Fault Diagnosis of Nonlinear Systems Using a Hybrid Approach pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sobhani-tehrani, E.

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2009-6

价格:$ 236.17

装帧:

isbn号码:9780387929064

丛书系列:

图书标签:

• Fault diagnosis
• Nonlinear systems
• Hybrid methods
• System identification
• Observer design
• Adaptive control
• Robust control
• Machine learning
• Signal processing
• Control systems

探寻复杂系统的智慧之钥：多维度系统分析与控制 本书深入探讨了现代工程、科学与管理领域中普遍存在的复杂系统的建模、分析与控制难题，聚焦于如何构建更具鲁棒性、适应性和智能化的系统解决方案。全书结构严谨，理论与实践并重，旨在为读者提供一套全面且前沿的分析工具箱，以应对日益增长的系统不确定性与非线性挑战。 第一部分：复杂系统理论基础与建模范式革新 本部分奠定了理解现代复杂系统的理论基石，并对传统建模方法进行了深入的反思与拓展。我们不再将系统视为孤立的组件集合，而是将其视为一个相互作用的动态网络。 1. 复杂性度量与网络拓扑分析： 详细阐述了衡量系统复杂性的关键指标，如信息熵、奇异性、以及涌现行为的量化方法。随后，引入了图论、拓扑数据分析（TDA）在系统结构识别中的应用。重点讨论了如何利用网络度量（如中心性、模块化、小世界特性）来揭示系统内部的脆弱节点与关键路径，这对于预防灾难性级联失效至关重要。 2. 多尺度建模与多物理场耦合： 现实世界的系统往往在不同时间尺度和空间尺度上表现出显著差异。本书探讨了如何有效整合微观（如分子动力学）、介观（如连续介质模型）和宏观（如系统级仿真）模型。尤其侧重于处理多物理场（如热-力-电-化学耦合）系统中的非线性边界条件和界面效应，引入了先进的同化技术来确保不同尺度模型间信息的平滑过渡。 3. 随机过程与不确定性量化： 鉴于现实数据采集的内在噪声和系统参数的模糊性，本章系统回顾了概率论、随机微分方程在系统动态描述中的应用。我们详细剖析了贝叶斯方法、蒙特卡洛模拟的高级变体（如MCMC、稀疏网格方法）在系统不确定性传播与量化中的精确性与计算效率的权衡。 第二部分：智能驱动的系统状态估计与认知 随着传感器技术的发展，系统状态估计面临着高维、非平稳和高噪声的挑战。本部分致力于开发超越传统卡尔曼滤波范畴的先进认知技术。 4. 非高斯与非线性状态空间估计： 针对状态变量分布不服从高斯假设的场景，深入研究了粒子滤波（PF）及其大规模并行化技术，如序列重要性重采样（SIR）的优化。对于高维非线性问题，引入了基于核方法的分布匹配技术，用于更精确地逼近后验概率密度函数，并讨论了其在轨迹预测中的实际性能。 5. 基于深度学习的特征提取与状态表征： 本章将深度学习的表征学习能力与传统状态估计框架相结合。探讨了使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和Transformer架构从原始时序数据中自动提取高层次、低冗余的状态特征。特别关注了自编码器（AE）和变分自编码器（VAE）在降维和潜在空间建模中的作用，以及如何将这些学习到的潜在变量无缝集成到状态观测器中。 6. 混合系统识别与模式切换： 许多实际系统（如交通网络、生物过程）表现出模式切换行为。本节关注如何利用隐马尔可夫模型（HMM）的扩展版本以及基于数据的切换线性模型（LSM）来识别系统切换的触发机制和不同模式下的动力学参数。开发了能够实时检测和区分外部扰动与内部模式转变的判别算法。 第三部分：适应性与鲁棒控制的新视野 控制理论是确保系统实现预期性能的核心。本部分超越了线性化控制的局限性，着重于设计能够在模型不确定、外部干扰和性能要求不断变化的环境下可靠运行的控制器。 7. 模型预测控制（MPC）的扩展与优化： MPC因其前瞻性优化能力而广受欢迎。本书聚焦于其在约束处理和实时求解方面的瓶颈。我们详细介绍了不等式约束处理的先进技术（如二次规划的预处理），并探讨了如何利用在线优化算法（如增广拉格朗日法）来处理复杂非线性动力学系统下的MPC问题，实现更快的采样周期。 8. 适应性控制与在线参数辨识的闭环集成： 强调控制器与系统辨识过程的紧密结合。探讨了基于梯度下降的自整定控制器（Self-Tuning Regulators）的稳定性保证，并引入了鲁棒自适应控制（RAC）的设计原则，确保在存在未建模动态或外部扰动时，系统性能不会发生灾难性下降。 9. 鲁棒优化与控制设计： 针对模型参数存在较大范围不确定性的情况，系统阐述了$H_{infty}$控制理论在高阶非线性系统的应用。更进一步，介绍了基于多面体或多项式不确定集的鲁棒优化框架，设计出在所有可能的工作点下都能满足性能指标的单套控制器增益。 第四部分：安全关键系统中的高可靠性验证 在航空航天、核能和自动驾驶等领域，系统可靠性和安全性是不可妥协的前提。本部分专注于提供严格的数学工具来验证控制系统的运行安全边界。 10. 稳定性分析的区间与多面体方法： 详细介绍了利用莱普诺夫函数（Lyapunov Functions）的构造方法来证明非线性系统局部和全局稳定性的技巧。重点分析了如何利用多面体集和区间算术来处理参数不确定性下的稳定域估计，避免过度保守的结论。 11. 形式化验证与可解释性指标： 引入了符号方法和SMT求解器在验证系统满足关键安全属性（如禁止进入危险状态）中的应用。此外，探讨了如何量化控制决策的“可解释性”，即通过分析控制输入对系统状态的敏感度，来建立人机信任的桥梁，使得复杂控制策略的决策过程透明化。 结语： 本书汇集了控制工程、系统科学、应用数学和计算智能的前沿成果，为读者提供了从底层建模到上层智能控制与安全验证的完整方法论。它不仅仅是一本技术手册，更是引导工程师和研究人员进入下一代复杂系统设计与管理领域的指南。通过掌握这些先进工具，读者将能更好地驾驭现实世界中那些既复杂又充满挑战的动态系统。

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这本书的结构安排体现了极高的匠心，层次分明，由浅入深，但节奏控制得非常精准。第一部分奠定了坚实的理论基础，引入了必要的非线性系统建模工具；紧接着，第二部分就开始逐步引入“混合”的概念，通过模块化的方式拆解了不同诊断单元的工作原理。我特别欣赏作者在讲解关键算法时所采用的“分步实现”的策略。他没有直接抛出一个完整的复杂算法，而是先解析每个子模块（比如基于观测器的设计、基于统计的特征提取）的原理和局限，然后再展示如何通过一种创新性的集成方式，将它们有机地结合起来，形成一个性能卓越的整体诊断系统。这种渐进式的学习路径，极大地降低了理解核心创新点的难度。对于那些希望掌握技术细节并能自己动手实现系统的读者而言，这本书提供了清晰的路线图，其详尽的算法描述甚至可以直接作为工程实现的代码基础参考。

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总的来说，这本书给人的感觉是“厚重”且“面向未来”。它不是一本快速入门的教程，而是一部能够经受住时间考验的专业著作。书中对不确定性处理的深入探讨，尤其是在处理模型失配和传感器故障时所展现出的鲁棒性，令人印象深刻。作者似乎在告诉读者，真正的先进诊断技术，必须能够优雅地应对“变化”和“未知”。书的最后几章，对未来研究方向的展望，也显得非常具有洞察力，指出了当前技术尚未完全解决的关键瓶颈。这使得本书不仅是回顾过去和解决当下问题的工具书，更是一份激发读者进行下一轮创新研究的“思想火花”。虽然阅读门槛相对较高，但对于那些愿意投入精力去掌握复杂、前沿技术的研究人员来说，这本书绝对物超所值，它提供的是一种系统性的、解决复杂问题的思维框架，而非仅仅是几个孤立的技术点。

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阅读这本书的过程，与其说是在学习知识，不如说是在参与一场思想的深度对话。作者的叙事方式非常具有启发性，他不仅仅罗列了“是什么”和“怎么做”，更深入地探讨了“为什么是这样”。在介绍不同的诊断框架时，作者总是会先回顾传统方法的局限性，并精准地指出“混合方法”如何巧妙地弥补了这些不足。这种辩证的思维方式，使得整个阅读过程充满了对现有技术边界的审视和超越的冲动。书中对具体案例的分析也非常到位，这些案例往往涉及实际工业中遇到的复杂场景，作者没有采用过于简化的理想模型，而是忠实地呈现了真实世界数据固有的噪声和不确定性。正是这种对现实复杂性的直面，使得书中提出的混合诊断策略显得格外可靠和具有工程实用价值。它不是空中楼阁，而是建立在对实际问题深刻理解之上的精妙设计。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着抽象的线条和符号，给人一种专业而又富有科技感的印象。初次翻阅时，我立刻被它严谨的排版和清晰的逻辑结构所吸引。作者在引言部分就奠定了全书的基调，明确指出了当前非线性系统故障诊断领域面临的关键挑战以及本书提出的“混合方法”的核心优势。这种开门见山的方式，让读者能够迅速把握全书的研究脉络。随后的章节中，对于基础理论的阐述深入浅出，即便是初次接触该领域的读者也能逐步建立起坚实的理论基础。尤其值得称赞的是，作者在理论推导过程中，对每一步的假设和每项参数的选取都做了详尽的解释，避免了晦涩难懂的纯数学堆砌，使得复杂的数学模型变得可理解、可操作。这种对细节的把控，体现了作者深厚的学术功底和良好的教学理念，让人感觉仿佛有一位经验丰富的导师在身边亲自指导一般。整体而言，从阅读体验上来说，这是一部兼具学术深度和实用价值的优秀著作。

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这本书的文字风格是极其严谨和学术化的，它并非那种旨在迎合大众读者的科普读物，而是直接面向专业研究人员和高年级研究生。我发现，作者在论述过程中，大量引用了最新的研究成果和经典的理论框架，构建了一个高度密集的知识网络。特别是关于模型选择和参数优化的讨论部分，引用了大量的控制论、信号处理和模糊逻辑的交叉知识点，要求读者具备相当宽泛的背景知识储备。这种高强度的信息密度，意味着你需要投入大量的时间进行消化和反思。然而，一旦你能够跟上作者的思路，你会发现它提供的解决方案具有极强的普适性和创新性。书中的图表制作精良，虽然信息量大，但布局清晰，有效地辅助了复杂的数学公式和算法流程的理解。对于希望在非线性系统故障诊断领域进行前沿探索的人来说，这本书无疑是一份宝贵的、几乎是必需的参考资料，它提供了挑战传统方法的全新视角和强有力的技术支撑。

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