Neural Network Control of Nonlinear Discrete-time Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Sarangapani, Jagannathan

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 214.64

装帧:HRD

isbn号码:9780824726775

丛书系列:

图书标签:

Neural Networks
Nonlinear Systems
Discrete-Time Systems
Control Theory
Adaptive Control
System Identification
Machine Learning
Robust Control
Dynamic Systems
Optimization

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具体描述

Intelligent systems are a hallmark of modern feedback control systems. But as these systems mature, we have come to expect higher levels of performance in speed and accuracy in the face of severe nonlinearities, disturbances, unforeseen dynamics, and unstructured uncertainties. Artificial neural networks offer a combination of adaptability, parallel processing, and learning capabilities that outperform other intelligent control methods in more complex systems. Examining neurocontroller design in discrete-time for the first time, "Neural Network Control of Nonlinear Discrete-Time Systems" presents powerful modern control techniques based on the parallelism and adaptive capabilities of biological nervous systems. At every step, the author derives rigorous stability proofs and presents simulation examples to demonstrate the concepts.After an introduction to neural networks, dynamical systems, control of nonlinear systems, and feedback linearization, the book builds systematically from actuator nonlinearities and strict feedback in nonlinear systems to nonstrict feedback, system identification, model reference adaptive control, and novel optimal control using the Hamilton-Jacobi-Bellman formulation. The author concludes by developing a framework for implementing intelligent control in actual industrial systems using embedded hardware. "Neural Network Control of Nonlinear Discrete-Time Systems" fosters an understanding of neural network controllers and explains how to build them using detailed derivations, stability analysis, and computer simulations.

好的，这是一份关于一本名为《非线性离散时间系统中的神经网络控制》的书籍的详细简介。请注意，这份简介将不包含原书中的任何具体内容，而是侧重于该领域内相关主题的广泛探讨、背景介绍以及潜在的延伸阅读方向，旨在提供一个全面且深入的图书描述框架。 --- 书名：非线性离散时间系统中的神经网络控制简介本书深入探讨了在离散时间框架下，如何利用人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）的强大建模和逼近能力，来解决复杂非线性系统的控制问题。面对现代工程领域中日益普及的离散动态过程，如数字控制系统、计算机仿真以及采样数据系统，理解和设计高效的控制策略至关重要。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个坚实的理论基础和实用的设计指南，以应对这些挑战性的系统。第一部分：理论基础与系统背景本书的开篇部分奠定了理解后续控制设计所需的基础知识。首先，对非线性离散时间系统的数学建模进行了详尽的阐述。这部分内容覆盖了从状态空间表示到输入/输出模型的各种描述形式，重点分析了系统在离散化过程中可能引入的非线性特性——包括饱和、死区、摩擦以及结构上的非线性映射。深入分析了这些非线性如何影响系统的稳定性和可控性，并讨论了经典线性控制方法在处理这些复杂性时的局限性。随后，对人工神经网络的基本理论进行了系统性的回顾和梳理。这不仅仅局限于基础的前馈网络结构，还扩展到了循环神经网络（RNNs）和更现代的深度学习架构。重点在于网络的逼近定理，特别是通用逼近器（Universal Approximators）的理论基础，解释了为何神经网络能够有效地表征高度复杂的非线性函数。书中详细讨论了不同激活函数的选择、网络层数和宽度的影响，以及损失函数的构造，为后续的控制应用奠定坚实的数学工具箱。第二部分：神经网络建模与辨识在控制设计之前，准确地识别或建模被控对象是成功的关键。本书的第二部分聚焦于基于神经网络的系统辨识。这部分内容涵盖了两种主要的辨识范式： 1. 在线辨识（Online Identification）：重点讨论了如何设计自适应的学习算法，使神经网络能够实时地跟踪系统动态的变化。这涉及到基于梯度下降、误差反向传播（Backpropagation）及其在离散时间系统中的高效实现。我们探讨了如何处理数据噪声、采样率不一致性以及模型结构选择对辨识精度和收敛速度的影响。 2. 离线辨识与结构优化：讨论了如何利用历史数据进行全局优化，以获得最优的网络参数集。这部分也深入探讨了网络结构的选择，例如如何确定最少的神经元数量来达到所需的精度，同时避免过度拟合（Overfitting）对控制性能的负面影响。此外，还涉及如何整合先验系统知识（如物理定律或线性部分）到网络结构中，以实现混合建模。第三部分：神经网络在先进控制中的应用本书的核心价值在于将神经网络技术与现代控制理论相结合，以设计出鲁棒且高性能的控制器。第三部分系统地介绍了不同类型的神经网络控制策略： 1. 神经网络逆控制（Inverse Control）：探讨了如何利用神经网络近似被控对象的逆动力学模型。详细分析了构建这种神经逆模型的挑战，特别是当系统存在奇异点或不可逆操作时。设计流程强调了如何将这个神经逆模型集成到前馈或反馈结构中，以实现对外部扰动和内部模型不确定性的有效补偿。 2. 神经网络自适应控制（Adaptive Control）：针对系统参数随时间变化的场景，本书深入研究了神经自适应控制器的设计。这包括基于误差驱动和基于模型的自适应方案。讨论了如何设计网络权重更新律，使其不仅能保证辨识精度，更能满足闭环系统的稳定性要求（例如，使用Lyapunov稳定性理论进行理论验证）。 3. 神经网络预测控制（MPC for Nonlinear Systems）：这是一个重要的前沿领域。书中详细阐述了如何利用神经网络高效地预测非线性系统的未来行为。与传统的基于模型的MPC相比，基于神经的MPC能够处理更复杂的约束和模型不确定性。重点分析了在离散时间域内，如何快速求解由神经网络预测模型导出的实时优化问题，确保控制律的计算能够在采样周期内完成。 4. 神经网络鲁棒控制：鉴于实际系统中的不确定性和外部干扰，本书专门辟章节讨论如何利用神经网络增强控制系统的鲁棒性。这包括使用鲁棒优化方法来训练网络，或将神经网络与传统的鲁棒控制技术（如$mathcal{H}_{infty}$或滑模控制）相结合，以实现对模型误差的容忍度。第四部分：稳定性、收敛性与实际考量任何控制系统设计都必须以稳定性为前提。本书的最后部分严格审视了基于神经网络的闭环系统的稳定性分析。这需要超越传统的线性分析工具，涉及李雅普诺夫函数法（Lyapunov-based analysis）、拉塞特（ LaSalle’s Invariance Principle）的应用，以及针对包含在线学习算法的系统的收敛性证明。此外，本书也关注了从理论到实践的转化：计算效率：讨论了在资源受限的嵌入式平台或高速控制循环中，如何选择轻量级网络结构（如稀疏网络或小型RNNs），并采用量化技术来加速前向传播和参数更新。可解释性：虽然神经网络本质上是“黑箱”，但本书探讨了部分可解释性方法，帮助工程师理解网络决策过程的关键输入特征，这对于调试和安全验证至关重要。总结《非线性离散时间系统中的神经网络控制》提供了一个全面、严谨且面向应用的知识体系。它不仅解释了“如何做”，更深入剖析了“为何有效”和“如何证明有效”。本书为希望在现代复杂动态系统控制领域实现技术飞跃的研究者和从业人员提供了不可或缺的资源。它着眼于解决实际工程问题中模型不确定性和非线性带来的核心挑战，是理解和掌握前沿神经控制技术的权威参考书。