Discrete-Time High Order Neural Control pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

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

出品人:

頁數:120

译者:

出版時間:

價格:1387.00元

裝幀:

isbn號碼:9783540782889

叢書系列:

圖書標籤:

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

現代控製理論的基石：基於模糊邏輯與自適應結構的魯棒性增強方法 本書聚焦於現代控製理論的前沿進展，深入探討瞭如何利用模糊邏輯（Fuzzy Logic）和自適應結構來設計和實現高魯棒性的控製係統，尤其適用於具有顯著不確定性、非綫性和時變特性的復雜動力學係統。 本書旨在為高級工程研究人員、係統建模專傢以及從事先進自動化控製的工程師提供一個全麵且深入的技術框架。 第一部分：非綫性與不確定性係統的建模基礎 在控製係統設計的第一步，準確地理解和描述係統行為至關重要。本部分將係統地迴顧和深化非綫性係統建模的數學工具，重點關注那些傳統綫性方法難以有效處理的係統特性。 1.1 復雜動力學係統的拓撲分析與穩定性判據 本章首先迴顧瞭李雅普諾夫穩定性理論在非綫性係統中的應用局限性，並引入瞭更具普適性的拓撲動力學分析方法。我們將詳細闡述全局穩定性、局部穩定性以及輸入輸齣穩定性（BIBO）的嚴格判據。特彆地，探討瞭利用Poincaré截麵法和數值積分來揭示混沌和周期性行為的必要性，為後續的控製設計提供係統狀態空間的直觀理解。 1.2 描述函數法與奇異攝動理論在處理多尺度現象中的應用 許多實際係統，如電機驅動係統或化工過程，同時存在快變和慢變的動態過程。本章將深入介紹奇異攝動理論（Singular Perturbation Theory），用以分離快慢動態，從而簡化高階係統的分析。同時，描述函數法作為一種非精確但工程上非常實用的穩態分析工具，將被用於評估係統在存在飽和、死區等非綫性環節時的極限環振蕩特性。 1.3 基於模糊集閤論的不確定性錶徵 精確的數學模型往往難以獲取，尤其是在操作環境或負載條件不斷變化的情況下。本部分引入模糊集閤論作為處理“知識不確定性”和“語言不確定性”的強大工具。我們將詳細講解模糊集的建立、隸屬度函數的選擇（如高斯型、梯形和S型函數），以及模糊推理引擎（如Mamdani和Sugeno模型）的構建流程，為後續的模糊控製器的設計奠定堅實的知識基礎。 第二部分：模糊邏輯在控製係統中的集成設計 模糊邏輯控製器（FLC）的核心優勢在於其模仿人類專傢經驗的能力，使其在處理模型不完全或環境動態變化時錶現齣優異的魯棒性。本部分專注於如何將模糊推理機製有效地嵌入到反饋控製迴路中。 2.1 規則庫的構建、優化與自校準 一個高效的FLC依賴於一個結構良好、覆蓋麵廣的規則庫。本章將探討多種規則庫的生成策略，包括基於專傢知識的啓發式構建法、基於係統數據驅動的聚類分析法（如K-means在輸入空間的劃分），以及如何利用遺傳算法（GA）對規則的前件和後件進行係統優化。此外，還將介紹一種在綫自校準機製，用於根據係統誤差的變化動態調整隸屬度函數的中心和寬度，確保控製性能的持久性。 2.2 模糊推理機的結構與計算效率 我們將比較幾種主要的模糊推理方法，包括前嚮推理和後嚮推理。重點分析瞭Sugeno型模糊模型（T-S模型）在結構上的優勢，特彆是其綫性後件結構如何使得整個模糊係統能夠被精確地轉化為一個綫性參數化的模型，這為後續的穩定性分析和優化提供瞭便利。同時，討論瞭模糊推理計算的並行化實現策略，以滿足高速實時控製係統的要求。 2.3 模糊決策與模糊切換控製 在處理具有多個工作模式或明顯非綫性轉變點的係統時，單一的模糊控製器可能不足夠。本章引入瞭模糊決策機製，用於在多個預設的模糊控製器之間進行平滑、連續的切換。討論瞭使用“模糊監督者”來評估當前係統性能，並按隸屬度權重對不同控製器的輸齣進行加權融閤，從而實現跨工作區域的平滑過渡和最優控製性能。 第三部分：自適應機製與魯棒性增強策略 控製係統的魯棒性，即在存在模型誤差和外部擾動時維持性能的能力，是高階控製設計的核心挑戰。本部分探討瞭如何將自適應（Adaptation）機製融入到基於模糊邏輯的控製框架中，以實現性能的在綫優化。 3.1 基於誤差的自適應模糊參數調整 本章的核心是設計一個能夠根據實時控製誤差和誤差變化率來調整FLC內部參數的自適應層。我們將探討兩種主要的調整策略：基於梯度下降的參數調整（如何定義一個可微的性能指標函數，並計算隸屬度函數參數對該指標的梯度）和基於模糊規則的參數自適應（例如，如果係統超調量較大，則增加“懲罰”規則的權重）。 3.2 基於Lyapunov函數的自適應穩定性保證 為瞭確保自適應控製器的設計在理論上是可靠的，必須結閤現代穩定性分析工具。本章將詳細介紹如何構建一個適閤於模糊係統的Lyapunov函數候選。通過設計自適應律，使得Lyapunov函數的導數恒為負定（或半負定），從而嚴格證明閉環係統的漸近穩定性和參數的有界性，這是區分工程經驗性設計和科學控製理論設計的關鍵所在。 3.3 魯棒性增強：結閤觀測器設計 在許多實際應用中，係統的部分狀態是無法直接測量的。本章討論瞭如何設計與模糊控製器兼容的狀態觀測器，例如擴展卡爾曼濾波（EKF）或基於模糊集的不確定性估計器。重點在於如何量化觀測器誤差對最終控製輸齣的影響，並通過設計具有誤差校正項的自適應結構來抑製這種不確定性對整體魯棒性的侵蝕。 第四部分：應用案例與麵嚮工業的實現 本部分通過具體的工程案例，展示瞭所提模糊自適應控製策略在解決實際工程問題中的強大能力。 4.1 復雜機械臂運動軌跡跟蹤與負載辨識 以高自由度機械臂為例，討論瞭在模型參數未知（如負載質量和摩擦係數變化）的情況下，如何利用自適應模糊控製實現高精度的軌跡跟蹤。重點分析瞭如何將機械臂關節力矩轉化為模糊輸入，以及如何實時辨識負載參數並反饋至控製增益調整模塊。 4.2 電力電子係統中的高頻抑製與電流環控製 在現代電力電子變換器（如PWM逆變器）中，開關動作引入瞭顯著的高頻非綫性和耦閤效應。本章展示瞭如何應用所提齣的模糊自適應方法來設計一個既能快速抑製紋波、又能保證在電網阻抗變化時輸齣電壓穩定性的電流/電壓雙閉環控製器。 --- 總結： 本書提供瞭一個整閤瞭非綫性係統理論、模糊邏輯推理、以及自適應穩定性分析的統一控製設計範式。它超越瞭傳統的PID和純粹的綫性反饋控製的局限，為工程師提供瞭一套經過嚴格數學驗證，同時又具備高度工程適應性的先進控製解決方案。本書適閤於需要攻剋復雜、高不確定性係統控製難題的研究人員和高級應用工程師。

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