Designing Linear Control System Design with MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Katsuhiko Ogata

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-11-17

价格:USD 59.00

装帧:Textbook Binding

isbn号码:9780132932264

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统设计
• 线性系统
• MATLAB
• 自动控制
• 现代控制理论
• 反馈控制
• 系统建模
• 稳定性分析
• 控制器设计
• 时域分析
• 频域分析

好的，这是一本关于现代控制系统设计的书籍简介，完全不涉及MATLAB或特定线性控制系统的设计内容，专注于更广泛、更前沿的控制理论与实践。 --- 《先进控制系统原理与智能应用：面向复杂系统的动态设计》 导言：迈向高度自主与适应性 在当今技术飞速发展的时代，从自动驾驶汽车、高精度工业机器人到复杂的能源电网，我们所面对的工程系统正变得日益复杂、非线性和不确定性显著增强。传统的、基于精确模型和线性假设的控制方法在处理这些新兴挑战时，其鲁棒性与性能边界日益显现。本书《先进控制系统原理与智能应用：面向复杂系统的动态设计》旨在系统地介绍和深入探讨现代控制理论中那些专注于非线性、多变量、高维系统以及与人工智能深度融合的前沿方法。我们不再局限于单一的、线性的设计范式，而是将目光投向如何构建具有高度自主性、自适应能力和强鲁棒性的智能控制系统。 本书的结构围绕三个核心支柱构建：非线性控制基础、优化与鲁棒性理论，以及基于学习的智能控制架构。我们力求在理论深度与工程实践之间搭建一座坚实的桥梁，使读者能够深刻理解每种方法的内在机制、适用场景以及设计权衡。 第一部分：非线性控制的深度探索 现代系统不可避免地带有非线性特征。本部分将为读者构建起坚实的非线性控制理论基础，这是设计高性能自主系统的基石。 1. 非线性系统的建模与分析： 我们首先回顾了从物理系统描述到状态空间模型的转化过程，重点关注如何识别和量化系统中的非线性项，如饱和、死区和摩擦。随后，我们将深入探讨李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的严格应用，这超越了传统的线性系统特征值分析，提供了对系统全局稳定性的深刻洞察。我们将详细阐述直接法、间接法以及能量函数的设计策略。 2. 反馈线性化与精确设计： 对于那些结构规整的非线性系统，微分平坦性和输入-输出线性化提供了一种将非线性问题转化为线性问题的强大工具。本书将详细剖析这些方法的数学基础，讨论其局限性（如零动态的稳定性要求），并提供在实际应用中如何处理“不完美”线性化场景的工程技巧。 3. 滑模控制（SMC）的再审视： 滑模控制以其对模型不确定性和外部扰动的极强鲁棒性而著称。本部分将超越SMC的初级形式，深入研究高阶滑模、积分滑模以及自适应滑模控制的设计，旨在有效抑制抖振现象，同时保持卓越的快速性和鲁棒性。我们将分析抖振产生的根源，并介绍诸如二次型（Higher Order Logic）切换函数等先进的抑制策略。 第二部分：面向不确定性的鲁棒性与最优性设计 在真实世界中，模型总是不完美的，环境条件不断变化。本部分聚焦于如何设计出在不确定性和性能需求之间取得最佳平衡的控制律。 4. $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论的广义应用： $mathcal{H}_{infty}$ 控制提供了一种系统化的方法来处理结构化和非结构化不确定性，目标是最小化系统对外部干扰和模型误差的敏感度。本书将详细阐述加权函数的设计艺术，这是将设计规格（如带宽、噪声抑制水平）转化为数学约束的关键步骤。我们将探讨LMI（线性矩阵不等式）在求解$mathcal{H}_{infty}$控制器（包括状态反馈和输出反馈）中的应用，并讨论其在复杂多模态系统中的扩展。 5. 模型预测控制（MPC）的深度优化框架： MPC作为一种先进的、基于优化的控制方法，是处理多约束和前馈/反馈协调的理想选择。本部分将系统地介绍有限水平集优化在MPC中的核心作用。我们将区分线性MPC (LMPC) 和 非线性MPC (NMPC)，重点分析NMPC中实时优化求解器的选择、计算效率的提升策略，以及如何通过软约束和预测域管理来增强系统的实用性。此外，还将探讨如何将LMI技术融入到鲁棒MPC (RMPS)的设计中，以应对模型误差。 6. 自适应控制的现代视角： 当系统参数本身随时间漂移时，自适应控制成为必需。本书将对比分析基于模型的参考自适应控制（MRAC）和基于误差学习的参数估计方法。重点将放在基于李雅普诺夫的稳定性保证，并介绍如基于投影算法和基于激励（Persistency of Excitation）的现代自适应律设计，确保系统在参数变化的同时保持期望的性能。 第三部分：控制与人工智能的融合——智能控制架构 本部分将引导读者进入控制科学最活跃的研究前沿，探讨如何利用数据驱动和学习范式来解决传统解析方法难以处理的复杂问题。 7. 强化学习（RL）在连续控制中的部署： 强化学习为系统提供了通过与环境交互来学习最优控制策略的能力。我们将严格分析Actor-Critic架构，特别是深度确定性策略梯度（DDPG）和近端策略优化（PPO）在连续状态和动作空间中的应用。本书强调从理论到实际的转化：如何设计有效的奖励函数以编码复杂的性能指标和安全约束（例如，引入虚拟势场或惩罚项），以及如何在有限安全数据的约束下进行安全强化学习（Safe RL）的探索。 8. 神经网络作为动态系统组件： 神经网络不再仅仅是“黑箱”优化工具，它们可以被整合进控制器的结构中。我们将探讨如何使用神经微分方程（Neural ODEs）来对未知动态进行高精度建模。更重要的是，我们将讨论“有约束”的神经网络设计，例如，如何确保一个用于控制器的神经网络满足特定的物理限制（如单调性或增益上限），从而保证闭环系统的稳定性，这涉及到符号回归和物理信息神经网络（PINNs）在控制律构建中的新兴作用。 9. 混合系统与离散事件： 许多实际系统（如工厂调度、多机器人协作）本质上是混合的，包含连续动态与离散决策。本部分将介绍混合系统理论的基础，并展示如何利用图论和有限状态机来指导强化学习的探索路径，确保智能体在不同工作模式之间切换时，控制的连续性和安全性得以维持。 总结与展望 《先进控制系统原理与智能应用：面向复杂系统的动态设计》不仅是对经典控制理论的梳理，更是对未来自主系统设计范式的探索。本书面向的是具有扎实数学基础的研究生、高级工程师以及需要应对高复杂度、高不确定性工程挑战的实践者。通过对非线性、鲁棒性、优化以及智能学习方法的深入剖析，读者将获得一套全面的工具箱，以自信和严格的理论基础去设计和验证下一代高可靠、高适应性的动态控制系统。本书期望培养的不是机械地应用算法的工程师，而是能够理解、权衡并创新控制策略的系统设计师。

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