Control and Optimal Design of Distributed Parameter Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Lagnese, John E. (EDT)/ Russell, David L. (EDT)/ White, Luther W. (EDT)

出品人:

页数:261

译者:

出版时间:1995-4

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9780387944906

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 最优控制
• 分布式参数系统
• 系统辨识
• 稳定性分析
• 滤波估计
• 模型预测控制
• 无限维系统
• 偏微分方程
• 数值方法

复杂系统控制与先进设计方法探讨 书籍简介 本书旨在深入剖析当前复杂系统控制领域的前沿理论与实用技术，重点关注那些具有内在分布式特性、时空演化动态的工程系统。我们不局限于单一学科的视角，而是力求整合最优控制、鲁棒性分析、先进模型预测以及数据驱动学习等多元化工具，为读者提供一套系统而全面的复杂系统设计与管理框架。 第一部分：复杂系统建模与分析基础 本书首先奠定了理解复杂系统的理论基石。我们聚焦于如何精确捕捉那些依赖于空间分布和时间演化的物理过程。 1. 偏微分方程（PDE）驱动的系统刻画： 在许多现代工程领域，如流体力学、热传导、材料科学以及电磁场问题中，系统的动态行为无法仅由常微分方程（ODE）描述。本部分详尽阐述了如何将物理现象转化为无穷维的状态空间模型，即偏微分方程系统。我们详细讨论了半群理论在分析这些系统稳定性和演化特性中的核心作用，特别是基于 $L^2$ 空间上的有界线性算子理论的应用。我们探讨了诸如波动方程、扩散方程及其耦合形式的精确解法与近似方法，强调了边界条件对系统整体行为的决定性影响。 2. 模型的降阶与有效表示： 面对高维或无穷维系统，直接的控制设计往往计算成本高昂且难以实现。因此，本章深入研究了模型降阶技术。内容涵盖了基于模态分析的Proper Orthogonal Decomposition (POD) 方法，以及更侧重于控制输入的Balanced Truncation (BT) 技术。我们不仅展示了如何构建低维、但能忠实反映原系统主要动态特性的近似模型，还分析了降阶过程中引入的误差界限和稳定性保持机制。 3. 系统识别与不确定性量化： 在实际工程中，系统的精确物理参数往往难以获取。本节重点介绍了如何从实验数据中辨识系统动态模型。我们比较了基于子空间辨识（Subspace Identification）和基于非线性优化的系统辨识方法。更重要的是，我们引入了不确定性量化（UQ）的框架，讨论了如何处理模型参数的随机性或结构不确定性，为后续的鲁棒控制设计提供可靠的输入。 第二部分：先进控制理论与设计范式 在系统模型和不确定性得到充分刻画之后，本书转向先进控制策略的设计与实现。我们关注那些能够处理时变性、非线性和结构化约束的控制方法。 4. 基于能量函数的稳定性分析与控制： 对于许多物理系统，能量函数（如李雅普诺夫函数）提供了直观且强大的稳定性分析工具。本章详细探讨了如何构造适用于非线性、甚至无限维系统的能量耗散函数。我们探讨了基于控制配方（Control Passivity）的设计原则，展示了如何通过引入特定的反馈项来保证系统能量的非增性，从而保证局部或全局的稳定性。 5. 模型预测控制（MPC）的扩展应用： MPC 以其能够处理显式约束和前瞻优化视野的优势，成为处理复杂系统控制的核心工具。本书着重于将标准MPC扩展到更复杂的场景。我们详细介绍了适用于PDE约束系统的半定/半正定规划（SDP/SOCP）方法，以及如何利用快速迭代算法（如交替方向乘子法 ADMM）来高效求解大规模MPC问题。此外，我们还探讨了在线学习参数的自适应MPC结构。 6. 鲁棒性与容错控制设计： 在存在未建模动态和外部扰动的情况下，控制系统的鲁棒性至关重要。本部分深入研究了 $H_infty$ 控制理论在分布式系统中的应用，特别是针对无穷维系统的特征值/特征向量分析。我们还介绍了滑模控制（SMC）的最新进展，侧重于如何克服传统SMC的抖振问题，并将其应用于具有快速时变参数的系统。容错控制方面，我们探讨了故障检测与隔离（FDI）技术与控制律的融合，确保系统在发生传感器或执行器故障后仍能维持基本功能。 第三部分：数据驱动与智能化控制交汇 面对高度非线性和海量数据的挑战，本书引入了现代机器学习范式与经典控制理论的结合点。 7. 强化学习（RL）在控制中的应用潜力与挑战： 强化学习因其无需精确模型即可学习最优策略的能力而备受关注。我们对比了基于值函数（如DQN）和基于策略梯度（如PPO, SAC）的方法在连续控制任务中的适用性。重点讨论了如何将物理约束和安全指标嵌入到RL的奖励函数或约束优化框架中（Safe RL），以确保学习到的策略在实际工程应用中的可行性和安全性。 8. 混合系统与逻辑约束的集成： 许多复杂系统本质上是混合的，包含连续动态和离散事件（如开关、模式切换）。本章阐述了如何使用混合自动机（Hybrid Automata）来精确描述这类系统。我们介绍了基于多面体分析的混合系统验证方法，并探讨了如何设计能够平滑处理模式切换的控制策略，以避免系统在切换点附近发生不稳定的瞬态行为。 9. 人机协作与决策支持系统： 在最终的复杂控制架构中，人类专家的监督和干预是不可或缺的。本书的最后一部分探讨了如何设计透明且可解释的控制系统。我们讨论了可视化工具在解释控制决策（特别是复杂优化算法的结果）中的作用，以及如何构建有效的“人机环路”，使用户能够在系统性能下降时快速介入或调整目标设置。 结论与展望： 本书总结了当前复杂系统控制领域跨越纯数学理论和工程实践的桥梁，旨在为研究人员、高级工程师提供一个坚实的理论基础和广阔的视野，以应对未来更具挑战性的工程控制难题。通过整合稳定理论、优化算法和现代数据驱动方法，本书致力于推动下一代智能、自主、高可靠性控制系统的发展。

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