Time-Varying Sliding Modes for Second and Third Order Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Nowacka-Leverton, Aleksandra

出品人:

頁數:192

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價格:$ 145.77

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isbn號碼:9783540922162

叢書系列:

圖書標籤:

• Sliding Mode Control
• Time-Varying Systems
• Second-Order Systems
• Third-Order Systems
• Nonlinear Control
• Robust Control
• Adaptive Control
• Control Theory
• Engineering
• Automation

《智能控製係統：基於數據驅動與學習的最新進展》 圖書簡介 隨著信息技術的飛速發展和計算能力的不斷增強，控製理論正經曆一場深刻的變革。傳統的基於精確數學模型的控製方法，在麵對日益復雜的非綫性、時變以及信息不完備的現實係統時，其局限性日益凸顯。本書《智能控製係統：基於數據驅動與學習的最新進展》聚焦於當前控製工程領域的前沿熱點——將人工智能、機器學習與經典控製理論深度融閤，旨在構建更具魯棒性、適應性和優化性能的新一代智能控製係統。 本書內容結構嚴謹，邏輯清晰，理論深度與工程實踐緊密結閤，適閤控製科學、自動化工程、電子信息工程等相關專業的高年級本科生、研究生以及緻力於係統控製與優化領域的工程師和研究人員閱讀。全書共分為七個主要部分，係統地闡述瞭從基礎理論構建到前沿應用探索的完整脈絡。 --- 第一部分：智能控製係統的理論基礎與驅動力 本部分首先為讀者奠定堅實的理論基礎，闡述瞭從經典控製到智能控製的演進路徑。我們深入探討瞭智能控製係統的核心驅動力，包括係統建模的內在不確定性、傳感器噪聲、環境乾擾以及執行器非綫性等因素對傳統控製方法帶來的挑戰。 核心內容包括： 不確定性建模的再審視： 討論如何使用模糊集、粗糙集以及概率分布函數來描述傳統模型難以捕獲的係統不確定性。 自適應性與魯棒性的新範式： 闡述智能控製如何通過在綫學習和推理機製，實現係統在未知或變化工況下的自適應性能和外部擾動下的強魯棒性。 數據驅動的興起： 詳細分析瞭大數據在現代控製工程中的作用，包括如何利用曆史運行數據、傳感器測量數據來構建和改進控製策略，而不完全依賴於先驗物理模型。 --- 第二部分：數據驅動建模與係統辨識前沿 數據驅動是智能控製的基石。本部分聚焦於如何有效地從海量數據中提取係統的動態信息，構建齣高精度的預測模型。我們區彆於依賴於傳統綫性迴歸或最小二乘法的辨識方法，重點介紹現代數據驅動辨識技術。 重點章節涵蓋： 高維數據下的係統辨識： 引入核主成分分析（KPCA）和流形學習在非綫性係統辨識中的應用，用於降維和特徵提取。 基於高斯過程（GP）的係統建模： 深入講解高斯過程迴歸（GPR）在建立具有量化不確定性估計的非綫性係統模型中的優勢，這為後續的基於不確定性的控製設計提供瞭關鍵輸入。 深度學習在係統辨識中的應用： 探討循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）以及Transformer架構如何有效捕捉復雜時間序列數據中的長期依賴關係，從而構建高保真度的動態模型。 --- 第三部分：強化學習在復雜決策控製中的應用 強化學習（RL）被認為是實現真正意義上“自主決策”控製的核心技術。本部分將理論學習與工程實現相結閤，係統地介紹如何將控製問題轉化為馬爾可夫決策過程（MDPs）。 詳細闡述瞭以下關鍵技術： 經典RL算法的控製視角： 對Q-Learning、SARSA、以及Actor-Critic框架（如A2C, A3C）在連續控製空間中的局限性進行分析，並提齣改進策略。 深度強化學習（DRL）的工程落地： 詳細剖析瞭深度確定性策略梯度（DDPG）、軟性Actor-Critic（SAC）等算法，並展示它們在機器人操作、自主導航等領域的實際部署案例，強調環境建模的效率和樣本效率問題。 安全強化學習（Safe RL）： 鑒於控製係統對安全性的高要求，本書專門闢章節討論如何通過約束優化（Constrained MDPs）和基於風險的奬勵函數設計，確保學習到的策略在整個訓練和執行過程中滿足硬性安全限製。 --- 第四部分：混閤智能控製理論框架 現實世界的許多係統本質上是混閤的，結閤瞭連續動力學和離散事件。本部分探討如何整閤基於模型的精確控製方法與基於數據的智能方法，形成混閤智能控製框架。 關鍵探討點： 模糊邏輯與神經網絡的融閤（神經模糊係統）： 分析如何利用模糊推理係統處理定性知識，並利用神經網絡實現參數的在綫自適應優化，以剋服傳統模糊係統的規則爆炸問題。 自適應觀測器與學習機製的結閤： 探討如何利用神經網絡或高斯過程來估計傳統狀態觀測器無法獲取的未知參數或不可測狀態，增強係統的估計能力。 模型預測控製（MPC）與學習的協同設計： 重點討論如何利用深度學習模型替代部分非綫性動態或約束條件，以加速MPC的在綫求解過程，實現更高頻率的控製律更新。 --- 第五部分：基於不確定性的智能魯棒控製 在麵對模型誤差和外部乾擾時，保證控製係統的穩定性至關重要。本部分側重於如何利用智能方法量化和應對不確定性，設計齣具有理論可證明魯棒性的控製器。 內容聚焦於： 自適應魯棒控製器的設計： 介紹如何利用在綫辨識結果來動態調整魯棒控製器的增益調度或補償項，以匹配實時變化的係統特性。 不確定性量化與控製： 基於概率方法（如貝葉斯方法），實時估計模型誤差的分布，並將此分布信息反饋到控製器的設計中，實現基於風險的控製決策。 防禦性控製策略： 探討如何利用元學習（Meta-Learning）的思想，使控製器具備在麵對新乾擾模式時，快速調整其防禦策略的能力。 --- 第六部分：工業物聯網（IIoT）與分布式智能控製 隨著工業4.0的推進，控製係統正從集中式走嚮分布式和網絡化。本部分關注智能控製在多智能體係統和大規模工業網絡中的部署與協同。 核心技術討論： 分布式強化學習（DRL for Multi-Agent Systems）： 介紹集中式訓練、分布式執行（CTDE）範式，如MADDPG等，在協調多機器人、交通流控製中的應用。 聯邦學習在工業控製中的隱私保護與協同： 闡述如何在不共享原始敏感數據的前提下，利用不同工廠或設備的數據協同訓練一個全局最優的控製模型。 邊緣計算與實時智能： 分析如何將復雜的推理模型部署到資源受限的邊緣設備上，確保控製迴路的低延遲和高可靠性。 --- 第七部分：前沿應用案例分析與未來展望 最後一部分通過具體的工程案例展示智能控製的巨大潛力，並對未來的研究方嚮進行展望。 案例包括： 能源係統優化控製： 如何利用深度學習預測可再生能源（如風能、太陽能）的波動性，並設計自適應的儲能調度策略。 復雜製造過程的質量控製： 應用知識圖譜與因果推理模型，對産品缺陷進行溯源，並實時調整生産參數以保證成品率。 智能體的持續學習與可解釋性： 討論如何增強深度學習控製器的透明度和可解釋性（XAI），這是工業界接受高度自主係統進行高風險決策的關鍵前提。 本書緻力於為讀者提供一個全麵、深入且麵嚮實踐的智能控製係統藍圖，推動控製理論從精確建模依賴嚮數據驅動適應性的跨越。

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