Advanced Topics in Control Systems Theory pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Lor韆, Antonio (EDT)/ Lamnabhi-lagarrigue, Fran鏾ise (EDT)/ Panteley, Elena (EDT)

出品人:

頁數:289

译者:

出版時間:

價格:99

裝幀:Pap

isbn號碼:9781846283130

叢書系列:

圖書標籤:

• 控製係統
• 控製理論
• 高級控製
• 現代控製
• 最優控製
• 魯棒控製
• 自適應控製
• 非綫性控製
• 狀態空間
• 係統辨識

動態係統與優化控製：麵嚮復雜工程應用的先進方法 圖書簡介 本書旨在深入探討現代控製理論中那些超越經典PID和綫性二次型調節器（LQR）範疇的尖端技術，重點關注如何利用先進的數學工具來解決高維、非綫性和不確定性係統中的實際工程難題。內容聚焦於為具備一定控製理論基礎的讀者（如研究生、高級工程師和研究人員）提供一套嚴謹且實用的分析和設計框架。 本書的結構圍繞三個核心支柱構建：非綫性係統分析與反饋設計、基於模型的優化與實時控製，以及不確定性下的魯棒性與適應性策略。我們力求在理論的嚴謹性與工程實踐的可行性之間找到最佳平衡點。 --- 第一部分：非綫性係統理論與精確控製 本部分是理解現代復雜係統行為的基礎，因為現實世界中的大多數物理現象本質上都是非綫性的。 第一章：深入非綫性動力學分析 本章首先迴顧瞭狀態空間錶示法，然後迅速進入非綫性係統的特有現象分析。內容涵蓋李雅普諾夫穩定性理論的擴展應用，包括直接法、間接法以及更精細的不變集理論。特彆關注係統的平衡點分析、極限環的識彆與分支理論的初步介紹，為理解湧現行為奠定基礎。我們詳細探討瞭輸入-輸齣綫性化（Input-Output Linearization）的技術，包括可積性條件和零動態（Zero Dynamics）的穩定性分析，這是將非綫性係統轉換為綫性形式的關鍵步驟。此外，還引入瞭反步法（Backstepping）的設計思想，演示如何通過逐級遞歸的方法，為特定的（特彆是仿射形式的）非綫性係統構造全狀態反饋控製器。 第二章：滑模控製（Sliding Mode Control, SMC）的深度剖析 滑模控製因其對模型不確定性和外部擾動的強大魯棒性而備受推崇。本章不僅介紹瞭一階和二階滑模控製器的基本構造，更深入探討瞭如何剋服傳統SMC的抖振（Chattering）問題。我們詳細闡述瞭SMC的收斂性分析，包括李雅普諾夫函數在SMC設計中的應用。隨後，重點討論瞭超扭矩現象（Chattering Reduction Techniques），如邊界層方法、高階滑模控製（Higher-Order SMC, HOSMC），以及基於積分或微分的SMC變體，旨在保證係統在接近滑模麵時仍能實現平滑的軌跡跟蹤。本章通過詳細的案例分析，展示瞭SMC在機械臂控製和電源調節器中的實際效能。 第三章：模型預測控製（MPC）的理論基礎與前沿擴展 模型預測控製是連接係統建模、優化和實時執行的核心技術。本章從有限時域優化的視角齣發，嚴謹地推導瞭LMPC（綫性MPC）的求解過程，包括其核心的滾動時域（Receding Horizon）原理。重點分析瞭MPC的可行性、穩定性和最優性條件，特彆是對於約束係統的處理。 隨後，內容擴展到非綫性模型預測控製（NMPC）。我們詳細討論瞭求解非綫性規劃（NLP）的數值方法，如內點法和序列二次規劃（SQP）在實時控製中的應用挑戰。章節末尾引入瞭軟約束MPC和場景MPC（Scenario-based MPC）的概念，以應對模型中的不確定性和執行器的飽和問題。 --- 第二部分：先進優化與實時決策 本部分聚焦於如何將優化理論直接轉化為可執行的控製律，尤其是在資源受限或高動態要求的場景下。 第四章：基於數值優化的控製設計 本章側重於將控製問題轉化為一個通用的數值優化問題。內容包括直接正交配置法（Direct Orthogonal Collocation）和配點法（Pseudospectral Methods）在軌跡優化中的應用。我們詳細比較瞭直接法和間接法（基於龐特裏亞金最大值原理）在計算效率和易實現性上的優劣。特彆關注如何利用高性能計算庫和並行處理技術，縮短NMPC的求解時間，使其能夠適應高頻控製環路。 第五章：隨機係統與最優濾波 當係統狀態無法被完全測量時，引入隨機過程和估計理論至關重要。本章迴顧瞭隨機過程的基本性質，並深入探討瞭卡爾曼濾波（Kalman Filtering）的擴展應用，包括擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）在非綫性狀態估計中的性能對比與誤差分析。此外，本章引入瞭基於場景的隨機MPC，討論如何通過對不確定性的建模和采樣，生成在統計意義上最優的控製策略。 --- 第三部分：魯棒性、適應性與智能融閤 現代控製係統必須能夠應對未建模動態、參數漂移以及環境變化。本部分關注如何增強控製器的魯棒性和自主學習能力。 第六章：魯棒控製理論的幾何視角 本章從$mathcal{H}_{infty}$控製的框架齣發，詳述瞭如何通過頻率域分析來保證閉環係統的性能邊界，特彆是對外部擾動和傳感器噪聲的衰減能力。我們詳細推導瞭加權$mathcal{H}_{infty}$控製器的求解過程，即求解一組互聯的Riccati不等式。隨後，內容過渡到$mu$-閤成（$mu$-Synthesis），這是處理結構化不確定性（即模型參數同時存在多個界限）的終極工具。本章強調瞭如何有效地建立不確定性模型（$Delta$ 塊）以確保設計結果的實際有效性。 第七章：自適應控製係統設計 當係統參數未知或隨時間變化時，自適應控製提供瞭一種無需精確模型即可實現高性能控製的方案。本章主要介紹基於模型的自適應控製（Model Reference Adaptive Control, MRAC）和參數估計自適應控製。我們詳細分析瞭MRAC中的基於誤差的重構律（Error-Based Update Law），特彆是純誤差驅動（PE-driven）自適應控製的收斂性證明（如基於Lyapunov或POPOV超穩定性的方法）。本章最後探討瞭如何將現代優化技術與自適應增益調度相結閤，以實現對復雜、時變係統的有效控製。 第八章：智能控製與混閤係統集成 本部分探索控製理論與計算智能的交叉領域。我們將探討模糊邏輯控製（Fuzzy Logic Control, FLC）在處理知識工程和專傢經驗方麵的優勢，並討論如何利用神經網絡對未知非綫性函數進行在綫逼近，構建神經網絡控製（Neural Network Control, NNC）框架，特彆是在強化學習（Reinforcement Learning, RL）被用於在綫策略優化的情境下。最後，本章討論瞭如何將連續控製域與離散事件驅動機製結閤起來，對混閤動態係統（Hybrid Dynamical Systems）進行建模和控製，例如在故障診斷與切換控製係統中的應用。 --- 本書特色 本書避免瞭對經典教材內容的重復敘述，而是直接切入現代控製工程中最具挑戰性的前沿課題。每章都包含深入的理論推導、嚴格的穩定性論證，並輔以精心挑選的、能體現技術精髓的仿真或實際工程案例，旨在培養讀者將前沿理論轉化為可部署解決方案的能力。本書是控製領域研究者和高級實踐者不可或缺的參考資料。

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