具体描述
本书结合作者的研究工作，详细地介绍了智能控制的基本概念、原理、实现方法及其应用。内容包括：智能控制理论的数学基础及其基本知识；模糊控制系统的组成、基本原理、设计方法及其提高控制系统性能的几种改进方式；神经网络控制的基本原理工作方式及其几种典型应用；混沌控制的原理及其具有代表性的混沌控制方法；专家控制系统的原理、结构、主要控制方法及应用实例。 本书注重理论与工程实际相结合，在介绍理论的基础上，还融入了作者及其他研究者的实际应用成果，对具体工程应用具有较大的参考价值。 本书可作为高等院校自动控制及其相关专业大学本科生及研究生的教材，也可供相关专业的科研人员、工程技术人员自学和参考。
跨越学科的工程实践：现代控制系统设计与优化 本书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前沿视野的现代控制系统设计与优化理论及其实践框架。不同于侧重于基础数学模型推导的传统教材，《现代控制系统设计与优化》 将重点放在如何利用先进的控制理论工具，解决复杂的、非线性的、具有约束条件的工程实际问题。全书内容覆盖了经典控制理论的回顾与提升、现代控制理论的核心概念、先进控制策略的构建，以及面向特定工程领域的应用案例分析。 第一部分：控制系统的基石与提升 第一章：经典控制理论的再审视与现代视角 本章首先回顾了经典的反馈控制概念，如传递函数、频率响应分析（Bode图、Nyquist图）和根轨迹法。但重点迅速转向这些方法的局限性，特别是在处理多输入多输出（MIMO）系统、时间延迟以及非线性特性时的不足。我们引入了状态空间表示法作为连接经典与现代控制的桥梁，详细阐述了状态向量的物理意义及其在描述复杂系统动态行为中的优越性。 第二章：状态空间方法与系统辨识 本章深入探讨了状态空间模型（State-Space Model）的构建，包括直接建模法、模态分析法和基于实验数据的系统辨识技术。辨识部分将介绍最小二乘法（Least Squares）及其迭代算法，并讨论如何利用系统阶次判断（如Hankel矩阵秩判据）来确定最优的模型阶数。系统的可控性（Controllability）和可观测性（Observability）分析是本章的核心，通过判定矩阵的计算，指导设计者进行极点配置和观测器设计。 第三部分：现代控制器的设计与实现 第三章：极点配置与状态反馈 状态反馈极点配置（Pole Placement）是现代控制设计的核心技术之一。本章详细讲解了Ackermann公式及其在全状态反馈下的应用。为了解决“无法测量所有状态变量”的实际限制，本章引入了状态观测器设计，包括Luenberger观测器和卡尔曼滤波的基础思想。我们将详细分析观测器极点与系统极点的配置关系，确保闭环系统的稳定性和快速响应。 第四章：最优控制理论：LQR设计 最优控制是现代控制理论的精髓。本章聚焦于线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）的设计。LQR提供了一种系统化的方法来平衡系统的性能（如快速性、小超调）与控制输入的能量消耗。我们将推导代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）的求解过程，并讨论性能指标权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 的选择对控制效果的敏感性与调节技巧。 第五章：鲁棒性分析与H-无穷控制 在实际工程中，系统模型总存在不确定性（参数摄动、外部扰动）。本章引入了鲁棒控制的基本概念，重点讲解了$ ext{H}_infty$ 控制理论。读者将学习如何将控制问题转化为求解一个 $ ext{H}_infty$ 范数最小化问题，即设计控制器以抑制最坏情况下的外部干扰和模型不确定性对性能的影响。内容包括加权函数的设计以及求解微分黎卡提方程（Differential Riccati Equation）。 第三部分：应对非线性与复杂约束 第六章：非线性系统的基础与反馈线性化 传统的线性控制方法在处理强非线性系统时效果不佳。本章为进入非线性控制领域奠定基础，介绍非线性系统的基本描述（如相位平面分析、李雅普诺夫稳定性理论的初步应用）。核心内容是反馈线性化（Feedback Linearization）技术，包括输入-输出线性化（Input-Output Linearization）和状态反馈线性化，阐述如何通过坐标变换和状态反馈将非线性系统转化为线性系统，从而应用成熟的线性控制设计工具。 第七章：鲁棒非线性控制：滑模控制（SMC） 滑模控制（Sliding Mode Control）因其对模型不确定性和外部扰动的强鲁棒性而在航空航天、电机驱动等领域得到广泛应用。本章详细讲解了SMC的设计原理，包括滑模面（Sliding Surface）的选择、切换律（Switching Law）的构建以及如何处理“抖振”（Chattering）现象，并引入观测器与滑模控制相结合的改进策略。 第八章：模型预测控制（MPC）的工程化实现 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）是当前工业界最热门的先进控制技术之一。MPC的优势在于其固有的处理系统约束（如输入饱和、状态限制）的能力。本章将详细阐述MPC的基本循环：模型预测、优化问题求解（通常是二次规划QP或更复杂的非线性规划NLP）以及滚动时域（Receding Horizon）执行。我们将结合具体案例，指导读者如何选择预测时域、控制时域以及如何将MPC嵌入实时控制硬件平台。 第四部分：前沿应用与仿真实践 第九章：复杂系统的多目标控制与分布式控制 本章探讨了超出单回路控制范畴的问题，包括多对象系统的协同控制（如编队控制）和分布式控制架构。我们将讨论如何利用分布式优化算法（如ADMM）来协调多个局部控制器，实现全局最优控制目标。 第十章：仿真验证与硬件在环（HIL）测试 理论的最终价值在于工程验证。本章不提供新的理论，而是提供一个将上述所有理论付诸实践的路线图。我们将重点介绍如何使用MATLAB/Simulink、Python控制库等工具箱，搭建高保真度的仿真模型，并深入探讨硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）测试环境的搭建和配置，确保设计的控制器能够在接近真实运行环境的条件下通过严格的性能和鲁棒性测试。 目标读者群： 本书适合控制科学与工程、电气工程、机械工程、航空航天工程等专业的高年级本科生、研究生，以及希望系统性地掌握现代与先进控制理论，并将其应用于工业自动化、过程控制、机器人或车辆动力学等领域的工程技术人员和研究人员。本书强调理论的严谨性与工程实现的可操作性之间的平衡。
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