Applied Control Theory for Embedded Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Wescott, Tim

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-4

价格:736.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780750678391

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 嵌入式系统
• 自控
• 自动化
• 嵌入式控制
• 系统控制
• 算法
• 工程
• 电子工程
• 控制系统

复杂系统动态行为解析与智能调控：面向现代工程应用的深度探讨 本书聚焦于工程领域中复杂系统的建模、分析与智能控制策略的设计与实现。 随着工业自动化、机器人技术、航空航天、生物医学工程等领域对系统性能要求的日益提高，理解和精确调控具有非线性、时滞、不确定性等特征的动态系统成为关键挑战。本书旨在提供一个全面、深入且具有前瞻性的框架，指导读者从理论基础迈向实际工程应用的解决方案。 第一部分：复杂系统的建模与精确表征 本部分深入探讨了如何将实际物理系统转化为可供数学分析和算法设计的模型。我们首先回顾了经典的线性系统理论在处理高维和非线性问题时的局限性，并引入了非线性动力学系统的基本工具，包括李雅普诺夫稳定性理论、相平面分析以及分岔理论在初步系统理解中的应用。 随后，本书重点转向现代系统辨识技术。针对参数不确定或模型结构未知的系统，详细阐述了基于数据驱动的建模方法。这包括子空间辨识（Subspace Identification），它提供了一种强大的工具来直接从输入输出数据中提取高维状态空间模型，尤其适用于大型工业过程。我们深入讨论了卡尔曼滤波及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）在状态估计中的核心作用，不仅用于状态观测，也是在线模型参数辨识的基础。 对于那些本质上难以用微分方程描述的系统，如具有大量元件和复杂交互的复杂网络系统（Complex Network Systems），本书引入了图论（Graph Theory）作为建模语言。通过分析网络的拓扑结构和耦合强度，我们探讨了如何预测和解释诸如同步性、鲁棒性等集体行为。 第二部分：系统分析与性能评估 有效的控制设计依赖于对系统固有特性的深刻理解。本部分的核心在于提供一套严谨的分析工具，以量化系统的性能边界和潜在的脆弱性。 鲁棒性分析是本部分的重要支柱。在实际应用中，模型参数总存在误差，环境干扰不可避免。我们详细分析了$mathcal{H}_infty$ 控制理论，它提供了一种在最坏情况下也能保证系统性能（如抑制外部扰动和模型误差）的方法。书中不仅推导了基于线性矩阵不等式（LMI）的 $mathcal{H}_infty$ 控制器设计流程，还探讨了其在约束系统中的近似求解策略。 针对包含时滞的系统，这些系统在过程控制和远程操作中非常普遍，我们提供了针对性的稳定性分析方法，例如基于特征方程和无穷维系统理论的分析工具，并介绍了基于$mathcal{H}_infty$ 框架的时滞系统鲁棒控制器设计。 此外，本书对多变量系统的分析进行了深入探讨。使用奇异值分解（SVD）和控制结构分析（Control Structure Analysis），指导工程师如何识别系统的最不可控模式（Uncontrollable Modes）和最不稳态模式（Unstable Modes），这对于合理分配控制器输入至关重要。 第三部分：面向挑战的先进控制策略 理论分析是基础，但真正的价值在于设计出能够有效应对复杂挑战的控制算法。本部分聚焦于当代控制工程中最前沿和实用的技术。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）被视为现代工业过程控制的“黄金标准”。本书详细阐述了 MPC 的核心思想——基于有限时域最优化的在线求解。我们区分了线性 MPC (LMPC) 和非线性 MPC (NMPC) 的设计与计算挑战。重点分析了如何通过二次规划（QP）或序列二次规划（SQP）求解器，在满足硬约束（如执行器饱和、状态限制）的同时，实现性能优化。我们还讨论了无模型预测控制（MPC without explicit model）的最新进展，以应对模型精度不足的场景。 自适应控制（Adaptive Control）是处理系统参数随时间变化的有效手段。本书清晰地梳理了间接自适应控制和直接自适应控制的原理，并着重分析了基于切换（Switching）和基于基于学习（Learning-based）的自适应策略，确保在未知或缓慢变化的系统动力学下仍能维持高水平的控制性能。 针对强非线性和高不确定性的系统，智能控制与学习方法提供了新的视角。本书介绍了如何将神经网络作为自适应的函数逼近器融入到控制律设计中（如神经动力学控制），以及如何利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）训练控制器策略，使其直接从与环境的交互中学习最优控制策略，特别是对于那些难以用传统数学方法完全描述的复杂人机系统。 第四部分：面向工程的实现与验证 控制系统的成功最终取决于其在真实硬件上的可靠运行。本书的最后一部分将理论转化为实践。 我们详细探讨了数字实现中的关键工程问题，包括采样周期选择、量化误差对控制性能的影响，以及有限字长对迭代算法稳定性的潜在威胁。 在实时性与计算效率方面，本书对比了固定点运算与浮点运算在高性能嵌入式平台（如DSP、FPGA）上的优劣，并介绍了针对特定控制算法（如快速迭代的MPC求解器）的硬件加速技术。 最后，我们涵盖了系统级安全与验证。讨论了故障诊断与容错控制的基础，即如何设计冗余和快速重构机制，以应对传感器故障或执行器失效。通过仿真环境（如Simulink/Stateflow）到硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）测试的验证流程，本书指导读者建立起一个从概念到工业部署的完整、可信赖的控制系统工程流程。 本书内容旨在为高级工程研究生、控制系统工程师和从事复杂动态系统研究的人员提供一份坚实的理论基础和一套可立即应用的实践指南。

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