先进控制工程等课程教材。其主要目的是对日益重要的先进控制工程领域提供系统的介绍和引导。本书为研究生开展先进控制相关科研工作提供了所需的基本控制理论和技术，以及扩展现有先进控制方法所需的相关知识，希望这本书能够对他们的科研和学习提供帮助。本书也可以供相关领域的研究人员、工程人员和科技工作者参考使用。

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