Neural Networks for Control pdf epub mobi txt 電子書 下載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:

頁數:544

译者:

出版時間:1995-3-2

價格:USD 11.75

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780262631617

叢書系列:

圖書標籤:

• 美國
• 機器學習
• 控製
• 人工神經網絡
• 人工智能
• CS
• 神經網絡
• 控製係統
• 強化學習
• 自適應控製
• 非綫性控製
• 機器學習
• 人工智能
• 優化算法
• 機器人控製
• 動態係統

好的，這是一本關於《現代控製係統設計與優化》的圖書簡介，內容詳實，旨在涵蓋當前控製理論與工程實踐的前沿進展，同時完全不涉及神經網絡在控製領域的應用。 --- 現代控製係統設計與優化：理論、方法與工程實踐 導言：麵嚮二十一世紀的控製工程挑戰 控製理論是工程科學的基石，它支撐著從微納尺度傳感器到宏觀航天係統的廣泛應用。隨著工程係統復雜性的日益增加，對高精度、高魯棒性、高實時性的控製需求迫使研究人員和工程師不斷發展和完善控製係統的設計與優化方法。本書《現代控製係統設計與優化》聚焦於經典控製理論的深化、現代控製理論的成熟應用，以及麵嚮復雜非綫性、不確定性係統的先進經典/現代混閤控製策略。本書的宗旨是為讀者提供一套係統、深入且具備極強工程實用性的控製理論工具箱。 本書的結構圍繞三個核心支柱展開：係統建模與分析、經典控製的精深應用，以及現代控製與先進設計技術。 --- 第一部分：係統建模、分析與基本工具 本部分奠定瞭理解和分析任何控製係統的基礎。重點在於如何將物理現象準確地轉化為數學模型，並對模型的特性進行深入剖析。 第一章：物理係統的數學描述與狀態空間基礎 本章詳述瞭建立控製係統數學模型的方法，包括機理建模（基於物理定律）和係統辨識（基於實驗數據）。重點轉嚮狀態空間錶示法，這是現代控製理論的基石。 連續時間與離散時間係統描述： 詳細推導綫性時不變（LTI）係統和綫性時變（LTV）係統的狀態空間方程 $dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}$ 和 $mathbf{x}[k+1] = mathbf{Ax}[k] + mathbf{Bu}[k]$。 係統性能分析： 引入可控性（Controllability）和可觀測性（Observability）的概念，利用李雅普諾夫（Lyapunov）矩陣和卡爾曼秩判據對係統的內在特性進行嚴格判斷。 輸入-輸齣映射： 從狀態空間模型到傳遞函數模型的轉換，以及在多輸入多輸齣（MIMO）係統中的應用。 第二章：時域響應分析與經典控製器的深化理解 本章迴歸經典控製理論，但著重於如何利用更精細的分析工具來評估和改進係統性能，特彆是針對瞬態響應和穩態誤差。 瞬態響應指標量化： 穿越次數、超調量、建立時間（$T_s$）的精確計算及其與極點位置的幾何關係。 穩態誤差分析： 引入型彆（Type Number）的概念，係統地分析零輸入、零初始條件和階躍/斜坡輸入下的穩態誤差，並明確如何通過積分項來消除特定類型的誤差。 二階係統的精確解析： 深入探討阻尼比（$zeta$）和無阻尼自然頻率（$omega_n$）對係統行為的決定性影響。 --- 第二部分：經典控製技術的精細化設計 本部分專注於補償器（Compensator）的設計，側重於使用頻率域和根軌跡工具來精確塑形係統的閉環性能。 第三章：根軌跡分析與前饋/反饋結構設計 本章探討如何通過改變係統增益來觀察閉環極點的變化趨勢，並以此為指導進行控製器設計。 根軌跡的繪製與解釋： 詳細講解根軌跡的繪製法則，包括漸近綫、虛軸穿越點以及復根的對稱性。 超前（Lead）與滯後（Lag）補償器設計： 闡述如何利用超前網絡（提高相位裕度，加快響應）和滯後網絡（降低穩態誤差，改善低頻特性）來滿足特定的相位裕度（PM）和增益裕度（GM）要求。 PID控製器的工程調優： 側重於Ziegler-Nichols方法、一步法（One-Percent Method）的原理及其在實際生産環境中的局限性，並引入基於模型的、更精確的調諧策略。 第四章：頻率響應分析與穩健性保證 頻率響應分析是評估係統穩定性和抗乾擾能力的關鍵工具。本章深入探討瞭波特圖、奈奎斯特圖在現代控製設計中的不可替代性。 波特圖（Bode Plot）的精確構建與應用： 強調如何利用波特圖快速估算係統的帶寬、相位裕度和增益裕度。 奈奎斯特穩定性判據： 對復平麵上的環繞數進行嚴格的數學論證，確保係統在存在模型不確定性時仍能保持穩定性。 增益和相位裕度的物理意義： 詳細解釋這些裕度如何量化係統對延遲和參數變化的容忍度，是構建魯棒控製器的首要目標。 --- 第三部分：現代控製理論與先進設計方法 本部分轉嚮以狀態變量為中心的現代控製理論，重點關注最優控製、狀態反饋與觀測器的設計。 第五章：最優控製：LQR（綫性二次型調節器）設計 最優控製旨在尋找使特定性能指標（代價函數）最小化的控製律。LQR是解決綫性係統最優控製問題的核心工具。 性能指標函數（代價函數）的構建： 詳細定義二次型代價函數 $J = int_0^infty (mathbf{x}^T mathbf{Q} mathbf{x} + mathbf{u}^T mathbf{R} mathbf{u}) dt$，解釋權重矩陣 $mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$ 對控製努力和狀態偏差的權衡。 代數黎卡提方程（ARE）： 推導求解最優反饋增益矩陣 $mathbf{K}$ 的核心微分方程（或代數方程），並討論數值求解方法。 LQR的魯棒性特性： 分析LQR設計固有的優異增益裕度和相位裕度，這是其優於傳統PID控製的關鍵優勢之一。 第六章：狀態觀測器設計與輸齣反饋控製 在許多實際應用中，係統的全部狀態嚮量無法直接測量。本章解決“狀態估計”問題，並結閤狀態反饋實現完整的控製閉環。 卡爾曼濾波器的原理與構造： 詳盡介紹離散時間卡爾曼濾波器的迭代過程，包括狀態預測、增益計算和狀態更新，重點在於如何處理過程噪聲和測量噪聲（白噪聲假設）。 觀測器設計（Luenberger Observer）： 闡述如何利用係統模型和估計誤差反饋來設計一個能夠收斂到真實狀態的觀測器。 分離原理（Separation Principle）： 論證最優狀態估計（卡爾曼濾波器）和最優狀態反饋控製（LQR）可以獨立設計，從而得到完整的最優控製律 $mathbf{u} = -mathbf{K}hat{mathbf{x}}$。 第七章：麵嚮不確定性的魯棒控製基礎 現代工程係統總存在參數攝動和外部擾動。本章引入確保係統在不確定性下依然保持性能和穩定的設計方法。 H-無窮（$H_infty$）控製簡介： 介紹如何將係統性能和魯棒性要求轉化為求解一個優化問題，最小化係統對外部擾動的敏感度（即最小化閉環傳遞函數的範數）。 奇異值分析（Singular Value Analysis）： 利用奇異值來分析MIMO係統在不同頻率下的放大倍數，這是設計高魯棒性控製器的核心數學工具。 控製器結構與簡化： 討論如何從復雜的$H_infty$設計中提取齣更易於工程實現的、具有經典控製結構特徵的控製器。 --- 總結與展望 本書提供瞭一個從物理建模到先進最優控製的完整知識體係。它嚴格遵循經典和現代控製理論的數學框架，強調通過精確的分析工具（如根軌跡、頻率響應和黎卡提方程）來指導控製器設計，確保瞭工程實現的高效性和係統的內在穩定性與魯棒性。本書適用於控製工程、機械工程、航空航天及電氣工程等領域的本科高年級學生、研究生以及緻力於係統控製項目開發的工程師。

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《Neural Networks for Control》這本書，就像一個充滿未知與可能的寶藏，我迫不及待地想要去探索其中的奧秘。我一直在思考，當今世界如此快速地變化，傳統的控製係統是否還能跟上時代的步伐？神經網絡的齣現，無疑為解決這個問題提供瞭新的思路。我希望這本書能夠不僅僅是介紹基礎理論，更能深入到實際應用層麵。我想象著書中會詳細介紹如何利用神經網絡來識彆和預測係統的動態行為，如何設計齣能夠實時調整控製策略的智能控製器。我特彆期待書中能夠提供一些關於如何處理實際控製係統中常見問題的解決方案，比如傳感器噪聲、執行器誤差、模型不確定性等。而且，我非常希望能看到書中對神經網絡在不同控製領域，如機器人學、自動化生産、航空航天等方麵的應用案例進行詳盡的闡述。這不僅僅是學習一項新技術，更像是開啓瞭一扇通往未來智能控製世界的大門，讓我對未來的科技發展充滿瞭無限遐想。

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看到《Neural Networks for Control》這本書的標題，我的大腦瞬間就被激發瞭。作為一名對前沿科技充滿好奇的研究者，我一直關注著人工智能在各個領域的發展，而控製係統作為實現智能化的關鍵環節，其與神經網絡的結閤無疑是近期最令人興奮的方嚮之一。我非常好奇書中會對哪些神經網絡架構進行深入的講解，例如LSTM、GRU、Transformer等，以及它們如何被巧妙地應用於解決復雜的控製問題。我猜測書中會詳細闡述如何利用神經網絡來進行係統辨識，從而構建齣更精確的係統模型，以及如何設計齣能夠自適應環境變化的神經網絡控製器。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些關於如何保證神經網絡控製係統的穩定性、安全性和可解釋性的方法。我設想書中會包含豐富的數學推導和算法描述，並輔以具體的仿真實驗和實際案例，讓我們能夠更直觀地理解神經網絡控製的強大之處。這本書的齣現，無疑為我們提供瞭一個深入瞭解和掌握這一顛覆性技術的重要途徑。

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我對《Neural Networks for Control》這本書的期待，更多地源於對當前科技發展趨勢的敏銳洞察。我們正處於一個數據爆炸的時代，而神經網絡正是處理和挖掘海量數據的利器。將神經網絡應用於控製，就像是為傳統的“機械大腦”注入瞭“智慧的神經元”。我設想這本書會像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導讀者理解神經網絡的基本原理，例如反嚮傳播算法、激活函數、損失函數等，然後將這些概念巧妙地融入到控製係統的設計中。我特彆好奇書中會對哪些具體的控製任務進行深入探討，比如最優控製、自適應控製、魯棒控製等。我想象著書中會用大量圖示和數學推導來解釋復雜的算法，並且會提供一些實際的工程案例，讓我們能夠看到理論是如何轉化為實際生産力的。更重要的是，這本書或許能解答我一直以來的疑惑：如何讓神經網絡控製器具備人類專傢的洞察力？如何設計齣既高效又可解釋的神經網絡模型？我期待它能夠提供一些創新的解決方案，讓我們能夠剋服傳統控製方法的局限，開創全新的控製範式。

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作為一個在控製工程領域摸爬滾打瞭多年的從業者，我深知傳統控製方法的瓶頸所在。麵對日益復雜、非綫性的實際係統，以及海量數據的湧現，我們迫切需要更強大的工具來優化控製性能、提高魯棒性，甚至實現自主學習和自適應。當我在專業論壇上看到《Neural Networks for Control》的討論時，就立刻被它吸引瞭。這本書似乎直擊要害，將機器學習中最具潛力的技術——神經網絡，與控製工程這門古老而又充滿活力的學科相結閤。我最期待的是，書中能夠詳細講解如何利用神經網絡來建模難以解析的復雜係統，如何設計齣能夠處理不確定性和擾動的智能控製器，以及如何在保證係統穩定性和安全性的前提下，最大化控製器的性能。我特彆關注的是，書中會不會涉及到一些實用的方法，例如如何處理訓練數據，如何選擇閤適的網絡結構，以及如何進行參數調優和驗證。我腦海中浮現齣書中可能包含的各種工業應用場景，比如機器人軌跡跟蹤、無人駕駛車輛的路徑規劃、智能電網的調度優化等等。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一次思維的革新，它預示著控製工程的未來將更加智能化、自主化。

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《Neural Networks for Control》這本書，光是書名就勾起瞭我極大的好奇心。我一直對人工智能與實際應用交叉的領域情有獨鍾，而控製係統又是工業界和工程領域至關重要的技術。所以，當我在書架上看到這本厚重的著作時，仿佛找到瞭一個金礦。我對於這本書能夠如何深入淺齣地講解神經網絡這一強大的工具，以及如何將其巧妙地應用於復雜的控製問題感到無比期待。特彆是，我希望它能不僅僅是停留在理論層麵，而是能提供切實可行的算法、詳盡的案例分析，甚至是一些代碼實現上的指導。畢竟，理論再優美，如果不能落地，那就失去瞭它最寶貴的價值。我想象著書中會詳細介紹各種主流的神經網絡模型，比如多層感知機、捲積神經網絡，甚至可能是更前沿的循環神經網絡和注意力機製，然後逐一剖析它們在不同類型控製係統中的優勢和局限性。再者，書中對控製理論的融閤也是我非常看重的一點。我知道，將深度學習模型直接應用於控製存在一些挑戰，比如可解釋性、穩定性和實時性等問題。我希望這本書能夠提供一些解決這些挑戰的思路，例如如何結閤傳統的PID控製、模型預測控製等方法，或者如何設計齣更魯棒、更安全的神經網絡控製器。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇通往更高效、更智能控製世界的大門，我迫不及待地想一探究竟。

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