Nonlinear And Adapative Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Astolfi, Alessandro 编

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 170.00

装帧:HRD

isbn号码:9781860946172

丛书系列:

图书标签:

• 非线性控制
• 自适应控制
• 控制理论
• 系统控制
• 工程控制
• 自动控制
• 优化算法
• 机器人控制
• 动态系统
• 现代控制

现代动力系统分析与设计：理论与前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面且深入的现代动力系统分析与设计框架，重点关注经典控制理论的深化、先进状态空间方法的应用，以及系统在不确定性和时变环境下的鲁棒性与优化问题。本书的叙述风格严谨而富有启发性，旨在构建读者对复杂系统建模、分析和控制策略设计的坚实基础。 第一部分：动力系统基础与建模的深化 第一章：线性时不变（LTI）系统的严格回顾与扩展 本章首先对经典的线性时不变（LTI）系统的时域和频域分析进行一次详尽的复习，强调其在状态空间表示下的结构特性。我们将深入探讨可控性、可观测性的代数判据及其几何意义。重点在于从微扰分析的角度理解系统极点位置对瞬态响应和稳定性的影响。随后，我们将扩展到更一般的系统，如具有时滞的系统（Time-Delay Systems, TDS），分析其稳定性判据（如基于特征方程的分析），并引入$mathcal{H}_2$范数和$mathcal{H}_{infty}$范数作为衡量系统性能和抗扰能力的基本工具。我们将详细推导这些范数的物理意义，并展示它们在滤波器设计中的应用。 第二章：非线性系统的拓扑学分析与局部线性化 本章是理解复杂系统行为的基石。我们将介绍动力系统的基本概念，包括相空间、轨迹、平衡点和极限环。非线性系统的分析工具主要依赖于对系统行为的局部理解。我们将详细讨论李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用，特别是首次近似法（线性化）的局限性。本章的核心内容包括李雅普诺夫函数的构造方法，从直接法（能量函数法）到间接法，以及利用不动点理论来预测系统长期行为。我们还将引入微分同胚的概念，用以理解不同坐标系下动力学方程的内在结构不变性。 第三章：系统辨识与参数估计的现代方法 控制系统设计的有效性高度依赖于对系统动态特性的准确刻画。本章聚焦于从实验数据中提取系统模型参数的技术。我们将从经典最小二乘法（LS）出发，详细阐述迭代最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）及其在在线参数估计中的优势。随后，我们将转向处理噪声和系统不确定性的更高级方法，如卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波 EKF 和无迹卡尔曼滤波 UKF）。这些方法不仅用于状态估计，也常作为辨识过程中模型误差估计的关键组成部分。 第二部分：先进状态空间控制理论 第四章：最优控制理论：LQR与HJB方程 本章系统地介绍了最优控制的基本思想。我们将从最小化二次性能指标函数（Quadratic Cost Function）开始，推导出线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）的设计过程。LQR的设计保证了系统闭环的渐近稳定性，同时实现了对控制输入的约束优化。我们将深入推导黎卡提微分方程（Riccati Differential Equation）的求解，并讨论连续时间与离散时间LQR的联系。在此基础上，我们将介绍哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，作为求解任意确定性系统最优控制问题的基础，讨论其在解析求解困难时的数值近似方法。 第五章：鲁棒控制导论：$mathcal{H}_{infty}$控制器的设计 当系统参数存在不确定性或受到外部干扰时，经典控制设计往往失效。本章专注于$mathcal{H}_{infty}$控制理论，它提供了一种在最坏情况（Worst-Case Scenario）下性能有界保证的方法。我们将详细介绍加权函数（Weighting Functions）的选择原则，以及如何将控制问题转化为一个求解特定Riccati方程的求解问题。本章的重点在于单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的控制器综合（Controller Synthesis），包括投​​影方法（Projection Methods）和基于线性矩阵不等式（LMI）的求解技术。 第六章：奇异摄动系统与多速率控制 许多实际物理系统天然地具有快慢尺度分离的特性，例如具有快速电子回路的慢速机械结构。本章探讨奇异摄动（Singular Perturbation, SP）理论，该理论允许我们将复杂的系统分解为慢子系统和快子系统，从而简化分析和控制器设计。我们将介绍如何为快慢子系统分别设计控制器，并通过设计解耦技术实现整体系统的性能优化。此外，本章还将讨论多速率采样系统，分析其在不同采样率下的建模方法和控制设计挑战。 第三部分：前沿与特种系统控制 第七章：滑模控制（SMC）：不灵敏性与快速动态 滑模控制是一种在存在显著不确定性和外部干扰时表现出卓越鲁棒性的非线性控制技术。本章详细介绍了滑模控制器的基本结构：建立滑模面和设计切换控制律。我们将深入分析滑模控制的核心机制——高频切换行为（Chattering）及其对执行器的影响。为减轻抖振现象，本章将重点介绍边界层技术和高阶滑模控制（Higher-Order SMC, HOSMC）的设计，后者能够在保持鲁棒性的同时，利用更平滑的控制输入实现期望的动态性能。 第八章：模型预测控制（MPC）原理与实施 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是连接预测、优化和反馈控制的强大框架。本章从理论上阐述了MPC的核心要素：预测模型、优化目标函数和滚动时域（Receding Horizon）的策略。我们将详细讨论MPC在处理系统约束（状态约束和输入约束）方面的天然优势。重点内容包括：线性MPC（LMPC）的求解技巧（基于二次规划QP），以及非线性MPC（NMPC）中的迭代线性化和对计算效率的改进策略。 第九章：智能系统中的学习与近似 本章将视野拓展到需要从经验中学习的控制系统。我们将介绍强化学习（Reinforcement Learning, RL）的基础框架，包括贝尔曼方程的迭代求解和策略梯度方法。我们将区分基于值函数的方法（如Q-Learning）和基于策略的方法（如REINFORCE）。重点在于如何将传统控制理论的稳定性和收敛性保证与RL的自适应学习能力相结合，例如在结合Lyapunov函数设计奖励函数时的挑战与机遇。 总结与展望 本书最后将对所学方法进行综合性评估，并展望未来控制理论的发展方向，特别是与大数据、安全关键系统和分布式控制的交叉领域。本书的最终目标是培养读者能够根据具体的工程问题，从丰富的理论工具库中选择并定制最优控制策略的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆