非线性系统的自适应控制导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:周东华

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2002-1-1

价格:18.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302044796

丛书系列:

图书标签:

• 非线性
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《现代控制理论前沿：模型预测与智能优化》 本书旨在为广大工程技术人员、科研工作者以及高等院校相关专业的学生，提供一个深入理解现代控制理论核心理念的窗口。我们将聚焦于两个极具影响力和前瞻性的控制领域——模型预测控制（MPC）和基于智能优化算法的控制策略，并在此基础上探讨其在复杂非线性系统中的应用潜力。 第一部分：模型预测控制（MPC）的理论基石与算法解析 模型预测控制，作为一种先进的反馈控制策略，其核心思想在于利用系统的动态模型，通过求解一个在线的有限时域优化问题，来计算出最优的控制输入序列。本部分将从以下几个关键点展开： MPC的基本原理与框架： 深入剖析MPC的预测模型、滚动优化、性能指标函数以及末端约束等核心组成部分。我们将解释为何MPC能够有效地处理多变量耦合、约束条件以及系统时滞等挑战。 线性MPC（LMPC）的理论发展： 从经典LMPC开始，介绍其线性系统下的理论基础、凸优化求解方法以及稳定性保证。我们将探讨不同类型的性能指标函数（如二次型）及其对控制性能的影响。 非线性MPC（NMPC）的挑战与应对： 针对非线性系统，NMPC的求解面临更大的计算复杂度。我们将详细介绍非线性系统的建模方法、非线性优化问题的求解技术（如序列二次规划SQP、内点法等），以及如何保证NMPC的实时性和稳定性。 约束处理在MPC中的关键作用： 无论是输入约束、输出约束还是状态约束，它们在实际工程应用中都至关重要。本部分将重点讲解MPC如何有效地将这些约束融入优化问题，并探讨其对系统性能和安全性的影响。 MPC的各种变体与发展方向： 除此之外，我们还将简要介绍一些MPC的变体，如无模型预测控制（NMPC）、区间预测控制（IPC）等，并探讨其在特定应用场景下的优势。 第二部分：智能优化算法在控制系统设计中的应用 随着计算能力的飞速发展，越来越多强大的智能优化算法被引入到控制系统的设计与优化中。本部分将聚焦于几种代表性的智能优化算法，并阐述其在解决复杂控制问题中的独特优势。 群体智能优化算法： 粒子群优化（PSO）： 详细介绍PSO的基本原理、粒子在搜索空间中的运动机制，以及其在参数整定、控制器设计等方面的应用。 遗传算法（GA）： 深入讲解GA的编码、选择、交叉、变异等遗传操作，以及其在系统辨识、最优控制策略搜索中的应用。 其他群体智能算法： 简要介绍蚁群优化（ACO）、差分进化（DE）等算法，并概述其在解决特定控制问题中的潜力。 基于梯度的智能优化算法： 模拟退火（SA）： 阐述SA的退火过程、 Metropolis准则等核心概念，并探讨其在求解高维、非凸优化问题中的应用。 神经网络与深度学习在优化中的角色： 探讨如何利用神经网络（如深度强化学习）来近似复杂的控制策略，或者作为优化求解器的一部分。 第三部分：模型预测控制与智能优化算法的融合策略 本部分将是本书的核心亮点之一，我们旨在探索如何将MPC的预测和优化能力与智能优化算法的全局搜索和鲁棒性相结合，以克服各自的局限性，设计出更加高效、鲁棒的控制系统。 利用智能优化算法加速MPC的求解： 探讨如何将PSO、GA等算法用于初始化MPC的优化变量，或者作为求解器的一部分，以提高NMPC的实时性。 基于智能优化的MPC参数整定： 传统MPC参数的整定往往依赖于经验和试凑。我们将介绍如何利用智能优化算法自动搜索最优的MPC权重矩阵、预测时域长度等参数，以获得最佳的控制性能。 智能优化驱动的MPC模型修正： 在实际系统中，模型的不确定性是普遍存在的。我们可以利用智能优化算法来在线修正MPC的预测模型，使其更好地适应实际工况，提升控制精度。 混合MPC与智能优化控制策略： 探讨将MPC和智能优化算法的优势互补，例如在不同运行阶段采用不同的控制策略，或者将两者进行有机结合，形成混合控制结构。 第四部分：应用案例与未来展望 为了更好地说明理论的实用性，本部分将选取几个典型的工程应用案例，展示MPC和智能优化算法在实际系统中的应用效果。 工业过程控制： 如化工反应器、电力系统调度、机器人运动控制等。 智能交通系统： 如车辆自适应巡航、交通信号优化等。 航空航天与国防： 如飞行器姿态控制、导弹制导等。 最后，我们将对模型预测控制与智能优化算法的发展趋势进行展望，包括其在机器学习、大数据等新兴技术融合下的未来发展方向，以及如何进一步提升其在复杂、动态、不确定环境下的性能与可靠性。 本书力求理论严谨，案例丰富，旨在为读者提供一个全面而深入的现代控制理论学习路径。希望通过本书的阅读，读者能够掌握先进的控制技术，并将其成功应用于实际工程问题中。

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我花了整整一个周末的时间试图啃下关于“鲁棒性分析”的那一章节，老实说，那种感觉就像是试图徒手攀登一块光滑的花岗岩。作者在处理诸如高增益反馈、不确定性界限估计这些核心概念时，采取了一种极其简洁的、近乎于数学证明的叙述方式。每一个定理的提出都伴随着一段极短的、高度凝练的引言，仿佛在暗示：“这些东西你们早就该懂了。”我理解，在控制理论领域，精确性是王道，冗余的解释往往会削弱论证的力量。然而，对于一个渴望从“知道”到“理解”的读者来说，这种“惜墨如金”的风格实在让人感到挫败。我特别想知道，当系统参数在某个特定区间内发生微小漂移时，控制器性能的退化曲线究竟是如何被精妙地构建起来的，但书中只是给出了最终的边界条件，中间的直觉推导过程似乎被有意无意地省略了。这使得我不得不去寻找其他侧重于应用和仿真案例的辅助资料，来填补这个理论与实践之间的巨大鸿沟。

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从结构上看，本书的章节划分逻辑是清晰的，从经典控制基础的快速回顾，过渡到卡尔曼滤波的引入，再到自适应算法的理论推导，脉络是顺畅的。但是，这种“顺畅”是建立在一个非常高的起点之上的。举个例子，在讲解Lyapunov稳定性理论的应用时，作者直接引入了复杂的张量表示法，却没有花足够的篇幅来解释为什么选择这种高维度的视角比传统的标量函数更具优势。这让习惯了从物理直观出发理解问题的读者感到非常吃力。这本书更像是对现有成熟理论的一次全面、权威的“汇编”和“再论证”，而非一次“创新性”的教学设计。它提供了一套极其严密的知识框架，但构建框架的砖块——那些核心直觉——却需要读者自己去挖掘。如果能增加一些历史背景的穿插，或者至少为关键算法提供一个更直观的物理类比，相信能大大降低读者的认知负荷。现在它更像是一份需要被“解码”的文本。

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这本书的装帧设计倒是挺下功夫的，封面那种深邃的蓝色调配上银色的字体，给人一种既专业又略带神秘的未来感。内页的纸张选择也比较考究，摸起来有一定的质感，长时间阅读下来眼睛也不会觉得特别疲劳，这对于一本技术性这么强的教材来说，绝对是加分项。不过，我得说，光是外表可撑不起这“导论”的名头。我原本期待一个能像老朋友一样娓娓道来，将那些复杂的数学模型和抽象的理论用生动的实例慢慢剥开的引路人，结果呢？它更像一位严谨的德国教授，直接把所有的定理和推论像乐高积木一样堆在你面前，让你自己去琢磨它们之间的咬合关系。对于初学者来说，这意味着需要极大的毅力和扎实的预备知识。我翻阅了几章，发现那些符号的密集程度，即便是对照着附录里的定义，也常常需要停下来，拿出草稿纸重新推演一遍，才能勉强跟上作者的思路。它更像是为已经有了坚实基础，正在寻求系统化、高阶梳理的研究人员准备的工具书，而非真正的“导论”。它的价值在于其内容的深度和广度，而非易读性。

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我注意到书中对近年来新兴的、尤其是基于机器学习或深度学习的自适应方法几乎没有涉及，这多少让我有些意外。作为一本声称探讨“导论”的教材，它似乎将关注点完全定格在了上世纪末到本世纪初的经典自适应控制理论体系中，例如MRAC（模型参考自适应控制）的各种变体，以及基于观测器的设计思路。这固然保证了内容的经典性和深度，但却在一定程度上显得有些“滞后”了。现在的工程师和研究人员，在处理大规模、高维度、非线性的真实世界问题时，往往需要借助更现代的计算工具和理论框架。因此，尽管书中关于传递函数、状态空间表示的论述无可挑剔，但它未能将这些基础理论与当前前沿的研究热点进行有效地衔接。对于希望了解行业发展全景的读者而言，这算是一个比较明显的遗憾，使得这本书的参考价值在时效性上打了折扣。

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翻阅全书，我最欣赏的一点是其对数学严谨性的执着追求。每一个结论的得出都步步为营，逻辑链条几乎没有中断或模糊之处。这对于需要进行理论推导和模型验证的研究人员来说，是极大的福音——你几乎可以完全信任书中的每一个公式。然而，这种极致的严谨性也带来了一个副作用：阅读体验略显枯燥和压抑。它缺少了那种能点燃学习热情的“火花”。我期待的是能看到一些“反例”或者“失败的尝试”——控制理论的发展往往是通过不断推翻旧假设来实现的。这本书几乎只呈现了“成功”的路径，即完美的理论模型下的理想运行状态。如果能有一个章节探讨在实际工程中，当假设条件被打破时，这些精妙的自适应算法会如何优雅地或狼狈地失效，并给出相应的诊断思路，那这本书的实用价值和启发性无疑会提升一个档次。现在它更像是一座完美的理论宫殿的蓝图，但缺乏通往宫殿的曲折小径的描述。

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