Fuzzy Modeling for Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Babuska, Robert

出品人:

页数:273

译者:

出版时间:1998-4

价格:$ 371.77

装帧:

isbn号码:9780792381549

丛书系列:

图书标签:

• 模糊建模
• 控制系统
• 模糊逻辑
• 自适应控制
• 非线性控制
• 智能控制
• 优化算法
• 系统辨识
• 工程应用
• 控制理论

深入探索复杂系统的建模与控制：一本面向实践的教程 书名： 复杂系统动力学：从理论基石到工程应用 作者： [此处可填写虚构作者姓名，例如：李明，张华] 出版社： [此处可填写虚构出版社名称，例如：先进控制技术出版社] --- 图书概述 《复杂系统动力学：从理论基石到工程应用》是一部全面、深入、且高度面向实践的专著，旨在为控制工程、系统科学、机械电子、航空航天以及化学过程等领域的工程师和研究人员提供一个坚实的理论框架和实用的技术工具集，以应对现代工程中日益凸显的复杂系统所带来的挑战。 本书的核心目标是弥合传统线性控制理论与现实世界中普遍存在的非线性和高维不确定性系统之间的鸿沟。我们认识到，传统的建模方法往往在系统规模增大或运行条件发生显著变化时失效。因此，本书专注于介绍一套综合性的建模范式，特别是那些能够有效处理系统内部结构不确定性、参数漂移和环境扰动的现代方法。 全书结构清晰，从基础的系统描述出发，逐步深入到高级的控制策略设计，辅以大量的工程案例研究，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 第一部分：复杂系统描述与分析基础（第1章至第4章） 第1章：复杂系统的本质与挑战 本章首先定义了什么是“复杂系统”，并将其置于现代工程背景下进行考察。我们将分析复杂系统区别于简单系统的关键特征，例如涌现性（Emergence）、多尺度行为（Multi-scale Behavior）、反馈回路的相互作用（Interacting Feedback Loops）以及内在的不确定性。本章将探讨在进行建模和控制设计时，必须首先面对的认识论和方法论上的挑战。我们引入了对“黑箱”与“白箱”模型的辩证理解，为后续的混合建模方法奠定基础。 第2章：状态空间法的扩展与高维系统描述 虽然状态空间法是现代控制理论的基石，但对于大规模和高维系统，标准的线性状态空间模型往往过于僵化。本章重新审视了状态空间表示法，重点讨论了如何使用高维张量表示法来有效描述具有大量相互关联变量的系统。我们将详细阐述如何在不牺牲计算可行性的前提下，利用降阶技术（如模态分析和平衡截断）来简化高维模型，同时量化降阶所带来的误差界限。 第3章：不确定性的系统化处理：建模误差与环境扰动 在工程实践中，精确的模型是奢望。本章深入探讨了不确定性的两大主要来源：模型不确定性（来源于建模假设或参数估计误差）和外部扰动（来源于未建模动态或环境干扰）。我们引入了基于集合（Set-based）和基于概率（Probability-based）的不确定性描述工具，如区间分析（Interval Analysis）和随机变量表示。这为后续的鲁棒控制设计提供了量化的输入。 第4章：基于结构化分解的模块化建模 对于由多个相互连接的子单元构成的复杂系统（如分布式电力系统或大型机器人集群），单一的全局模型往往难以管理。本章详细介绍了模块化建模的原则。我们探讨了如何利用抽象层次（Abstraction Hierarchy）来定义系统的不同层级模型，并详细介绍了连接器（Connectors）的概念，用以描述子系统间的信息和能量交换接口。本章内容侧重于如何利用模块化结构，实现局部最优控制与全局性能的平衡。 第二部分：先进建模范式与信息融合（第5章至第8章） 第5章：非线性系统的几何学与拓扑结构分析 本章将焦点转向系统动力学的固有非线性。我们不再局限于传统的泰勒级数展开，而是采用微分几何的视角来分析非线性系统的流形（Manifolds）和奇异点（Singularities）。重点内容包括李雅普诺夫稳定性分析的非线性推广、极限环的识别以及利用拓扑不变量来理解系统长期行为的稳健性。 第6章：数据驱动的结构化识别与参数估计 随着传感器技术的发展，获取大量系统运行数据成为可能。本章侧重于如何从数据中提取有意义的系统结构。我们介绍了一系列强大的系统辨识技术，包括基于核方法（Kernel-based Methods）的辨识算法，以及如何利用这些数据驱动的方法来识别出具有明确物理意义的非线性函数形式。本章强调了数据质量与模型可解释性之间的权衡。 第7章：多速率与异构数据融合建模 现代复杂系统往往涉及不同采样率、不同精度甚至不同物理域（如电、热、力）的信号。本章探讨了如何构建能够统一处理这些异构信息的混合模型。我们引入了先进的时间尺度分解技术，并讨论了如何利用贝叶斯框架（Bayesian Framework）将来自不同信息源的估计和不确定性进行有效融合，以生成一个更全面、更一致的系统描述。 第8章：基于物理约束的混合系统建模（Hybrid Systems） 许多工程系统本质上是混合的，即包含连续的动力学过程和离散的事件驱动切换（如开关、故障检测、模式切换）。本章详细阐述了混合系统理论（Hybrid Systems Theory）的基本概念，包括域（Domains）、切换律（Switching Laws）和不变集（Invariants）。我们展示了如何将这些模型映射到工程控制问题中，例如在故障诊断和安全关键系统的切换控制设计中。 第三部分：面向复杂性的控制设计与验证（第9章至第12章） 第9章：鲁棒控制器的设计与性能保证 针对第3章中描述的不确定性，本章介绍了一系列确保系统在各种工况下性能的先进鲁棒控制方法。我们将重点分析 $mathcal{H}_{infty}$ 控制器的设计，如何通过界定干扰传递函数的范数来保证性能。此外，本章还涵盖了基于李雅普诺夫函数的鲁棒稳定性分析和设计技术，确保控制器在模型误差存在的情况下依然稳定。 第10章：自适应与在线优化控制策略 当系统参数随时间发生未知变化（如磨损、环境温度变化）时，固定增益的控制器往往不足。本章深入探讨了自适应控制的设计原理，特别是基于梯度下降和基于模型参考的自适应控制（MRAC）。最后，我们引入了在线优化方法，如模型预测控制（MPC）的非线性推广，用于在实时约束和目标函数变化下，计算出最优的控制序列。 第11章：多智能体系统（MAS）的分布式控制 在机器人集群、无人机编队或分布式能源网络中，控制任务需要由多个相互协作的代理来完成。本章聚焦于分布式控制的理论。我们分析了基于图论（Graph Theory）的通信拓扑对控制性能的影响，并介绍了如一致性（Consensus）算法和分布式优化算法，使得系统能够在不依赖中央控制器的情况下，实现全局目标。 第12章：复杂系统的仿真、验证与实时实现 最终，理论必须转化为可信赖的工程实践。本章讨论了复杂系统建模和控制设计后的验证流程。我们将介绍高效的仿真工具链，特别是在处理大型状态空间和复杂混合逻辑时的注意事项。此外，本章还涵盖了实时嵌入式系统中的模型降阶与量化方法，以确保复杂算法能够在有限的计算资源下稳定、及时地运行。 目标读者 本书适合具有控制系统基础知识的研究生、从事复杂系统设计与分析的工程师（如航空航天、过程控制、汽车电子领域），以及对现代控制理论前沿感兴趣的学者。通过系统学习本书内容，读者将能够独立构建、分析并设计出适用于高动态、高不确定性复杂工程环境的控制系统。

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