具体描述
导弹武器系统是一个复杂工程系统，对导弹武器系统的研究一直是仿真领域的研究重点之一。《复杂工程系统建模与仿真》系统阐述了对于导弹武器系统这样的复杂工程系统，如何在复杂系统与复杂性的理论指导下，开展其建模与仿真研究。《复杂工程系统建模与仿真》内容包括复杂工程系统建模与仿真的理论和应用问题。其中，理论方面，包括复杂系统的理论及其发展、基本概念、理论基础以及其建模与仿真相关的问题、复杂工程系统及其相关理论；应用方面，以导弹武器系统为对象，对导弹武器系统的设计、性能评估等方面的问题进行了阐述，包括导弹运动复杂性及几种特殊运动的建模、导弹六自由度一体化建模方法与理论及应用、核武器中聚合爆轰作用的复杂性及其建模与仿真、导弹攻防对抗系统和多传感器组合导航与精确制导复杂性分析与建模五个方面。
《智能制造中的先进控制理论与实践》 本书深入探讨了智能制造领域中前沿的先进控制理论，并结合大量实际工程案例，为读者提供了系统性的知识框架和实用的技术指南。内容涵盖了从基础的工业自动化概念到复杂的分布式控制系统、自适应控制、预测控制，直至新兴的基于AI的控制策略，如强化学习与模型预测控制的融合应用。 核心内容概述： 智能制造中的控制系统基础： 本章回顾了传统工业控制系统的基本原理，包括反馈控制、前馈控制、PID控制及其在现代制造业中的应用和局限性。在此基础上，引出了智能制造对控制系统提出的更高要求，如实时性、柔性、鲁棒性和自适应性。 先进控制理论的深入解析： 状态空间法与现代控制： 详细阐述了线性系统和非线性系统的状态空间表示方法，探讨了可控性、可观性等概念，并介绍了状态反馈、状态估计（卡尔曼滤波）等核心技术，以及它们在机器人、飞行器等复杂系统中的应用。 鲁棒控制： 深入研究了如何设计能够有效应对模型不确定性和外部扰动的控制系统。内容包括H∞控制、LMI（线性矩阵不等式）方法等，旨在提升系统在复杂工况下的稳定性和性能。 预测控制（MPC）： 重点讲解了模型预测控制的原理，包括滚动优化、约束处理等。分析了其在多变量、有约束系统中的优势，如在过程工业、能源系统中的应用，并探讨了实时性问题的解决方案。 自适应控制： 介绍了当系统模型参数未知或随时间变化时，如何通过在线辨识和控制律调整来实现自适应控制。涵盖了参数自适应控制、模型参考自适应控制等。 智能制造特定应用中的先进控制： 机器人与自动化生产线控制： 探讨了多关节机器人运动学与动力学控制，路径规划与避障控制，以及自动化生产线中各单元的协同控制策略，包括任务调度与资源分配。 过程控制与化工优化： 聚焦于石化、制药等过程工业，分析了反应器、蒸馏塔等关键设备的先进控制方法，以及如何通过优化控制实现产品质量提升和能耗降低。 柔性制造与分布式控制： 针对日益增长的柔性制造需求，本书探讨了分布式控制系统（DCS）的架构与实现，以及如何利用网络化控制技术实现生产单元间的协同与信息共享。 基于人工智能的控制方法： 强化学习在控制中的应用： 介绍了强化学习的基本框架，包括Q-learning、DDPG等算法，并重点展示了如何将强化学习应用于机器人控制、生产调度优化等问题，实现从数据中学习最优控制策略。 模糊逻辑与神经网络控制： 阐述了模糊逻辑控制器（FLC）和神经网络（NN）在处理复杂非线性系统和不确定性方面的优势，并探讨了模糊神经网络（FNN）等混合智能控制方法。 AI与MPC的融合： 深入研究了如何利用AI技术（如深度学习）来改进模型预测控制的性能，例如通过学习非线性模型、优化预测 horizon 等。 仿真与实验平台： 本章介绍了用于先进控制算法开发和验证的常用仿真软件（如MATLAB/Simulink）和硬件实验平台，并提供了实际操作的指导。 本书特色： 理论与实践相结合： 每一章节的理论讲解都辅以丰富的工程案例分析，帮助读者理解抽象的控制概念如何在实际生产环境中落地。 系统性强： 从基础到前沿，循序渐进，构建了一个完整的先进控制理论知识体系。 前瞻性： 紧跟智能制造发展趋势，重点介绍了AI在控制领域的最新应用，为读者掌握未来技术奠定基础。 实用性： 提供可操作的算法描述和实现思路，读者可直接借鉴到自己的工程项目中。 本书适合从事智能制造、自动化、机器人、过程控制等领域的工程技术人员、研究人员以及相关专业的在校学生阅读。通过阅读本书，读者将能够深入理解和掌握适用于复杂工程系统的高级控制策略，从而有效提升生产效率、产品质量和系统智能化水平。
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