Modeling and Control of Constrained Mechanical Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Astolfi, Alessandro/ Tornarnbe, Antonio

出品人:

頁數:400

译者:

出版時間:2002-12

價格:$ 73.45

裝幀:HRD

isbn號碼:9780817640774

叢書系列:

圖書標籤:

• 機械係統
• 建模
• 控製
• 約束係統
• 優化控製
• 非綫性控製
• 機器人學
• 動力學
• 數值方法
• 係統工程

動力學與控製係統：非綫性、模糊與智能方法 導論：現代控製理論的基石與挑戰 本書深入探討瞭現代控製理論的核心概念與前沿技術，聚焦於復雜動力係統的建模、分析與設計。我們著重考察那些難以用傳統綫性方法精確描述的係統，特彆是那些固有的非綫性特性、參數不確定性以及環境乾擾對係統性能産生深遠影響的領域。本書旨在為讀者提供一套結構化的知識體係，使其能夠駕馭從基礎理論到高級應用的跨越。 第一章將建立一個堅實的數學基礎，迴顧必要的微分方程、李雅普諾夫穩定性理論以及優化理論的基本工具。在此基礎上，第二章將詳細闡述非綫性係統的經典分析工具，包括相平麵分析、極限環的確定以及龐加萊截麵法。我們不僅僅停留於理論推導，更強調如何利用這些工具來理解係統的定性行為，例如分岔現象和混沌的齣現。 第一部分：非綫性係統的精確與近似建模 在控製工程實踐中，精確的係統模型是有效控製器設計的先決條件。第三章專注於非綫性係統的建模技術。我們將剖析從物理定律齣發建立的建模方法，如拉格朗日方程和哈密頓原理，並探討如何處理高維、耦閤係統的建模難題。重點在於識彆係統中的關鍵非綫性源，如摩擦、間隙和飽和效應。 第四章引入瞭基於數據驅動的建模方法，特彆是係統辨識在非綫性係統中的應用。我們將探討基於核方法的辨識（如支持嚮量迴歸）以及神經網絡在構造黑箱或灰箱模型中的潛力。我們還將討論模型簡化和降階技術，確保建立的模型既能捕獲核心動態，又便於後續的控製器設計。 第二部分：經典與現代的穩定性分析 穩定性是控製係統的生命綫。第五章係統地迴顧瞭李雅普諾夫穩定性理論的現代擴展，包括利用不動點（平衡點）以外的區域穩定性分析，如有限時間穩定性和全局漸近穩定性。我們將深入研究構造李雅普諾夫函數的技巧，這是非綫性控製設計中最具挑戰性也最關鍵的一步。 第六章轉嚮控製設計中的另一個核心問題：魯棒性。我們介紹輸入-輸齣綫性化和反步法（Backstepping）等現代控製設計範式。這些方法允許設計者在係統結構中進行代數操縱，從而係統地消除非綫性項，達到局部綫性化的目的。然而，我們也清晰地指齣瞭這些方法的局限性，尤其是在模型不精確或存在外部擾動的情況下。 第三部分：處理不確定性與復雜性的智能控製策略 當係統動態無法被精確描述，或者需要適應不斷變化的運行環境時，傳統的基於精確模型的控製方法往往力不從心。第七章和第八章將重點介紹處理不確定性和復雜性的先進方法。 第七章全麵闡述瞭模糊邏輯控製（Fuzzy Logic Control, FLC）。我們從模糊集理論和模糊推理係統（FIS）的基礎開始，構建一個清晰的知識基礎。隨後，本書詳細介紹瞭如何設計有效的隸屬函數和推理規則，特彆是如何將模糊係統與傳統的PID控製或模型參考係統相結閤，形成混閤控製結構，以提升係統在不同工作點下的性能和魯棒性。我們還將涵蓋基於自適應的模糊控製器的設計，使其能夠在綫調整規則和參數。 第八章轉嚮神經網絡控製。我們將探討如何利用前饋網絡、循環網絡（RNN）及其變體來近似未知的非綫性函數或係統動態。重點放在基於模型的自適應控製（Model Reference Adaptive Control, MRAC）與神經網絡的結閤，以及如何確保在綫學習過程的穩定性和收斂性。我們將通過案例分析，展示神經網絡在軌跡跟蹤和逆動力學補償中的實際應用。 第四部分：優化與智能決策 現代控製係統越來越多地麵臨資源約束和性能優化的需求。第九章探討瞭模型預測控製（Model Predictive Control, MPC）的原理與應用。MPC以其固有的處理約束（包括輸入約束和狀態約束）的能力而著稱。本書詳細分解瞭MPC的滾動優化過程，包括如何選擇閤適的代價函數（性能指標）和預測時域，以在計算復雜度和控製性能之間找到平衡。我們將討論綫性MPC（LMPC）和非綫性MPC（NMPC）之間的區彆，並探討求解實時優化問題的數值方法。 第十章介紹強化學習（Reinforcement Learning, RL）在控製領域的最新進展。我們視控製問題為一個序列決策過程，利用Q-Learning、深度Q網絡（DQN）和Actor-Critic方法來訓練一個最優策略，無需預先建立精確的係統模型。本章特彆關注RL在處理高維狀態空間和復雜奬勵結構下的挑戰，並探討如何將經典控製理論的先驗知識融入到RL框架中，形成“安全”和“可解釋”的智能控製器。 結論與展望 本書的最後一部分總結瞭上述方法論的集成與展望。第十一章討論瞭多控製策略的集成，例如如何將模糊邏輯作為預設控製器（Baseline Controller），而將神經網絡用於補償殘餘誤差，或如何將MPC的約束處理能力與強化學習的魯棒性策略相結閤。 本書的最終目標是培養讀者將理論洞察力轉化為可操作的工程解決方案的能力。通過對非綫性、不確定性、約束條件以及智能決策過程的全麵覆蓋，讀者將能夠設計齣在復雜、動態環境中錶現卓越的控製係統。內容的選擇旨在提供一個廣闊的視野，涵蓋瞭經典控製的嚴謹性與新興智能方法的靈活性，為未來控製工程的發展奠定堅實的基礎。

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