具体描述
Identification in control theory is the process of obtaining a model of the object or process being controlled. It is used extensively in the area of robust control for the purpose of finding applicable models and, once identified, then validated or tested. Written by two of the leading researchers, this is the first book to cover this rapidly growing field.
深度学习在复杂系统建模与控制中的前沿应用 图书简介 本书深入探讨了深度学习技术在解决传统系统辨识和控制领域所面临的挑战中的巨大潜力与具体实现路径。我们聚焦于那些系统模型结构复杂、非线性显著、以及数据驱动特性强的现代工程系统，如智能电网、高超声速飞行器、大规模工业过程以及生物医学工程系统。 核心内容概述： 第一部分：深度学习基础与系统科学的交叉融合 本部分首先对深度学习的基础理论进行了回顾，但重点不在于算法本身的数学推导，而是强调其在处理高维、非结构化系统数据方面的独特优势。我们将系统地梳理循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及更先进的Transformer架构在时间序列预测和动态系统建模中的适用性。 数据表征与特征工程的革新： 传统辨识依赖于精确的先验物理知识来构建状态空间或传递函数模型。本书则展示如何利用深度学习的自动特征提取能力，从原始传感器数据（如时域波形、频谱图）中直接学习到表征系统动态的内在特征，从而绕开繁琐的手动模型假设。 物理约束与数据驱动的结合（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）： 我们详细阐述了如何将已知的系统微分方程（如拉格朗日方程、流体力学方程）作为正则化项或损失函数的一部分，嵌入到神经网络的训练过程中。这使得模型不仅能够拟合观测数据，还能保持对基本物理定律的尊重，显著提升了模型的可解释性和泛化能力，尤其在数据稀疏区域表现优异。 第二部分：非线性系统辨识的深度学习范式 系统辨识的核心在于准确地确定系统的数学模型。在非线性环境下，深度学习提供了一系列强大的替代工具。 基于稀疏编码与自编码器的结构化辨识： 探讨了变分自编码器（VAE）和稀疏自编码器如何用于降维和状态估计。在辨识过程中，我们利用它们来发现潜藏在大量测量变量背后的低维系统状态空间，这对于“黑箱”系统的机理理解至关重要。 深度高斯过程（Deep Gaussian Processes, DGPs）与不确定性量化： 传统辨识方法通常提供点估计。本书强调了在安全关键系统中，量化模型不确定性的重要性。DGPs 通过深度学习的层次化特征提取与高斯过程的贝叶斯框架相结合，提供了既能捕捉复杂非线性，又能提供可靠置信区间的先进辨识工具。 因果推断与动态网络结构发现： 随着系统规模的扩大，识别变量间的因果关系成为瓶颈。我们介绍了基于信息论和深度学习的时间序列因果发现算法，用于识别大型互联系统（如大型制造单元）中延迟和反馈机制的结构，为模型结构选择提供数据驱动的依据。 第三部分：深度强化学习在先进控制策略中的集成 辨识的最终目标是实现有效的控制。本部分将焦点从“模型获取”转向“策略学习”。 模型预测控制（MPC）的深度学习增强： 传统MPC依赖精确的系统模型，在非线性或时变系统中计算负担过重。我们展示了如何利用深度神经网络（如深度神经网络求解器）来替代或加速MPC中的优化求解步骤，实现高频、实时的优化控制。 无模型（Model-Free）的直接策略学习： 重点介绍深度确定性策略梯度（DDPG）、近端策略优化（PPO）等算法如何直接从与环境的交互中学习最优控制策略。特别关注了在机器人操作、复杂制造序列规划等领域，如何设计奖励函数以引导智能体学习到符合工程约束的稳健行为。 安全强化学习（Safe Reinforcement Learning）： 鉴于工业应用的严格安全要求，本书专门开辟章节讨论如何在强化学习框架中集成硬性安全约束。这包括使用“障碍函数”或“违反成本”来惩罚危险的动作，确保学习到的策略在探索和应用阶段都不会突破安全边界。 第四部分：案例研究与工程实践 本部分通过具体的工业应用案例，展示上述理论方法的落地实施细节。 智能电网的鲁棒性分析与控制： 使用LSTM模型对电网频率和电压进行短期预测，并结合深度学习模型预测的扰动，设计自适应的鲁棒最优控制策略，以应对可再生能源接入带来的高随机性。 航空航天系统的自适应控制： 针对飞行器气动参数随速度和高度变化的特性，利用在线学习的神经网络估计当前工作点下的系统增益，并实时调整PID或LQR控制器的参数，实现全飞行包线内的性能优化。 化学反应过程的精确调控： 针对具有复杂动力学和未知反应速率常数的批次反应器，利用图神经网络（GNNs）来建模反应物分子间的相互作用，指导最优的温度和压力曲线设计，以最大化产率和纯度。 本书特色： 本书面向控制理论、系统工程、自动化以及计算机科学领域的研究人员和高级工程师。它不仅提供了前沿的理论视角，更注重算法的工程可实现性和性能评估标准，强调如何将高深莫测的深度学习工具转化为解决真实世界复杂动态系统问题的可靠手段。读者将获得一套系统的、从数据驱动建模到智能控制策略生成的完整技术框架。
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