具体描述
好的，这是一份图书简介，内容涵盖了控制理论、优化方法、系统建模以及相关应用领域，但避免提及“Lq Dynamic Optimization And Differential Games”这本书的具体内容。 《现代控制系统理论与应用：从基础到前沿》 书籍简介 本书全面深入地探讨了现代控制理论的基石、核心方法以及在复杂工程系统中的应用。全书结构严谨，内容涵盖了从经典的线性系统理论到先进的非线性控制设计，旨在为读者提供一个系统化、前瞻性的知识框架，以应对当今工程实践中日益增长的复杂性与不确定性挑战。 本书的编写遵循理论与实践紧密结合的原则，不仅详述了数学基础和理论推导，更强调了算法的实际可操作性和工程实现的可行性。它特别关注了那些在动态系统设计中至关重要的分析工具和设计范式。 第一部分：系统建模与状态空间描述 本部分奠定了全书的理论基础，详细阐述了如何对物理系统进行精确的数学建模。重点讨论了线性定常（LTI）系统和线性时变（LTV）系统的状态空间表示法。内容包括连续时间系统和离散时间系统的建模转换，以及如何处理具有约束和不确定性的实际模型。 动态系统的基本要素：对系统的动态行为、输入、输出、状态变量进行严格定义，并介绍了几种主流的系统辨识方法，以便从实验数据中构建准确的数学模型。 线性系统分析：深入探讨了系统的可控性与可观测性，这是所有有效控制设计的先决条件。通过李雅普诺夫稳定性判据，系统地分析了系统在不同条件下的稳定性特性，包括渐近稳定、指数稳定和圈点稳定性。 第二部分：经典控制理论的现代视角 在现代控制理论的框架下，本部分重新审视了经典的频率响应分析方法，并将其与时域分析紧密结合。 反馈极点配置与状态估计：详细介绍了利用全状态反馈实现期望的系统动态响应。在此基础上，重点阐述了观测器的设计，如卡尔曼滤波器及其在不确定或噪声环境下的状态估计功能，这是实现状态反馈控制的关键技术。 鲁棒性分析基础：引入了增益裕度和相位裕度的概念，分析反馈系统对模型不确定性和外部扰动的抵抗能力。讨论了如何通过设计确保系统在实际工作环境中保持稳定和高性能。 第三部分：优化控制设计范式 优化思想是现代控制设计的核心驱动力。本部分系统地介绍了如何将控制目标转化为一个可求解的优化问题，并提供了解决这些问题的关键算法。 性能指标的量化：阐述了如何定义合适的性能指标函数（代价函数），用于量化系统的瞬态响应、稳态误差以及控制能量消耗。 经典优化控制方法：详尽介绍了如最小时间控制、最小能耗控制等具有明确物理意义的优化问题。同时，对变分法在最优控制中的应用进行了清晰的介绍，为推导最优控制律奠定了数学基础。 数值优化与迭代算法：鉴于许多实际问题无法求得解析解，本部分着重介绍了用于求解最优控制问题的数值迭代方法，包括梯度下降法、牛顿法及其在控制律生成中的应用。 第四部分：先进控制技术与非线性系统处理 面对现实世界中普遍存在的非线性现象，本部分提供了应对复杂非线性动态的先进策略和设计工具。 反馈线性化技术：介绍了一种强大的工具，通过巧妙的坐标变换和状态反馈，可以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设计方法。 滑模控制 (SMC)：作为一种高鲁棒性的控制方法，滑模控制因其对模型不确定性和外部干扰的强烈抵抗能力而受到广泛关注。本部分深入分析了滑模控制的设计原理、抖振现象的产生机理以及抑制抖振的先进技术。 基于模型的预测控制 (MPC)：MPC 凭借其前瞻性的视野和对系统约束的显式处理能力，已成为过程控制和复杂系统管理的首选方法之一。本书详细阐述了 MPC 的核心思想，包括在线优化、滚动时域计算以及约束处理策略。 第五部分：随机系统与不确定性下的决策 在存在随机干扰和测量噪声的现实场景中，概率论和随机过程成为了不可或缺的工具。 随机过程基础与滤波：回顾了必要的随机过程知识，重点讲解了卡尔曼滤波器的随机版本——扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），用于处理非线性随机系统中的状态估计问题。 最优随机控制：系统地介绍了如何使用动态规划原理来解决具有随机噪声的优化问题，为处理需要考虑概率风险的决策问题提供了坚实的理论基础。 适用读者 本书内容深入且全面，适合于控制工程、航空航天、机器人、过程控制、电气工程等领域的本科高年级学生、研究生，以及从事系统设计、建模与控制系统开发工作的工程师和研究人员。对动态优化和系统稳定性有深入研究需求的专业人士将从中获益良多。 本书的特点在于其理论深度与工程实用性的完美结合，每一个理论分支都配有清晰的数学推导和具有启发性的工程实例，旨在培养读者分析和解决复杂动态系统问题的能力。
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