时滞线性参数变化系统的稳定性分析与增益调度控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:王俊玲

出品人:

页数:216

译者:

出版时间:2008-6

价格:45.00元

装帧:

isbn号码:9787030212498

丛书系列:

图书标签:

• 时滞系统
• 线性系统
• 参数变化
• 稳定性分析
• 增益调度
• 控制理论
• 自适应控制
• 非线性系统
• 优化算法
• 系统工程

现代控制理论前沿：非线性、不确定与智能控制系统 本书导读： 本著作深入探讨了现代控制理论中几个极具挑战性与应用前景的领域：非线性系统的分析与设计、存在不确定性的系统的鲁棒控制，以及面向复杂动态过程的智能控制策略。全书构建了一个从经典理论向前沿方法过渡的知识体系，旨在为控制工程领域的科研人员、高级工程师及研究生提供一套系统、深入且兼具实践指导意义的参考。 第一部分：非线性系统的高级分析与反馈设计 本部分聚焦于控制理论中最具挑战性的部分——非线性系统的行为特性和控制方法。 第一章：非线性动力学的几何与拓扑分析 本章首先回顾了线性系统的状态空间表示法，随后引入了非线性动力学的基本概念，包括相平面分析法、极限环的判定及其稳定性分析（如李雅普诺夫稳定性理论的扩展）。重点阐述了李雅普诺夫函数在非光滑和高维非线性系统中的构造与应用。此外，本章深入探讨了奇异摄动理论在多时间尺度非线性系统建模与控制中的作用，以及利用微分几何工具（如李导数、反馈线性化）进行系统结构分析的方法。通过丰富的实例，读者将掌握如何识别和分析非线性系统特有的现象，如饱和、死区和摩擦等对系统性能的影响。 第二章：滑模控制与高增益反馈设计 针对外部扰动和模型不确定性对非线性系统性能的破坏，本章详细介绍了滑模控制（SMC）的设计与实现。从一阶滑模到鲁棒的二阶和高阶滑模控制（如动态面控制与SMC的结合），对切换增益的设计原理、收敛性分析以及抖振现象的抑制方法进行了详尽的论述。同时，本章也涵盖了高增益反馈的理论基础，包括如何利用极点配置和输出反馈设计来保证系统在特定工作点附近实现渐近或指数稳定性。对非完整约束系统和机械臂控制中的滑模应用进行了深入的案例分析。 第二章第三节：循环系统的稳定性与轨道锁定 本节专注于研究具有周期性动态的系统，如振荡器和闭环反馈系统中的周期解。引入了庞加莱映射的概念，用以分析周期轨道的稳定性，并讨论了基于该分析的轨道锁定与同步控制策略。 第二部分：不确定系统的鲁棒控制理论 本部分旨在解决实际工程中模型参数未知、结构不确定或受到外部有界干扰的控制问题，强调系统的鲁棒性和安全性。 第三章： $mathcal{H}_2$ 和 $mathcal{H}_infty$ 控制理论的深化应用 本章系统地介绍了基于频域方法的鲁棒控制设计。从经典的最小化二次性能指标 $mathcal{H}_2$ 控制出发，引出了如何处理输入和输出约束下的优化问题。随后，重点深入探讨了 $mathcal{H}_infty$ 控制理论，包括其背后的黎卡提方程求解、状态反馈与输出反馈的综合设计。本章特别关注于系统结构的不确定性（如参数摄动）如何转化为 $mathcal{H}_infty$ 范数约束，并展示了在航空航天和过程控制领域中利用 $mathcal{H}_infty$ 方法进行实际控制器综合的步骤。 第四章：线性矩阵不等式（LMI）在鲁棒稳定性分析中的应用 线性矩阵不等式（LMI）作为一种强大的凸优化工具，在现代控制理论中占据核心地位。本章详细阐述了如何利用LMI来求解Lyapunov稳定性条件，从而判定系统的鲁棒稳定性边界。内容涵盖了针对多面体不确定性、多重反馈结构以及离散时间系统的鲁棒镇定问题。读者将学习如何构建合适的Lyapunov泛函，将其转化为可计算的LMI形式，并利用标准求解器进行数值验证。本章还涉及了基于LMI的鲁棒 $mathcal{H}_infty$ 控制器综合，实现了对不确定系统性能的保证。 第五章：基于区间多项式的鲁棒性分析与保结构控制 针对参数仅知范围而非精确值的系统，本章引入了区间多项式理论。探讨了Schur-Cohn判据和基于界限多项式的稳定性分析方法。重点讨论了如何设计在整个参数空间内保持稳定性的保结构控制器，包括增益边界控制（Polytopic Systems）和依赖于系统拓扑结构的鲁棒设计方法。 第三部分：面向复杂系统的智能控制策略 本部分将视角转向那些模型难以精确建立或动态特性随时间显著变化的复杂系统，强调利用学习、优化和模糊逻辑来辅助决策。 第六章：神经网络与自适应学习在控制中的融合 本章探讨了如何利用人工神经网络（ANN）来逼近未知的非线性函数或系统动态。内容涵盖了基于反向传播（BP）算法的在线参数估计方法，以及如何将神经网络作为辅助观测器或动态补偿器集成到反馈回路中。重点分析了在线学习过程中的收敛性保障和稳定性分析，区别于传统的基于Lyapunov的自适应控制。 第七章：模糊逻辑与模糊推理控制系统 本章全面介绍了模糊逻辑控制器的设计原理。从模糊集的定义、隶属函数（Membership Function）的构造，到模糊规则库的建立和模糊推理（如Mamdani和Takagi-Sugeno模型）。特别关注了TSK模糊模型的线性化特性，使其能够与传统的线性控制设计方法（如LMI方法）相结合，实现对复杂规则系统的精确镇定和轨迹跟踪。 第八章：强化学习在最优控制问题中的探索 本章将现代控制理论的优化目标与强化学习（RL）的决策过程相结合。介绍了基于值函数（如Q-learning）和基于策略梯度（如Actor-Critic）的方法在连续控制任务中的应用。重点讨论了如何设计合适的奖励函数（Reward Function）来反映经典的控制性能指标（如积分误差、控制能量），以及如何保证深度强化学习在实际物理系统中的安全性和稳定性约束。通过分析离散时间MDP到连续时间最优控制的映射关系，读者将理解RL作为一种强大的优化工具在复杂环境下的潜力。 结语：控制理论的未来趋势 本书在结尾部分展望了面向大数据的系统识别、网络化控制中的信息约束以及面向安全关键系统的形式化验证等前沿课题，为读者未来的研究指明了方向。本书旨在培养读者将理论分析能力与前沿计算工具相结合，解决实际工程中遇到的复杂动态控制难题的能力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了非常深刻的印象，那种沉稳又不失现代感的排版，让人一眼就能感受到内容的专业和严谨。从封面到内页的字体选择，都透露出一种对学术研究的敬畏之心。拿到手里，首先被那种扎实的纸张质感所吸引，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本需要深入研读的专业书籍来说，无疑是加分项。排版布局上，作者和编者显然花了不少心思，图表的清晰度和公式的规范性都达到了极高的水准。特别是那些复杂的数学推导过程，清晰的步骤划分和恰到好处的留白，使得原本枯燥的理论变得易于消化。我特别留意了索引和目录的设计，逻辑脉络非常清晰，能够迅速定位到自己感兴趣的研究点，这点对于需要频繁查阅资料的研究人员来说至关重要。此外，书中对术语的解释也相当到位，即便是初入该领域的读者，也能在不费力的情况下跟上作者的思路。整体而言，这本书在视觉和触觉上都提供了一种非常愉悦的阅读体验，是那种让人愿意长期放在案头，时常翻阅的精品。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数学严谨性上的要求是毋庸置疑的，但令人赞叹的是，作者成功地在保证数学完备性的同时，保持了行文的流畅性，避免了陷入纯粹的公式堆砌。我发现作者非常擅长使用图形化的方式辅助说明，那些精心绘制的相平面图、伯德图或是时域响应曲线，不仅仅是理论的佐证，更成为了理解系统动态行为的直观窗口。特别是对于一些高维度的复杂系统分析，作者往往能找到一种简洁优雅的数学表示法，将复杂性巧妙地隐藏或转化为更易于分析的形式。这种将“严谨性”与“直观性”完美结合的能力，是衡量一本优秀技术著作的重要标准。我个人认为，这本书为如何在高深度的学术探讨中保持文本的可读性，树立了一个极佳的典范。它要求读者付出努力去思考，但绝不吝啬于提供清晰的路径指引。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的引言部分，我立刻被作者那种旁征博引、融会贯通的学术视野所折服。作者似乎并不满足于仅仅阐述某一个孤立的理论分支，而是将整个控制理论的发展脉络梳理得井井有条，从经典的控制理论基石，到前沿的现代控制方法，都能找到清晰的参照点。这种宏大的叙事结构，极大地拓宽了我的知识边界，让我看到了不同控制技术之间相互渗透和借鉴的潜力。尤其欣赏作者在介绍背景知识时所采用的类比和实例，那些巧妙的比喻瞬间将抽象的数学概念具象化，使得理解过程变得豁然开朗。在内容组织上，作者似乎遵循了一种从一般到特殊的递进逻辑，先建立起坚实的理论框架，然后再逐步深入到具体的技术细节，这种“搭积木”式的讲解方式，极大地降低了阅读的门槛。读完整部分，我感觉自己不仅仅是学习了一套新的技术，更是建立了一套系统性的、批判性的思维体系，能够更深刻地理解现有控制工程中存在的挑战与机遇。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书中案例分析部分的深度和广度感到非常惊喜。很多同类专业书籍往往重理论轻实践，或者案例过于简单，缺乏说服力。然而，这本书似乎在这方面做了大量的功课。所选取的应用场景非常贴近工业实际和前沿工程问题，无论是航空航天领域的精确跟踪，还是复杂机械系统的鲁棒控制，都能找到对应的详细剖析。更难能可贵的是，作者在展示结果时，不仅仅给出了最终的性能指标，还详细解释了选择特定参数或控制策略背后的物理意义和工程权衡。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于我这样的应用型研究者来说，简直是如获至宝。每一次阅读案例，都像是一次高质量的工程研讨会，让我学习到如何将纯粹的数学模型转化为切实可行的工程解决方案，这对提升我的实际问题解决能力有着立竿见影的效果。

评分☆☆☆☆☆

整本书在理论体系的构建上展现出一种罕见的完整性和前瞻性。它不仅仅是对已有成熟理论的梳理和总结，更是在关键节点上提出了作者独到的见解和潜在的研究方向。在阅读到最后几章时，我能明显感觉到一种“登高望远”的体验，仿佛作者引领我站在了一个更高的制高点上，审视整个控制科学的未来图景。书中对未来发展趋势的预测，不是空泛的展望，而是基于当前技术瓶颈和数学工具发展所做的审慎推断，这使得这些“未来展望”具有极高的参考价值。对于那些渴望站在学术前沿，寻找创新突破口的年轻学者而言，这本书无疑是一份极具启发性的路线图。它提供的不只是“如何解决当前问题”的方法，更是“接下来该研究什么”的深刻指引，促使读者不断跳出现有的思维框架，进行更具创造性的探索。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆