Delay Differential Equations And Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Arino, O. (EDT)/ Hbid, M. L. (EDT)/ Dads, E. Ait (EDT)

出品人:

页数:581

译者:

出版时间:

价格:259

装帧:HRD

isbn号码:9781402036453

丛书系列:

图书标签:

• 数学
• Delay differential equations
• Differential equations
• Mathematical modeling
• Dynamical systems
• Stability analysis
• Control theory
• Applications
• Time delay
• Numerical methods
• Bifurcation theory

动态系统的数学建模与分析：一本聚焦于非线性、随机与模糊控制理论的深度探究 图书名称： 动态系统的数学建模与分析：非线性、随机与模糊控制理论深度探究 图书简介： 本书深入剖析了现代控制理论与应用中的核心分支——动态系统的数学建模、非线性动力学、随机系统分析以及模糊逻辑控制理论。本著作旨在为控制工程、应用数学、系统科学以及相关工程领域的学者、研究人员和高级工程技术人员提供一个全面、严谨且具有前瞻性的理论框架与实践工具集。全书结构紧凑，逻辑严密，内容涵盖了从基础理论到前沿进展的多个关键层面。 第一部分：基础理论与经典模型重构 本部分奠定了整个理论体系的基础，重点在于如何将复杂的物理、生物或经济现象转化为精确的数学语言——微分方程组。 第一章：连续时间系统的状态空间表示与线性系统分析 本章首先回顾了经典线性时不变（LTI）系统的基本结构，包括状态方程、输出方程的建立。重点讨论了系统的能控性、能观性判据，特别是利用李雅普诺夫稳定性和矩阵分解方法（如Jordan标准型）对线性系统的长期行为进行精确预测。此外，本章还将引入输入-输出（I/O）反馈线性化技术的基础概念，为后续的非线性系统分析做好铺垫。对于高阶系统的约简问题，将详细阐述模态分析及其在降阶模型构建中的应用。 第二章：变分法、最优控制导论与庞特里亚金最大值原理 本章将系统地介绍寻求最优控制律的数学工具。从欧拉-拉格朗日方程的推导开始，逐步过渡到涉及终端约束和路径约束的最优控制问题。庞特里亚金最大值原理被详细阐述，作为解决非线性动态系统最优控制问题的核心工具。通过对协态变量的引入，本章旨在使读者掌握如何推导出控制系统的性能指标最优解。本章还将包含对线性二次调节器（LQR）问题的深入分析，作为最优控制理论的经典范例。 第二部分：非线性动力学与混沌现象 本部分是本书的重点之一，专门用于探讨非线性系统固有的复杂性、奇异行为以及稳定性的复杂性。 第三章：非线性系统的局部稳定性分析与平衡点分类 本章聚焦于非线性系统在平衡点附近的局部行为。利用雅可比矩阵的特征值分析，系统地分类了鞍点、结点、焦点（稳定与不稳定）等所有可能的局部相图结构。本章特别强调了中心流形理论（Center Manifold Theory）在分析涉及纯虚部特征值的临界情况下的稳定性时的关键作用，这对于理解Hopf分支和周期解的产生至关重要。 第四章：全局稳定性、极限环与混沌理论 超越局部分析，本章深入探讨了系统的全局特性。李雅普诺夫函数的构造与应用是分析全局稳定性的核心方法，本书将提供多种构造非线性李雅普诺夫函数的有效策略，包括能量函数法和平方和方法。对于极限环的检测，本章将介绍Poincaré-Bendixson定理，并将其应用于二维系统。随后，本章将引入判定混沌的数学准则，如Lyapunov指数谱、庞加莱截面以及分岔理论（如倍周期分岔和Pith-Saddle分岔），揭示复杂动力学行为的内在规律。 第五章：反馈线性化与滑模控制设计 本章侧重于非线性系统的控制设计。反馈线性化技术，包括输入-状态线性化和输入-输出线性化，将被详细介绍，并分析其在实际应用中的局限性（如零动态的稳定性要求）。作为处理模型不确定性和外部扰动鲁棒性的利器，本章将详尽阐述滑模控制（SMC）的设计原理，包括切换函数的选择、滑模面的设计，并分析其固有的人造轨迹抖振问题及其在$Sigma-delta$函数或S-函数下的抑制策略。 第三部分：随机系统与不确定性下的分析 本部分处理由噪声或随机过程驱动的动态系统，这是工程实践中普遍存在的场景。 第六章：随机过程基础与伊藤积分 本章为随机微分方程（SDEs）的分析打下必要的概率论和随机过程基础。内容涵盖马尔可夫过程、维纳过程（布朗运动）的性质，并系统地引入伊藤微积分，包括伊藤积分的定义、随机微分法则（伊藤引理）的推导及其在处理非线性随机微分方程中的应用。 第七章：随机系统的稳定性分析与最优滤波 本章核心在于如何评估随机系统的长期稳定性。将引入广义的李雅普诺夫稳定性概念，特别是指数均方稳定性（Asymptotic Mean-Square Stability）。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）作为线性随机系统状态估计的最佳线性无偏估计器，将被全面介绍，包括其递推公式的推导与实际应用。对于非线性系统，本书将简要介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的基本思想。 第四部分：基于不确定性的模糊逻辑控制 本部分转向处理那些难以用精确微分方程描述的系统，利用知识驱动的模糊逻辑进行控制。 第八章：模糊集合论与模糊推理系统 本章从基础的模糊集合理论开始，定义了隶属函数、模糊集的代数运算（交、并、补）。随后，深入讲解了模糊推理的Mamdani和Takagi-Sugeno（T-S）模型，强调T-S模型在作为模糊模型进行系统辨识和控制设计中的优势。本章旨在使读者掌握如何将人类专家的经验知识转化为可计算的模糊规则库。 第九章：模糊模型辨识与自适应模糊控制 本章聚焦于如何利用系统数据构建模糊模型。将介绍基于聚类方法（如FCM）或梯度下降法的模糊规则提取算法。最后，本章将设计和分析基于Takagi-Sugeno模型的自适应模糊控制系统，特别是利用Lyapunov稳定性理论来保证模糊控制器的渐近稳定性或有限时间收敛性，从而弥补传统模糊控制缺乏严格稳定性证明的缺陷。 结论与展望 全书在最后简要回顾了经典控制、非线性控制、随机控制和模糊控制这四大支柱的交叉点与互补性，展望了未来在数据驱动控制、混合系统分析以及高维复杂系统建模方面可能出现的研究热点。本书的案例分析和习题部分经过精心设计，旨在强化理论理解，并为读者提供解决实际工程问题的坚实基础。

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