Discrete-Time High Order Neural Control pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Sanchez, Edgar N./ Alanis, Alma Y./ Loukianov, Alexander G.

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:

价格:1387.00元

装帧:

isbn号码:9783540782889

丛书系列:

图书标签:

Neural Networks
Control Theory
Discrete-Time Systems
High-Order Systems
Nonlinear Control
Adaptive Control
Lyapunov Stability
Robust Control
Machine Learning
Engineering

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具体描述

现代控制理论的基石：基于模糊逻辑与自适应结构的鲁棒性增强方法本书聚焦于现代控制理论的前沿进展，深入探讨了如何利用模糊逻辑（Fuzzy Logic）和自适应结构来设计和实现高鲁棒性的控制系统，尤其适用于具有显著不确定性、非线性和时变特性的复杂动力学系统。本书旨在为高级工程研究人员、系统建模专家以及从事先进自动化控制的工程师提供一个全面且深入的技术框架。第一部分：非线性与不确定性系统的建模基础在控制系统设计的第一步，准确地理解和描述系统行为至关重要。本部分将系统地回顾和深化非线性系统建模的数学工具，重点关注那些传统线性方法难以有效处理的系统特性。 1.1 复杂动力学系统的拓扑分析与稳定性判据本章首先回顾了李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用局限性，并引入了更具普适性的拓扑动力学分析方法。我们将详细阐述全局稳定性、局部稳定性以及输入输出稳定性（BIBO）的严格判据。特别地，探讨了利用Poincaré截面法和数值积分来揭示混沌和周期性行为的必要性，为后续的控制设计提供系统状态空间的直观理解。 1.2 描述函数法与奇异摄动理论在处理多尺度现象中的应用许多实际系统，如电机驱动系统或化工过程，同时存在快变和慢变的动态过程。本章将深入介绍奇异摄动理论（Singular Perturbation Theory），用以分离快慢动态，从而简化高阶系统的分析。同时，描述函数法作为一种非精确但工程上非常实用的稳态分析工具，将被用于评估系统在存在饱和、死区等非线性环节时的极限环振荡特性。 1.3 基于模糊集合论的不确定性表征精确的数学模型往往难以获取，尤其是在操作环境或负载条件不断变化的情况下。本部分引入模糊集合论作为处理“知识不确定性”和“语言不确定性”的强大工具。我们将详细讲解模糊集的建立、隶属度函数的选择（如高斯型、梯形和S型函数），以及模糊推理引擎（如Mamdani和Sugeno模型）的构建流程，为后续的模糊控制器的设计奠定坚实的知识基础。第二部分：模糊逻辑在控制系统中的集成设计模糊逻辑控制器（FLC）的核心优势在于其模仿人类专家经验的能力，使其在处理模型不完全或环境动态变化时表现出优异的鲁棒性。本部分专注于如何将模糊推理机制有效地嵌入到反馈控制回路中。 2.1 规则库的构建、优化与自校准一个高效的FLC依赖于一个结构良好、覆盖面广的规则库。本章将探讨多种规则库的生成策略，包括基于专家知识的启发式构建法、基于系统数据驱动的聚类分析法（如K-means在输入空间的划分），以及如何利用遗传算法（GA）对规则的前件和后件进行系统优化。此外，还将介绍一种在线自校准机制，用于根据系统误差的变化动态调整隶属度函数的中心和宽度，确保控制性能的持久性。 2.2 模糊推理机的结构与计算效率我们将比较几种主要的模糊推理方法，包括前向推理和后向推理。重点分析了Sugeno型模糊模型（T-S模型）在结构上的优势，特别是其线性后件结构如何使得整个模糊系统能够被精确地转化为一个线性参数化的模型，这为后续的稳定性分析和优化提供了便利。同时，讨论了模糊推理计算的并行化实现策略，以满足高速实时控制系统的要求。 2.3 模糊决策与模糊切换控制在处理具有多个工作模式或明显非线性转变点的系统时，单一的模糊控制器可能不足够。本章引入了模糊决策机制，用于在多个预设的模糊控制器之间进行平滑、连续的切换。讨论了使用“模糊监督者”来评估当前系统性能，并按隶属度权重对不同控制器的输出进行加权融合，从而实现跨工作区域的平滑过渡和最优控制性能。第三部分：自适应机制与鲁棒性增强策略控制系统的鲁棒性，即在存在模型误差和外部扰动时维持性能的能力，是高阶控制设计的核心挑战。本部分探讨了如何将自适应（Adaptation）机制融入到基于模糊逻辑的控制框架中，以实现性能的在线优化。 3.1 基于误差的自适应模糊参数调整本章的核心是设计一个能够根据实时控制误差和误差变化率来调整FLC内部参数的自适应层。我们将探讨两种主要的调整策略：基于梯度下降的参数调整（如何定义一个可微的性能指标函数，并计算隶属度函数参数对该指标的梯度）和基于模糊规则的参数自适应（例如，如果系统超调量较大，则增加“惩罚”规则的权重）。 3.2 基于Lyapunov函数的自适应稳定性保证为了确保自适应控制器的设计在理论上是可靠的，必须结合现代稳定性分析工具。本章将详细介绍如何构建一个适合于模糊系统的Lyapunov函数候选。通过设计自适应律，使得Lyapunov函数的导数恒为负定（或半负定），从而严格证明闭环系统的渐近稳定性和参数的有界性，这是区分工程经验性设计和科学控制理论设计的关键所在。 3.3 鲁棒性增强：结合观测器设计在许多实际应用中，系统的部分状态是无法直接测量的。本章讨论了如何设计与模糊控制器兼容的状态观测器，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）或基于模糊集的不确定性估计器。重点在于如何量化观测器误差对最终控制输出的影响，并通过设计具有误差校正项的自适应结构来抑制这种不确定性对整体鲁棒性的侵蚀。第四部分：应用案例与面向工业的实现本部分通过具体的工程案例，展示了所提模糊自适应控制策略在解决实际工程问题中的强大能力。 4.1 复杂机械臂运动轨迹跟踪与负载辨识以高自由度机械臂为例，讨论了在模型参数未知（如负载质量和摩擦系数变化）的情况下，如何利用自适应模糊控制实现高精度的轨迹跟踪。重点分析了如何将机械臂关节力矩转化为模糊输入，以及如何实时辨识负载参数并反馈至控制增益调整模块。 4.2 电力电子系统中的高频抑制与电流环控制在现代电力电子变换器（如PWM逆变器）中，开关动作引入了显著的高频非线性和耦合效应。本章展示了如何应用所提出的模糊自适应方法来设计一个既能快速抑制纹波、又能保证在电网阻抗变化时输出电压稳定性的电流/电压双闭环控制器。 --- 总结：本书提供了一个整合了非线性系统理论、模糊逻辑推理、以及自适应稳定性分析的统一控制设计范式。它超越了传统的PID和纯粹的线性反馈控制的局限，为工程师提供了一套经过严格数学验证，同时又具备高度工程适应性的先进控制解决方案。本书适合于需要攻克复杂、高不确定性系统控制难题的研究人员和高级应用工程师。