Reliable Control and Filtering of Linear Systems with Adaptive Mechanisms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Guang-Hong Yang

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2010-7-16

价格:GBP 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781574440669

丛书系列:

图书标签:

• 管理
• 控制理论
• 线性系统
• 自适应控制
• 滤波
• 鲁棒控制
• 状态估计
• 优化
• 系统辨识
• 信号处理
• 工程应用

稳健控制与滤波：复杂系统下的最优解耦 本书深入探讨了在不确定性、时变特性和外部干扰等复杂环境下，如何设计出高性能的控制和状态估计（滤波）系统。内容聚焦于一类特定但极为普遍的系统模型——线性系统，并引入了“稳健性”和“自适应性”两大核心概念，旨在为工程师和研究人员提供一套严谨、实用的分析和综合方法论。 第一部分：线性系统的基础与挑战 第一章：线性系统建模与状态空间表示 本章首先回顾了经典控制理论中的基础概念，如传递函数和频率响应分析。随后，重点转向现代控制理论的基石——状态空间表示法。详细阐述了连续时间系统和离散时间系统在状态空间中的描述形式，包括系统的内部动态特性（极点与零点分布）与输入/输出映射关系。特别关注了系统的可控性与可观测性分析，这是设计有效控制器和观测器的前提条件。 第二章：不确定性与扰动源的分类 在实际工程应用中，系统模型很少是完全精确的。本章系统地对不确定性进行分类和量化。讨论了参数不确定性（如元件容差、模型简化引起的误差），结构不确定性（如未建模的动态环节），以及外部扰动（如环境噪声、传感器漂移）。通过范数理论（$H_{infty}$范数）和结构描述（如界限误差集），为后续的稳健性分析奠定数学基础。 第二部分：稳健控制的设计哲学 第三章：$H_{infty}$控制理论：抑制外部干扰 $H_{infty}$控制作为稳健控制的核心工具，在本章中得到全面阐述。首先引入了“干扰衰减”的优化目标，即最小化系统从外部干扰到关键输出之间的加权传递函数范数。详细推导了基于黎卡提方程的软执行器（Soft Actuator）和硬执行器（Hard Actuator）控制器设计过程。重点分析了如何选择合适的加权函数，以平衡性能要求（如带宽）与稳定性裕度。 第四章：鲁棒性分析：边界与裕度 设计控制器后，必须量化其对不确定性的抵抗能力。本章深入探讨了各种稳健性分析指标。包括输入-输出反馈增益裕度（Gain Margin）和相角裕度（Phase Margin），这些经典指标被扩展到多变量系统。引入了“磁盘裕度”的概念，用于描述参数空间中允许的最大偏差范围。此外，还介绍了基于李雅普诺夫函数（Lyapunov Function）的直接稳定性分析方法，以应对不确定性对系统的全局稳定性影响。 第五章：线性矩阵不等式（LMI）在稳健控制中的应用 本章展示了如何将复杂的非线性矩阵不等式优化问题转化为凸优化问题，即线性矩阵不等式（LMI）。详细描述了如何使用LMI框架来求解$H_{infty}$控制器的存在性条件、稳定裕度分析以及状态反馈控制器的综合。通过实例展示LMI求解器的强大能力，简化了传统上依赖于解析求解的复杂计算过程。 第三部分：自适应机制的引入与应用 第六章：系统辨识与参数估计 自适应控制的前提是实时或准实时地了解系统当前的状态或参数。本章聚焦于在线系统辨识技术。讨论了基于最小二乘法（Least Squares）和递推最小二乘法（RLS）的参数估计算法，重点分析了当系统存在噪声时，如何通过引入遗忘因子（Forgetting Factor）来提升算法对时变参数的跟踪能力。 第七章：基于模型的自适应控制（MRAC） 在模型参考自适应控制（MRAC）框架下，本章构建了一个参考模型来定义期望的系统性能。核心在于设计一个参数自适应律（如基于误差的梯度下降法或超量稳定（Super-Twisting）算法），使得闭环系统的动态行为渐近地跟踪参考模型的动态。详细讨论了MRAC中的“不变集”理论和“信号重整”技术，以克服参数突变和外部噪声对跟踪性能的干扰。 第八章：自适应鲁棒控制（ARC）的综合 本章旨在将前述的稳健控制设计与在线自适应机制相结合，形成自适应鲁棒控制（ARC）。当系统不确定性超出了预先设计的稳健控制器所能容忍的范围时，自适应机制介入，修正控制器的增益或补偿项。重点探讨了如何设计一个“激活函数”或“切换规则”，以确保在从稳健模式切换到自适应模式，或在不同工作点之间切换时，系统的闭环稳定性得以保持。 第四部分：稳健滤波与状态估计 第九章：卡尔曼滤波的扩展与局限 本章回顾了标准线性卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）的原理，它是最优线性无偏估计器。随后，分析了KF在模型参数未知或存在结构不确定性时的性能退化问题。针对这些局限性，引入了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的概念，虽然它们主要针对非线性系统，但在处理部分不确定性模型时提供了工程上的解决方案。 第十章：$H_{infty}$滤波与鲁棒状态估计 与$H_{infty}$控制相对应，$H_{infty}$滤波（或称Min-Max滤波）提供了一种在最坏情况下的最优估计。本章推导了加权$H_{infty}$滤波器设计，该滤波器能够保证估计误差的$H_{infty}$范数低于预设的水平 $gamma$，即使在存在有界噪声的情况下也能保持估计的稳定性。讨论了如何平衡估计精度和对模型误差的鲁棒性。 第十一章：自适应滤波与在线参数辨识 当系统的噪声特性或系统模型本身随时间变化时，固定参数的滤波器（如标准KF）性能会下降。本章探讨了自适应滤波器的设计，其中滤波器的增益矩阵或系统状态观测矩阵依赖于在线辨识出的系统参数。应用递推最小二乘法来估计时变参数，并将这些估计值实时反馈给卡尔曼滤波器或$H_{infty}$滤波器，以维持最优的估计性能。 全书结构严谨，从理论基础出发，逐步过渡到先进的综合设计方法，力求将控制的性能优化与对不确定性的抵抗能力有机结合，为解决复杂的现代工程控制问题提供了一套全面的理论框架和实践工具。

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**评价二：** 作为一个在控制领域摸爬滚打多年的工程师，我深知在实际工程应用中，线性系统的可靠性和滤波的重要性。我们常常面临模型不精确、外部干扰、传感器噪声等挑战，而一本能够提供切实解决方案的书籍，无疑是巨大的财富。我非常关注这本书是否能够深入剖析如何通过自适应机制来补偿这些不确定性，从而保证系统的稳定性和性能。我希望它能详细介绍各种自适应律的设计方法，并且能够清楚地解释这些方法是如何保证闭环系统的全局稳定性的。同时，我也对书中关于滤波技术的部分非常期待，特别是如何利用先进的滤波算法来有效地估计系统状态，以及如何将滤波器的输出反馈给控制器，形成一个更强大的控制闭环。我特别想了解书中是否会讨论一些针对具体应用场景的滤波策略，比如针对高斯噪声、非高斯噪声，或是具有时变特性的噪声。如果书中能提供一些具体的算法实现细节，或者是一些易于理解的伪代码，那对我而言将非常有帮助。

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**评价五：** 这本书的书名简洁明了，立刻让我联想到在复杂且不确定环境下实现系统稳定运行的挑战。我是一名对系统辨识和控制策略设计都充满热情的研究者，我特别希望这本书能够深入探讨如何利用自适应机制来处理系统模型的不确定性。我期待书中能够详细阐述如何通过在线学习或估计系统参数，并根据这些估计结果来调整控制器，以达到预期的控制性能。我对于书中是否会涵盖一些基于数据驱动的自适应控制方法，例如利用机器学习技术来设计自适应律，也充满了期待。同时，我非常关注书中关于“过滤”的部分，我希望它能提供一套系统性的方法来处理系统中的观测噪声和过程噪声。我希望书中能够深入分析不同滤波算法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。如果书中能够提供关于如何结合系统辨识、自适应控制和滤波技术来解决复杂工程问题的统一理论框架，那我将认为这本书是一本不可多得的经典之作。

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**评价一：** 这本书的封面设计就给我一种严谨、专业的印象，深邃的蓝色背景搭配银色的字体，仿佛在暗示着书中蕴含的深度理论和严谨的数学推导。我最近对动态系统的稳定性和最优控制产生了浓厚的兴趣，尤其是如何在不确定或存在噪声的环境下实现系统的可靠运行。我一直在寻找一本能够系统性地讲解自适应控制理论，并且能够将其与滤波技术相结合的权威著作。我希望这本书能够详细阐述各种自适应控制器的设计原理，例如基于Lyapunov稳定性理论的自适应律推导，以及如何处理系统参数不确定性。同时，我也期待书中能深入探讨卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等经典滤波算法在实际系统中的应用，以及如何将这些滤波方法与自适应控制策略协同工作，以提高系统的鲁棒性和性能。此外，我对书中是否会涉及一些前沿的自适应控制技术，比如神经网络自适应控制、模糊自适应控制，或是模型预测控制与自适应机制的结合，也充满了好奇。如果书中能提供丰富的仿真实例和实际应用案例，那就更好了，这有助于我更好地理解抽象的理论概念，并将其应用于我的研究项目。

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**评价四：** 我是一名在工业界从事过程控制的工程师，我一直在寻找一本能够帮助我解决实际生产中遇到的控制难题的书籍。我们经常会遇到工艺参数会发生变化，或者设备性能衰减的问题，而传统的固定参数控制器往往难以应对。因此，我对这本书中所提到的“自适应机制”非常感兴趣。我希望这本书能够提供一些实用的方法，能够让控制器在运行过程中自动调整其参数，以适应这些变化，从而保证生产过程的稳定性和产品质量。同时，我也非常关注书中关于“滤波”的部分。在实际生产中，传感器信号往往会受到噪声的干扰，这会影响控制器的判断。我希望这本书能够介绍一些有效的滤波技术，能够帮助我从嘈杂的信号中提取出准确的系统状态信息。如果书中能够提供一些针对特定工业场景的应用案例，例如在化工、电力或机械制造领域的应用，那将对我非常有启发。

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**评价三：** 这本书的书名《Reliable Control and Filtering of Linear Systems with Adaptive Mechanisms》一下子就抓住了我的眼球。我是一名博士生，正在进行关于多智能体系统协同控制的研究，而系统的可靠性是其中的一个关键挑战。我特别希望这本书能为我提供一套系统性的理论框架，来理解如何在存在通信延迟、节点故障等不确定性因素的情况下，保证整个系统的稳定性和协同性。我非常感兴趣的是书中关于自适应机制的部分，我希望它能详细介绍如何设计自适应控制器来应对模型参数的未知或时变性，以及如何通过在线调整控制参数来提高系统的鲁棒性。同时，我也对书中关于滤波的部分充满期待，我希望它能深入探讨各种滤波技术，例如它是否会涉及基于观测器的滤波方法，或者是否会讨论如何在分布式系统中实现高效的滤波。如果书中能够提供一些关于如何将自适应控制与分布式滤波相结合的研究思路，那我将觉得这本书的价值无法估量。

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