具体描述
本书立足于整体指导局部的系统思想，把辩证唯物论与现代科学技术相结合，把定性分析与定量分析相结合。重点介绍了系统科学与系统工程的基本原理与方法，并结合经济管理专业实践从建立模型和模型求解角度介绍了运筹学的基本方法。 本书可作为高等工科院校经济管理专业本科生和其他专业研究生的教学参考书，也可作为工程技术人员、管理干部培训班教材和自学参考书。
《现代控制理论与智能系统设计》 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论的核心概念、前沿技术及其在复杂智能系统设计中的应用。内容涵盖了从经典的线性系统理论到先进的非线性控制、鲁棒控制、自适应控制，以及面向人工智能领域的智能控制方法。本书旨在为读者构建一个系统而扎实的理论框架，并提供丰富的工程实践案例，以应对当前工程领域对高精度、高可靠性、高适应性控制系统的迫切需求。 第一部分：经典控制理论的再审视与深入 本部分首先回顾了反馈控制系统的基本原理、时域分析和频域分析方法。在此基础上，重点深化了状态空间方法的理论深度，详细阐述了可控性、可观测性、状态估计（如卡尔曼滤波器的推导与应用）以及极点配置技术。 线性系统分析的精细化： 引入了模态分析和约减技术，探讨了在高维系统建模中如何有效地提取关键动态特性。详细分析了时间延迟系统的稳定性判据，这是许多实际工程问题（如远程控制、过程控制）中无法回避的挑战。 最优控制基础： 详尽介绍了基于庞特里亚金极大值原理和动态规划的求解方法。着重分析了线性二次型调节器（LQR）的设计流程，并扩展到随机最优控制（LQG）问题，通过将卡尔曼滤波与LQR结合，实现了在不确定性环境下的最优状态反馈。 第二部分：面向不确定性和扰动的鲁棒控制 现代工程系统运行环境的复杂性使得模型中存在固有的不确定性（参数摄动、结构微扰）和外部干扰。本部分聚焦于如何设计出在这些不确定性下仍能保持稳定性和性能的控制器。 $H_{infty}$ 控制理论： 详细介绍了 $H_{infty}$ 范数的数学定义及其在性能指标中的意义。推导了连续时间与离散时间 $H_{infty}$ 控制器的求解方法，特别是涉及到求解黎卡提方程（Riccati Equation）的步骤和数值实现。 $mu$ 综合理论基础： 针对结构化不确定性，本书介绍了 $mu$ 综合理论的基本框架。解释了如何利用小增益定理来保证系统的鲁棒稳定性，并讨论了其在MIMO系统设计中的实际应用难点与解决策略。 鲁棒极点配置： 讨论了如何通过引入保守性约束来确保闭环极点落在指定的稳定区域内，以提高系统的瞬态响应质量和抗干扰能力。 第三部分：非线性系统的微分几何控制 由于许多物理系统本质上是高度非线性的，传统的线性化方法在远离平衡点时失效。本部分深入研究了非线性控制理论，特别是利用微分几何工具来处理复杂的系统动力学。 反馈线性化： 详细讲解了输入-输出线性化、状态反馈线性化的数学条件（可积性条件），以及如何通过坐标变换实现系统的线性化控制。讨论了存在零动态（Zero Dynamics）时对稳定性的影响。 滑模控制（SMC）： 阐述了滑模控制的设计原理，包括定义滑模面和设计切换律。重点分析了等效控制量的求解以及开关项引起的“抖振”现象（Chattering），并介绍了降低抖振的改进方法，如利用边界层技术或高阶滑模控制（HOSMC）。 基于Lyapunov函数的间接/直接控制设计： 深入探讨了第二代（间接）和第一代（直接）Lyapunov方法的应用。侧重于构造合适的Lyapunov函数来证明系统稳定性，并在此基础上推导出自适应控制律或反步（Backstepping）设计过程。 第四部分：智能控制与学习驱动系统 随着计算能力的提升，控制系统正在向智能化方向发展，本部分着眼于融合人工智能技术以应对模型未知或时变特性的控制挑战。 神经网络控制： 介绍了如何利用神经网络作为在线辨识器或动态逆模型来辅助控制器设计。重点分析了基于反向传播（BP）和递归神经网络（RNN）的在线参数估计方法，以及如何确保神经网络在闭环系统中的稳定性（如使用Lyapunov稳定性保证的在线训练）。 模糊逻辑控制（FLC）： 阐述了模糊集合论在控制中的应用，包括模糊化、模糊推理和去模糊化过程。重点分析了自整定模糊控制器和基于专家知识的模糊规则库构建方法，适用于缺乏精确数学模型的系统。 强化学习在控制中的应用（RL for Control）： 介绍了Q-Learning、SARSA等基本算法在离散控制问题中的应用，并深入探讨了深度强化学习（如DDPG, PPO）如何用于连续状态和动作空间下的复杂决策与控制任务，特别是其在机器人运动规划和自动驾驶中的潜力与局限。 第五部分：复杂系统建模与分析工具 本部分提供了一套分析和验证复杂系统性能的先进数学工具。 系统辨识与模型结构选择： 探讨了从实验数据中辨识系统动态模型的多种方法，包括子空间辨识法（Subspace Identification Method, SIM）和非线性系统（如Hammerstein-Wiener模型）的辨识策略。 多智能体系统（MAS）与协同控制： 介绍了分布式控制的设计范式。分析了图论在描述智能体间通信拓扑结构中的作用，并探讨了在无中心化结构下实现一致性（Consensus）、编队（Formation）和目标跟踪的算法。 全书结构严谨，理论推导详尽，并配有大量的数值仿真示例，旨在培养读者将前沿控制理论应用于解决实际工程问题的能力。
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