Neural Networks for Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:A Bradford Book

作者:Werbos, Paul John; Miller, W. Thomas; Sutton, Richard S.

出品人:

页数:544

译者:

出版时间:1995-3-2

价格:USD 11.75

装帧:Paperback

isbn号码:9780262631617

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于《现代控制系统设计与优化》的图书简介，内容详实，旨在涵盖当前控制理论与工程实践的前沿进展，同时完全不涉及神经网络在控制领域的应用。 --- 现代控制系统设计与优化：理论、方法与工程实践 导言：面向二十一世纪的控制工程挑战 控制理论是工程科学的基石，它支撑着从微纳尺度传感器到宏观航天系统的广泛应用。随着工程系统复杂性的日益增加，对高精度、高鲁棒性、高实时性的控制需求迫使研究人员和工程师不断发展和完善控制系统的设计与优化方法。本书《现代控制系统设计与优化》聚焦于经典控制理论的深化、现代控制理论的成熟应用，以及面向复杂非线性、不确定性系统的先进经典/现代混合控制策略。本书的宗旨是为读者提供一套系统、深入且具备极强工程实用性的控制理论工具箱。 本书的结构围绕三个核心支柱展开：系统建模与分析、经典控制的精深应用，以及现代控制与先进设计技术。 --- 第一部分：系统建模、分析与基本工具 本部分奠定了理解和分析任何控制系统的基础。重点在于如何将物理现象准确地转化为数学模型，并对模型的特性进行深入剖析。 第一章：物理系统的数学描述与状态空间基础 本章详述了建立控制系统数学模型的方法，包括机理建模（基于物理定律）和系统辨识（基于实验数据）。重点转向状态空间表示法，这是现代控制理论的基石。 连续时间与离散时间系统描述： 详细推导线性时不变（LTI）系统和线性时变（LTV）系统的状态空间方程 $dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}$ 和 $mathbf{x}[k+1] = mathbf{Ax}[k] + mathbf{Bu}[k]$。 系统性能分析： 引入可控性（Controllability）和可观测性（Observability）的概念，利用李雅普诺夫（Lyapunov）矩阵和卡尔曼秩判据对系统的内在特性进行严格判断。 输入-输出映射： 从状态空间模型到传递函数模型的转换，以及在多输入多输出（MIMO）系统中的应用。 第二章：时域响应分析与经典控制器的深化理解 本章回归经典控制理论，但着重于如何利用更精细的分析工具来评估和改进系统性能，特别是针对瞬态响应和稳态误差。 瞬态响应指标量化： 穿越次数、超调量、建立时间（$T_s$）的精确计算及其与极点位置的几何关系。 稳态误差分析： 引入型别（Type Number）的概念，系统地分析零输入、零初始条件和阶跃/斜坡输入下的稳态误差，并明确如何通过积分项来消除特定类型的误差。 二阶系统的精确解析： 深入探讨阻尼比（$zeta$）和无阻尼自然频率（$omega_n$）对系统行为的决定性影响。 --- 第二部分：经典控制技术的精细化设计 本部分专注于补偿器（Compensator）的设计，侧重于使用频率域和根轨迹工具来精确塑形系统的闭环性能。 第三章：根轨迹分析与前馈/反馈结构设计 本章探讨如何通过改变系统增益来观察闭环极点的变化趋势，并以此为指导进行控制器设计。 根轨迹的绘制与解释： 详细讲解根轨迹的绘制法则，包括渐近线、虚轴穿越点以及复根的对称性。 超前（Lead）与滞后（Lag）补偿器设计： 阐述如何利用超前网络（提高相位裕度，加快响应）和滞后网络（降低稳态误差，改善低频特性）来满足特定的相位裕度（PM）和增益裕度（GM）要求。 PID控制器的工程调优： 侧重于Ziegler-Nichols方法、一步法（One-Percent Method）的原理及其在实际生产环境中的局限性，并引入基于模型的、更精确的调谐策略。 第四章：频率响应分析与稳健性保证 频率响应分析是评估系统稳定性和抗干扰能力的关键工具。本章深入探讨了波特图、奈奎斯特图在现代控制设计中的不可替代性。 波特图（Bode Plot）的精确构建与应用： 强调如何利用波特图快速估算系统的带宽、相位裕度和增益裕度。 奈奎斯特稳定性判据： 对复平面上的环绕数进行严格的数学论证，确保系统在存在模型不确定性时仍能保持稳定性。 增益和相位裕度的物理意义： 详细解释这些裕度如何量化系统对延迟和参数变化的容忍度，是构建鲁棒控制器的首要目标。 --- 第三部分：现代控制理论与先进设计方法 本部分转向以状态变量为中心的现代控制理论，重点关注最优控制、状态反馈与观测器的设计。 第五章：最优控制：LQR（线性二次型调节器）设计 最优控制旨在寻找使特定性能指标（代价函数）最小化的控制律。LQR是解决线性系统最优控制问题的核心工具。 性能指标函数（代价函数）的构建： 详细定义二次型代价函数 $J = int_0^infty (mathbf{x}^T mathbf{Q} mathbf{x} + mathbf{u}^T mathbf{R} mathbf{u}) dt$，解释权重矩阵 $mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$ 对控制努力和状态偏差的权衡。 代数黎卡提方程（ARE）： 推导求解最优反馈增益矩阵 $mathbf{K}$ 的核心微分方程（或代数方程），并讨论数值求解方法。 LQR的鲁棒性特性： 分析LQR设计固有的优异增益裕度和相位裕度，这是其优于传统PID控制的关键优势之一。 第六章：状态观测器设计与输出反馈控制 在许多实际应用中，系统的全部状态向量无法直接测量。本章解决“状态估计”问题，并结合状态反馈实现完整的控制闭环。 卡尔曼滤波器的原理与构造： 详尽介绍离散时间卡尔曼滤波器的迭代过程，包括状态预测、增益计算和状态更新，重点在于如何处理过程噪声和测量噪声（白噪声假设）。 观测器设计（Luenberger Observer）： 阐述如何利用系统模型和估计误差反馈来设计一个能够收敛到真实状态的观测器。 分离原理（Separation Principle）： 论证最优状态估计（卡尔曼滤波器）和最优状态反馈控制（LQR）可以独立设计，从而得到完整的最优控制律 $mathbf{u} = -mathbf{K}hat{mathbf{x}}$。 第七章：面向不确定性的鲁棒控制基础 现代工程系统总存在参数摄动和外部扰动。本章引入确保系统在不确定性下依然保持性能和稳定的设计方法。 H-无穷（$H_infty$）控制简介： 介绍如何将系统性能和鲁棒性要求转化为求解一个优化问题，最小化系统对外部扰动的敏感度（即最小化闭环传递函数的范数）。 奇异值分析（Singular Value Analysis）： 利用奇异值来分析MIMO系统在不同频率下的放大倍数，这是设计高鲁棒性控制器的核心数学工具。 控制器结构与简化： 讨论如何从复杂的$H_infty$设计中提取出更易于工程实现的、具有经典控制结构特征的控制器。 --- 总结与展望 本书提供了一个从物理建模到先进最优控制的完整知识体系。它严格遵循经典和现代控制理论的数学框架，强调通过精确的分析工具（如根轨迹、频率响应和黎卡提方程）来指导控制器设计，确保了工程实现的高效性和系统的内在稳定性与鲁棒性。本书适用于控制工程、机械工程、航空航天及电气工程等领域的本科高年级学生、研究生以及致力于系统控制项目开发的工程师。

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看到《Neural Networks for Control》这本书的标题，我的大脑瞬间就被激发了。作为一名对前沿科技充满好奇的研究者，我一直关注着人工智能在各个领域的发展，而控制系统作为实现智能化的关键环节，其与神经网络的结合无疑是近期最令人兴奋的方向之一。我非常好奇书中会对哪些神经网络架构进行深入的讲解，例如LSTM、GRU、Transformer等，以及它们如何被巧妙地应用于解决复杂的控制问题。我猜测书中会详细阐述如何利用神经网络来进行系统辨识，从而构建出更精确的系统模型，以及如何设计出能够自适应环境变化的神经网络控制器。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于如何保证神经网络控制系统的稳定性、安全性和可解释性的方法。我设想书中会包含丰富的数学推导和算法描述，并辅以具体的仿真实验和实际案例，让我们能够更直观地理解神经网络控制的强大之处。这本书的出现，无疑为我们提供了一个深入了解和掌握这一颠覆性技术的重要途径。

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我对《Neural Networks for Control》这本书的期待，更多地源于对当前科技发展趋势的敏锐洞察。我们正处于一个数据爆炸的时代，而神经网络正是处理和挖掘海量数据的利器。将神经网络应用于控制，就像是为传统的“机械大脑”注入了“智慧的神经元”。我设想这本书会像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者理解神经网络的基本原理，例如反向传播算法、激活函数、损失函数等，然后将这些概念巧妙地融入到控制系统的设计中。我特别好奇书中会对哪些具体的控制任务进行深入探讨，比如最优控制、自适应控制、鲁棒控制等。我想象着书中会用大量图示和数学推导来解释复杂的算法，并且会提供一些实际的工程案例，让我们能够看到理论是如何转化为实际生产力的。更重要的是，这本书或许能解答我一直以来的疑惑：如何让神经网络控制器具备人类专家的洞察力？如何设计出既高效又可解释的神经网络模型？我期待它能够提供一些创新的解决方案，让我们能够克服传统控制方法的局限，开创全新的控制范式。

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作为一个在控制工程领域摸爬滚打了多年的从业者，我深知传统控制方法的瓶颈所在。面对日益复杂、非线性的实际系统，以及海量数据的涌现，我们迫切需要更强大的工具来优化控制性能、提高鲁棒性，甚至实现自主学习和自适应。当我在专业论坛上看到《Neural Networks for Control》的讨论时，就立刻被它吸引了。这本书似乎直击要害，将机器学习中最具潜力的技术——神经网络，与控制工程这门古老而又充满活力的学科相结合。我最期待的是，书中能够详细讲解如何利用神经网络来建模难以解析的复杂系统，如何设计出能够处理不确定性和扰动的智能控制器，以及如何在保证系统稳定性和安全性的前提下，最大化控制器的性能。我特别关注的是，书中会不会涉及到一些实用的方法，例如如何处理训练数据，如何选择合适的网络结构，以及如何进行参数调优和验证。我脑海中浮现出书中可能包含的各种工业应用场景，比如机器人轨迹跟踪、无人驾驶车辆的路径规划、智能电网的调度优化等等。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思维的革新，它预示着控制工程的未来将更加智能化、自主化。

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《Neural Networks for Control》这本书，光是书名就勾起了我极大的好奇心。我一直对人工智能与实际应用交叉的领域情有独钟，而控制系统又是工业界和工程领域至关重要的技术。所以，当我在书架上看到这本厚重的著作时，仿佛找到了一个金矿。我对于这本书能够如何深入浅出地讲解神经网络这一强大的工具，以及如何将其巧妙地应用于复杂的控制问题感到无比期待。特别是，我希望它能不仅仅是停留在理论层面，而是能提供切实可行的算法、详尽的案例分析，甚至是一些代码实现上的指导。毕竟，理论再优美，如果不能落地，那就失去了它最宝贵的价值。我想象着书中会详细介绍各种主流的神经网络模型，比如多层感知机、卷积神经网络，甚至可能是更前沿的循环神经网络和注意力机制，然后逐一剖析它们在不同类型控制系统中的优势和局限性。再者，书中对控制理论的融合也是我非常看重的一点。我知道，将深度学习模型直接应用于控制存在一些挑战，比如可解释性、稳定性和实时性等问题。我希望这本书能够提供一些解决这些挑战的思路，例如如何结合传统的PID控制、模型预测控制等方法，或者如何设计出更鲁棒、更安全的神经网络控制器。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往更高效、更智能控制世界的大门，我迫不及待地想一探究竟。

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《Neural Networks for Control》这本书，就像一个充满未知与可能的宝藏，我迫不及待地想要去探索其中的奥秘。我一直在思考，当今世界如此快速地变化，传统的控制系统是否还能跟上时代的步伐？神经网络的出现，无疑为解决这个问题提供了新的思路。我希望这本书能够不仅仅是介绍基础理论，更能深入到实际应用层面。我想象着书中会详细介绍如何利用神经网络来识别和预测系统的动态行为，如何设计出能够实时调整控制策略的智能控制器。我特别期待书中能够提供一些关于如何处理实际控制系统中常见问题的解决方案，比如传感器噪声、执行器误差、模型不确定性等。而且，我非常希望能看到书中对神经网络在不同控制领域，如机器人学、自动化生产、航空航天等方面的应用案例进行详尽的阐述。这不仅仅是学习一项新技术，更像是开启了一扇通往未来智能控制世界的大门，让我对未来的科技发展充满了无限遐想。

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