Assessment and Future Directions of Nonlinear Model Predictive Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Findeisen, Rolf (EDT)/ Allg鱳er, Frank (EDT)/ Biegler, Lorenz (EDT)

出品人:

页数:590

译者:

出版时间:

价格:1614.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9783540726982

丛书系列:

图书标签:

• Nonlinear Model Predictive Control
• MPC
• Optimization
• Control Theory
• Robotics
• Automated Systems
• Systems and Control
• Engineering
• Applied Mathematics
• Artificial Intelligence

好的，这里是一份关于“非线性模型预测控制的评估与未来方向”主题的图书简介，内容详尽，但不包含该特定书籍的任何信息。 --- 图书简介：智能系统中的自适应控制与优化前沿 书籍主题： 本书聚焦于现代复杂动态系统控制领域的前沿技术，深入探讨了在不确定性、高维性和强耦合性环境下，如何实现系统性能的最优化与鲁棒性。全书紧密围绕自适应控制理论、分布式优化算法以及数据驱动的智能决策机制展开，旨在为控制工程师、研究人员和高级学生提供一套系统性的理论框架与实践指导。 核心内容概述： 第一部分：复杂系统的建模与分析基础 本部分首先为读者奠定了理解现代控制挑战的理论基础。我们不再仅仅关注线性系统的解析解，而是转向处理非线性、时变以及受约束的实际工程问题。 1. 高维非线性系统的建模范式： 详细介绍了从物理原理建模（如有限元分析、系统级仿真）到基于数据驱动的建模方法（如核机器、高斯过程回归）的演进。重点分析了模型不确定性对控制性能的影响，并引入了鲁棒建模技术，以确保在模型偏差下的系统稳定性。 2. 稳定性与可观测性分析的深化： 针对复杂的非线性系统，传统李雅普诺夫稳定性理论的应用受到了限制。本章深入探讨了微分同胚变换、输入-状态稳定性（ISS）框架，以及在存在反馈线性化限制下的局部稳定性保证方法。同时，对高维系统的可观测性问题进行了深入分析，特别关注了传感器布局与状态估计的相互影响。 第二部分：自适应与鲁棒控制策略的创新 本部分是本书的核心，专注于在系统参数未知或缓慢变化时，如何动态调整控制律以维持期望性能的策略。 1. 基于模型的自适应控制（MRAC）： 详述了先验参考模型设计方法，包括基于误差动态的参数自整定规则（如梯度下降法、投影算法）。重点讨论了先进的鲁棒自适应方案，如鲁棒重整定化（Robust Re-parameterization）技术，用以抑制外部扰动和模型失配引起的参数漂移。 2. 基于观测器的自适应控制： 当状态变量无法直接测量时，状态估计器的设计至关重要。本节探讨了卡尔曼滤波在非线性系统中的扩展应用（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）以及这些估计器与自适应律的协同作用，以实现在线参数估计与控制增益的同步调整。 3. 模型参考自适应控制（MRAC）的先进应用： 详细剖析了基于切换的自适应控制，用于处理具有不确定切换拓扑的系统，以及在航空航天和机器人领域中应用的基于能量函数的自适应鲁棒控制器设计。 第三部分：分布式优化与协同控制 随着物联网和大规模传感器网络的普及，控制目标逐渐从单个实体转变为群体协作。本部分着眼于分布式决策和优化问题的解决。 1. 多智能体系统的协同与一致性： 探讨了图论在描述通信拓扑中的应用，并详细介绍了实现群体一致性（Consensus）的分布式算法，包括基于拉普拉斯矩阵的收敛性分析。重点关注在通信延迟和信息丢失情况下的半永久性一致性问题。 2. 分布式优化算法： 针对群体资源分配、任务调度等问题，本书介绍了次梯度法（Subgradient Methods）、ADMM（交替方向乘子法）等分布式优化技术。详细分析了这些算法在面对非凸目标函数和分布式约束条件时的收敛特性和效率。 3. 去中心化控制架构的设计： 介绍了边缘计算环境下的控制设计挑战。探讨了如何设计只依赖局部信息进行决策的控制器，以降低通信带宽需求并提高系统的容错能力。 第四部分：数据驱动的决策与强化学习在控制中的融合 本部分着眼于未来控制系统的发展方向，即如何利用大规模数据和学习算法来弥补传统模型方法的不足。 1. 强化学习（RL）基础与离线评估： 介绍了基于值函数（如Q学习）和基于策略（如Policy Gradients）的RL算法在连续控制任务中的应用。尤其强调了数据效率和安全探索的挑战，并介绍了离线RL（Batch RL）方法，以避免在线训练带来的高风险。 2. 安全强化学习（Safe RL）： 针对系统安全约束，本章引入了约束优化方法（如受限马尔可夫决策过程CMDPs）来指导学习过程。讨论了势函数（Potential Functions）和风险敏感度度量在确保学习过程不违反硬性安全限制中的作用。 3. 混合系统与学习： 探讨了如何将符号化的高层决策（如有限状态机）与底层的连续控制（通过RL实现）相结合，构建混合智能控制系统，以应对需要快速模式切换的复杂动态环境。 本书的特色与价值： 本书内容深入浅出，理论严谨，并通过大量的工程实例和仿真案例（如飞行器姿态控制、智能电网的动态电压恢复、复杂机械臂的柔顺操作）来验证所提出的方法。它不仅是控制理论研究人员的参考宝典，也是致力于开发下一代高性能、高鲁棒性、高自主性智能控制系统的工程师的必备指南。本书的结构设计确保读者能够从基础理论逐步过渡到最前沿的交叉学科解决方案。

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