本教材旨在提供控制工程領域的前沿理論和技術。兩大特色讓這本教科書脫穎而出：首先，本書不僅提供了簡單實踐示例，而且提供了機器人/車輛控制、人機共享控制，尤其是大腦控制系統(tǒng)的第一手前沿研究的應用示例；第二，它對計算方程進行了嚴格的推導和清晰的解釋，特別是在第三至五章中。本書基本內容包括：
第一章簡要討論了控制工程的歷史，控制理論的發(fā)展，控制系統(tǒng)的基本原理、類型以及應用實例。第二章動態(tài)系統(tǒng)的建模，討論了基于線性微分方程、傳遞函數(shù)和狀態(tài)空間的控制系統(tǒng)數(shù)學建模以及控制系統(tǒng)的時域分析。第三章最優(yōu)控制，介紹了最優(yōu)控制系統(tǒng)的設計，包括線性二次調節(jié)器、卡爾曼濾波器和線性二次高斯控制系統(tǒng)的設計，并給出了最優(yōu)控制的一些應用實例，如倒立擺最優(yōu)控制的經典例子。第四章模型預測控制，討論了模型預測控制的基本原理、建立和求解，還介紹了模型預測控制在基于腦電圖（EEG）的車輛控制中的應用。第五章滑模控制，介紹了滑�？刂频幕�本概念、定義、特點，及其數(shù)學描述，給出了滑模控制的設計，研究了滑�？刂圃谀X控移動機器人中的應用。第六章人工神經網絡控制，討論了神經網絡控制系統(tǒng)的設計，包括神經網絡的概念、結構和學習方法，介紹了神經網絡在建模和控制中的應用。第七章模糊邏輯控制系統(tǒng)，討論了模糊集理論、基本模糊集運算、模糊關系、模糊邏輯控制和自組織模糊邏輯控制，還給出了一些示例。第八章神經模糊控制系統(tǒng)，詳細討論了幾種神經模糊控制系統(tǒng)。第九章遺傳算法控制系統(tǒng)，介紹了遺傳算法、遺傳算子和算法的優(yōu)化過程，并介紹了遺傳算法在控制系統(tǒng)中的應用。第十章強化學習控制，簡要介紹了強化學習、馬爾可夫決策過程、動態(tài)規(guī)劃和強化學習控制。
本書可以作為機械工程、自動化、自動控制、電子工程類等高年級本科生和研究生的先進控制工程等課程教材。其主要目的是對日益重要的先進控制工程領域提供系統(tǒng)的介紹和引導。本書為研究生開展先進控制相關科研工作提供了所需的基本控制理論和技術，以及擴展現(xiàn)有先進控制方法所需的相關知識，希望這本書能夠對他們的科研和學習提供幫助。本書也可以供相關領域的研究人員、工程人員和科技工作者參考使用。