bilibili DR_CAN 现代控制理论 and 非线性控制理论 and 浙大 最优控制
传递函数只能表现能控能观，状态空间能看到更多。
1.3 简单控制系统
一，线性/非线性
①，线性系统：满足叠加性与齐次性f(x1+x2)=f(x1)+f(x2),kf(x) = f(kx).
②，非线性系统：不满足叠加性
二，集中参数/分布参数系统
①，集中参数系统：变量仅仅是时间的函数：动态模型通常是微分方程
②，分布参数系统：变量不仅仅是时间的函数还有其他的（比如说空间）：动态模型通常是偏微分方程
三， 定常系统/时变系统
①，定常系统：微分方程的各项系数为常数
②，时变系统：微分方程的各项系统随是时间的变化而变化
四，单输入单输出系统/多输入多输出系统
①，单输入单输出系统：一个输入一个输出
②，多输入多输出系统：多个输入或者多个输出
————————————————
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B站
典型环节与传递函数
传递函数转状态空间矩阵
启发式：
非线性控制
1.首先根据AS稳定判定依据，我们可以看到第三条：除了在0点处，dotV沿任意轨迹都不能等于0，这是前提
2.其次，CAN老师通过令dotV=0，从而得到能让dotV=0成立，仅在X2=0这条轨迹上可能成立，因而，我们需要证明的是在X2=0这条轨迹上，仅X1=0，X2=0方能成立
3.此时研究范围已经从整个所有的轨迹，缩小到X2=0这条轨迹，X2是关于t的函数，那么对任意t＞0，X2=0这条轨迹自然X2为常数，因此可以推导出dotx2=0，注意范围是在x2=0这条轨迹上，其余的轨迹我们已经直接排除了可以使dotV=0的可能了，而x2=0这条轨迹我们判断出dotx2=0
4.于是，根据CAN老师的后续推导，我们发现dotx2=0将会推导出x1=0，即尽管我们前面判断出X2=0这条轨迹能使dotV=0，但由于x2，x1之间的关系，我们需要将范围继续缩小，当且仅当x2=0，x1=0时，dotV=0，1中的前提成立，此系统为AS稳定
线性有计算特征值，非线性有设计李雅普诺夫函数
最优控制模块化：
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最小实现
李雅普诺夫稳定性理 正01 BIBO稳定性
DRCAN
启发式：
非线性控制
1.首先根据AS稳定判定依据，我们可以看到第三条：除了在0点处，dotV沿任意轨迹都不能等于0，这是前提
2.其次，CAN老师通过令dotV=0，从而得到能让dotV=0成立，仅在X2=0这条轨迹上可能成立，因而，我们需要证明的是在X2=0这条轨迹上，仅X1=0，X2=0方能成立
3.此时研究范围已经从整个所有的轨迹，缩小到X2=0这条轨迹，X2是关于t的函数，那么对任意t＞0，X2=0这条轨迹自然X2为常数，因此可以推导出dotx2=0，注意范围是在x2=0这条轨迹上，其余的轨迹我们已经直接排除了可以使dotV=0的可能了，而x2=0这条轨迹我们判断出dotx2=0
4.于是，根据CAN老师的后续推导，我们发现dotx2=0将会推导出x1=0，即尽管我们前面判断出X2=0这条轨迹能使dotV=0，但由于x2，x1之间的关系，我们需要将范围继续缩小，当且仅当x2=0，x1=0时，dotV=0，1中的前提成立，此系统为AS稳定
线性有计算特征值，非线性有设计李雅普诺夫函数
最优控制模块化：
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