Non-Linear Control Based on Physical Models pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Kugi, Andreas

出品人:

页数:172

译者:

出版时间:

价格:$ 79.04

装帧:Pap

isbn号码:9781852333294

丛书系列:

图书标签:

• Nonlinear Control
• Physical Modeling
• Control Theory
• Systems and Control
• Engineering
• Robotics
• Aerospace
• Mechanical Engineering
• Automation
• Mathematical Physics

好的，这是一份关于一本名为《Non-Linear Control Based on Physical Models》的图书的详细简介。请注意，以下内容是基于该书名所推断出的、关于非线性控制与物理模型应用领域的一般性内容概述，不包含该书中任何特定的、独有的章节细节或具体例子。 --- 图书简介：非线性控制与物理模型基础 书名：Non-Linear Control Based on Physical Models (基于物理模型的非线性控制) 前言： 在现代工程领域，系统行为的复杂性日益凸显，线性化处理往往无法充分捕捉真实世界的动态特性。从航空航天器、机器人、电力系统到生物医学设备，许多关键系统的性能瓶颈都源于其固有的非线性特性。本书旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一套系统而深入的理论框架，探讨如何利用系统的物理模型来设计和分析有效的非线性控制策略。本书的核心思想是：深入理解系统的物理本质是实现高精度、高鲁棒性控制的前提。 第一部分：非线性系统基础与建模 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。传统的线性控制理论（如PID控制、LQR等）在分析复杂非线性系统时表现出局限性，因此，理解非线性系统的特有现象至关重要。 1.1 非线性系统的基本特性： 我们将探讨非线性系统与线性系统在理论和实践上的根本区别，包括但不限于极限环振荡、混沌现象、多平衡点以及对初始条件的敏感性。这些特性要求我们采用超越传统线性分析方法的工具。 1.2 物理模型构建的原理与方法： 本部分重点阐述如何从基本物理定律（如牛顿第二定律、拉格朗日方程、基尔霍夫定律等）出发，建立精确的系统数学模型。我们将讨论建模过程中涉及的简化假设、参数辨识的重要性，以及如何处理模型中的不确定性和外部扰动。模型结构的选择（如状态空间表示、微分代数方程组等）将直接影响后续控制器的设计。 1.3 模型分析工具： 在进入控制设计之前，对模型进行定性分析是必不可少的。本部分将介绍诸如相平面分析（Phase Plane Analysis）——特别是对于二阶系统——以及李雅普诺夫稳定性理论的基础应用，帮助读者理解系统的内在稳定性边界和行为模式。 第二部分：基于模型的经典非线性控制策略 在建立了精确的物理模型之后，本部分着重介绍一系列经典且行之有效的、直接利用模型结构进行控制设计的技术。 2.1 线性化与局部控制： 虽然本书侧重于非线性控制，但理解局部线性化（如泰勒级数展开）仍是过渡性的重要步骤。我们将讨论如何在特定工作点附近应用线性控制技术，并分析这种方法的局限性，特别是在系统远离平衡点时的表现。 2.2 反馈线性化 (Feedback Linearization)： 这是一个强大的工具，旨在通过巧妙的输入-状态反馈变换，将原有的复杂非线性系统转化为局部线性（甚至全局线性）的形式。本书将详细阐述微分几何中的关键概念，如可展性 (Integrability) 和零动态 (Zero Dynamics) 的稳定性分析，这些是成功应用反馈线性化的先决条件。 2.3 输入-输出线性化与零动态的考量： 在实际应用中，我们可能更关注系统的特定输出变量。输入-输出线性化技术允许我们设计反馈来控制指定的输出，但同时也必须深入分析由系统内部状态演化所决定的零动态的稳定性，因为不稳定的零动态将导致闭环系统整体不稳定。 2.4 算子反演法 (Inverse Control/Model Inversion)： 针对具有明确逆动力学特性的系统（如某些机械臂），输入反演法提供了一种直观的、计算效率高的方法。我们将探讨如何构造系统的逆模型，并分析在存在模型不确定性时，简单反演法的脆弱性。 第三部分：先进的稳定性与鲁棒性设计 纯粹的基于模型的控制器（如上述反馈线性化）往往对模型误差和外部扰动非常敏感。本部分将引入更强大的工具来保证闭环系统的全局稳定性与鲁棒性。 3.1 李雅普诺夫稳定性理论的深化应用： 作为非线性系统分析的基石，李雅普诺夫方法在本部分中被提升到设计层面。我们将介绍如何构造合适的李雅普诺夫函数来证明闭环系统的渐近或指数稳定性，即便在存在模型失配或外部干扰的情况下。 3.2 构造性李雅普诺夫方法与控制律设计： 本部分将侧重于如何将李雅普诺夫函数的设计与控制律的合成紧密结合。例如，背拉法 (Backstepping) 技术，它提供了一种系统化、逐层递进的方法来处理高阶非线性系统，确保每一步设计都能维持全局稳定性。 3.3 增量非线性控制（Sliding Mode Control, SMC）： 尽管 SMC 并不总是严格依赖精确的物理模型进行设计，但将其与模型信息结合，可以显著改善其性能和减少抖振。我们将探讨SMC的设计原则、滑模面的构造，以及如何利用物理模型的结构来优化滑模切换行为，实现更平滑的控制。 3.4 增益调度 (Gain Scheduling) 与适应性控制： 当系统的非线性特性是缓慢变化的，或者其参数依赖于工作点时，增益调度提供了一种有效的解决方案。本部分将讨论如何根据可测量的调度变量（通常是系统状态或环境参数）来切换或调整一组预先设计的线性或非线性控制器。同时，我们将简要介绍适应性控制的基本概念，即控制器参数根据在线辨识结果自动调整的策略。 第四部分：模型在复杂系统中的应用挑战 最后，本书将视角扩展到实际工程应用中，讨论基于物理模型的非线性控制在面对高维、耦合和不确定性系统时的特定挑战与解决方案。 4.1 约束处理： 实际物理系统往往存在输入饱和、状态受限等硬约束。本部分将介绍如何将这些物理约束整合到控制设计中，例如通过模型预测控制（MPC）的框架，或者结合凸优化技术来求解受约束的非线性控制问题。 4.2 复杂系统的建模挑战： 讨论如何处理分布式参数系统、时滞系统以及涉及摩擦、间隙等复杂物理效应的建模问题，并探讨这些模型如何反哺控制器的鲁棒性设计。 总结： 《基于物理模型的非线性控制》是一本面向深度应用和理论探索的著作。它强调“知其所以然”，要求设计者不仅要能应用控制算法，更要能从系统的物理本质出发，理解控制律的有效性和局限性。通过严谨的理论推导和对经典及现代控制方法的综合阐述，本书旨在帮助读者掌握驾驭复杂非线性动态系统的强大能力。

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