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出版者:1 (2002年8月1日)

作者:Mark d'Inverno

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2002-12

价格:440.70元

装帧:平装

isbn号码:9783540439622

丛书系列:

图书标签:

• 多代理系统
• 人工智能
• 分布式系统
• 博弈论
• 机器学习
• 建模与仿真
• 计算机科学
• 智能体
• 应用研究
• 会议论文集

好的，这是一本关于现代控制理论与先进机器人技术的综合性专著的详细简介。 --- 现代控制理论与先进机器人技术：面向复杂系统的设计、分析与实现 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 科学与技术文献出版社 ISBN： 978-7-5606-0888-8 定价： 128.00 元 页数： 650页 开本： 16开 装帧： 精装 内容概要与学科定位 本书深入探讨了当代控制理论的核心原理及其在复杂机器人系统中的前沿应用。它不仅系统地回顾了经典控制理论的基石，如频域分析、根轨迹法和经典PID控制，更将重点放在了面向高维、非线性、时变以及不确定性系统的现代控制范式上。全书结构严谨，从理论的深度挖掘到工程实践的指导，旨在为研究生、科研人员以及高级工程技术人员提供一套全面且具有前瞻性的知识体系。 本书的独特之处在于其跨学科的融合性。它将先进的数学工具（如李雅普诺夫稳定性分析、H-无穷控制、滑模控制）与尖端的机器人技术（包括柔性机器人、人机协作系统、以及自主导航）紧密结合，构建了一个从“感知-决策-执行”的闭环控制框架。全书强调理论的严密性与设计的可实现性，辅以大量的案例研究和仿真验证，确保读者能够掌握将抽象模型转化为实际运行系统的能力。 详细章节结构与核心内容 本书共分为七个主要部分，三十章内容，层层递进，覆盖了从基础理论到尖端应用的完整链条。 第一部分：控制理论的数学基础与经典回顾（第1章 – 第6章） 本部分为后续高级内容的铺垫，重点梳理了控制系统分析所需的数学工具，并巩固经典控制的基础。 第1章：线性系统的状态空间表示：详细阐述了多输入多输出（MIMO）系统的建模方法，包括约旦标准型、可控性和可观测性分析。 第2章：线性二次型调节器（LQR）：深入推导了代数黎卡提方程（ARE）的求解，并讨论了其在最优性能指标下的应用，引入了有限时间与无限时间LQR的概念。 第3章：非线性系统的基础分析：引入了相位平面分析、李雅普诺夫稳定性理论（直接法与间接法），并介绍了平衡点的稳定性判据，为非线性控制打下基础。 第4章：频域分析与鲁棒性：涵盖了波德图、奈奎斯特图的现代应用，重点讨论了增益裕度和相位裕度在系统鲁棒性评估中的作用。 第5章：反馈设计与补偿器设计：详细介绍了PID控制器的经典整定方法（Ziegler-Nichols）及其局限性，并引入了PID参数自适应调整的初步概念。 第6章：系统辨识基础：简要介绍了参数辨识（如最小二乘法）在线性系统建模中的地位和挑战。 第二部分：现代鲁棒控制理论（第7章 – 第12章） 本部分聚焦于处理不确定性、外部干扰以及模型误差的控制设计方法，是现代控制的核心竞争力所在。 第7章：H-无穷（$H_{infty}$）控制：这是本部分的重点。详细讲解了广义$H_{infty}$控制问题的数学框架，包括加权函数的设计、Bode-Shannon分解与求解方法，以及其在抑制有界干扰中的优势。 第8章：鲁棒性分析与$D-K$迭代：探讨了结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$分析）在评估复杂控制器鲁棒性时的重要性，并介绍了$D-K$迭代算法的工程实现流程。 第9章：滑模控制（SMC）：深入分析了SMC的超扭矩现象及其对策。详细推导了二阶和高阶（High-Order）滑模控制器的设计，并讨论了如何通过趋近律的设计来减小抖振。 第10章：自适应控制导论：介绍了基于模型的自适应控制（MRAC）的概念，特别是渐进稳定性和鲁棒性自适应控制的原理。 第11章：预测控制（MPC）：全面介绍模型预测控制的原理、约束处理机制（线性与非线性不等式约束），以及滚动时域优化问题的求解技术。 第12章：模糊控制与神经网络控制：探讨了如何利用智能方法处理难以精确建模的系统，重点介绍T-S模糊模型和基于误差反向传播的神经网络控制器设计。 第三部分：先进机器人动力学与控制（第13章 – 第18章） 本部分将理论控制应用于机械臂、移动机器人等典型的复杂机电系统中。 第13章：机器人运动学与动力学基础：回顾了旋转向量、欧拉角与四元数表示，并详细推导了牛顿-欧拉法和拉格朗日方程在多自由度机械臂动力学建模中的应用。 第14章：刚体机器人的轨迹规划与点到点控制：讨论了关节空间和笛卡尔空间中的轨迹生成算法（如三次样条、多项式插值），以及基于线性化反馈的控制设计。 第15章：操作力控制与阻抗控制：针对人机交互任务，详细阐述了任务空间控制、阻抗/导纳控制的原理，及其在接触操作中的稳定性保证。 第16章：非完整约束移动机器人控制：专注于轮式移动机器人的微分平坦性、非完整性约束（如自行车模型），并介绍了基于反馈线性化的控制方法。 第17章：多机器人编队与协同控制：引入一致性（Consensus）算法，讨论了基于图论的通信拓扑结构对编队稳定性的影响，以及如何在存在通信延迟和部分信息缺失情况下实现协同。 第18章：柔顺机械臂与分布式控制：研究了具有弹性关节或柔性连杆的机器人系统的建模挑战，以及如何应用分布式参数系统理论或内模线性化技术进行控制。 第四部分：先进传感与估计理论（第19章 – 第22章） 有效的控制依赖于精确的状态估计。本部分关注状态观测器与传感器融合技术。 第19章：卡尔曼滤波及其变种：全面介绍标准线性卡尔曼滤波（KF）的递推算法，并深入讲解了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化困难系统中的应用。 第20章：观测器设计与稳定性：讨论了基于Luenberger观测器、Lifting技术在状态观测器设计中的应用，特别是如何确保观测误差与状态误差的解耦性。 第21章：传感器融合与数据关联：侧重于多源异构数据的融合技术，包括基于扩展信息滤波（EIF）和贝叶斯网络的方法。 第22章：定位与SLAM基础：概述了移动机器人环境地图构建与自身定位的关键技术，特别是基于滤波器的SLAM方法（如扩展信息后验SLAM）。 第五部分：面向高维复杂系统的控制设计（第23章 – 第26章） 本部分面向当前人工智能和控制工程的交叉前沿。 第23章：基于学习的控制（RLC）：重点介绍深度强化学习（DRL）在复杂系统优化和控制策略学习中的潜力，包括Actor-Critic架构和Q-Learning在连续控制空间中的适配。 第24章：分布式最优控制：针对大规模系统（如智能电网或大规模车队），介绍使用ADMM（交替方向乘子法）等分布式优化算法实现系统级的全局最优控制。 第25章：事件触发与脉冲控制：研究如何减少控制器的计算负担。讨论了基于状态误差阈值的事件触发机制的设计，以及在离散时间系统中的脉冲控制策略。 第26章：网络化控制系统（NCS）：分析了由于通信延迟、数据丢包和网络拥塞对控制系统稳定性和性能的影响，并探讨了网络安全控制设计的基本要求。 第六部分：面向工程的实现与验证（第27章 – 第28章） 第27章：实时系统与嵌入式实现：讨论了控制算法从理论到硬件部署的关键环节，包括快速傅里叶变换（FFT）在在线分析中的应用、定时任务调度和FPGA/DSP平台上的代码优化。 第28章：仿真与系统级测试：详细介绍了使用MATLAB/Simulink结合Simscape Robotics Toolbox进行系统建模、仿真验证和参数敏感性分析的方法。 第七部分：前沿展望（第29章 – 第30章） 第29章：量子控制基础：简要介绍了量子比特的操控以及基于反馈的量子态估计理论，作为未来控制研究的潜在方向。 第30章：社会动力学中的控制视角：探讨如何将控制理论框架应用于宏观社会系统（如交通流、群体行为）的建模与干预。 本书的特色与读者对象 特色： 1. 理论深度与工程广度的完美结合： 兼顾了最优控制、鲁棒控制的严谨推导，同时也提供了针对机器人、无人系统的具体应用案例和参数整定指南。 2. 强调不确定性处理： 大量篇幅用于处理模型误差、外部扰动和系统非线性的对策，这是当前工业控制面临的核心挑战。 3. 前沿技术的引入： 引入了事件触发控制、网络化控制和深度强化学习在控制中的初步应用，保持了内容的前瞻性。 读者对象： 本书非常适合以下读者群： 高等院校研究生及博士生： 尤其是在控制科学与工程、机器人技术、航空航天工程等相关专业学习的师生。 工业研发工程师： 从事自动化设备、精密运动控制、无人系统开发的高级技术人员。 科研机构的专业人员： 需要深入了解现代控制理论最新进展，并将其应用于复杂系统建模与控制的研究人员。 通过本书的学习，读者将不仅掌握控制系统的“是什么”和“为什么”，更重要的是学会如何设计出在实际工况下稳定、高效、鲁棒的控制解决方案。 --- （全书约1500字）

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这本书的实践指导意义，超乎了我的预期。很多理论书籍往往高悬空中，让人望而却步，但此书的每一个章节都紧密地连接着实际的应用场景。我特别关注了其中关于资源调度和群体机器人协作的部分。作者通过详细的案例分析，展示了如何将抽象的通讯协议转化为实际可操作的代码框架。例如，书中对“遗嘱证明”（Proof-of-Liveness）在去中心化环境中的应用分析，不仅清晰地勾勒出了技术路线图，还预见了潜在的工程挑战。对于我们团队正在尝试构建的自主物流系统来说，这些内容简直是雪中送炭。它提供的不仅仅是“做什么”的答案，更有“为什么这么做”的深刻洞察，这对于团队成员的技能提升和系统架构的健壮性都起到了决定性的作用。读完后，我们立即在原型系统上实现了书中提及的一种基于信誉的合作模型，效果立竿见影。

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这本书，我一口气读完了，感觉像是在参与一场跨学科的盛宴。首先，它在理论构建上展现了极高的水准。作者并没有满足于对现有范式的简单复述，而是深入挖掘了多智能体系统（MAS）背后的哲学基础和数学模型。尤其是对分布式协调和决策机制的探讨，那些关于博弈论和优化理论的引入，让原本抽象的概念变得鲜活起来。读起来，就像是跟着一位经验丰富的向导，在错综复杂的逻辑迷宫中找到了清晰的路径。我特别欣赏作者在阐述复杂算法时所采用的类比手法，使得即便是初次接触分布式计算的读者也能把握其核心思想。那种抽丝剥茧、层层递进的讲解方式，让我想起了早期阅读经典控制理论著作时的那种严谨与敬畏。它不仅仅是一本教材，更像是一部关于“智能涌现”的编年史，为理解未来复杂系统的行为提供了坚实的理论基石。

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这本书的写作风格非常独特，它成功地在学术的严谨性和叙事的生动性之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在介绍早期研究成果时，不时流露出对该领域先驱者的敬意，那种历史的纵深感让人在学习技术的同时，也能感受到科学探索的浪漫。我特别喜欢其中穿插的“反思”小节，它们往往提出一些发人深省的问题，比如“当系统规模无限增大时，‘智能’的定义是否会发生根本性的改变？”这类问题迫使读者跳出既定的框架去思考。这种带着人文关怀的技术探讨，使得阅读过程充满了智力上的愉悦，不像纯粹的工程手册那样枯燥乏味。它让我意识到，多代理系统不仅仅是算法的堆砌，更是对组织行为和复杂社会现象的数字化模拟。

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如果要用一个词来概括这本书给我的整体印象，那就是“前瞻性”。它不仅仅是对现有技术的总结，更像是一份面向未来十年计算范式的蓝图。书中对“弱AI”如何演化为具有集体意识的“强系统”的探讨，非常具有启发性。作者在讨论量子计算对多代理系统未来性能影响的章节中，展现了惊人的洞察力，虽然当前这些技术尚未完全成熟，但这种对技术边界的持续探索，正是推动领域发展的核心动力。对于希望走在技术前沿的研究人员而言，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种思维的“助推器”。它让你思考，我们现在所做的每一个设计决策，将如何在未来的大规模、高自主性环境中被解读和继承。读完之后，我感觉自己的研究视野被极大地拓宽了，对后续的研究方向也有了更清晰的规划。

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从排版和阅读体验上来说，这本书的编辑工作做得非常出色，可以说是教科书级别的典范。我注意到插图和图表的质量非常高，不像有些技术书籍那样使用模糊不清的截图或自制的简陋流程图。尤其是那些关于状态转移和信息流动的可视化表示，它们不仅美观，而且极大地减轻了理解复杂交互过程的认知负担。书中的术语表和索引设计得非常人性化，当我需要快速回顾某个特定概念时，总能迅速定位。装帧的质感也很好，即使是经常翻阅，也不会轻易出现书页松散的情况。这种对细节的关注，体现了出版方对知识传播质量的尊重。阅读这样一本制作精良的书籍，本身就是一种享受，它让长时间的深度学习过程变得更加舒适和高效。

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