Nonlinear Control Systems II pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Isidori, Alberto

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:

价格:155

装帧:HRD

isbn号码:9781852331887

丛书系列:Communications and Control Engineering

图书标签:

• 非线性控制
• 控制系统
• 系统理论
• 数学建模
• 稳定性分析
• 最优控制
• 自适应控制
• Lyapunov稳定性
• 反馈控制
• 动态系统

复杂系统动力学：从建模到前沿控制策略 图书名称：复杂系统动力学：从建模到前沿控制策略 作者：[此处可填写虚构的作者姓名] 出版社：[此处可填写虚构的出版社名称] --- 导言：理解与驾驭复杂世界的基石 在现代工程、科学乃至经济领域，我们面对的系统往往不再是线性的、可轻易分解的单元。从电网的稳定运行、生物体的代谢网络，到自动驾驶汽车的决策制定，这些系统表现出高度的耦合性、时变性以及对初始条件的敏感性。对这类“复杂系统”的深入理解和有效控制，构成了当代科学技术进步的核心挑战。 本书《复杂系统动力学：从建模到前沿控制策略》旨在提供一个全面而深入的框架，帮助读者掌握分析和设计复杂系统控制策略所需的理论基础、先进工具和实践方法。本书的视角超越了传统的线性系统理论的范畴，聚焦于如何在高维、非线性、不确定甚至带有混沌特性的环境中，确保系统的性能、稳定性和鲁棒性。 第一部分：复杂系统的数学基础与建模范式 本部分致力于奠定理解复杂系统动力学的数学语言和建模基础。我们摒弃了对线性代数和微积分的简单回顾，而是直接切入复杂系统特有的数学结构。 第一章：拓扑与几何学视角下的动力学分析 本章深入探讨了微分流形、李群与李代数在描述高维连续系统状态空间中的应用。我们将详细分析系统的吸引子（Attractors）、分岔（Bifurcation）现象及其在系统行为突变中的作用。重点讨论如何利用相空间重构技术，从实验数据中提取系统的内在低维动力学结构，为后续的简化建模奠定基础。 第二章：网络化系统与图论动力学 现代复杂系统通常以网络结构存在，如互联网、智能电网或社会交互网络。本章的核心在于图论在动力学系统建模中的应用。我们将分析网络拓扑（如小世界特性、无标度网络）如何影响全局同步行为和信息传播。内容涵盖耦合振荡器模型（如Kuramoto模型）的同步机制，以及在去中心化控制架构下网络化系统的稳定条件。 第三章：随机过程与不确定性量化 现实世界中的复杂系统总是受到外部噪声和内部随机扰动的影响。本章聚焦于随机微分方程（SDEs）在系统建模中的应用。我们将探讨伊藤积分的基础理论，并引入随机共振现象。在控制设计层面，本章侧重于如何量化不确定性对系统性能的影响，为模糊控制和鲁棒优化提供必要的概率工具。 第四章：高维系统与降阶模型构建 面对维度灾难，构建具有足够精度但计算复杂度可控的低维模型至关重要。本章系统介绍降阶方法，包括平衡截断、Proper Orthogonal Decomposition (POD) 以及数据驱动的柯尔莫果洛夫（Koopman）算子理论。Koopman算子提供了一种将非线性动力学转化为高维线性动力学的方法，是当前系统辨识领域的前沿。 第二部分：非线性与不确定性下的先进控制设计 在第二部分，我们将从建模阶段过渡到控制设计，专注于解决非线性、多目标优化以及外部干扰下的控制难题。 第五章：反馈线性化与微分几何控制 对于结构已知的非线性系统，反馈线性化提供了一种强大的设计工具，可以将非线性系统转换为等效的线性系统。本章详细阐述了可积性条件、反馈的有效性和零动态（Zero Dynamics）的稳定性分析。此外，还将介绍基于微分几何的输入-输出线性化方法，及其在处理奇异点和非最小相位系统时的局限性。 第六章：鲁棒性分析与$H_{infty}$控制 系统参数和外部环境的波动是复杂系统设计的首要考虑因素。本章深入讲解$H_{infty}$控制理论，它通过最小化系统对干扰输入的最大增益来保证性能和稳定性。我们将详细推导Lyapunov方程和Riccati方程在设计增益矩阵中的作用，并探讨在LMI（线性矩阵不等式）框架下求解最优$H_{infty}$控制器的方法。 第七章：模型预测控制（MPC）的复杂性拓展 模型预测控制（MPC）是处理约束和多变量系统的黄金标准。本章超越了基本的线性MPC，专注于非线性MPC（NMPC）的设计与求解。我们将讨论如何利用高斯-牛顿法或内点法在线求解优化问题，并探讨如何通过引入滚动时域和终端约束来保证NMPC的闭环稳定性（如通过引入辅助控制集）。 第八章：自适应与学习型控制策略 当系统模型未知或时变时，控制器必须具备学习和调整自身参数的能力。本章详述了基于神经网络的自适应控制（如反步法与神经网络的结合），以及基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的控制方法。重点分析了RL算法（如PPO, SAC）在连续控制任务中的应用，以及如何保证RL Agent在现实环境中的安全性和收敛性。 第三部分：前沿交叉应用与新兴控制范式 本部分将视野拓展至当前研究热点，探讨如何利用先进的控制理论解决新兴的、高度耦合的工程问题。 第九章：分布式与多智能体系统协同控制 在机器人集群、无人机编队或智能电网的分布式控制中，需要多个代理在无中心指挥下实现全局目标。本章分析了基于信息传递的分布式控制协议设计，如基于拉普拉斯矩阵的共识算法。重点探讨了在通信延迟、带宽限制和故障容错条件下的协同稳定性分析。 第十章：高阶滑模控制与其在强非线性中的应用 滑模控制（SMC）以其对不确定性的极强鲁棒性而著称。本章引入高阶滑模控制（Higher-Order Sliding Mode Control, HOSMC），旨在消除传统SMC中固有的“抖振”现象。详细介绍Super-Twisting算法和Backstepping与HOSMC的集成，使其适用于高动态耦合的控制对象。 结语：未来复杂系统的研究展望 本书最后总结了当前复杂系统控制领域面临的挑战，包括对因果关系（Causality）的辨识、从海量高维数据中高效提取物理模型的能力，以及在极高时间尺度下保证安全关键系统的可靠性。本书为研究人员和高级工程师提供了一套坚实的工具箱，以应对未来技术系统日益增长的复杂性需求。 --- 适用对象： 动态系统、控制工程、航空航天、机器人学、应用数学及计算科学领域的高级本科生、研究生及专业研究人员。 本书特色： 理论推导严谨，数学工具完备，强调从第一性原理出发对复杂现象的深刻理解，并配以大量的工程实例说明先进控制策略的实际有效性。

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