Modeling and Control of Constrained Mechanical Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Astolfi, Alessandro/ Tornarnbe, Antonio

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2002-12

价格:$ 73.45

装帧:HRD

isbn号码:9780817640774

丛书系列:

图书标签:

机械系统
建模
控制
约束系统
优化控制
非线性控制
机器人学
动力学
数值方法
系统工程

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具体描述

动力学与控制系统：非线性、模糊与智能方法导论：现代控制理论的基石与挑战本书深入探讨了现代控制理论的核心概念与前沿技术，聚焦于复杂动力系统的建模、分析与设计。我们着重考察那些难以用传统线性方法精确描述的系统，特别是那些固有的非线性特性、参数不确定性以及环境干扰对系统性能产生深远影响的领域。本书旨在为读者提供一套结构化的知识体系，使其能够驾驭从基础理论到高级应用的跨越。第一章将建立一个坚实的数学基础，回顾必要的微分方程、李雅普诺夫稳定性理论以及优化理论的基本工具。在此基础上，第二章将详细阐述非线性系统的经典分析工具，包括相平面分析、极限环的确定以及庞加莱截面法。我们不仅仅停留于理论推导，更强调如何利用这些工具来理解系统的定性行为，例如分岔现象和混沌的出现。第一部分：非线性系统的精确与近似建模在控制工程实践中，精确的系统模型是有效控制器设计的先决条件。第三章专注于非线性系统的建模技术。我们将剖析从物理定律出发建立的建模方法，如拉格朗日方程和哈密顿原理，并探讨如何处理高维、耦合系统的建模难题。重点在于识别系统中的关键非线性源，如摩擦、间隙和饱和效应。第四章引入了基于数据驱动的建模方法，特别是系统辨识在非线性系统中的应用。我们将探讨基于核方法的辨识（如支持向量回归）以及神经网络在构造黑箱或灰箱模型中的潜力。我们还将讨论模型简化和降阶技术，确保建立的模型既能捕获核心动态，又便于后续的控制器设计。第二部分：经典与现代的稳定性分析稳定性是控制系统的生命线。第五章系统地回顾了李雅普诺夫稳定性理论的现代扩展，包括利用不动点（平衡点）以外的区域稳定性分析，如有限时间稳定性和全局渐近稳定性。我们将深入研究构造李雅普诺夫函数的技巧，这是非线性控制设计中最具挑战性也最关键的一步。第六章转向控制设计中的另一个核心问题：鲁棒性。我们介绍输入-输出线性化和反步法（Backstepping）等现代控制设计范式。这些方法允许设计者在系统结构中进行代数操纵，从而系统地消除非线性项，达到局部线性化的目的。然而，我们也清晰地指出了这些方法的局限性，尤其是在模型不精确或存在外部扰动的情况下。第三部分：处理不确定性与复杂性的智能控制策略当系统动态无法被精确描述，或者需要适应不断变化的运行环境时，传统的基于精确模型的控制方法往往力不从心。第七章和第八章将重点介绍处理不确定性和复杂性的先进方法。第七章全面阐述了模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）。我们从模糊集理论和模糊推理系统（FIS）的基础开始，构建一个清晰的知识基础。随后，本书详细介绍了如何设计有效的隶属函数和推理规则，特别是如何将模糊系统与传统的PID控制或模型参考系统相结合，形成混合控制结构，以提升系统在不同工作点下的性能和鲁棒性。我们还将涵盖基于自适应的模糊控制器的设计，使其能够在线调整规则和参数。第八章转向神经网络控制。我们将探讨如何利用前馈网络、循环网络（RNN）及其变体来近似未知的非线性函数或系统动态。重点放在基于模型的自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）与神经网络的结合，以及如何确保在线学习过程的稳定性和收敛性。我们将通过案例分析，展示神经网络在轨迹跟踪和逆动力学补偿中的实际应用。第四部分：优化与智能决策现代控制系统越来越多地面临资源约束和性能优化的需求。第九章探讨了模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的原理与应用。MPC以其固有的处理约束（包括输入约束和状态约束）的能力而著称。本书详细分解了MPC的滚动优化过程，包括如何选择合适的代价函数（性能指标）和预测时域，以在计算复杂度和控制性能之间找到平衡。我们将讨论线性MPC（LMPC）和非线性MPC（NMPC）之间的区别，并探讨求解实时优化问题的数值方法。第十章介绍强化学习（Reinforcement Learning, RL）在控制领域的最新进展。我们视控制问题为一个序列决策过程，利用Q-Learning、深度Q网络（DQN）和Actor-Critic方法来训练一个最优策略，无需预先建立精确的系统模型。本章特别关注RL在处理高维状态空间和复杂奖励结构下的挑战，并探讨如何将经典控制理论的先验知识融入到RL框架中，形成“安全”和“可解释”的智能控制器。结论与展望本书的最后一部分总结了上述方法论的集成与展望。第十一章讨论了多控制策略的集成，例如如何将模糊逻辑作为预设控制器（Baseline Controller），而将神经网络用于补偿残余误差，或如何将MPC的约束处理能力与强化学习的鲁棒性策略相结合。本书的最终目标是培养读者将理论洞察力转化为可操作的工程解决方案的能力。通过对非线性、不确定性、约束条件以及智能决策过程的全面覆盖，读者将能够设计出在复杂、动态环境中表现卓越的控制系统。内容的选择旨在提供一个广阔的视野，涵盖了经典控制的严谨性与新兴智能方法的灵活性，为未来控制工程的发展奠定坚实的基础。