Limited Data Rate in Control Systems With Networks

Limited Data Rate in Control Systems With Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag
作者:Ishii, Hideaki/ Francis, Bruce A. (EDT)/ Ishii, Hideaki (EDT)/ Francis, Bruce A.
出品人:
页数:173
译者:
出版时间:
价格:89.95
装帧:Pap
isbn号码:9783540432371
丛书系列:
图书标签:
  • 控制系统
  • 网络控制
  • 数据速率限制
  • 通信网络
  • 优化
  • 鲁棒控制
  • 分布式控制
  • 延迟系统
  • 性能分析
  • 约束优化
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具体描述

现代控制理论中的先进主题:聚焦于鲁棒性、非线性与智能系统 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论中几个前沿且至关重要的领域,旨在为高级本科生、研究生以及控制系统工程师提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。全书结构严谨,内容翔实,侧重于当前工程应用中最具挑战性的问题,特别是系统在不确定性、外部扰动以及复杂动态下的性能保证。 本书的核心结构围绕三大支柱展开:鲁棒控制设计、先进的非线性系统分析与综合,以及智能控制方法的融合与应用。 第一部分:面向不确定性的鲁棒控制设计 本部分着重于如何设计能够在面对模型不确定性、参数摄动和外部干扰时,仍能保持稳定性和性能的控制器。我们摒弃了传统上对系统模型精确性的过度依赖,转向基于“边界”的性能保证。 第一章:H-无穷($H_infty$)控制系统基础与优化 本章首先回顾了经典控制理论中输入-输出稳定性(BIBO)的概念,并引入了 $H_infty$ 范数作为衡量系统对输入扰动敏感度的精确数学工具。重点探讨了软/硬约束下的 $H_infty$ 控制器综合,包括基于黎卡提方程(Riccati Equations)的求解方法,以及在复杂多输入多输出(MIMO)系统中的数值实现挑战。我们详细分析了零极点配置在 $H_infty$ 设计中的作用,并展示了如何通过规范化(Normalization)技术来简化复杂系统的 $H_infty$ 设计过程。 第二章:$mu$ 综合与结构化奇异值 当系统不确定性具有特定结构时,传统的 $H_infty$ 方法可能过于保守。本章引入了D-K迭代算法和结构化奇异值 ($mu$ 值) 理论。详细阐述了如何构建表示不确定性的“ $Delta$ 块”,并利用 $mu$ 值作为衡量性能裕度的关键指标。本章深入探讨了如何处理参数不确定性(如矩阵摄动)以及如何通过交替优化(D-K 迭代)来逼近最优的鲁棒控制器。此外,还讨论了增益调度(Gain Scheduling)技术在处理线性参数变化(LTV)系统中的鲁棒性提升作用。 第三章:鲁棒稳定性分析:李雅普诺夫方法与二次稳定性 本章回归到对系统稳定性的深入分析,重点关注在不确定性下的稳定性判定。我们详细考察了经典的李雅普诺夫稳定性理论及其在不确定系统中的推广,特别是二次型李雅普诺夫函数(Quadratic Lyapunov Functions)在LMI(线性矩阵不等式)框架下的应用。本章展示了如何利用LMI求解器来判定一个系统是否具有鲁棒稳定性,以及如何设计一个保证二次稳定性的状态反馈控制器。通过大量的实例,说明了LMI在系统裕度分析中的优越性。 第二部分:非线性系统的分析、控制与适应 现代工程系统(如航空航天、生物医学、复杂机器人)的动态往往是非线性的。本部分致力于提供分析和控制这些复杂系统的先进数学工具。 第四章:反馈线性化与微分几何方法 本章从微分几何的视角审视非线性系统,介绍如何通过坐标变换和状态反馈将一个特定的非线性系统转化为线性系统(全反馈线性化)。详细推导了可积性条件(Frobenius 定理)和微分形式的定义。本章不仅展示了如何实现精确的反馈线性化,还探讨了“部分反馈线性化”在实际应用中的意义,以及如何处理非最小相位(Non-Minimum Phase)系统的控制挑战。 第五章:滑模控制(SMC)与不确定性补偿 滑模控制因其对外部扰动和模型未知的强大鲁棒性而备受关注。本章系统地介绍了滑模控制的设计原理,包括滑模面(Sliding Surface)的设计、等效控制的计算以及超扭矩(Chattering)现象的产生机制。重点在于引入先进的SMC技术,如高阶滑模控制(Higher-Order SMC, HOSMC)和自适应滑模控制,以显著减小或消除高频抖振,同时保持卓越的鲁棒性能。 第六章:自适应控制理论:间接与直接方法 本部分聚焦于当系统参数未知或随时间变化的场景。本章详细阐述了基于李雅普诺夫理论的参数自适应控制设计。全面对比了间接自适应控制(估计参数再设计控制器)和直接自适应控制(直接调整反馈增益以满足李雅普诺夫条件)的优缺点。特别是对基于“基于模型的参考(MRAC)”的自适应系统进行了深入的数学分析,展示了如何保证闭环系统的稳定性,即使在参数估计存在误差的情况下。 第三部分:智能与混合系统集成控制 本部分将目光投向结合学习、优化和离散决策的现代控制范式,弥合纯粹的基于模型的控制与数据驱动控制之间的鸿沟。 第七章:模糊逻辑控制器的设计与稳定性分析 模糊逻辑控制(FLC)作为一种基于专家知识的控制方法,在本章中得到了系统的阐述。内容涵盖了模糊化的基本操作(隶属度函数、模糊推理)、Mamdani和Takagi-Sugeno(T-S)模型的比较。特别关注T-S模糊模型在状态空间中的表示,以及如何利用LMI工具来分析T-S系统的鲁棒稳定性,从而为模糊控制器提供严格的数学性能保证。 第八章:强化学习在优化控制中的应用 本章探讨了利用强化学习(RL)来解决传统优化控制难以处理的复杂决策问题。重点介绍值迭代(Value Iteration)和策略迭代(Policy Iteration)的原理,以及Actor-Critic架构(如A2C, DDPG)在连续状态和动作空间中的实际应用。本章强调了如何将经典控制理论中的约束和安全性要求(如撞击避免)融入到RL的奖励函数设计中,以实现安全、高效的策略学习。 第九章:混合系统理论与事件触发控制 混合系统结合了连续动态和离散事件。本章介绍了混合系统(Hybrid Systems)的建模语言,如Haskell或Stateflow的数学基础。最后,本章专门讨论了事件触发控制(Event-Triggered Control)——一种通过仅在系统状态变化超过预设阈值时才发送控制信号来提高系统能效和通信效率的方法。本章分析了如何利用采样数据控制的稳定性理论来保证事件触发系统的长期稳定性。 本书的特色在于其严谨的数学推导与大量的工程实例相结合。它不仅教授“如何设计”控制器,更深入探究“为什么有效”以及在实际应用中可能遇到的局限性,是控制理论研究人员和高级工程师的必备参考书。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书简直是为那些和我一样,在网络化控制系统这个领域摸爬滚打多年的工程师和研究人员量身定做的宝典。我记得我第一次翻开它的时候,就被它那精炼而深刻的论述所吸引。它并没有沉湎于那些过于宽泛的理论叙述,而是直奔问题的核心——如何在数据传输速率受限的严酷现实下,依然能设计出稳定、高效且可靠的控制系统。书中对各种先进的采样策略、编码技术以及反馈机制的探讨,简直是教科书级别的范例。尤其是在处理那些对时间延迟和带宽要求极高的实时系统时,作者给出的解决方案和理论分析,让我茅塞顿开。它不只是罗列公式,而是深入剖析了速率限制如何从根本上改变了系统的动态特性,提供了一套完整的理论框架来应对这些挑战。对于想在工业物联网、远程医疗或航空航天控制等前沿领域有所建树的人来说,这本书的价值无可估量,它真正做到了将理论深度与工程实践紧密结合。

评分☆☆☆☆☆

说实话,刚开始接触这本书时,我有点担心它会过于偏向纯数学推导,让人望而却步。但出乎意料的是,作者的叙事方式非常巧妙,总能将复杂的数学模型与直观的物理意义联系起来。我特别欣赏它在探讨量化误差和丢包对闭环性能影响时的那种严谨性。它没有回避这些实际工程中的“脏问题”,反而将其提升到了理论研究的高度。书中的案例分析,尤其是在低速率信道上实现最优控制策略的部分,逻辑清晰,层次分明。读完后,我感觉自己对随机系统和信息论在控制工程中的交叉应用有了更深一层的理解。这种将信息理论的视角融入传统控制理论的尝试,无疑是推动该领域发展的关键一步。这本书更像是一位经验丰富的老教授在手把手地教导你如何在高压环境下保持清醒的头脑,并找到最优的工程折衷方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表质量都相当出色,这一点对于理解复杂的数学推导至关重要。我是一个偏爱图示化学习的人,这本书中丰富的示意图和性能对比曲线,极大地帮助我理解了不同速率限制策略下的系统动态响应差异。例如,书中关于“延迟容忍控制”和“速率限制控制”的对比分析,清晰地展示了带宽约束带来的固有权衡。对我影响最大的是它在处理网络化控制系统中,如何平衡信息获取的及时性与信息质量的精确性这两个相互矛盾的目标。作者没有提供一个万能的公式,而是提供了一种清晰的决策路径,指导我们在特定约束下选择最佳的控制律设计哲学。这本书的深度和广度,使其成为了控制理论研究生乃至资深工程师案头不可或缺的参考资料,它真正提升了我们对“网络化”这一概念的理解层次。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重于传统状态空间方法的控制工程师的角度来看,这本书的视角是极其新颖且具有颠覆性的。它强迫我们跳出经典的连续时间或高频离散时间的舒适区,去正视“信息稀缺”这一现实。书中对信道容量与系统可控性之间关系的深入剖析,让我对系统设计有了全新的认识——在某些情况下,系统的物理结构反而是次要的,信息传输的瓶颈才是决定最终性能的瓶颈。我特别喜欢它对有限精度表示和舍入误差的处理,这在很多教科书中常常被简化或忽略。这本书则将这些细节纳入了严肃的理论分析框架,使得我们设计的算法在仿真与实际部署之间架起了一座坚实的桥梁。它不是那种读完一遍就能完全掌握的轻松读物,更像是一部需要反复研读、每次都能发现新视角的深度著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅,尽管涉及的主题技术性很强,但作者的文字功底使得内容的消化吸收变得相对容易。它不像某些学术专著那样板着面孔,而是带着一种探索的乐趣。我尤其关注了书中关于基于事件驱动的采样策略那几章。在能耗和带宽都受到严格限制的无线传感器网络控制中,这种方法至关重要。作者不仅给出了理论上的收敛性证明,还探讨了在不同噪声模型下的鲁棒性表现。对我个人而言,书中关于信息瓶颈下最优控制器的设计准则,直接启发了我正在进行的一个关于分布式能源管理系统的项目。这本书的伟大之处在于,它没有止步于描述问题,而是提供了一套系统性的工具箱,帮助我们去构建实际可运行的、性能可预测的系统。它不仅仅是一本参考书,更像是一本激发创新思维的催化剂。

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