《二自由度控制》在分析和总结国内外有关二自由度控制方法研究进展的基础上，针对典型的过程控制对象和运动控制对象，将内模控制、Smith预估控制、滑模变结构控制及智能优化算法等与二自由度控制相结合，在二自由度控制结构、控制器设计和参数整定方法等方面进行了深入研究，提出了几种新的二自由度控制方法。理论分析和仿真结果表明这些方法可以使控制系统同时获得良好的设定值跟随特性、干扰抑制特性和鲁棒性，有效地克服了已有二自由度控制方法存在的缺点和不足，为高性能控制系统的设计和应用提供了新型控制策略。
　　《二自由度控制》可供控制科学与工程、电气工程等相关学科和专业的研究生、学者参考，对电气工程与自动化相关领域的工程技术人员也有重要的参考价值。

　　随着高新技术的快速发展和应用，工业生产过程对自动控制系统的要求越来越高，不仅要求控制有很高的精确性和很好的快速性，而且要求系统有很强的抗干扰能力。在常规反馈控制系统中，一般只有一个控制器，是一自由度控制结构，不具备使系统同时获得很好的设定值跟随特性和干扰抑制特性的能力。如果根据系统对设定值跟随特性的要求来设计控制器，则干扰抑制特性会变差；反过来，根据系统对干扰抑制特性的要求来设计控制器，则设定值跟随特性变差。因此，在设计控制器时，需要同时兼顾设定值跟随特性和干扰抑制特性，在两种特性之间进行折中选择。这样做一般可以满足大多数常规控制系统的要求，但对于高性能控制系统则难以实现期望的控制性能。为解决这一问题，许多学者提出了二自由度控制方法，采用二自由度控制结构，通过控制器的设计，可以使系统同时获得很好的设定值跟随特性和干扰抑制特性。作者在分析和总结国内外有关二自由度控制方法研究进展的基础上，针对典型的过程控制对象和运动控制对象，将内模控制、Smith预估控制、滑模变结构控制及智能优化算法等与二自由度控制相结合，在二自由度控制结构、控制器设计和参数整定方法等方面进行了深入的研究，着力解决现有二自由度控制方法存在的缺点和不足。本书主要介绍作者提出的几种新的二自由度控制方法，主要包括以下内容：（1）根据内模控制原理，针对典型的过程控制对象和运动控制对象，提出了一种二自由度PID控制器解析设计方法，克服了常规二自由度PID控制器参数多、整定难度大的缺点。所设计的控制器只有两个可调参数，而且被调参数与系统的性能直接相关，通过这两个参数的调整可以使系统获得良好的控制性能。（2）针对常规Smith预估控制鲁棒性和干扰抑制特性差的缺点，将内模控制和Smith预估控制有机结合，以大时滞开环稳定过程为对象，提出了一种二自由度Smith预估控制结构。可以使系统的设定值跟随特性和干扰抑制特性解耦，并分别通过一个可调参数来调整，保证系统同时具有良好的设定值跟随特性、干扰抑制特性和鲁棒性。（3）针对具有时滞的开环不稳定和反向响应两类复杂动态过程对象的特点，提出了一种统一的二自由度控制结构。由参考模型、前馈控制器和反馈控制器三部分 组成。基于被控对象逆模型设计的前馈控制器可以使系统的设定值跟随特性具有参考模型所定义的响应特性。反馈控制器采用基于期望干扰抑制特性的直接综合法来设计，它可以在保证闭环系统稳定的前提下，使系统获得良好的干扰抑制特性。与现有的二自由度控制方法相比，这种方法的特点是二自由度控制结构简单，控制器参数调整方便。（4）针对串级控制系统提出了一种二自由度控制方法。它的突出优点是克服了常规串级控制系统的调节 和整定比较麻烦的缺点，可以使主、副两个回路的设定值跟随特性和干扰抑制特性实现解耦。同时，在设计主回路控制器时，不需要对副回路闭环特性做近似处理，从而可以提高系统的控制性能。（5）采用微粒群优化算法（PSO）对二自由度PID控制器进行优化设计。通过将控制器的参数设置为群体微粒在参数空间的位置，模拟群体智能和动物觅食的动态行为对参数寻优，使代表控制器参数的微粒向最优区域移动，最终获得最优的二自由度PID控制器参数。在优化算法中，以最大灵敏度和时域性能分别为约束条件和优化指标，使系统在具有较强鲁棒性的前提下，获得最优的设定值跟随特性和干扰抑制特性。（6）针对交流伺服系统，提出了一种基于滑模变结构控制的鲁棒二自由度控制方法。其中二自由度控制器由参考模型，前馈控制器和滑模变结构控制器三部分 构成。一方面利用参考模型和前馈控制器实现系统期望的设定值跟随特性，另一方面利用滑模变结构控制鲁棒性强的特点来抑制参数变化和干扰对系统的影响。理论分析和仿真结果表明，本书提出的几种新的二自由度控制方法可以使系统同时获得良好的设定值跟随特性、干扰抑制特性和鲁棒性，可以满足高性能控制系统的要求，对于高性能控制系统的设计和应用有重要的理论价值和实际意义。本书的研究受山西省自然科学基金项目（2011011011-2）和太原科技大学博士科研启动基金项目资助。由于时间仓促书中内容难免存在的缺点和不足，请读者批评指正。太原科技大学张井岗2012年6月30日