具体描述
动力系统中的智能决策与优化控制 本书聚焦于前沿的、超越经典控制理论范畴的先进控制方法及其在复杂动力系统中的实际应用。它旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一个深入理解和掌握现代智能控制、自适应控制、鲁棒控制以及优化控制等领域核心概念、理论框架和实用技术的平台。 本书内容紧密围绕当前工程实践中对高精度、高鲁棒性和高效率控制系统的迫切需求展开，系统性地探讨了如何利用先进的数学工具和计算智能方法来应对非线性、不确定性、时变性以及约束性等严峻挑战。 --- 第一部分：非线性与不确定性下的先进控制基础 本部分首先回顾并深化了经典控制理论（如频域分析、状态空间法）在处理简单线性系统时的局限性，随后将重点转向更具挑战性的非线性与不确定性系统。 第一章：非线性系统的建模与分析 本章深入探讨了描述非线性动力学行为的常用数学工具，包括李雅普诺夫函数法、奇异摄动法以及平均场理论。详细分析了平衡点的稳定性、极限环的生成与消失，以及系统对初始条件的敏感性，特别是混沌现象的初步识别。重点阐述了如何使用输入-输出线性化技术对部分可反馈的非线性系统进行结构化分析和初步控制设计。 第二章：鲁棒控制理论核心 本章是应对模型不确定性和外部扰动的基石。内容涵盖了$mathcal{H}_{infty}$ 控制理论的完整推导过程，包括加权函数的选择原则、三角不等式求解以及 Riccati 方程的解析与数值解法。随后引入$D-K$ 迭代算法在实际工程中的应用，并讨论了如何利用 $LMI$（线性矩阵不等式）框架来求解更复杂的鲁棒稳定性问题。此外，还对滑模控制（SMC）进行了深入剖析，重点讨论了其固有的抖振问题及其基于奇异摄动或边界层技术的改进方案。 第三章：自适应控制策略 针对系统参数随时间变化的场景，本章系统介绍了基于误差的自适应控制（EAC）和基于模型的参考自适应控制（MRAC）。MRAC 部分详细讲解了 Lyapunov 稳定性理论在自适应律设计中的核心作用，包括对渐近稳定性和有限时间收敛性的严格证明。对于参数不确定性较大的系统，本章引入了基于投影算法和基于切换策略的鲁棒自适应方法，以确保系统在未知或时变参数下的高性能运行。 --- 第二部分：智能优化与计算方法在控制中的应用 随着计算能力的飞速提升，本部分转向利用人工智能和优化算法解决传统控制方法难以处理的复杂约束优化问题。 第四章：模型预测控制（MPC）的深入研究 MPC 作为连接系统动态和优化方法的桥梁，是本章的核心。详细阐述了有限域上的滚动时域优化原理，包括目标函数的构建、约束的处理（等式约束、不等式约束及状态约束）。重点分析了线性 MPC (LMPC) 的可解性条件，并深入探讨了非线性 MPC (NMPC) 中使用序列二次规划（SQP）或内点法求解实时优化问题的计算效率与收敛性保证。内容覆盖了如何将系统约束直接集成到控制律设计中，实现真正的约束优化控制。 第五章：基于智能计算的控制方法 本章着眼于如何利用计算智能技术来处理高维、强非线性和缺乏精确模型的系统。 1. 神经网络控制（NNC）: 探讨了径向基函数（RBF）网络和多层前馈网络在系统辨识和在线控制器设计中的应用。重点介绍了基于 Lyapunov 理论的神经网络稳定性分析，确保智能控制器的收敛性和鲁棒性。 2. 模糊逻辑控制（FLC）: 不仅介绍了传统的基于专家经验的模糊推理系统，更侧重于自调谐模糊控制，即利用遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）对模糊规则库和隶属度函数进行在线优化，以提高控制性能。 3. 强化学习（RL）基础: 作为前沿方法，本章引入了基于价值函数（如 Q-learning）和基于策略梯度（如 A2C, PPO）的控制框架。讨论了如何将复杂的连续控制任务转化为马尔可夫决策过程（MDP），并分析了深度学习在处理高维状态空间中的优势与挑战。 --- 第三部分：面向实际工程的特殊控制问题 本部分将理论与工程实践紧密结合，探讨了在特定工程需求下必须考虑的关键问题。 第六章：多智能体系统与分布式控制 针对协同作业任务（如编队飞行、网络化制造），本章阐述了分布式一致性算法的设计。内容包括基于图论的通信拓扑分析、拉普拉斯矩阵的性质，以及如何设计局部交互协议实现全局目标（如状态同步或轨迹跟踪）。特别讨论了在存在通信延迟和部分信息丢失情况下的鲁棒分布式控制方案。 第七章：系统约束与切换控制 开关系统在工程中普遍存在，如双稳态系统、混合动力系统。本章详细分析了混合动力系统（Hybrid Systems）的建模方法，并介绍了基于切换系统的李雅普诺夫函数的稳定性分析方法。同时，对基于事件触发和基于数据驱动的控制设计进行了前瞻性探讨，旨在减少不必要的计算和通信开销，提高能源效率。 --- 本书的特点在于其深度和广度并重。它不仅提供了严格的数学推导和定理证明，更通过大量的仿真案例和工程实例，展示了如何将这些复杂的控制理论转化为可操作的工程解决方案。阅读本书，读者将能够构建出具有高精度、高鲁棒性、且能适应复杂约束环境的下一代动力系统控制器。
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