Quantitative Feedback Design of Linear and Nonlinear Control Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Yaniv, Oded

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:1999-6

价格:$ 247.47

装帧:HRD

isbn号码:9780792385295

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 反馈控制
• 量化反馈设计
• 非线性控制
• 线性系统
• 现代控制理论
• 最优控制
• 鲁棒控制
• 系统辨识
• 自适应控制

深入洞察：现代控制理论的基石与前沿实践 本书旨在为控制理论领域的研究者、工程师以及高级学生提供一份全面且深刻的参考，聚焦于现代控制系统设计的核心原理、先进方法以及工程应用中的实际考量。它并非仅仅是一本教科书，更是一份引导读者理解并掌握复杂动态系统行为与精确控制策略的实用指南。 全书结构严谨，从基础概念出发，逐步深入到前沿的研究方向，确保读者能够建立起坚实而全面的理论框架。内容涵盖了从经典的线性系统分析到复杂的非线性系统处理的广泛领域，着重强调了系统建模、性能评估、鲁棒性分析以及实际实施中的关键挑战。 第一部分：经典控制理论的复兴与深化 本部分首先对线性时不变（LTI）系统的基本理论进行了详尽的梳理，但重点在于如何将这些经典工具应用于更具现实意义的工程问题中。我们深入探讨了状态空间表示的优越性，特别是其在处理多输入多输出（MIMO）系统时的强大能力。 系统建模的精度与挑战： 强调了准确的系统辨识在控制设计中的基础性作用。讨论了不同建模方法（如基于物理定律、实验数据驱动）的适用范围、局限性以及如何量化模型不确定性。对于高阶或具有延迟的系统，我们详细剖析了降阶模型（Model Order Reduction）的技术，如平衡截断法，并分析了降阶过程中引入的误差对最终控制器性能的影响。 反馈结构的选择与分析： 详细阐述了状态反馈、输出反馈以及复合反馈结构的设计准则。特别关注了 LQR（线性二次调节器）的设计，不仅停留在公式推导，更侧重于成本函数（Q和R矩阵）如何直观地反映设计者的性能偏好——例如，是更倾向于快速响应（减小状态权重）还是更严格的控制能量约束（减小输入权重）。此外，对于需要估计状态的场景，我们深入探讨了卡尔曼滤波器的设计原理及其在非白噪声环境下的稳健性。 鲁棒性分析的量化： 线性系统的鲁棒性不再仅仅是定性的描述，本部分引入了严格的量化指标。频域分析被提升到与时域分析同等重要的地位。我们详细分析了增益裕度和相位裕度在确保系统稳定性和性能时的实际意义，并展示了如何利用波德图和根轨迹图来指导参数整定，以满足特定的鲁棒性标准。奈奎斯特稳定性判据的严谨应用，尤其是在处理非最小相位系统时的技巧，被详细介绍。 第二部分：非线性系统的本质与现代应对策略 进入第二部分，我们将目光投向控制工程中最具挑战性的领域——非线性系统。本部分力求揭示非线性行为的复杂性，并提供一套系统化的方法来处理它们，以实现超越传统线性化方法所能达到的性能。 非线性动力学的解析： 我们首先回顾了非线性系统的基本特性，如多平衡点、极限环、混沌现象等，并探讨了它们对控制设计构成的根本障碍。相平面分析（Phase Plane Analysis）被用作理解二阶系统动态行为的直观工具。 线性化方法的局限与补偿： 详细分析了在工作点附近线性化的局限性。随后，重点介绍了局部线性化技术，例如增益调度（Gain Scheduling）控制器。我们探讨了如何设计一个有效的调度变量，以及在切换过程中保持控制平滑性和稳定性的关键技术。 基于能量和 Lyapunov 的稳定性理论： Lyapunov 方法是分析非线性系统稳定性的基石。本书花费大量篇幅讲解了构造合适的 Lyapunov 函数的艺术与科学。这包括直接法、间接法以及利用能量函数来证明全局或局部稳定性。对于那些难以直接构造标准二次型 Lyapunov 函数的系统，我们引入了如Backstepping（反步法）和 SSPA（Sum of Squares Programming）等先进的构造技术，并展示了如何利用这些技术来系统地构建控制器。 反馈线性化与微分几何基础： 对于具有特定结构的非线性系统，反馈线性化提供了一种强大的设计工具。我们深入讲解了可展性（Involutivity）的检验、零动态（Zero Dynamics）的稳定性分析，以及如何通过坐标变换将复杂的非线性系统转化为可控的线性形式。这部分内容涉及必要的微分几何背景，但所有概念都将与控制工程实践紧密结合。 第三部分：先进的系统设计与性能优化 第三部分聚焦于将理论转化为高性能工程解决方案，涵盖了当代控制理论中最活跃和最有影响力的几个分支。 最优控制与模型预测控制 (MPC)： 最优控制不再是纯粹的理论探讨，而是被视为实现最佳性能的工程途径。LQR 的扩展——HJB（Hamilton-Jacobi-Bellman）方程的数值求解策略被介绍。重点在于模型预测控制（MPC），它将最优控制的理念融入到实时在线优化框架中。我们详尽分析了 MPC 的核心组件：预测模型、约束处理（包括状态约束和输入约束）、以及在线优化算法（如梯度下降法和内点法）的选择与实现效率。MPC 在处理多变量耦合和硬约束问题上的优越性被具体案例所证实。 H_∞ 控制与不确定性下的性能保证： 在面对显著模型不确定性（如未建模动态、外部干扰）时，H_∞ 控制提供了一种强大的规范，用于最小化最坏情况下的性能指标。本书详细阐述了混杂的 LMI（线性矩阵不等式）方法在求解 H_∞ 控制器时的应用，展示了如何通过 LMI 求解器将复杂的非线性矩阵不等式转化为可计算的凸优化问题，从而获得保证性能的控制器。 自适应与辨识集成： 对于系统参数随时间变化的场景，自适应控制提供了解决方案。我们区分了基于模型的自适应控制（如基于 Lyapunov 的间接/直接自适应）和基于参考模型的自适应控制。关键在于讨论如何设计自适应律，以确保在系统参数变化的同时，控制器的性能能够快速收敛并保持在可接受的范围内，同时避免参数估计的“跑偏”问题。 第四部分：面向工程实现的考量 最后一部分将理论与实际的工程部署联系起来。 离散化与量化效应： 讨论了将连续时间控制器转换为数字实现的必要步骤。重点分析了采样周期的选择对系统性能和稳定性的影响，以及有限字长效应（Quantization Effects）如何引入新的不稳定源，并探讨了处理这些效应的滤波器和噪声整形技术。 集成化与可扩展性： 在大型复杂系统中，控制器的集成化至关重要。我们探讨了分散控制（Decentralized Control）和层级控制（Hierarchical Control）的结构，以及如何利用通信约束和网络拓扑来设计分布式控制器，确保系统在部分组件失效时仍能维持基本功能。 仿真与实验验证： 强调了严格的仿真环境（如 HIL/SIL）在验证设计鲁棒性中的作用。最后，本书提供了从理论设计到物理原型验证的工程流程指南，确保所设计的控制策略能够在实际的硬件平台上成功运行。 本书的最终目标是培养读者将严谨的数学分析与创造性的工程实践相结合的能力，使他们能够自信地应对从理论建模到高性能系统实现的各个层面的挑战。

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