Type-2 Fuzzy Logic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Castillo, Oscar R./ Melin, Patrticia

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:

价格:1213.00元

装帧:

isbn号码:9783540762836

丛书系列:

图书标签:

• 模糊逻辑
• Type-2模糊逻辑
• 不确定性推理
• 智能系统
• 控制系统
• 决策分析
• 人工智能
• 模糊集理论
• 计算智能
• 专家系统

《高级控制系统设计与优化》 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论在复杂系统设计与优化中的应用，旨在为高级工程技术人员和研究人员提供一套全面、实用的工具和方法论。本书内容侧重于如何应对现实世界中固有的不确定性、非线性和时变特性，构建既鲁棒又高效的控制系统。我们不涉及模糊逻辑（Fuzzy Logic）的特定分支，而是聚焦于建立在经典控制理论、现代控制理论以及先进的优化算法基础上的控制设计框架。 第一部分：现代控制理论基础与系统辨识 第1章：线性时不变（LTI）系统的高级分析 本章首先回顾了状态空间表示法的精髓，但重点立即转向了更深层次的分析，如可控性、可观测性在多输入多输出（MIMO）系统中的推广应用。详细讨论了李雅普诺夫稳定性判据的严格推导及其在评估非线性系统局部稳定性的应用。此外，对系统在频域中的行为进行了深入探讨，包括系统的极点-零点分布对瞬态响应的决定性影响，以及如何通过奇异值分解（SVD）来分析系统的输入-输出耦合程度，为设计解耦控制器奠定理论基础。 第2章：系统辨识与模型降阶 在工程实践中，精确的数学模型往往难以直接获得。本章专门讲解如何通过实验数据建立系统模型。内容涵盖了经典的时间序列模型（如ARX, ARMAX, OE模型）的参数估计方法，特别是最小二乘法（Least Squares）及其在有噪声干扰下的改进算法，如迭代加权最小二乘法。随后，重点探讨了如何处理高阶模型的计算复杂性问题。详细介绍了诸如平衡截断（Balanced Truncation）和Hankel奇异值分解法等模型降阶技术，确保降阶后的模型在特定频带内能最大限度地保留原系统的动态特性。 第二部分：经典控制的现代视角与鲁棒性设计 第3章：基于根轨迹和频率响应的现代再审视 尽管现代控制占据主流，但本章展示了经典控制设计工具（如根轨迹和奈奎斯特图）在现代控制系统分析中的不可替代性。我们将根轨迹分析扩展到多变量系统，讨论了如何通过状态反馈的极点配置来巧妙地操纵根轨迹，以实现期望的稳定裕度和瞬态响应。奈奎斯特稳定性判据被应用于分析闭环系统的频率响应特性，并引入了增益裕度和相角裕度作为量化系统鲁棒性的核心指标。 第4章：H-无穷（H-infinity）控制器的设计 面对模型的不确定性（如未建模动态和外部扰动），H-infinity控制提供了一种强大的鲁棒控制设计框架。本章详细推导了标准H-infinity控制问题的求解过程，基于广义植物模型（Generalized Plant）的构造，将性能要求（如抗扰动能力）和稳定性要求转化为对特定加权函数传递函数的范数最小化问题。重点讲解了基于线性矩阵不等式（LMI）求解的Riccati方程方法，并给出了复杂控制结构（如前馈补偿与混合控制）的H-infinity设计实例。 第5章：$mu$-综合与结构化奇异值分析 当系统不确定性具有特定结构（例如，传感器误差或执行器饱和度具有已知的相关性）时，$mu$-综合理论超越了H-infinity的保守性。本章介绍了结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$）的概念，这是衡量结构化不确定性下系统鲁棒性的精确指标。详细讲解了$mu$-界限的计算方法，以及如何设计基于$mu$-综合的控制器，通过迭代求解LMI来优化控制器，使得闭环系统在所有可能的结构化不确定参数变化下都能保持稳定和性能。 第三部分：非线性控制与优化方法 第6章：反馈线性化与微分几何方法 针对具有复杂非线性动力学的系统，本章介绍了反馈线性化的理论基础。通过精确的坐标变换和输入/输出重构，可以将局部区域的非线性系统转化为线性系统，从而应用成熟的线性控制技术。详细阐述了可微流形、输入-输出线性化、状态线性化（Full State Linearization）的条件——即可积性条件（Frobenius的可积性定理）。同时，讨论了反馈线性化在遇到非最小相位零点或奇异点时的局限性。 第7章：基于Lyapunov函数的间接/直接自适应控制 当系统参数未知或随时间变化时，自适应控制是必要的。本章聚焦于基于Lyapunov方法的间接和直接自适应控制器的构造。首先，推导了确保闭环系统稳定性的参数更新律设计原则。随后，详细分析了间接自适应控制（参数估计与控制器设计耦合）和直接自适应控制（直接依赖于参数估计的准确性）的收敛性证明，并讨论了如何处理实际中无法忽略的饱和效应。 第8章：最优控制与模型预测控制（MPC） 最优控制的最终目标是在满足系统约束的条件下，最小化一个性能指标函数。本章从经典的变分法（Euler-Lagrange方程）和庞特里亚金最大值原理出发，导出了最优控制的必要条件。重点转向现代的在线求解方法——模型预测控制（MPC）。MPC通过在每个采样周期内求解一个有限时域的最优控制问题，来处理系统约束（如输入和状态约束）。详细阐述了线性MPC的二次规划（QP）求解器选择，以及非线性MPC（NMPC）中使用的迭代线性化和序列二次规划（SQP）方法。 第四部分：高级应用与实施挑战 第9章：多智能体系统（MAS）的协同控制 随着分布式计算的发展，控制多个相互作用的实体成为研究热点。本章分析了多智能体系统中的一致性问题（Consensus）。内容涉及基于图论的通信拓扑分析，以及如何设计邻居间信息的交换协议（如平均一致性算法）来保证所有智能体状态的收敛。同时，探讨了在存在通信延迟和传感器故障时，如何设计事件触发或基于带宽受限的鲁棒协同控制器。 第10章：实际系统实现中的量化与计算约束 本章将理论设计落地，讨论实际数字控制器实现中必须面对的挑战。内容包括信号的量化误差分析及其对控制性能的影响；有限字长对离散时间系统稳定性的影响；以及如何对复杂的优化算法（如MPC的实时求解）进行计算效率优化，包括使用硬件加速和简化在线求解模型等工程实践。 本书的深度和广度，确保了读者不仅能掌握先进控制算法的设计步骤，更能理解其背后的数学原理和在工程应用中的局限性。

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