Switched Finite Time Control of a Class of Underactuated Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer Verlag

作者:Banavar, Ravi N./ Sankaranarayanan, Velupillai

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9783540327998

丛书系列:

图书标签:

控制理论
有限时间控制
欠驱动系统
切换控制
非线性系统
系统控制
机器人控制
自适应控制
优化控制
Lyapunov稳定性

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到本本书屋

onlinetoolsland.com

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

机械动力系统与现代控制理论综述导言：复杂系统的建模与控制挑战现代工程领域，从航空航天到精密制造，再到机器人技术，无不依赖于对复杂机械动力系统的精确建模和有效控制。这些系统往往具有非线性特性、耦合的运动模式以及固有的约束条件。传统的线性控制理论在处理高度非线性、强耦合的实际问题时，往往显得力不从心。因此，发展能够应对复杂系统动态行为、确保性能指标（如快速性、鲁棒性、精度）的新型控制策略，成为控制科学领域的核心研究课题。本书旨在提供一个全面的视角，聚焦于非线性机械动力系统的建模、分析及其先进控制方法的应用。我们将深入探讨如何从物理原理出发构建高保真度的数学模型，特别是那些包含摩擦、时变参数或结构柔性的系统。随后，本书将引导读者系统地掌握一系列现代控制理论的核心工具，这些工具是设计高性能控制器的基础。 --- 第一部分：复杂机械动力系统的理论基础与建模第一章：非线性动力学基础回顾本章首先回顾经典拉格朗日力学在描述保守系统中的应用，并扩展至包含非保守力的系统（如阻尼、外部驱动力）。重点讨论了状态空间表示法在处理多输入多输出（MIMO）系统时的优势。我们将详细分析常见的非线性项，例如平方根阻尼、死区（dead zone）以及饱和效应，它们在实际机械设备中普遍存在，并对线性化控制方法的适用性构成严重挑战。第二章：复杂机械系统的建模策略本章侧重于建立适用于控制设计的系统模型。对于耦合严重的系统（如多关节机器人或车辆动力学），坐标选择至关重要。我们将比较绝对坐标法和广义坐标法，并介绍如何利用欧拉-拉格朗日方程推导出精确的运动微分方程。特别地，对于存在非完整约束（nonholonomic constraints）的系统，如移动机器人，本章将详细阐述如何将约束纳入动力学方程，并分析这些约束对系统可控性的影响。第三章：系统分析与可控性/可观测性在设计控制器之前，必须对系统的固有特性进行深入分析。本章将复习雅可比线性化技术，用于分析系统在特定工作点附近的局部行为。核心内容聚焦于可控性分析，通过秩判据来确定系统的驱动输入是否足以驱动所有状态变量的变化。此外，对于需要状态估计的系统，可观测性分析的原理和方法也将被详细阐述，为设计基于观测器的控制系统奠定基础。 --- 第二部分：面向性能的先进控制方法本部分将系统介绍几种在处理高维非线性系统和要求严格性能指标时表现卓越的控制技术。第四章：鲁棒控制理论——H-无穷与$mu$合成在实际工程中，模型的不确定性（参数误差、外部扰动）是不可避免的。H-无穷（$H_{infty}$）控制提供了一种基于频域分析的鲁棒控制设计方法，其目标是最小化系统对特定频率范围内的扰动的敏感度。本章将详细介绍如何构建加权函数（weighting functions）以平衡性能与鲁棒性。在此基础上，我们将引入$mu$合成技术，专门用于处理结构化不确定性，这是设计高可靠性控制器的关键工具。第五章：滑模控制（SMC）的理论与应用滑模控制以其对模型不确定性和外部扰动的固有鲁棒性而著称。本章从相平面分析入手，逐步引入Lyapunov稳定性理论在滑模设计中的应用。我们将深入探讨如何设计滑模面以确保系统状态能快速收敛到期望轨迹。同时，我们将详细讨论抖振（chattering）现象的产生机理，并介绍诸如高阶滑模控制（Higher-Order SMC, HOSMC）、纤维束算法等先进技术，以实现在保持鲁棒性的同时平滑控制输入。第六章：基于能量函数的间接自适应控制当系统的动态参数（如负载质量、摩擦系数）随时间变化或未知时，自适应控制成为必需。本章重点介绍基于Lyapunov函数设计的间接自适应控制策略。我们将阐述如何构建一个参数估计律，使其能够实时跟踪未知的系统参数，并证明在参数估计收敛后，闭环系统的整体稳定性。这种方法特别适用于需要精确跟踪或力控制的应用场景。第七章：模型预测控制（MPC）的原理与实现模型预测控制（MPC）是一种前馈-反馈混合控制策略，它利用系统的动力学模型，在每个采样周期内在线求解一个有限时域内的优化问题，以预测未来的系统行为并确定最佳控制输入。本章将详细讲解MPC的核心要素：预测模型、优化目标函数、状态约束和控制约束的处理。我们将分析MPC在线求解的计算复杂性，并讨论在实时嵌入式系统上实现高效MPC算法的技术方案。 --- 第三部分：先进控制器的综合应用与案例分析第八章：机械臂的轨迹跟踪与力/位置混合控制本章将以上述控制理论为工具，解决典型的多自由度机械臂控制问题。我们将区分无约束轨迹跟踪和与环境交互（接触）时的控制需求。对于接触任务，我们将探讨如何结合牛顿-欧拉公式和投影算子来处理接触力约束，并设计混合控制器，以实现对末端执行器位置和接触力的解耦控制。第九章：复杂车辆动力学的先进控制针对包含侧向、纵向和偏航运动的车辆系统，本章将探讨如何利用非完整约束下的控制理论。我们将运用反馈线性化的思想来简化系统动态，并结合H-无穷控制来应对路面不确定性（如湿滑路面）带来的扰动。此外，本章还将简要介绍在自动驾驶背景下，如何将最优控制方法应用于路径规划与跟踪的耦合控制问题。结语：面向未来的控制系统设计本书的最终目标是为工程师和研究人员提供一个坚实的理论框架和实用的设计工具箱，以应对下一代复杂机电系统的控制挑战。未来的研究方向将聚焦于融合人工智能（如强化学习）与经典鲁棒控制的混合智能控制架构，以期在处理极端不确定性和高动态性能要求时，实现更优的系统表现。