Time-Varying Sliding Modes for Second and Third Order Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Nowacka-Leverton, Aleksandra

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9783540922162

丛书系列:

图书标签:

Sliding Mode Control
Time-Varying Systems
Second-Order Systems
Third-Order Systems
Nonlinear Control
Robust Control
Adaptive Control
Control Theory
Engineering
Automation

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具体描述

A principal objective of control engineering is to design control systems which are robust with respect to external disturbances and modelling uncertainty. This objective may be well achieved using the sliding mode technique - which is the main subject of this monograph. More precisely, Time-Varying Sliding Modes for Second and Third Order Systems focuses on only one, but very important aspect of the sliding mode system design, i.e. the problem of the sliding plane selection. In this self-contained monograph, the main notions and concepts used in the field of variable structure systems and sliding mode control are presented before in the main part the issue of the switching surface design is discussed. This is done by considering two standard plants, which are very often encountered in the control engineering practice: the second and the third order nonlinear and possibly time-varying systems.

《智能控制系统：基于数据驱动与学习的最新进展》图书简介随着信息技术的飞速发展和计算能力的不断增强，控制理论正经历一场深刻的变革。传统的基于精确数学模型的控制方法，在面对日益复杂的非线性、时变以及信息不完备的现实系统时，其局限性日益凸显。本书《智能控制系统：基于数据驱动与学习的最新进展》聚焦于当前控制工程领域的前沿热点——将人工智能、机器学习与经典控制理论深度融合，旨在构建更具鲁棒性、适应性和优化性能的新一代智能控制系统。本书内容结构严谨，逻辑清晰，理论深度与工程实践紧密结合，适合控制科学、自动化工程、电子信息工程等相关专业的高年级本科生、研究生以及致力于系统控制与优化领域的工程师和研究人员阅读。全书共分为七个主要部分，系统地阐述了从基础理论构建到前沿应用探索的完整脉络。 --- 第一部分：智能控制系统的理论基础与驱动力本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，阐述了从经典控制到智能控制的演进路径。我们深入探讨了智能控制系统的核心驱动力，包括系统建模的内在不确定性、传感器噪声、环境干扰以及执行器非线性等因素对传统控制方法带来的挑战。核心内容包括：不确定性建模的再审视：讨论如何使用模糊集、粗糙集以及概率分布函数来描述传统模型难以捕获的系统不确定性。自适应性与鲁棒性的新范式：阐述智能控制如何通过在线学习和推理机制，实现系统在未知或变化工况下的自适应性能和外部扰动下的强鲁棒性。数据驱动的兴起：详细分析了大数据在现代控制工程中的作用，包括如何利用历史运行数据、传感器测量数据来构建和改进控制策略，而不完全依赖于先验物理模型。 --- 第二部分：数据驱动建模与系统辨识前沿数据驱动是智能控制的基石。本部分聚焦于如何有效地从海量数据中提取系统的动态信息，构建出高精度的预测模型。我们区别于依赖于传统线性回归或最小二乘法的辨识方法，重点介绍现代数据驱动辨识技术。重点章节涵盖：高维数据下的系统辨识：引入核主成分分析（KPCA）和流形学习在非线性系统辨识中的应用，用于降维和特征提取。基于高斯过程（GP）的系统建模：深入讲解高斯过程回归（GPR）在建立具有量化不确定性估计的非线性系统模型中的优势，这为后续的基于不确定性的控制设计提供了关键输入。深度学习在系统辨识中的应用：探讨循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer架构如何有效捕捉复杂时间序列数据中的长期依赖关系，从而构建高保真度的动态模型。 --- 第三部分：强化学习在复杂决策控制中的应用强化学习（RL）被认为是实现真正意义上“自主决策”控制的核心技术。本部分将理论学习与工程实现相结合，系统地介绍如何将控制问题转化为马尔可夫决策过程（MDPs）。详细阐述了以下关键技术：经典RL算法的控制视角：对Q-Learning、SARSA、以及Actor-Critic框架（如A2C, A3C）在连续控制空间中的局限性进行分析，并提出改进策略。深度强化学习（DRL）的工程落地：详细剖析了深度确定性策略梯度（DDPG）、软性Actor-Critic（SAC）等算法，并展示它们在机器人操作、自主导航等领域的实际部署案例，强调环境建模的效率和样本效率问题。安全强化学习（Safe RL）：鉴于控制系统对安全性的高要求，本书专门辟章节讨论如何通过约束优化（Constrained MDPs）和基于风险的奖励函数设计，确保学习到的策略在整个训练和执行过程中满足硬性安全限制。 --- 第四部分：混合智能控制理论框架现实世界的许多系统本质上是混合的，结合了连续动力学和离散事件。本部分探讨如何整合基于模型的精确控制方法与基于数据的智能方法，形成混合智能控制框架。关键探讨点：模糊逻辑与神经网络的融合（神经模糊系统）：分析如何利用模糊推理系统处理定性知识，并利用神经网络实现参数的在线自适应优化，以克服传统模糊系统的规则爆炸问题。自适应观测器与学习机制的结合：探讨如何利用神经网络或高斯过程来估计传统状态观测器无法获取的未知参数或不可测状态，增强系统的估计能力。模型预测控制（MPC）与学习的协同设计：重点讨论如何利用深度学习模型替代部分非线性动态或约束条件，以加速MPC的在线求解过程，实现更高频率的控制律更新。 --- 第五部分：基于不确定性的智能鲁棒控制在面对模型误差和外部干扰时，保证控制系统的稳定性至关重要。本部分侧重于如何利用智能方法量化和应对不确定性，设计出具有理论可证明鲁棒性的控制器。内容聚焦于：自适应鲁棒控制器的设计：介绍如何利用在线辨识结果来动态调整鲁棒控制器的增益调度或补偿项，以匹配实时变化的系统特性。不确定性量化与控制：基于概率方法（如贝叶斯方法），实时估计模型误差的分布，并将此分布信息反馈到控制器的设计中，实现基于风险的控制决策。防御性控制策略：探讨如何利用元学习（Meta-Learning）的思想，使控制器具备在面对新干扰模式时，快速调整其防御策略的能力。 --- 第六部分：工业物联网（IIoT）与分布式智能控制随着工业4.0的推进，控制系统正从集中式走向分布式和网络化。本部分关注智能控制在多智能体系统和大规模工业网络中的部署与协同。核心技术讨论：分布式强化学习（DRL for Multi-Agent Systems）：介绍集中式训练、分布式执行（CTDE）范式，如MADDPG等，在协调多机器人、交通流控制中的应用。联邦学习在工业控制中的隐私保护与协同：阐述如何在不共享原始敏感数据的前提下，利用不同工厂或设备的数据协同训练一个全局最优的控制模型。边缘计算与实时智能：分析如何将复杂的推理模型部署到资源受限的边缘设备上，确保控制回路的低延迟和高可靠性。 --- 第七部分：前沿应用案例分析与未来展望最后一部分通过具体的工程案例展示智能控制的巨大潜力，并对未来的研究方向进行展望。案例包括：能源系统优化控制：如何利用深度学习预测可再生能源（如风能、太阳能）的波动性，并设计自适应的储能调度策略。复杂制造过程的质量控制：应用知识图谱与因果推理模型，对产品缺陷进行溯源，并实时调整生产参数以保证成品率。智能体的持续学习与可解释性：讨论如何增强深度学习控制器的透明度和可解释性（XAI），这是工业界接受高度自主系统进行高风险决策的关键前提。本书致力于为读者提供一个全面、深入且面向实践的智能控制系统蓝图，推动控制理论从精确建模依赖向数据驱动适应性的跨越。