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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:George N. Saridis

出品人:

页数:140

译者:

出版时间:2001

价格:0

装帧:

isbn号码:9789810245511

丛书系列:

图书标签:

控制工程
熵
信息论
复杂系统
非线性系统
随机过程
控制理论
系统识别
机器学习
优化算法

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具体描述

This book attempts to couple control engineering with modern developments in science, through the concept of entropy. Such disciplines as intelligent machines, economics, manufacturing, environmental systems, waste etc. can be favourably affected and their performances can be improvedortheir catastrophic effects minimized. Entropy is used as the unifying measure of the various, seemingly disjoint, disciplines to represent the cost of producing work that improves the standard of living, both in engineering and in science. Modelling is done through probabilistic methods, thus establishing the irreversibility of the processes involved. This is in accordance with the modern view of science. In addition, the behaviour of control for an arbitrary but fixed controller away from the optimal (equilibrium) has been obtained, the analytic expression of which should lead to chaotic solutions. The control activity is explained, based on the principle that "control is making a system do what we want it to do". This helps to relate control theory with the sciences.

自动控制系统中的非线性动力学与鲁棒性设计内容提要：本书深入探讨了现代自动控制系统中，尤其是在面对复杂、不确定和非线性环境时所面临的核心挑战。全书分为四个主要部分，系统地构建了一个从理论基础到前沿应用的完整知识体系。第一部分：非线性系统的建模与分析本部分聚焦于构建精确描述真实世界动态行为的数学模型。我们首先回顾了经典线性系统的局限性，随后引入了描述非线性系统的基本工具，如相平面分析、李雅普诺夫稳定性理论的非线性推广，以及奇点分析。微分方程组的建立与简化：详细阐述了如何将物理系统（如机械臂、电机、化学反应器）转化为高阶非线性常微分方程组。重点讨论了降阶模型（Singular Perturbation Methods）在实际工程中的应用，以平衡模型精度与计算复杂度。平衡点与极限环分析：采用拓扑学和定性分析方法，揭示了非线性系统在不同参数下的多平衡点现象、周期性振荡（极限环）的产生条件及其对系统性能的影响。输入-输出线性化与反馈设计：针对可反馈的非线性系统，详细介绍了如何通过坐标变换和状态反馈将系统转化为线性形式，从而利用成熟的线性控制理论进行设计。特别关注了零动态（Zero Dynamics）的稳定性，这是判断输入输出线性化可行性的关键。第二部分：不确定性与扰动下的控制设计现代控制系统很少在理想的、无扰动的环境下工作。本部分致力于开发能够有效应对模型误差、外部干扰和传感器噪声的鲁棒控制策略。 $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论：详尽介绍了$mathcal{H}_{infty}$范数在评估系统对外部信号敏感度方面的作用。本书提供了求解有限维和无限维$mathcal{H}_{infty}$控制器（基于LMI或Riccati方程）的详细步骤，并结合具体案例展示了如何平衡性能要求与鲁棒性裕度。滑模控制（SMC）：深入剖析了滑模控制的核心机制——利用高频切换控制律实现对不确定性的强鲁棒性。我们不仅讨论了经典的一阶和二阶滑模控制器的设计，还重点研究了如何解决滑模控制带来的“抖振”问题，引入了边界层方法和自适应滑模技术以提高实际应用中的平滑性。参数不确定性下的鲁棒性分析：采用多面体模型（Polytopic Models）描述参数不确定性，并基于李雅普诺夫稳定性分析框架，推导了保证所有可能参数组合下系统稳定的线性矩阵不等式（LMI）条件。第三部分：先进适应性与学习型控制策略当系统动态或环境参数发生未知变化时，传统的固定控制器将失效。本部分提供了系统根据实时数据调整自身参数或策略的方法。自整定与自校正控制（Self-Tuning Control）：阐述了在线参数估计（如最小二乘法）与控制律设计的结合。重点在于如何处理参数估计的收敛性与控制器稳定性的相互影响。基于模型的自适应控制（MRAC）：详细讲解了参考模型自适应控制（Reference Model Adaptive Control）的结构，包括误差模型的构造、误差动力学的稳定性分析（基于间接或直接耦合法），以及如何确保参考模型选择的合理性。强化学习在控制中的初步应用：概述了现代控制理论与强化学习（RL）的交叉领域。我们探讨了如何利用Actor-Critic架构和深度神经网络处理高维状态空间中的最优控制问题，并对比了传统优化方法与数据驱动方法的优缺点。第四部分：复杂系统与工程案例本部分将前述理论应用于更具挑战性的工程领域，展示先进控制方法的实际价值。分布式与网络化控制系统：面对传感器和执行器通过通信网络连接的系统，我们分析了通信延迟、丢包对稳定性的影响。讨论了基于Lyapunov-Krasovskii泛函的稳定性判据，以及针对多智能体系统（Multi-Agent Systems）的分布式一致性（Consensus）算法设计。高精度伺服驱动系统的控制：结合电机驱动系统（如永磁同步电机），分析了摩擦、磁饱和等非线性因素对定位精度的影响。展示了如何结合前馈控制、扰动观测器（DOB）与自适应技术，实现微米级的控制性能。过程控制中的非线性补偿：探讨了在反应堆、精馏塔等典型过程控制场景中，如何利用精确的状态估计技术（如扩展卡尔曼滤波 EKF 或无迹卡尔曼滤波 UKF）来处理状态变量的不可测量性，并据此设计非线性控制器。本书特色：本书强调理论的严谨性和工程的可实现性。每章均配有丰富的数学推导和清晰的算法流程图，并辅以MATLAB/Simulink仿真实例，帮助读者将抽象的数学工具转化为解决实际工程问题的强大武器。本书适合控制工程、自动化、航空航天、机械电子等领域的本科高年级学生、研究生以及从事先进控制系统研发的工程师作为参考用书。

作者简介

George N. Saridis, Founding President of the IEEE-Robotics and Automation

Council/Society, died October 29 in his home in Athens, Greece. From 1981 until

his retirement, Prof. Saridis was Professor of Electrical, Computer, and Systems

Engineering at Rensselaer Polytechnic Institute. He was also Director of the

Robotics and Automations Lab at RPI. Prior to coming to RPI, he taught for many

years at Purdue University.

He received the Dipomal in Electrical and Mechanical Engineering from the

National Technical University of Athens in 1955 and the MSEE and Ph.D from

Purdue University in 1963 and 1965 respectively.

Prof. Saridis was a Life Fellow of the IEEE and a Member of the Academy of

Athens as well as being a member of the ASME, SPIE, and SME. He authored or

co-authored six books and approximately 400 technical papers.

Prof. Saridis continued to participate in RAS society activities as long as he

was physically able to do so, regularly attending the society's administrative

committee meetings and actively joining the debate on issues under discussion..

Many of his students, (who called him "Chief" at Purdue and "Boss" at RPI) and

his 'grand-students' have followed his example to become leaders in both RAS and

the wider technical community of robotics and automation.

Prof. Saridis is survived by his wife Youla.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

Actually I just got to know this book minutes ago, but I'm quite confident to say that it must be the very one if entropy and control are selected as key words. Not only because the author is a life fellow of IEEE, but also he was mentor of Feiyue Wang and ...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名对理论物理和信息论有着浓厚兴趣的读者，当我看到《熵在控制工程中的应用》这个书名时，我的好奇心被瞬间点燃。我一直认为，物理学和信息论中的基本原理，如熵增定律和信息熵的性质，蕴含着对各种复杂系统行为的普遍解释。将这些概念引入控制工程，听起来就像是找到了连接不同科学领域的重要节点。我非常想知道，这本书将如何具体地阐述熵在控制过程中的体现。例如，在经典的热力学中，熵与能量的不可用性息息相关；而在信息论中，熵则衡量了信息的不确定性。这本书是否会探讨控制系统在能量利用效率和信息处理能力之间权衡时，熵所扮演的角色？它是否会解释，如何通过理解和操纵系统中的熵，来提升控制系统的整体性能，例如降低能耗、提高响应速度或增强鲁棒性？我非常期待书中能够提供一些数学上的严谨推导，将熵的概念与控制理论中的稳定性、可控性、可观性等核心概念联系起来。更重要的是，我希望这本书能够展示一些实际的应用案例，比如在智能电网、自动化生产线或自动驾驶汽车等领域，熵的原理是如何被用来优化控制算法，实现更高效、更可靠的运行。这本书如果能够清晰地解释这些联系，无疑将为我打开一扇通往控制工程新世界的大门，让我能够从更基础、更普适的物理和信息原理来理解和设计复杂的控制系统。

评分☆☆☆☆☆

《熵在控制工程中的应用》这本书的书名，如同一扇通往全新认知领域的门，它吸引着我对于“秩序”与“无序”在工程实践中的辩证关系的探索。在我看来，控制工程就是人类试图驯服混沌、创造有序的伟大尝试。而“熵”，这个在自然界中普遍存在的、指向无序和混乱的概念，竟然能在控制工程中找到其应用之道，这本身就充满了令人着迷的可能性。我非常期待这本书能够深入阐释“熵”在控制系统中的多维度意义。它是否会被用作衡量系统内部不确定性和复杂性的一个关键指标？例如，在一个复杂的机器人控制系统中，其内部状态的变化是否可以用熵来描述？而外部环境的不可预测性，又该如何通过熵来量化？我特别关注书中是否会提出一些基于“熵”的优化准则或设计方法。是否可以设计出“熵最小化”的控制算法，使其在信息获取有限的情况下，能够做出最可靠的决策？或者，在分布式控制系统中，如何利用熵的概念来促进信息在不同子系统间的有效传递和共享，从而实现整体系统的协同优化？我希望这本书能够提供一些深刻的理论洞见和严谨的数学证明，来支撑这些应用。如果它能像一位睿智的导师，引导我理解“熵”如何帮助我们更深刻地认识和设计那些看似混乱但又充满规律的控制系统，那我将不胜感激。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《熵在控制工程中的应用》这个书名时，我立刻就被它所蕴含的深刻哲学意味所吸引。控制工程，在我看来，是人类智慧对自然规律的一种精妙驾驭，它旨在通过引入“负熵”流来维持系统的有序性，抵御外部的“熵”的侵蚀。因此，将“熵”本身作为研究对象，并探讨其在控制工程中的应用，无疑是一种非常前沿且具有颠覆性的视角。我非常期待这本书能够深入探讨“熵”在控制系统中的本体论意义。它是否不仅仅是一个数学工具，而是代表了系统内在的一种“不确定性”或“无知”的度量？在设计一个能够自主学习和进化的控制系统时，我们是否可以利用熵的理论来指导系统的学习过程，使其能够有效地减少对未知环境的“熵”？我尤其对书中可能涉及的“信息熵”与“热力学熵”之间的关联感到好奇。在一个复杂的控制系统中，能量的转换和信息的流动是如何交织在一起，并共同影响系统的“熵”的？这本书是否会解释，如何通过优化信息的获取和处理，来间接地降低系统的“熵”，从而实现更优的控制效果？我希望这本书能够提供一些全新的理论框架和分析方法，帮助我理解那些我们可能已经习以为常的控制现象，并从中发现新的设计思路。这本书如果能像一位启迪者，带领我思考控制工程的本质，那将是我最大的欣慰。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对我而言，就像在浩瀚的学术海洋中发现了一块珍贵的琥珀，里面封存着对“控制”这一古老而又日新月异的学科的全新理解。在我看来，控制工程一直是那个默默无闻的幕后英雄，它支撑着现代社会的运转，从航空航天的精密导航到日常生活的智能家居，无处不在。然而，当“熵”这个原本属于热力学和信息论的古老概念被引入控制工程的语境中时，我感到了一种强烈的震撼。这似乎是一种跨越学科界限的智慧碰撞，预示着对传统控制理论的深刻反思和革新。我迫切地想知道，作者是如何将“熵”，这个象征着无序和不可预测性的概念，转化为一种指导控制系统设计和优化的强大工具的。书中是否会深入剖析信息熵在理解和管理控制系统不确定性方面的作用？例如，在面对噪声干扰、模型不确定性或外部扰动时，熵是否能够提供一种量化的度量，帮助工程师做出更明智的决策？我特别感兴趣的是，如何通过引入“熵”的视角，来设计更具鲁棒性、适应性和效率的控制策略。这本书能否提供一些前沿的研究成果和理论框架，解释熵如何帮助我们理解和解决复杂的非线性控制问题，或者在分布式控制系统中实现协同优化？我期待这本书能够像一位博学的向导，带领我深入控制工程的核心，揭示隐藏在复杂系统背后的深层规律，让我能够以一种全新的视角去审视和理解那些我们习以为常但又至关重要的控制系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《熵在控制工程中的应用》，让我联想到了物理学中的“万物皆趋于无序”的普遍法则，以及信息论中对“不确定性”的量化。控制工程，在我看来，就是一种逆熵而行，试图在纷繁复杂的世界中创造秩序、实现目标的过程。因此，将“熵”的概念引入控制工程，对我来说，是一种极具吸引力的跨学科思考。我非常想知道，作者是如何将“熵”，一个原本描述系统内在无序程度的物理量，转化为指导控制系统设计的关键要素的。书中是否会深入阐述信息熵在量化控制系统不确定性方面的作用？例如，当一个控制系统面临模型参数的不确定性、传感器噪声或外部扰动时，信息熵是否能够提供一个统一的框架来描述和度量这种不确定性？我期待书中能够展示一些将熵作为优化目标或约束条件的控制方法。比如，是否可以设计出“熵最小化”的控制器，以在信息量有限的情况下做出最优决策？或者，在分布式控制系统中，如何利用熵的概念来促进信息的有效流动和协同合作，以达到整体的优化？我对书中可能涉及的统计学和概率论的工具也感到好奇，希望它们能够被用来清晰地解释熵在控制系统中的作用。这本书如果能提供一些实际案例，说明如何通过理解和利用熵来提升控制系统的鲁棒性、效率和智能化水平，那将是我最期待的收获。

评分☆☆☆☆☆

《熵在控制工程中的应用》这本书的书名，让我立刻想到的是，在复杂的工程系统中，总会存在着各种各样的干扰和不确定性，这些因素使得系统偏离预期的运行轨道，走向一种“无序”的状态。控制工程，其核心目的就是对抗这种“无序”，维持系统的“有序”。而“熵”，在物理学和信息论中的定义，恰恰与这种“无序”的概念紧密相连。因此，我非常好奇，这本书将如何巧妙地将“熵”这个概念引入控制工程的领域，并赋予其具体的应用价值。我期待书中能够详细阐述，如何利用“熵”来量化控制系统中的不确定性和随机性。例如，在面对模型误差、传感器噪声或环境变化时，熵是否可以成为一个统一的衡量指标，帮助工程师评估系统的鲁棒性？我特别感兴趣的是，书中是否会提出一些基于“熵”的控制策略，例如，如何设计一个“熵最小化”的控制器，使得系统在尽量少的信息输入下，能够达到最精确的控制效果？或者，在分布式控制系统中，如何通过管理和平衡局部系统的“熵”，来达到整体性能的优化？我希望这本书能够提供一些深入的理论分析和严谨的数学推导，来支持这些应用。如果书中还能包含一些生动形象的案例研究，展示“熵”在实际控制问题中的应用，那就更加完美了。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《熵在控制工程中的应用》这本书的书名时，我感觉到一种强烈的学术碰撞感，仿佛是两条看似毫不相干的河流，在这里汇聚，激荡出新的思想火花。控制工程，在我看来，一直是追求精确、稳定和高效的科学，它致力于将系统的行为导向预期的目标，是一种“创造秩序”的过程。而“熵”，在热力学中代表着系统的无序程度，在信息论中则衡量着信息的不确定性。将这两个概念结合起来，在我看来，是一种对控制工程深层机制的全新探索。我非常好奇，书中将如何阐述“熵”在控制过程中的具体体现。例如，在处理非线性系统或随机扰动时，熵是否可以提供一种更全面的视角来理解系统的动态行为？我特别期待书中能够探讨“信息熵”与“控制性能”之间的量化关系。在一个反馈控制系统中，我们通过传感器获取信息来做出决策，这些信息的质量和不确定性，是否可以用信息熵来衡量？而控制器的目标，是否可以被重新理解为在一定的信息熵约束下，最大化系统的性能指标？我希望这本书能够提供一些前沿的研究成果和理论框架，解释如何将熵的概念融入到现代控制理论中，例如模型预测控制、强化学习控制等。这本书如果能帮助我理解“熵”作为一种衡量“无知”或“不确定性”的普适性度量，在控制工程领域所能发挥的巨大作用，那我将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

《熵在控制工程中的应用》这本书的书名，对我而言，具有一种奇特的吸引力，它仿佛在宣告着一场关于“秩序”与“无序”在工程实践中的辩证统一。控制工程，在我心目中，一直是致力于将混乱的现实世界导向有序的目标状态的艺术与科学。而“熵”，这个常常与“混乱”、“随机性”或“不可预测性”联系在一起的概念，出现在这个领域，让我感到既新颖又充满挑战。我非常好奇，作者是如何将熵的抽象概念具体化，并赋予其在控制工程中可操作的意义的。这本书是否会深入探讨信息熵与系统性能之间的量化关系？例如，在一个控制系统中，信息熵的增加是否意味着系统的不确定性增大，从而影响其稳定性和可控性？反之，通过降低信息熵，是否能达到更精确、更可靠的控制效果？我特别关注书中对于“熵”在不同类型控制系统中的具体应用。例如，在传统的PID控制中，熵的概念是否能够帮助我们更有效地整定参数？在现代的自适应控制或模型预测控制中，熵是否可以被用来指导系统在不确定环境中进行有效的决策和学习？我期待书中能够提供一些深刻的洞见，解释熵如何帮助我们理解和应对控制系统中的复杂动态，以及如何利用熵的原理来设计出更具韧性和适应性的未来智能控制系统。

评分☆☆☆☆☆

我最近在一次学术会议上偶然听说了《熵在控制工程中的应用》这本书，虽然我本人并非控制工程领域的专家，但“熵”这个概念一直以来都深深地吸引着我。我一直对信息论、热力学以及它们如何在看似毫不相关的领域（如工程）中产生深远影响感到好奇。这本书的书名本身就充满了引人入胜的潜力，它似乎试图在两个我一直觉得非常复杂但又极其重要的学科之间架起一座桥梁。我非常期待这本书能够以一种相对易于理解的方式，向我这样的非专业人士介绍熵的概念，并阐述它在控制系统设计、优化和分析中的具体作用。例如，我很好奇熵是否可以用来量化控制系统的“不确定性”或“混乱程度”，以及如何通过最小化或最大化熵来达到更优的控制效果。书中是否会探讨信息熵在反馈控制系统中的角色？信息熵与系统性能之间是否存在某种直接的联系？它是否会提供一些具体的案例研究，展示熵在实际控制问题中的应用，比如机器人导航、过程控制或者通信系统？我对书中可能涉及的数学工具也感到期待，希望它能以清晰的逻辑和直观的图表来解释复杂的概念，而不仅仅是堆砌公式。我非常希望这本书能够激发我新的思考，让我对控制工程有更深入的认识，即使我无法完全掌握其中的所有技术细节，我也希望能理解熵在其中扮演的关键角色，以及它为提升控制系统性能带来的理论指导和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

我在一次偶然的机会中瞥见了《熵在控制工程中的应用》这本书的书名，刹那间，我感受到了一种强烈的学术冲击力。我长期以来一直认为，许多看似独立的科学领域，其背后往往隐藏着共通的底层逻辑和普适性原理。将“熵”这个在热力学和信息论中占据核心地位的概念，与“控制工程”这个关乎系统优化和稳定性设计的学科相结合，无疑是一种极具前瞻性的探索。我非常期待这本书能够揭示“熵”在控制工程中的多重角色。它是否会被用作衡量控制系统复杂性或不确定性的一个指标？例如，在设计一个能够适应复杂环境变化的控制系统时，我们是否可以利用熵的理论来量化环境的“混乱程度”，并基于此来调整控制策略？书中是否会探讨信息熵与控制系统信息获取和处理之间的关系？在一个典型的反馈控制系统中，传感器会不断地接收信息，这些信息的不确定性是否可以用信息熵来衡量？而控制器的目标是否包含了对这种信息熵的某种管理？我尤其希望这本书能够提供一些具体的数学模型和算法，展示如何将熵的概念融入到控制器的设计之中。比如，是否可以设计出“熵最小化”的控制算法，或者“熵平衡”的控制策略？我渴望通过阅读这本书，能够更深刻地理解“熵”作为一种普适的“度量”，在理解和改进控制工程的各个方面所能发挥的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆