控制工程基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:杨建玺

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2008-4

价格:38.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030213075

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 中国
• 控制工程
• 自动控制
• 系统分析
• 反馈控制
• 控制系统
• 数学模型
• 传递函数
• 稳定性
• 时域分析
• 频域分析

《控制工程基础》图书简介（不含该书内容） 探索现代系统动力学与智能控制的前沿图景 在当今科技飞速发展的时代，从精确制导的导弹到高度自动化的工厂流水线，从复杂的气候模型预测到支撑现代生活的智能电网，无不依赖于对系统动态行为的深刻理解与精准调控。本书《系统动力学与智能控制前沿导论》并非聚焦于传统控制理论的基石，而是将读者的目光投向了控制科学领域更具创新性、更贴近实际复杂工程挑战的前沿阵地。 本书旨在为具备一定自动控制或相关工程背景的读者，提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，去把握当前控制工程领域最热门、最具颠覆性的研究方向和应用实践。我们不探讨经典状态空间模型构建的基础步骤，不详述线性系统的根轨迹或频域分析的传统工具箱，而是将焦点集中于非线性、不确定性和高维复杂性所带来的挑战，以及应对这些挑战所催生的革命性技术。 --- 第一部分：复杂系统的建模与分析的深度拓展 传统建模方法在面对生物、经济或大规模互联网络等系统时往往显得力不从心。本部分将超越线性和时不变假设，深入研究如何更真实地捕捉现实世界的复杂性。 1. 物理系统的高阶非线性建模： 我们将详细剖析哈密顿力学在保守系统建模中的应用，以及如何利用李群和李代数的理论框架来描述系统的内在对称性和约束条件。重点关注如何从第一性原理出发，建立起具有内在几何结构的高维非线性微分方程组。例如，在机器人学中，我们将超越欧拉-拉格朗日方程的初级形式，探讨微分几何在描述空间运动学和动力学上的优势，特别是对于柔顺机械臂和多体系统的建模精度提升。 2. 随机过程与不确定性量化： 在实际工程中，噪声和参数不确定性是常态。本书将深入探讨无穷维随机过程在系统辨识中的应用，超越标准的卡尔曼滤波框架。我们将详细介绍H-无穷（$H_{infty}$）控制理论的严格推导及其在鲁棒性设计中的极限，并比较其与$mu$综合分析在处理结构化不确定性时的差异和优势。此外，对于具有明显模糊性和概率分布不确定的系统，我们将引入区间概率理论和描述函数法，以在信息不完备的情况下提供可靠的设计边界。 3. 网络化与分布式系统的涌现行为： 随着物联网和工业4.0的推进，大量控制单元通过网络连接协同工作。本章将聚焦于网络拓扑对控制性能的影响。内容包括：时滞对稳定性的影响（如利用拉普拉斯算子分析延迟微分方程的特征根）、信息流的受限性（如带宽限制、数据丢包）如何导致系统性能下降，以及如何设计分布式观测器和共识算法，确保在通信受限环境下实现全局目标。我们将分析诸如传感器网络中的一致性问题，以及如何利用博弈论来分析分布式决策过程中的冲突与合作。 --- 第二部分：面向智能时代的先进控制策略 本部分是本书的重点，全面覆盖了人工智能与控制科学深度融合所产生的革命性控制范式。我们不再满足于预设的数学模型，而是探索系统如何通过经验学习和自我优化来适应未知的环境变化。 1. 强化学习在动态系统优化中的应用： 本书将深入探讨如何将先进的深度强化学习（DRL）算法——如Actor-Critic（A2C/A3C）和近端策略优化（PPO）——应用于连续状态和动作空间的问题。重点在于解决DRL在工程应用中的关键痛点：样本效率和安全性保证。我们将介绍安全强化学习（Safe RL）的概念，包括如何集成约束满足的机制（如基于势函数或拉格朗日乘子的方法），以确保学习过程不会导致系统进入危险状态。具体案例分析将涵盖自动驾驶决策和复杂机械操作的策略学习。 2. 自适应与模型预测控制（MPC）的进化： 模型预测控制（MPC）因其对约束的处理能力而广受欢迎，但其计算负担和对模型精度的依赖是其应用瓶颈。本书将介绍在线辨识与MPC（ID-MPC）的集成框架，以及如何利用滚动时域优化技术来降低实时计算负荷。更进一步，我们将探索非线性模型预测控制（NMPC）的求解算法，特别是实时迭代线性化（RTI）和伪谱法在解决高频、强约束优化问题中的最新进展。对于模型不准确的情况，将阐述自适应MPC（AMPC）如何通过在线调整权重和模型参数来维持性能。 3. 混合系统与基于事件的控制： 现实世界中的许多系统（如交通信号灯、电力开关系统）在连续动态和离散事件之间切换。本书将使用混合系统理论（Hybrid Automata）进行形式化分析，重点关注切换策略的设计，以保证在不同工作模式间的平滑过渡和全局稳定性。此外，对于资源受限的环境，我们将介绍基于事件的采样（Event-Triggered Control）。该技术仅在系统状态偏离期望阈值达到一定程度时才触发控制律更新，从而极大地减少了通信和计算开销，我们讨论了如何通过触发函数设计来严格保证闭环系统的性能和稳定性。 --- 第三部分：前沿交叉领域与未来展望 最后一部分将展望控制科学与其他新兴学科的交汇点，展示控制理论在解决宏观社会和生物工程问题中的潜力。 1. 复杂网络的控制与同步： 我们超越传统的同步理论，探讨如何利用图信号处理的工具来分析和控制大规模网络（如社交网络、电网）中的信息传播或同步现象。重点在于最小干预控制——如何仅通过少量关键节点的控制，就能有效引导整个网络的动态行为，并介绍控制中心性的度量方法。 2. 生物系统与神经工程的控制视角： 本书将介绍如何将控制理论应用于理解生物过程。例如，利用反馈线性化和最优控制来分析细胞信号传导通路中的稳态调节机制。此外，在神经假肢接口的研究中，我们将探讨如何利用解码算法和实时神经调控技术，设计出能够与人脑实现双向通信的闭环系统，这涉及到高维数据流的实时估计与控制。 3. 数据的驱动与可解释性挑战： 随着数据量爆炸式增长，如何从海量数据中提取可信赖的控制规律成为关键。我们不仅讨论数据驱动控制（Data-Driven Control, DDC）的基本框架，更侧重于解决可解释性问题。如何验证一个仅基于历史数据训练出的控制策略的鲁棒性和安全性？我们将介绍集合成员（Set Membership）方法和边界验证技术，以在缺乏精确系统模型的情况下，提供关于控制性能的数学保证。 --- 本书的编写风格力求严谨、深入，每一个概念的引入都伴随着严格的数学推导和丰富的工程案例分析。它不是一本入门教材，而是一座通往控制科学最前沿研究的桥梁，旨在激发读者对现有理论的批判性思考，并为未来创新控制系统设计提供坚实的理论基础和广阔的视野。阅读本书，即是投身于定义下一代自动化与智能系统的挑战之中。

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拉普拉斯变换简称拉氏变换（以下简称拉氏变换）。拉氏变换及拉氏反变换是分析线性工程控制系统动态特性的基本数学方法。它能够将线性常微分方程转化为代数方程，使其求解大为简化，从而便于用解析法分析线性控制系统的性质。在经典控制理论中应用拉氏变换，可以直接在频域中研究系统的动态特性，对系统进行分析、综合和校正。

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拉普拉斯变换简称拉氏变换（以下简称拉氏变换）。拉氏变换及拉氏反变换是分析线性工程控制系统动态特性的基本数学方法。它能够将线性常微分方程转化为代数方程，使其求解大为简化，从而便于用解析法分析线性控制系统的性质。在经典控制理论中应用拉氏变换，可以直接在频域中研究系统的动态特性，对系统进行分析、综合和校正。

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