Observers in Control Systems

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出版者:
作者:Ellis, George
出品人:
页数:259
译者:
出版时间:2002-10
价格:$ 146.90
装帧:
isbn号码:9780122374722
丛书系列:
图书标签:
  • 专业参考书
  • 控制系统
  • 观测器
  • 状态估计
  • 现代控制理论
  • 系统辨识
  • 非线性控制
  • 自适应控制
  • 鲁棒控制
  • 最优控制
  • 滤波理论
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具体描述

Observers are digital algorithms that combine sensor outputs with knowledge of the system to provide results superior to traditional structures, which rely wholly on sensors. Observers have been used in selected industries for years, but most books explain them with complex mathematics. This book uses intuitive discussion, software experiments, and supporting analysis to explain the advantages and disadvantages of observers. If you are working in controls and want to improve your control systems, observers could be the technology you need and this book will give you a clear, thorough explanation of how they work and how to use them. Control systems and devices have become the most essential part of nearly all mechanical systems, machines, devices and manufacturing systems throughout the world. Increasingly the efficiency of production, the reliability of output and increased energy savings are a direct result of the quality and deployment of the control system. A modern and essential tool within the engineer's kit is the Observer which helps improve the performance and reduce the cost of these systems. George Ellis is the author of the highly successful Control System Design Guide (2nd Edition). Unlike most controls books, which are written by control theorists and academics, Ellis is a leading engineer, designer, author and lecturer working in industry directly with the users of industrial motion control systems. Observers in Control Systems is written for all professional engineers and is designed to be utilized without an in-depth background in control theory. This is a "real-world" book which will demonstrate how observers work and how they can improve your control system. It also shows how observers operate when conditions are not ideal and teaches the reader how to quickly tune an observer in a working system. Software Available on line: a free updated and enhanced version of the author's popular Visual ModelQ allows the reader to practice the concepts with Visual ModelQ models on a PC. Based on a virtual laboratory, all key topics are demonstrated with more than twenty control system models. The models are written in Visual ModelQ ,and are available on the Internet to every reader with a PC. It teaches observers and Kalman filters from an intuitive perspective. It explains how to reduce control system susceptibility to noise. It shows how to design an adaptive controller based on estimating parameter variation using observers. It shows how to improve a control system's ability to reject disturbances. Key topics are demonstrated with PC-based models of control systems. The models are written in both MatLab[registered] and ModelQ; and models are available free of charge.

好的,下面是为您构思的一份关于一本名为《分布式机器学习中的前沿理论与实践》的图书简介,该书内容完全独立于您提到的《Observers in Control Systems》。 --- 分布式机器学习中的前沿理论与实践 内容简介 在当今数据爆炸的时代,单个计算节点的处理能力已难以满足大规模机器学习模型的训练需求。分布式机器学习(Distributed Machine Learning, DML)作为解决这一瓶颈的关键技术,已成为人工智能领域研究和应用的热点。本书《分布式机器学习中的前沿理论与实践》深入探讨了这一交叉学科的前沿挑战、核心算法及其在真实世界中的部署策略。本书旨在为该领域的学生、研究人员和工程师提供一个全面、深入且实用的参考指南。 第一部分:基础理论与架构概览 本书首先奠定了分布式机器学习的理论基石。我们详细阐述了从经典梯度下降法到现代随机梯度下降(SGD)及其变体的演变过程,并着重分析了在分布式环境下,如何有效利用多核CPU、GPU集群乃至异构计算资源。 分布式优化算法的收敛性分析: 深入剖析了数据并行(Data Parallelism)与模型并行(Model Parallelism)的理论边界。重点讨论了异步更新、同步更新以及它们的混合策略(如参数服务器架构下的延迟容忍机制)对收敛速度和稳定性的影响。我们引入了随机梯度下降(SGD)的方差分析,并展示了在大规模数据集上,如何通过梯度裁剪(Gradient Clipping)和智能学习率调度来增强训练的鲁棒性。 系统架构与通信原语: 详细对比了主流的DML框架(如Parameter Server, All-Reduce等)的底层机制。本书特别关注了高效通信的重要性,探讨了如何利用RDMA、GPUDirect等硬件加速技术,以及优化网络拓扑结构,以最小化同步开销。我们分析了不同通信拓扑(如Ring、Tree、Mesh)在不同网络带宽约束下的性能表现。 第二部分:隐私保护与联邦学习(Federated Learning) 随着数据孤岛现象的日益严重和数据隐私法规的趋严,联邦学习作为一种去中心化的分布式学习范式,受到了空前的关注。本书用专门的章节来阐述联邦学习的理论框架、挑战与最新的解决方案。 联邦平均(FedAvg)及其变体: 详细解析了FedAvg算法的工作流程、收敛条件及其对非独立同分布(Non-IID)数据的敏感性。针对Non-IID数据导致的“漂移”问题,我们引入了正则化项增强(如SCAFFOLD, FedProx)的策略,并分析了它们在缓解客户端异构性方面的有效性。 差分隐私(Differential Privacy, DP)在DML中的应用: 探讨了如何在不牺牲模型性能的前提下,通过在梯度或模型参数中注入噪声来实现DP保证。我们提供了实际的DP-SGD实现指南,并对不同隐私预算($epsilon, delta$)下的实用权衡进行了定量评估。 安全多方计算(Secure Multi-Party Computation, MPC)与同态加密(Homomorphic Encryption, HE): 介绍了如何利用加密技术实现安全聚合,确保服务器即使在接收到加密的梯度信息时,也无法推断出单个客户端的数据贡献。这部分内容侧重于计算复杂度和实际部署的可行性分析。 第三部分:模型并行化与异构计算的高级策略 对于超大规模模型(如万亿参数的语言模型),数据并行已不足以应对内存限制。本书深入研究了模型并行化的高级技术。 张量级与流水线并行: 详细阐述了如何将模型内部的计算图(如Transformer中的Attention层或MLP层)进行细粒度切分,实现张量级并行。在此基础上,我们引入了深度学习中的流水线并行(Pipeline Parallelism)概念,重点讨论了如何通过重新排序计算顺序(如GPipe, PipeDream)来隐藏通信延迟,最大化GPU利用率。 异构与混合并行策略: 现代集群往往包含不同代际的GPU或CPU/FPGA混合体。本书提供了一套量化模型,用于评估在异构环境中,如何智能地分配数据批次和模型层,以实现整体性能的最大化。我们展示了如何设计动态负载均衡机制,以应对节点故障或性能漂移。 第四部分:鲁棒性、可解释性与边缘部署 分布式系统的复杂性也带来了新的挑战,如对恶意攻击的敏感性、模型的可解释性难题以及边缘设备上的高效部署。 对抗性鲁棒性与拜占庭容错: 分析了分布式训练中可能遭受的“数据投毒”或“梯度污染”攻击的拓扑结构。针对性地介绍了基于Krum、Bulyan等聚合策略的拜占庭容错算法,确保模型在部分节点失效或被恶意操纵时仍能保持准确性。 可解释性(XAI)在分布式模型中的挑战: 探讨了在聚合梯度和模型参数后,如何追溯特定预测决策的归因。引入了分布式背景下的特征重要性度量方法,如分布式SHAP值和LIME的近似计算。 模型蒸馏与边缘部署优化: 介绍了知识蒸馏(Knowledge Distillation)在DML中的应用,用以将大型分布式训练的模型压缩到边缘设备。并详细讲解了模型量化(Quantization)、剪枝(Pruning)以及针对特定边缘硬件(如移动NPU)的优化编译技术,确保训练出的模型能高效地进行推理服务。 目标读者 本书面向具有扎实的线性代数、概率论和机器学习基础的研究生、博士后研究人员,以及在云计算、大数据平台和人工智能基础设施领域工作的资深工程师。通过本书的学习,读者将能够掌握设计、实现和优化下一代大规模分布式机器学习系统的核心能力。

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读后感

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用户评价

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要说这本书最令人称道的一点,那就是它无与伦比的图表质量和排版设计。在技术书籍中,清晰的图示往往比冗长的文字更具说服力。这本书中的每一个系统框图、每一个仿真波形图,都绘制得极为精细,线条清晰,标注明确。例如,在对比不同观测器对阶跃输入的响应时,书中给出的对比图不仅展示了估计误差的收敛速度,还直观地揭示了不同观测器在瞬态响应中产生的“过冲”程度,这种视觉上的冲击力远胜于纯粹的数值分析。而且,全书的索引和交叉引用系统做得非常出色,当我需要回顾某一特定参数对观测器性能影响的讨论时,可以迅速定位到所有相关的章节。这本书的物理呈现质量,本身就体现了一种对细节的极致追求,让人在阅读过程中感到非常舒适和专业。

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这本《Observers in Control Systems》的阅读体验简直是一场智力上的探险。它不仅仅是一本教科书,更像是一份详尽的路线图,引导读者穿梭于复杂控制理论的迷宫之中。我尤其欣赏作者在介绍经典观测器设计方法时所展现出的那种严谨而又不失生动的笔触。例如,在阐述Luenberger观测器的收敛性和稳定性时,书中没有止步于冰冷的数学公式,而是通过引入一些贴近实际的系统模型案例,让抽象的概念变得触手可及。书中对观测器在状态估计中的局限性分析得非常透彻,这对于工程实践者来说至关重要,因为它避免了盲目套用理论而导致的工程失败。书中对于如何平衡观测器带宽与噪声敏感度这一核心矛盾的讨论,简直是点睛之笔,它揭示了理论与实践之间的微妙平衡艺术。读完相关章节,我感觉自己对“如何安全可靠地从不完全信息中重建系统状态”这一核心命题有了更深层次的理解,这远超出了我对一本专业书籍的预期。

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对于有志于从事先进控制研究的科研人员来说,这本书的价值在于它对前沿研究的关注度。它没有固步自封于经典的理论框架,而是慷慨地展示了近年来观测器设计领域的一些新兴方向。我特别关注了关于“基于数据驱动的观测器设计”那一章,其中探讨了如何利用机器学习的概念来辅助建立更精确的系统模型,进而设计出更高效的状态估计器。书中对这种跨学科融合的讨论,既保持了控制论的严谨性,又展现了对未来技术趋势的敏锐把握。虽然这些前沿部分相对其他章节略显理论化,但作者给出了清晰的研究脉络和未解难题的指引,这对于正在寻找博士论文方向的学生来说,无疑是宝贵的财富。它成功地搭建了一座连接经典理论和未来研究热点的桥梁。

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翻开这本书,我立刻被它那近乎百科全书式的全面性所震撼。它似乎涵盖了观测器理论的每一个角落,从早期的滤波器理论到最新的非线性观测器设计,结构组织得极为精妙。最让我印象深刻的是对卡尔曼滤波(Kalman Filtering)的深度剖析。作者没有采用那种常见的简化处理方式,而是深入探讨了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)在处理非线性系统时的数学推导和实际性能差异。那些关于协方差矩阵迭代更新的细节,被分解得极其清晰,即便是初次接触这些复杂算法的读者,也能跟上思路。此外,书中对各种鲁棒观测器的介绍,如高增益观测器以及针对传感器故障的自适应观测器,展示了作者扎实的工程背景和对现实世界挑战的深刻洞察。这本书不仅仅是知识的堆砌,更像是一份精心策划的知识进阶路径,每一步都经过了深思熟虑,确保读者在吸收新知的同时,能够牢固掌握前置知识。

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这本书的写作风格,简直可以称得上是“化繁为简”的典范。我过去阅读过几本关于状态估计的书籍,往往在面对高维非线性系统时,数学推导就变得难以驾驭,让人望而却步。然而,在《Observers in Control Systems》中,作者却能用一种近乎叙事的方式,将复杂的矩阵微分和偏微分方程融入到清晰的系统描述中。特别是关于滑动模式观测器(Sliding Mode Observers)的部分,书中通过一个机械臂控制的例子,生动地展示了如何通过选择合适的切换函数来保证观测器在存在不确定性和外部干扰下的鲁棒性。这种将抽象数学与具体物理现象紧密结合的处理手法,极大地提升了阅读的乐趣和效率。读完后,我不仅知道了“怎么做”,更重要的是理解了“为什么这样做”,这才是真正有价值的知识沉淀。

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