Computer Aided Systems Theory - Eurocast'99 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:International Workshop on Computer Aided Systems Theory 1999 Vienna/ Pichler, Franz/ Moreno-Diaz, Ro

出品人:

页数:602

译者:

出版时间:

价格:102

装帧:Pap

isbn号码:9783540678229

丛书系列:

图书标签:

• Computer Science
• Systems Theory
• Computer-Aided Design
• Software Engineering
• Artificial Intelligence
• Automation
• Modeling
• Simulation
• Control Systems
• Information Technology

电子与信息技术前沿进展：系统、控制与智能计算的新视野 图书简介 本书深入探讨了当代电子、信息技术与复杂系统科学交汇处的前沿研究成果与创新实践。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到尖端应用的多个维度，旨在为研究人员、工程师及高年级学生提供一个全面、深入的学习平台，以理解和掌握驱动现代技术变革的核心理念和工具。 第一部分：复杂系统建模与分析的理论基础 本部分着重于系统科学的核心基石。我们从经典的控制理论出发，回顾了线性与非线性系统的稳定性判据、最优控制的设计方法，并引入了现代系统理论中的鲁棒性分析和H∞控制等关键技术。重点在于如何利用数学工具对现实世界中存在的动态、耦合系统进行精确的数学描述和行为预测。 特别地，我们详细阐述了随机过程理论在系统识别中的应用。考虑到现实系统中普遍存在的噪声和不确定性，本书引入了卡尔曼滤波及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波）的深入分析。这部分内容不仅解释了滤波器的工作原理，还提供了在导航、定位和传感器数据融合场景下的实际案例分析，强调了状态估计的准确性和实时性对于闭环控制系统的决定性作用。 此外，复杂网络理论作为现代系统结构分析的重要分支被独立成章讨论。我们剖析了标度律、小世界效应和无标度特性在不同领域（如社会网络、生物网络和电力系统）的体现。通过图论与动力系统相结合的方法，本书探讨了网络结构如何影响信息传播、疾病扩散和系统同步的全局行为。针对大型网络，我们还讨论了基于矩阵分析的特征值方法在系统健壮性评估中的应用。 第二部分：计算智能与决策优化 随着计算能力的飞跃，人工智能技术已成为系统工程不可或缺的一部分。本部分聚焦于智能算法在系统优化与决策制定中的应用。 首先，人工神经网络的最新进展占据了重要篇幅。除了标准的反向传播算法，本书深入探讨了深度学习架构，特别是卷积神经网络（CNN）在图像处理和特征提取上的突破，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在处理时间序列数据方面的优势。我们不仅仅停留在网络结构介绍，更侧重于如何在系统状态预测和故障诊断中有效地设计和训练这些模型，包括迁移学习和少样本学习策略。 其次，进化计算与群智能算法被系统地介绍。遗传算法、粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）等作为求解高维、非线性、多模态优化问题的强大工具，其内在机制和参数调优策略被详尽阐述。本书特别强调了这些算法如何与传统优化方法结合，以克服局部最优陷阱，实现更优的系统性能配置，例如在机器人路径规划和大规模资源调度中的应用。 第三部分：先进控制策略与实时实现 本部分转向将理论转化为实际控制器的工程实现，特别关注那些需要高适应性和高鲁棒性的场合。 自适应控制是核心议题之一。本书详细剖析了基于模型的自适应控制（如基于参考模型的自适应控制）和无模型的自适应控制（如基于神经网络的自适应控制）。通过对参数辨识与控制器设计的耦合分析，读者将掌握如何在系统参数随时间变化或模型信息不完全已知的情况下，维持系统性能的精确控制。 模型预测控制（MPC）作为一种前瞻性控制方法，获得了深入的探讨。MPC通过对未来有限时间窗口内的系统行为进行滚动优化，有效处理了约束条件和多变量耦合问题。本书不仅涵盖了线性MPC（LMPC）的二次规划求解方法，还探讨了非线性MPC（NMPC）在求解复杂非线性系统下的效率和稳定性保障问题，并讨论了其在化学过程控制和自动驾驶系统中的实际部署挑战。 此外，分布式控制与协同系统被视为未来大规模系统的必然趋势。本书阐述了如何利用多智能体系统（MAS）的理论框架，设计出具有局部信息交互的协同控制律，实现全局目标，例如无人机编队控制和分布式传感器网络的协同感知。其中，一致性算法（Consensus Algorithms）的收敛性和鲁棒性分析是重点关注的理论难点。 第四部分：嵌入式系统与硬件加速 最后，本书将视角从纯粹的算法和理论转移到硬件平台与实时嵌入式实现。本部分探讨了如何将复杂的控制算法和AI模型高效地部署到资源受限的嵌入式平台（如FPGA、DSP和微控制器）上。 我们讨论了定点运算对控制精度的影响，以及如何进行有效的算法量化和硬件加速设计。针对数字信号处理（DSP）在系统辨识和实时滤波中的应用，本书提供了从算法到硬件描述语言（如VHDL/Verilog）的映射方法。同时，实时操作系统（RTOS）的选择与配置、任务调度策略（如EDF和RMS）以及时间确定性分析，对于确保高频控制回路的可靠性至关重要，相关实践经验亦被详细记录。 本书力求在理论的深度与工程的广度之间搭建一座坚实的桥梁，为下一代信息与控制技术的创新提供坚实的理论基础和实践指导。

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