Nonlinear and Optimal Control Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Thomas L. Vincent

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:1997-06-09

价格:USD 175.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471042358

丛书系列:

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• 控制系统
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动态系统与控制的边界探索 这是一部深入探讨非线性与最优控制系统核心理论与前沿应用的专著。本书旨在为读者提供一个全面而系统的框架，以理解和驾驭那些在传统线性控制理论框架下难以有效处理的复杂动态系统。我们不仅会追溯控制理论发展的历史脉络，更会聚焦于当前研究的热点和未来可能的发展方向，为工程师、研究人员以及高级工程技术学生提供宝贵的知识财富。 第一部分：理解非线性的世界 在现代工程实践中，绝大多数系统都不可避免地展现出非线性特性。从航空航天的精密机动到生物医学的复杂生理过程，再到机器人学的灵活运动，非线性无处不在，并深刻地影响着系统的行为。本部分将带领读者走进非线性的奥秘，揭示其本质及其对控制策略设计的挑战。 我们将从非线性系统的基本概念入手，深入探讨相空间分析、李雅普诺夫稳定性理论等经典工具。通过对相平面图、极限环、分岔等现象的细致解读，读者将能够直观地理解非线性系统的动态演化规律。我们将详细阐述李雅普诺夫函数的设计技巧，以及如何利用其来证明系统的全局或局部稳定性，为后续的控制器设计奠定坚实的理论基础。 此外，本部分还将重点介绍几种重要的非线性系统类型。例如，滑模控制，它以其对模型不确定性和外部扰动的鲁棒性而闻名，我们将深入剖析其工作原理、设计方法以及在实际应用中可能遇到的挑战，例如抖振现象的抑制。反馈线性化技术，作为一种强大的工具，允许我们将某些非线性系统转化为等效的线性系统，从而应用成熟的线性控制理论，我们将详细介绍不同形式的反馈线性化及其适用条件。模糊逻辑控制和神经网络控制，作为基于数据驱动和仿生思想的控制方法，其强大的学习能力和自适应性使得它们在处理高度复杂和未知系统时表现出色，我们将探讨它们的结构、学习算法以及在机器人、智能制造等领域的应用实例。 本书对非线性系统分析的深度体现在对奇异摄动系统、混沌系统的探讨。奇异摄动系统因其存在快速和慢速动态模态而具有挑战性，我们将介绍降阶技术和时间尺度分离原理，以简化分析和控制设计。对于令人着迷的混沌系统，我们将解释其敏感性、吸引子等特性，并探讨如何对其进行有限的控制或预测，这在某些特定领域如保密通信、气候建模中具有重要意义。 第二部分：追求最优的决策 在众多控制目标中，追求最优性能往往是工程师的核心诉求。最优控制理论为系统在满足特定约束条件下，实现最小化成本或最大化效益提供了严谨的数学框架。本部分将引领读者进入最优控制的广阔天地，探索如何设计出最经济、最有效或最安全的控制策略。 我们将从变分法这一数学基石开始，介绍其在最优控制问题中的应用，并引出哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。HJB方程是解决连续时间最优控制问题的核心，我们将详细推导其形式，并讨论几种求解策略，包括解析解（仅适用于简单情况）和数值解法。 随后，我们将深入探讨庞特里格林公式（Pontryagin's Minimum Principle, PMP）。PMP是求解最优控制问题的另一个重要工具，尤其适用于存在状态和控制约束的情况。我们将通过大量实例，讲解如何构建哈密顿量，计算协态向量，并找到最优控制律。本书将区分PMP在固定终端时间和自由终端时间问题中的应用。 动态规划作为求解离散时间最优控制问题的核心思想，也将得到详尽的阐述。我们将介绍其原理，并重点讲解价值函数迭代和策略迭代等算法。这部分内容将与机器学习中的强化学习紧密联系，展示理论的普适性。 本书还将覆盖多种重要的最优控制问题类型。线性二次型最优控制（LQR），作为最优控制中最具代表性且应用最广泛的问题之一，我们将详细介绍其背景、设计过程、代数Riccati方程的求解以及其在状态反馈设计中的核心地位。模型预测控制（MPC），作为一种先进的闭环最优控制策略，它通过在每个采样时刻预测系统未来的行为并求解一个有限时域的最优控制问题来生成当前时刻的控制指令，将被重点讨论。我们将分析MPC的滚动优化机制、预测模型、成本函数以及其在过程控制、航空航天、自动驾驶等领域的广泛应用。 对于涉及路径规划、轨迹优化等问题，我们将介绍轨迹优化方法，包括直接法（如伪谱法）和间接法（如基于PMP）。这些方法能够有效地找到满足复杂约束的最优运动轨迹。 第三部分：理论与实践的融合 理论的价值最终体现在解决实际问题上。本部分旨在架起理论研究与工程实践之间的桥梁，通过深入的案例分析和对最新研究动态的解读，展现非线性与最优控制理论的强大生命力。 我们将选取一系列具有代表性的工程应用场景，详细阐述如何将本书介绍的理论工具应用于实际问题。例如，在航空航天领域，我们将讨论如何利用非线性控制技术实现高精度姿态控制，以及如何应用最优控制理论进行飞行路径规划和燃料最优消耗。在机器人学中，我们将探讨如何设计满足运动学和动力学约束的灵活机器人轨迹，以及如何实现对未知环境的自适应最优控制。在过程控制领域，我们将分析化工、能源等系统的非线性特性，并介绍如何应用MPC等技术实现高效、安全的生产过程。在电力系统中，非线性动态和优化调度是关键，我们将探讨相关的控制策略。 此外，本部分还将关注鲁棒最优控制和模型不确定性下的控制。我们将介绍如何设计能够抵御模型误差和外部扰动的最优控制器，例如H∞控制。自适应控制技术，它能够在线估计系统参数或模型，并实时调整控制器，也将得到介绍。 最后，我们将展望非线性与最优控制领域的未来发展趋势。包括强化学习与最优控制的交叉融合，人工智能在控制系统中的应用，分布式和多智能体系统的协同控制，以及面向新能源和可持续发展的控制策略。我们将探讨这些前沿方向的研究挑战与机遇，鼓励读者积极参与到这一充满活力的学科发展之中。 本书的内容编排严谨，理论论述清晰，数学推导详尽，并辅以丰富的图示和实例，力求使读者在掌握理论精髓的同时，能够有效地将其应用于实际工程问题。无论您是希望深入理解复杂系统动态，还是致力于开发更高效、更可靠的控制系统，本书都将是您不可或缺的宝贵参考。

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最近读到的《Adaptive Control: Theory and Practice》这本书，在处理系统参数时变的控制问题上，展现了极高的前瞻性和实用性。这本书避开了传统PID控制在模型不确定性面前的脆弱性，转而深入探讨如何让控制器根据系统的实时变化来调整自身参数。作者从最基本的基于模型的自整定（Self-Tuning Control）概念入手，逐步引向更复杂的基于误差的自适应控制（Error-based Adaptive Control）。我对书中对“参数锁死”现象的分析印象深刻，以及后续如何通过引入先进的投影算法和奇异性处理机制来规避这些问题，体现了作者在工程实践中积累的丰富经验。与纯粹的鲁棒控制不同，自适应控制追求的是“精确匹配”而非“容忍偏差”，这本书清晰地阐释了这种设计哲学的核心差异。书中关于基于模型的参考自适应控制（MRAC）的部分尤为精彩，它通过构造一个参考模型，并设计一个能使跟踪误差渐近收敛的控制器增益调度机制，将复杂的自适应律的收敛性证明展示得淋漓尽致，逻辑严密，推导细致。这本书不仅是理论的深化，更是对实际工程中系统动态特性不断变化的深刻洞察，对于处理航空航天器、化工过程等动态特性随运行条件变化的系统，具有极强的指导意义。

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我刚刚拜读了《Robust Control Design: An H-Infinity Approach》这部专著，它为处理有界扰动的控制系统设计提供了一套极其优雅且强大的数学框架。这本书将重点完全集中在H-无穷范数的设计哲学上，即通过最小化系统输入到关键输出信号的增益来确保系统的鲁棒性能，而不是去精确建模所有的不确定性。作者从基础的范数理论出发，逐步推导出了标准的$H_{infty}$控制问题的求解方法——约化问题的求解，这涉及到对Riccati不等式的深入理解和求解。书中精彩之处在于，它将系统不确定性（如参数摄动、模型误差）系统地映射到加权函数的设计中，使得控制器的设计不再是经验性的尝试，而是一个有章可循的优化过程。特别是书中对“结构化奇异值”（Structured Singular Value）和$mu$-分析的介绍，使得设计者能够评估控制器在特定不确定性结构下的真正鲁棒程度，这比传统的范数裕度分析要精细得多。此外，书中还探讨了$H_{infty}$与经典PID控制的结合，展示了如何利用最优控制器来改善系统的标称性能，同时保持必要的鲁棒性。这本书的数学背景要求较高，但对于任何致力于设计能够在工业界承受最大压力、最不可预测环境的控制系统的工程师来说，这本书提供的工具箱是无可替代的。

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我最近接触到了一本名为《Stochastic Processes in Dynamic Systems》的专业著作，它在处理带有随机性因素的控制问题上，展现了极高的水准。这本书的视角非常独特，它不再将系统的不确定性视为可以忽略的扰动，而是将其作为系统内在不可分割的一部分来对待。从马尔可夫过程到布朗运动的介绍，作者花了大量篇幅来建立随机系统的数学基础，这部分内容极其扎实，为后续的随机最优控制奠定了坚实的数学基石。我尤其欣赏作者在介绍随机微分方程（SDEs）时所采用的伊藤微积分方法，虽然难度较大，但却是理解这类系统的关键。书中对于随机控制器的设计，特别是LQR在随机环境下的扩展，给出了非常详尽的分析和推导，它清晰地揭示了最优控制策略如何受到噪声特性的影响。与很多只停留在理论层面的书籍不同，这本书提供了大量的仿真案例，展示了如何在存在传感器噪声或执行器不确定性的情况下，通过设计适当的随机控制器来保证系统的长期性能。书中的一个章节专门讨论了滤波问题，特别是扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的局限性及改进方向，这对于处理高维非线性随机系统极具参考价值。这本书无疑是献给那些需要在复杂、不确定环境中设计可靠控制系统的专业人士的一份厚礼。

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最近翻阅了一本名为《Advanced Control Theory: A Modern Perspective》的书籍，真是令人耳目一新。这本书的作者显然对经典控制理论有着深刻的理解，但并未止步于此，而是巧妙地将其与现代控制工程的前沿思想融会贯通。开篇部分对状态空间表示的阐述，清晰而深入，为后续复杂的分析奠定了坚实的基础。我特别欣赏作者在处理系统辨识和参数估计时的那种严谨态度，他们没有采用过于简化的模型来掩盖实际问题中的非线性和不确定性，而是引入了卡尔曼滤波的变体和更先进的优化方法，这对于希望从事实际工程项目的人来说，无疑是一份宝贵的指南。书中的理论推导部分，虽然涉及到不少高等数学和线性代数知识，但逻辑链条非常完整，每一步的论证都环环相扣，让人在阅读时能清晰地把握住核心思想。此外，作者在讲解鲁棒性分析时，没有仅仅停留在传统的李雅普诺夫稳定性理论上，而是引入了H-无穷控制和区间算子的概念，这使得本书的深度远超一般的入门教材，更像是一部为研究生和资深工程师量身定制的参考手册。这本书的排版和图示也做得非常出色，复杂的系统结构图和信号流程图都清晰明了，极大地辅助了对抽象概念的理解。总而言之，这是一部兼具理论深度和工程实用性的佳作，推荐给所有希望在控制领域深造的读者。

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不得不提的是那本《Modern Trajectory Optimization Techniques》，它彻底改变了我对路径规划和最优控制的理解。这本书的重点非常明确，就是如何高效地求解非线性动力学系统的最优控制问题，它几乎将近年来所有主流的数值优化方法都涵盖了进去。作者在开篇就对间接法（如庞特里亚金极大值原理的数值求解）的局限性进行了深入剖析，从而自然地引出了直接法——即配置法和伪谱法——的优越性。我对书中关于直接配点法（Direct Collocation）的讲解印象尤为深刻，它将最优控制问题转化为一个巨大的非线性规划（NLP）问题，并通过介绍IPOPT等现代求解器的使用，展示了如何求解具有复杂约束和非光滑成本函数的实际问题。书中还详细阐述了打靶法（Shooting Methods）的变体，特别是多重打靶法，如何克服初值敏感性带来的数值稳定性问题。作者没有仅仅停留在理论的介绍，而是提供了大量使用MATLAB/Python工具箱进行实际算例求解的代码片段和教程，这使得读者可以立即将所学应用于无人机轨迹规划、机器人运动学等领域。这本书的价值在于它成功地弥合了理论最优控制与可行的数值计算之间的鸿沟，对于那些想让自己的优化算法真正跑起来的工程师来说，是不可多得的宝典。

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