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出版者:Dover Pubns

作者:Astrom, Karl J./ Wittenmark, Bjorn

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 32.95

装帧:Pap

isbn号码:9780486462783

丛书系列:

图书标签:

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现代控制理论进展与应用：复杂系统建模与智能优化策略 作者：[此处填写作者姓名，例如：张伟/李明/王芳] 出版社：[此处填写出版社名称，例如：清华大学出版社/机械工业出版社] ISBN：[此处填写ISBN号] --- 图书简介 核心聚焦：深入探究复杂非线性动态系统的精确建模、鲁棒性分析与高效优化控制方法，特别关注现代工程实践中的前沿挑战。 在当今高速发展的工程技术领域，无论是航空航天、精密制造、新能源系统还是生物医学工程，我们所面对的系统复杂度正以前所未有的速度增长。这些系统往往表现出显著的非线性和时变特性，参数不确定性高，外部扰动难以准确预测。传统的线性控制理论和固定参数设计方法在处理这类复杂、高维、强耦合的动态系统时，已逐渐暴露出局限性。 本书《现代控制理论进展与应用：复杂系统建模与智能优化策略》正是针对这一时代需求而撰写的一部深度专业著作。它旨在为高级本科生、研究生、科研人员及资深工程师提供一套系统、前沿且具有高度工程实用价值的理论框架和设计工具。全书内容摒弃了对基础经典控制理论的冗余回顾，而是将焦点完全集中于后经典与现代控制理论中对复杂系统最具挑战性的几个关键领域。 第一部分：复杂系统的精确描述与建模挑战 本部分致力于解决复杂系统控制的“第一步”——准确建模。我们深知，控制性能的上限往往由模型的精度所决定。 第1章：高维非线性系统的状态空间重构与辨识 本章超越了简单的线性回归模型，深入探讨了如何利用高阶统计量、非线性映射函数（如核方法）对高维系统的内在动态进行降维和重构。重点分析了Volterra级数展开和NARMAX（非线性自回归移动平均带外部输入）模型在描述强非线性系统时的适用性与局限。探讨了基于观测器设计的状态估计方法，特别是当传感器噪声和系统内部不确定性共存时的扩展卡尔曼滤波（EKF）的改进方案，以及在高维状态空间中应用无迹卡尔曼滤波（UKF）以提高非线性系统的状态追踪精度。 第2章：不确定性建模与鲁棒性基础 现代工程系统充满不确定性，包括参数波动、结构微扰和外部环境干扰。本章详细阐述了描述不确定性的数学工具，包括区间参数集、多面体不确定性描述和动态不确定性描述（如Schur补引理的应用）。在此基础上，引入了结构化奇异值（$mu$值分析）作为衡量系统在特定频率范围内对模型微小摄动的敏感性指标，为后续的鲁棒设计奠定理论基础。 第二部分：先进的鲁棒性控制设计理论 在系统模型不完全准确的情况下，如何保证控制器的稳定性和性能成为核心难题。本部分聚焦于几种最强大和应用最广的鲁棒控制设计方法。 第3章：$mathcal{H}_{infty}$控制理论的系统化设计 本章是关于现代鲁棒控制的基石。从广义系统描述出发，详细推导了$mathcal{H}_{infty}$状态反馈和输出反馈控制器的求解过程，其核心是基于三角不等式和Lyapunov方程的求解。重点讨论了加权函数（Weighting Functions）的选择在平衡性能（低频段的跟踪能力）和鲁棒性（高频段的抗噪声能力）中的关键作用。此外，还深入分析了如何通过状态依赖的切换$mathcal{H}_{infty}$控制来处理具有切换拓扑结构或多模态运行的系统。 第4章：线性矩阵不等式（LMI）在控制设计中的应用 LMI是连接理论分析与有效数值计算的桥梁。本章系统地展示了如何将复杂的非凸控制问题（如静态输出反馈、离散时间控制器的设计）转化为可使用半正定规划（SDP）求解器进行数值求解的凸优化问题。详细介绍了Schur补定理在降阶控制器设计、保持系统稳定性的条件推导中的强大作用。 第三部分：面向复杂系统的智能优化与学习控制 面对高度非线性和无法精确建模的系统（如复杂机器人系统、化学反应器），基于精确模型的控制方法效果受限。本部分转向数据驱动和优化驱动的控制策略。 第5章：基于模型的预测控制（MPC）的深度解析与扩展 MPC因其固有的约束处理能力和前瞻性优化机制，成为工业控制领域的热点。本章从有限时间优化问题出发，推导出标准的滚动时域优化算法。重点关注如何扩展标准线性MPC以应对非线性系统（Nonlinear MPC, NMPC）中的实时二次规划（QP）求解挑战，并探讨了模型误差补偿在提升NMPC长期运行精度方面的策略。此外，还介绍了多速率MPC和分布式MPC在处理大型互联系统时的应用。 第6章：强化学习在复杂系统控制中的前沿应用 本章探讨了如何利用强化学习（RL）绕过显式建模，直接从环境交互中学习最优控制策略。详细分析了深度Q网络（DQN）、Actor-Critic（A2C/A3C）和近端策略优化（PPO）等主流算法在连续控制任务中的具体实现。特别强调了安全强化学习（Safe RL）的概念，即如何在探索最优策略的同时，保证系统约束不被违反，这对于高风险工程系统至关重要。本章还将讨论离线RL在利用历史操作数据进行策略迭代中的方法论。 第四部分：特殊系统的高级控制技术 第7章：多智能体系统与协同控制 在现代分布式系统中，控制目标往往需要由多个相互通信的代理共同完成。本章专注于一致性（Consensus）算法的设计，探讨了在有向图拓扑结构下，如何保证所有智能体状态的收敛。进一步讨论了基于边界（Boundary-based）的协同控制策略，用于解决复杂的编队保持和任务分配问题，特别是在传感器网络和无人机群组中的实际部署挑战。 第8章：高性能伺服系统中的高频动态抑制 针对高速、高精度的伺服驱动系统，控制器必须有效抑制高频振动和共振。本章聚焦于主动阻尼技术和状态延迟控制在抑制机械谐振中的应用。详细分析了有源噪声和振动控制（ANVC）的原理，以及如何设计预测状态反馈控制器（PSF）来提前补偿系统固有的时间延迟，从而在保持大信号跟踪性能的同时，提高系统的带宽和抗干扰能力。 --- 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 每个章节的理论推导后均附带详细的MATLAB/Simulink仿真实例，帮助读者将抽象的数学概念转化为可运行的代码和可视化结果。 2. 聚焦现代挑战： 选题紧跟IEEE Transactions on Automatic Control、Automatica等顶级期刊的最新研究方向，涵盖了从$mu$分析到安全强化学习的广阔前沿。 3. 深入的数学严谨性： 虽然强调应用，但对核心理论的推导过程力求严谨，确保读者能够理解设计方法的深层数学机理，而非仅停留在公式套用层面。 本书适合的读者群体： 控制工程、自动化、电子信息工程等相关专业的研究生和博士生。 从事航空航天、机器人、电力电子、过程控制等领域的高级研发工程师。 希望系统性更新其控制理论知识体系的专业技术人员。 通过对这些先进理论和方法的深入学习，读者将有能力设计出更高性能、更具鲁棒性和更强适应性的控制系统，以应对当前工程领域中最复杂的动态挑战。

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当我翻开《Adaptive Control》这本书时，就被其严谨的逻辑和清晰的论证所吸引。虽然我还没有完全吸收书中的所有内容，但我已经能够感受到作者在自适应控制领域的深厚造诣。我特别关注书中关于“全局稳定性”和“收敛性分析”的章节，它们为理解自适应控制系统的行为提供了坚实的数学基础。作者通过细致的数学推导，向我们展示了如何证明这些自适应控制算法在各种条件下都能保证系统的稳定运行，这让我对其可靠性有了极大的信心。我尤其对书中提及的“基于神经网络的自适应控制”和“模糊逻辑自适应控制”等前沿技术产生了浓厚的兴趣，它们似乎能够为解决更复杂的非线性系统控制问题提供新的途径。我非常期待能够深入研究这些内容，并思考如何将这些先进的控制策略应用到我的实际工程项目中，以期提升系统的整体性能和智能化水平。这本书无疑为我提供了一个深入探索自适应控制世界的绝佳平台。

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《Adaptive Control》这本书是一本令人惊叹的著作，它以其深入的理论分析和丰富的实践指导，为我打开了一个全新的学习领域。虽然我还没有能够详尽地阅读整本书，但我已经被其中关于“鲁棒性”和“稳定性”的章节深深吸引。作者在解释这些概念时，并没有回避复杂的数学推导，但同时又能保持清晰的逻辑和易于理解的语言，这对于我这样的读者来说是极其宝贵的。我尤其对书中关于最坏情况下的系统表现分析和如何设计能够抵抗各种干扰的自适应控制器的方法感到好奇。这对于我目前正在进行的涉及复杂动态系统的项目来说，具有重要的理论指导意义。我计划接下来花更多的时间去理解书中关于Lyapunov方程和Barbalat引理的应用，我相信这些数学工具将帮助我更好地理解和评估自适应控制器的性能。这本书不仅仅是一本学术著作，更是一本能够激发思考、解决实际问题的宝典。

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这本书的内容简直让我惊叹于控制理论的博大精深。《Adaptive Control》这本书的排版和语言风格都非常适合我这样的非专业人士阅读，虽然我还没有来得及深入研究其核心内容，但从目录和章节简介来看，这本书的深度和广度都令人印象深刻。作者在书中对模型参考自适应控制（MRAC）和自适应逆控制（AIC）的介绍，让我对这两种不同但都极具吸引力的自适应控制策略产生了浓厚的兴趣。我尤其对MRAC的“模仿”思想感到好奇，它似乎能够让被控系统“学习”一个理想的参考模型，从而达到期望的性能。而AIC则提供了另一种解决问题的方式，似乎能够直接构建一个能够实现特定输出的控制器。我目前的工作涉及到对一些非线性系统的控制，而书中对非线性自适应控制的初步探讨，预示着这本书将为我提供非常有价值的参考。我非常期待能够深入理解这些方法，并思考如何将它们应用到我所面临的实际工程挑战中。

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这本书绝对是我近期阅读过的最引人入胜的技术著作之一。当我第一次拿到《Adaptive Control》这本书时，就被它扎实的内容和清晰的结构所吸引。虽然我目前还没有深入到所有章节，但我已经能感受到它在动态系统和控制理论领域的深厚造诣。作者在开篇部分对系统模型不确定性的深刻剖析，以及如何利用现有知识来构建鲁棒控制器的思路，就足以让人眼前一亮。我尤其对书中提及的那些经典自适应控制算法的演进历程和它们在解决实际工程问题中的应用前景感到好奇。举个例子，书中对李雅普诺夫稳定性理论的引述，虽然我还没有细致研究其数学推导，但仅从其在保证系统稳定性的基础作用来看，就预示着这本书将为我提供一个坚实的理论框架。我计划接下来花大量时间来理解其中的数学模型和控制策略，希望能从中汲取养分，更好地指导我在复杂系统设计上的工作。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导读者走进自适应控制的精妙世界。

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《Adaptive Control》这本书就像是一扇通往更高级别控制工程的大门，让我对系统性能的提升有了全新的认识。虽然我还没有完全掌握书中的每一个细节，但其中关于参数估计和系统辨识的章节，已经深深地震撼了我。作者以非常直观的方式解释了如何利用测量数据来不断调整和优化控制器参数，这种“自我学习”的能力在传统的固定控制器设计中是难以想象的。我特别欣赏作者在讲解过程中穿插的那些生动案例，它们将抽象的数学概念具象化，让我能够更好地理解这些算法是如何在实际应用中发挥作用的。例如，书中提到的在航空航天领域中，如何利用自适应控制来应对飞行环境的动态变化，就让我觉得非常受启发。我迫不及待地想深入研究书中关于最小二乘法和递归最小二乘法的具体实现，并尝试将其应用到我目前正在进行的某个项目中。这本书无疑为我打开了一个新的思路，让我意识到在面对不断变化的环境时，如何构建能够“适应”的智能系统。

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