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出版者:机械工业出版社

作者:韩力群

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2008-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787111227885

丛书系列:

图书标签:

• 材料学
• 学术/科技
• 智能控制
• 自适应控制
• 优化控制
• 机器人控制
• 非线性控制
• 现代控制理论
• 控制系统
• 人工智能
• 系统建模
• 算法设计

《现代控制系统设计与优化》 本书导览： 本书聚焦于现代控制理论在实际工程系统中的深入应用与前沿发展，旨在为读者提供一套系统化、实践导向的控制系统设计与优化方法论。我们摒弃了对基础理论的重复论述，而是直接切入复杂系统的建模、分析、综合设计及其先进的优化策略。全书结构严谨，内容涵盖了从经典控制理论的现代解读到前沿智能控制技术的工程化实现，特别是强调了如何利用现代计算工具和先进算法解决工业界面临的非线性、不确定性、时滞等复杂控制难题。 第一部分：系统辨识与精确建模 本部分是所有有效控制设计的前提，重点在于如何从实际运行数据中提取出精确的系统数学模型，而非仅仅依赖于第一性原理的推导。 系统辨识的先进方法： 详细介绍了基于子空间辨识（Subspace Identification）的理论基础与算法实现，尤其是在处理多输入多输出（MIMO）系统和高维系统时的鲁棒性优势。对比了非参数模型（如脉冲响应法）与参数模型（如ARX、BJ模型）的选择标准和参数估计的数值稳定性。 非线性系统建模范式： 深入探讨了在缺乏解析模型时如何构建有效的非线性描述。这包括使用基于光滑函数逼近的方法，如径向基函数（RBF）网络、高斯过程回归（GPR）在系统动态辨识中的应用。重点讲解了如何量化模型的不确定性范围，这对于后续的鲁棒控制设计至关重要。 时滞系统的辨识挑战： 针对化工、航空航天等领域普遍存在的传输延迟问题，系统介绍了如何利用先进的频率域分析结合时域数据处理技术，精确估计大时滞参数及其对系统稳定性的影响。 第二部分：现代控制理论的工程化实现 本部分从现代控制理论的经典框架出发，侧重于如何将理论转化为可执行的、性能卓越的控制器。 状态空间法与极点配置： 详细阐述了基于李雅普诺夫稳定性的状态反馈极点配置技术。特别关注了在实际工程中，由于传感器噪声和执行器饱和，无法完全测量所有状态变量的情况，引入了观测器设计（如卡尔曼滤波器的工程简化版）与状态反馈的联合设计流程。 最优控制（LQR/LQG）： 深入剖析了线性二次型调节器（LQR）的设计准则及其对权重矩阵选择的敏感性。将LQR与卡尔曼滤波器相结合构成的最优线性二次高斯（LQG）控制器，作为处理随机扰动系统的基准方案进行全面解析，并提供了在MATLAB/Simulink中的参数调优指南。 $H_{infty}$ 控制理论： 针对要求高鲁棒性和对外部扰动具有强抗干扰能力的系统，系统介绍了$H_{infty}$ 范数的数学定义、三角不等式约束以及求解方法（如Riccati方程）。强调了该方法在处理模态不确定性和模型误差时的优势，并提供了基于频率加权函数的工程化设计步骤。 第三部分：先进控制技术与非线性系统处理 随着工业复杂度的增加，线性化方法已无法满足需求。本部分专注于处理强非线性和复杂约束。 滑模控制（SMC）的再认识： 重新审视了滑模控制的等效控制项计算问题和“抖振”现象。提出了改进的滑模控制策略，如利用边界层技术和平滑的切换函数，以减小控制信号的高频切换，提高执行器的寿命和系统的平稳性。 自适应控制： 针对系统参数随时间漂移或运行环境变化的场景，详细介绍了基于误差反馈的参数自整定方法。重点讲解了间接自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）和直接自适应控制（Self-Tuning Regulator, STR）的结构，并讨论了保证参数收敛性和系统闭环稳定性的关键条件。 模型预测控制（MPC）的深度应用： 将MPC作为当前最主流的约束优化控制方法进行深入讲解。内容包括：如何构建精确的系统预测模型（线性或非线性），如何通过序列二次规划（SQP）求解实时优化问题，以及如何处理输入和状态约束（如饱和、安全边界）。特别关注了分布式MPC（DMPC）在大型多区域控制网络中的应用挑战与解决方案。 第四部分：系统仿真、验证与实时实现 理论最终需要回归工程实践。本部分侧重于控制系统的验证流程和实际部署的技术细节。 闭环系统仿真与分析： 强调了不仅仅是仿真单个控制器，更重要的是在仿真环境中模拟真实世界中的不确定性源（传感器噪声、执行器延迟、外部载荷波动）。介绍了如何进行Monte Carlo分析来评估控制器在参数变化空间内的性能分布。 控制系统的实时性要求： 讨论了从离线计算到实时嵌入式系统的过渡。涉及固定点运算对控制算法精度的影响、控制周期对采样率的制约，以及如何优化控制律的计算复杂度以满足微秒级的实时性要求。 故障诊断与容错控制基础： 简要介绍了如何集成简单的在线监测模块（如残差分析）来检测传感器或执行器的突发故障，并概述了基本的切换策略，确保系统在局部故障发生后能安全地过渡到备用控制模式或进入安全停机状态。 本书特点： 本书的编写风格注重理论与实践的紧密结合，每一章节都配有大量的工程实例和算法实现细节，旨在帮助读者跨越理论知识与工程应用之间的鸿沟，掌握解决复杂工业控制问题的核心能力。全书内容具有极强的先进性和前瞻性，是控制工程、自动化、机械电子等领域专业人士和高年级研究生的实用参考手册。

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总的来说，《智能控制理论及应用》这本书为我打开了一扇通往智能控制世界的大门，它不仅仅是知识的传递，更是智慧的启迪。我非常欣赏作者在构建这本书的知识体系时，所展现出的严谨的学术态度和对工程实践的深刻理解。例如，在介绍智能优化算法在机器人路径规划中的应用时，他不仅详细阐述了遗传算法、粒子群优化算法等方法的原理，还深入分析了不同算法在求解复杂、高维、多模态搜索空间时的优劣势，并结合了实际的机器人运动学模型，给出了详细的算法设计和参数调整建议。他还提供了相关的仿真代码和实验数据，让我能够直观地感受到这些算法在实际应用中的效果，以及如何根据具体的问题进行优化和改进。

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在阅读《智能控制理论及应用》的过程中，我最大的感受是，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一部对控制领域发展脉络的深刻洞察。作者在介绍各种智能控制方法时，总是会追溯其思想的起源，并清晰地阐述它们是如何从早期研究中演变而来，又各自解决了哪些经典控制难以克服的难题。例如，在讲解模糊控制时，作者详细阐述了人类的模糊推理过程如何被数学化，并通过几个经典的工业应用实例，例如洗衣机、空调等，生动地展示了模糊逻辑在提升系统鲁棒性和智能化水平方面的巨大优势。他没有简单地给出模糊规则的设计方法，而是深入剖析了模糊化、模糊推理和解模糊等核心环节的原理，并提供了不同模糊化函数的比较分析。这让我对模糊控制的理解不再停留在表面的“经验化”层面，而是上升到了对其内在机理的把握。

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这本书最让我印象深刻的，莫过于其对各种智能控制算法的细致讲解。我尤其喜欢作者对神经网络控制部分的阐述，他不仅详细介绍了BP、RBF等经典网络结构，还结合了大量实际工程应用的案例，比如在机器人路径规划、工业过程优化等场景下，神经网络是如何通过学习来逼近复杂非线性系统的。更难能可贵的是，作者在讲解算法时，并没有回避其中的难点，例如收敛性分析、过拟合问题等，而是给出了通俗易懂的解释和实际操作中的技巧。我尝试着书中提供的代码示例，虽然在初期遇到了一些问题，但在仔细阅读了相关的章节，并结合了作者对算法优化的讨论后，我逐渐掌握了调试和应用这些算法的方法。这种理论与实践相结合的教学方式，极大地激发了我对智能控制研究的兴趣，让我看到了将抽象理论转化为实际应用的巨大潜力。

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《智能控制理论及应用》在案例的选择和分析上，堪称是我阅读过的同类书籍中最具代表性的。作者精心挑选了多个具有广泛代表性和实际工程意义的案例，并对每个案例进行了深入的剖析。我尤其对他在介绍自适应模糊逻辑控制在航空航天领域的应用时，所提供的详细数据和分析过程印象深刻。他不仅介绍了如何根据飞行状态的变化，实时调整模糊规则和隶属度函数，以应对复杂的空气动力学特性和外部干扰，还重点阐述了该方法在提高飞机操控精度、稳定性和燃油经济性方面的显著成效。作者还分享了相关的仿真实验结果以及在实际飞行测试中遇到的挑战和解决方案，这让我对自适应控制的实用性有了更深刻的认识。

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作为一名对自动化领域怀揣着浓厚兴趣的在校大学生，我一直渴望能有一本真正深入浅出、又能体现前沿研究进展的教材来指导我的学习。在翻阅了市面上为数不多的几本相关书籍后，我最终选择了《智能控制理论及应用》。初次拿到这本书，厚重的篇幅和严谨的排版就足以证明其内容的翔实。我特别欣赏作者在开篇部分对传统控制理论的梳理，这对于我这样从基础课程过渡过来的学生来说，无疑是搭建起了一座重要的桥梁。它不仅仅是罗列公式和定理，而是通过清晰的逻辑脉络，勾勒出经典控制方法在面对复杂系统时的局限性，并由此引出了对“智能”控制的需求。例如，作者在介绍PID控制时，并没有止步于调参的经验主义，而是深入剖析了其背后的数学模型，并巧妙地引入了自适应和模糊的概念，为后续章节的铺垫做了非常扎实的准备。

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不得不说，《智能控制理论及应用》在逻辑结构的安排上，给了我很大的启发。作者似乎有意地将不同类型的智能控制方法按照其技术特征和应用领域进行了有序的划分，这使得我能够循序渐进地理解不同技术之间的联系和区别。例如，在介绍遗传算法和粒子群优化等进化计算方法时，作者不仅详细讲解了其种群的演化机制，还着重强调了它们在参数优化和全局搜索方面的独特优势，并以航天器姿态控制、通信网络路由优化等复杂问题作为案例。他甚至还穿插了对这些算法的收敛性分析和参数选择的讨论，这对于我进一步深入研究优化算法非常有帮助。这种系统性的讲解，让我避免了在零散的知识点中迷失方向。

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对于我来说，《智能控制理论及应用》最让我惊喜的是其在“应用”层面的着墨之深。它并没有仅仅停留在理论的梳理，而是提供了大量详实的应用案例，并且这些案例覆盖了多个重要的工业和高科技领域。我特别喜欢作者在介绍模糊-神经网络混合控制时，结合了对复杂工业过程（如化工反应器、电力系统）的建模与控制案例。他不仅展示了如何将模糊逻辑的易于理解性和神经网络的学习能力相结合，还深入分析了混合控制系统在提高系统性能、鲁棒性和智能化水平方面的优势。作者还分享了在实际工程中，如何根据不同的应用场景，对混合模型的结构和参数进行调整，以及如何进行仿真验证和实地部署。这让我切实感受到智能控制理论是如何解决实际问题的。

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这本书在讲解各种智能控制算法时，其最让我受益匪浅的一点，是作者对于算法的“可解释性”和“鲁棒性”的深入探讨。很多智能控制算法，特别是深度学习相关的，往往被诟病为“黑箱”，难以理解其决策过程。而《智能控制理论及应用》在这方面做得非常到位。例如，在讲解专家系统时，作者不仅阐述了其推理机制，还着重强调了如何通过人工设计或机器学习的方式，来构建和优化知识库，从而提升系统的可解释性。在其他章节，例如在介绍模型预测控制（MPC）时，作者也深入分析了其在处理约束条件和不确定性方面的优势，并讨论了如何通过在线优化来提高系统的鲁棒性，以应对动态变化的环境。

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这本书在介绍各种智能控制理论时，其最大的亮点在于其对数学模型的严谨性与对工程应用的贴近性的完美结合。作者在讲解每一种智能控制算法时，都会从其数学原理出发，层层递进，直至最终的实际应用。例如，在介绍支持向量机（SVM）时，他不仅详细阐述了其在高维空间中寻找最优分类超平面的原理，还结合了图像识别、文本分类等实际应用场景，通过大量的图示和对比实验，直观地展示了SVM在处理非线性可分问题时的强大能力。他还对不同核函数的选择对分类性能的影响进行了深入分析，并探讨了SVM在处理大规模数据集时的优化策略。这种深入的理论分析与丰富实践经验的融合，让我对SVM的理解更加透彻，也对如何将其应用于我的科研项目有了更清晰的思路。

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在阅读《智能控制理论及应用》的过程中，我发现这本书在内容的前沿性上也做得相当出色。作者并没有仅仅停留在对经典智能控制方法的介绍，而是很敏锐地捕捉到了近年来一些新兴的研究方向，并对其进行了初步的介绍。例如，他在提到强化学习时，虽然篇幅不长，但已经勾勒出了其在自主决策和序列优化方面的巨大潜力，并简要提及了DQN、Policy Gradients等经典算法。虽然这部分内容可能需要读者具备一定的背景知识，但我认为这恰恰体现了这本书作为一本进阶教材的价值，它为我指明了未来可以深入研究的方向。这种既扎实于基础，又着眼于未来的编排方式，让我对这本书的价值有了更高的评价。

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