迭代学习控制的理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:谢胜利

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2005-6

价格:46.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030154729

丛书系列:

图书标签:

• 迭代学习
• 学习
• 文献
• 迭代学习控制
• 自适应控制
• 机器人控制
• 优化算法
• 机器学习
• 控制理论
• 智能控制
• 过程控制
• 信号处理
• 系统辨识

探索现代控制理论的前沿：复杂系统动力学与自适应控制 作者： [此处可填入作者姓名] 出版社： [此处可填入出版社名称] 内容提要： 本书深入剖析了复杂非线性动态系统的建模、分析与控制难题，聚焦于如何设计出在模型不确定性、外部扰动以及时变参数环境下依然能保持高性能和稳定性的智能控制策略。全书以严谨的数学基础为支撑，结合大量工程实例，系统性地阐述了从经典控制理论到尖端自适应、鲁棒控制技术的演进历程与核心思想。 第一部分：复杂系统的建模与分析基础 第一章：非线性系统的时空描述与特性 本章首先回顾了线性时不变（LTI）系统的基本框架，随后重点转向描述复杂系统（如高维耦合系统、时滞系统）的数学工具。我们详述了状态空间表示法在处理大规模系统时的优势与局限，并引入了光滑性、奇点分析等非线性系统特有的定性分析工具。特别关注了李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用拓展，包括间接法和直接法的应用边界。 第二章：不确定性与扰动的量化描述 在实际工程中，模型总是带有不确定性的。本章系统探讨了描述系统不确定性的几种主流方法：参数不确定性（多面体、多区间）和结构不确定性（加性、乘性误差）。同时，我们详细分析了外部环境对系统性能的影响，引入了$L_2$范数和$H_{infty}$范数等工具来量化扰动的能量和对状态的影响，为后续设计鲁棒性控制器打下理论基础。 第三章：系统辨识与模型降阶 为了应对高维复杂系统带来的计算负担，本章侧重于如何从实验数据中提取有效的系统模型。我们详细介绍了基于子空间辨识（Subspace Identification）和非线性系统辨识（如核方法）的最新进展。此外，系统降阶技术，包括平衡截断（Balanced Truncation）和保持性指标分析，被深入探讨，旨在以最小的信息损失获取低阶、易于控制的近似模型。 第二部分：现代鲁棒控制理论与设计 第四章：$H_{infty}$控制理论的精妙构造 $H_{infty}$控制是处理有界扰动和性能规范的基石。本章从控制目标——最小化闭环传递函数的加权范数出发，详细推导了连续时间与离散时间$H_{infty}$控制器的求解方法，即涉及求解Riccati方程的理论与数值技巧。我们着重分析了加权函数的选择对控制器性能（瞬态响应与稳态误差）的决定性影响。 第五章：鲁棒性分析与$K$点稳定性 本章关注系统对模型微小变化的敏感性。我们引入了圆周稳定性判据（Circle Criterion）和$K$点稳定性分析，用于评估闭环系统的鲁棒裕度。通过分析零点极点分布与稳定边界的几何关系，读者可以直观地理解系统稳定裕度的物理意义，并掌握如何通过状态反馈的极点配置来增强系统抵抗模型误差的能力。 第六章：滑模控制（SMC）的有效性与抖振抑制 滑模控制以其对模型不确定性和外部扰动的天然鲁棒性而著称。本章系统介绍了滑模控制的设计步骤：选择滑模面、设计切换函数。然而，滑模控制的固有缺陷——高频抖振现象，是工程应用中的主要障碍。因此，本章的重点内容之一是介绍多种先进的抖振抑制技术，如利用边界层方法、高阶滑模（Higher-Order SMC, HOSMC）以及基于带宽的滑模控制，以实现高性能与平滑控制输出的平衡。 第三部分：先进自适应与学习型控制策略 第七章：参数自适应控制（MRAC）的设计原理 当系统参数未知或随时间漂移时，自适应控制成为首选。本章详细阐述了模型参考自适应控制（MRAC）的结构，包括参考模型、控制器结构（如基于误差的反馈或基于先验知识的控制器）。我们深入探讨了基于李雅普诺夫函数的方法来保证自适应律的收敛性和闭环稳定性，并对比了基于误差的（Error-based）和基于模型的（Model-based）自适应设计范式。 第八章：基于岭回归和卡尔曼滤波的在线参数估计 本章将系统辨识与自适应控制相结合，专注于参数估计的实时性与准确性。我们详细解释了递归最小二乘法（RLS）及其结合遗忘因子以应对时变系统的应用，并重点讲解了扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性系统参数估计中的优势与局限。这些工具为设计基于观测器的自适应控制器提供了强大的支撑。 第九章：基于强化学习的控制框架 本书的最后一部分前瞻性地介绍了人工智能在控制领域的交叉应用。本章将强化学习（RL）的马尔可夫决策过程（MDP）框架与经典最优控制（如LQR）相结合。我们详细分析了如深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）等算法在线学习最优控制策略的过程，尤其关注如何将这些数据驱动的方法应用于模型难以精确描述的复杂物理系统中，为实现下一代自主控制系统指明了方向。 全书特点： 理论深度与工程实践的紧密结合： 每章均配有详细的数学推导和相应的MATLAB/Simulink仿真示例，帮助读者将理论转化为实际可运行的代码。 结构清晰的知识体系： 从不确定性建模入手，逐步过渡到鲁棒控制和自适应控制，逻辑严密，层层递进。 关注前沿问题： 包含了对滑模抖振、自适应收敛性证明以及强化学习控制的系统性介绍，反映了当前控制科学的研究热点。 本书适合对象： 控制理论、自动化、航空航天、机械工程等领域的本科高年级学生、研究生以及从事复杂系统建模与控制的工程师和科研人员。掌握经典控制理论和线性代数基础是阅读本书的前提。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从一个初级工程师的角度来看，这本书的难度曲线稍微有些陡峭，但只要坚持度过最初几章对基础理论的铺陈，后面的章节就会逐渐展现出豁然开朗的感觉。作者在讲解参数自整定机制时，引入了大量的直观类比，将原本晦涩的自适应性理论生活化了。例如，将误差反馈比喻成“驾驶员不断微调方向盘”的过程，这种比喻极大地帮助我理解了迭代过程中的误差修正逻辑。书中对不同迭代算法的收敛速度对比表格非常实用，它清晰地展示了不同算法在特定性能指标下的优劣权衡，这对于我们选择合适的工具至关重要。总而言之，这是一本需要静下心来、逐字逐句研读的宝典，它教会的不仅仅是“如何控制”，更是“如何思考控制问题”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版设计，可以说完全符合一本严肃学术专著的标准。字体选择得当，公式的编号和引用清晰明了，这在阅读长篇复杂的数学推导时，极大地减少了我的阅读疲劳。我必须赞扬的是，书中附带的算法伪代码部分，写得极其规范和详尽，几乎可以直接移植到编程环境中去实现验证。相比一些同类书籍，这本书在对具体算法的收敛速度和计算复杂度分析上做得更为透彻，这对于资源受限的嵌入式系统开发尤其重要。当我翻到讨论如何处理高维状态空间时的采样效率问题时，发现作者介绍了一种基于信息增益的策略选择方法，这套方法论的引入，显示了作者对工程实践中“效率”这一核心要素的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格有一种沉稳而深邃的学术气息，它不迎合快餐式阅读，而是引导读者深入到问题的本质之中。我尤其喜欢作者在引言和结论部分对学科发展脉络的梳理，这让读者能跳出具体的技术细节，从宏观角度理解这项技术在整个自动化领域中的历史地位和未来潜力。书中对不同控制流派之间的兼容与取舍进行了客观的比较，避免了对任何单一技术的过度推崇。例如，对于模型预测控制（MPC）的局限性，作者并没有简单地否定，而是指出了如何通过结合在线估计技术来弥补其对精确模型的依赖。这种平衡和审慎的论述方式，让这本书的专业度和可信度大大提高。对于已经有一定基础的研究人员来说，这本书更像是一本高质量的综述和方法论指南，能帮助我们拓宽研究视野。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的后半部分，我真切地感受到作者在强调“适应性”和“实时决策”上的良苦用心。它不再是传统控制理论那种“一劳永逸”的固定参数设计，而是将数据驱动的理念深度融入到了控制器的设计流程之中。这对于处理那些环境变化快、模型参数时变的实际问题，简直是如虎添翼。书中对于如何设计有效的奖励函数以引导学习过程的讨论非常精彩，这直接触及了强化学习在工程应用中最棘手的部分。作者没有回避算法收敛性和稳定性的理论挑战，而是提供了一系列实用的检验标准和调试技巧。我尝试着将书中的一个特定迭代策略应用到我手头的一个小项目中，发现相比我之前采用的经典PID，其性能指标有了显著提升，尤其是在面对动态负载变化时，响应速度更快，超调量也得到了很好的抑制。这本书的价值在于，它提供了一种面向未来的、具备自适应能力的控制系统设计思维。

评分☆☆☆☆☆

这本书初翻下来，感觉作者在数学基础的构建上真是下了大功夫。他对各种控制理论的深入剖析，尤其是在处理复杂非线性系统时的建模方法，让人印象深刻。我特别欣赏其中对优化算法在控制律设计中的应用这一块的阐述，它不仅仅停留在理论层面，还穿插了不少实际工程中的案例分析，使得抽象的数学公式变得具体可感。比如，在讲解如何处理系统中的不确定性和扰动时，作者巧妙地引入了一些鲁棒控制的思想，并将其与现代的机器学习范式结合起来，形成了一种独特的分析框架。读者如果想系统地建立起一个扎实的现代控制理论知识体系，这本书无疑提供了一个非常坚实且全面的起点。它要求读者具备一定的线性代数和概率论基础，但对于那些愿意投入时间去啃硬骨头的学习者来说，收获绝对是巨大的。书中的图表绘制得非常清晰，即便是首次接触这些前沿概念的读者，也能通过图示快速把握其核心思想。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆