Identification and Control of Mechanical Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Jer-Nan Juang

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2006-11-23

价格:USD 68.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521031905

丛书系列:

图书标签:

• 机械系统
• 控制系统
• 辨识
• 建模
• 仿真
• 自动化
• 机械工程
• 控制工程
• 动态系统
• 线性系统

《机械系统辨识与控制：理论、方法与应用》 —— 深入解析现代机械系统行为，实现精准调控与优化 本书导言 在现代工程领域，机械系统的复杂性与日俱增，其性能的可靠性、效率与安全性越来越依赖于对其动态行为的精确理解与有效控制。从高精度机床到航空航天设备，从智能制造产线到能源动力系统，每一个环节的微小波动都可能对整体性能产生显著影响。传统的建模方法往往难以捕捉真实系统固有的非线性和不确定性，使得控制策略的设计面临巨大挑战。《机械系统辨识与控制：理论、方法与应用》正是为应对这一挑战而撰写。本书旨在提供一套系统、深入且具有高度实践指导意义的框架，涵盖了从系统状态识别到先进控制策略实施的完整流程。 第一部分：机械系统建模与状态辨识基础 本部分奠定了理解和分析复杂机械系统的理论基础，重点关注如何从实验数据中准确提取系统的内在动态特性。 第一章：现代机械系统的动态特性与挑战 本章首先回顾了经典力学建模的局限性，特别是面对摩擦、间隙、时变参数和环境扰动时的不足。详细阐述了现代机械系统（如多自由度机构、柔性系统、机电耦合系统）的复杂性来源。引入“黑箱”与“灰箱”建模概念，强调数据驱动方法在系统理解中的核心地位。讨论了系统辨识在状态估计、故障诊断以及模型验证中的关键作用。 第二章：经典系统辨识理论与算法 深入探讨了参数辨识的基本理论，包括最小二乘法（LS）、加权最小二乘法（WLS）及其在线性时不变（LTI）系统中的应用。详细分析了自回归（AR）、移动平均（MA）及自回归移动平均（ARMA）模型的构建过程，并重点介绍了系统辨识中的协方差矩阵估计与检验方法。对于辨识数据的预处理（滤波、降噪、趋势去除）给出了详尽的操作指南。 第三章：非线性系统辨识与高阶模型 随着系统复杂度的提升，线性模型已无法满足需求。本章聚焦于非线性辨识技术。首先介绍了状态空间模型（State-Space Model）的构建，并阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其扩展形式（EKF、UKF）在状态估计中的应用，尤其适用于具有高斯噪声的动态系统。随后，详细介绍了基于非参数模型的辨识方法，如核函数方法和局部多项式回归，并探讨了如何利用神经网络（如LWR，局部加权回归）逼近高维非线性映射。讨论了系统的模态辨识技术，包括频域分解（Frequency Domain Decomposition, FDD）在振动系统健康监测中的应用。 第四章：基于数据驱动的物理信息融合辨识 现代辨识不再完全依赖纯数据。本章探讨了如何将已知的物理规律（如欧拉-欧拉方程、能量守恒定律）嵌入到辨识过程中。介绍了物理信息约束的最小二乘法（Physics-Informed Least Squares）和贝叶斯框架下的辨识方法，这种方法能够有效处理小样本或噪声数据，提高模型的可解释性和泛化能力。讨论了辨识结果的不确定性量化，为后续的控制设计提供置信区间。 第二部分：先进控制理论与策略实施 本部分将前一部分建立的精确系统模型转化为实际的控制指令，重点介绍针对复杂机械系统的现代控制方法。 第五章：经典控制理论在机械系统中的应用回顾与局限 对PID控制（比例-积分-微分）进行了深入回顾，并分析了其在处理机械系统中常见的积分饱和、延迟和非线性摩擦时的局限性。重点讨论了如何通过精确的系统辨识结果来优化PID控制器的增益调谐，包括Ziegler-Nichols法和基于模型的闭环整形方法。 第六章：鲁棒控制与不确定性处理 鉴于机械系统参数总存在不确定性（如磨损、温度漂移），鲁棒控制成为关键。本章系统介绍了$H_{infty}$控制理论，如何通过最小化闭环系统对外部扰动的敏感度来实现性能保证。详细讲解了LMI（线性矩阵不等式）在求解鲁棒控制器设计问题中的应用，以及$μ$-分析在评估系统鲁棒性裕度方面的作用。 第七章：自适应控制与时变系统调控 针对参数随时间变化的机械系统（如飞行器、可变刚度机器人），本章阐述了自适应控制策略。详细介绍了基于模型的参考自适应控制（MRAC）的设计原理，特别是如何通过误差反馈信号实时更新控制器参数以匹配系统的动态变化。同时，介绍了基于切换（Switched）系统的控制思想，用于处理工作状态发生突变（如多工作点切换）的系统。 第八章：最优控制与性能优化 最优控制旨在以最小的代价（能量、时间或误差平方和）完成控制任务。本章深入探讨了LQR（线性二次型调节器）的设计，以及如何通过调整权重矩阵来平衡性能与控制努力。随后，扩展到非线性系统的最优控制，包括基于哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程的动态规划方法，以及其实用的近似求解技术——增量非线性动态规划（iNDP）。 第三部分：智能控制与应用集成 本部分着眼于前沿技术，探讨如何利用人工智能与机器学习手段增强机械系统的自主性和适应性。 第九章：模糊逻辑与专家系统在控制中的应用 介绍了模糊逻辑控制器的基本结构——模糊化、模糊推理和去模糊化。重点分析了模糊集理论如何有效地处理那些难以用精确数学公式描述的定性控制规则（如“如果速度过快，则减小输入力度”）。讨论了模糊神经网络（FNN）如何通过学习数据来自动调整模糊规则和隶属度函数，从而实现更智能的系统调控。 第十章：强化学习在复杂机械控制中的突破 本章将强化学习（RL）方法引入机械系统控制。详细阐述了马尔可夫决策过程（MDP）在建模控制问题中的映射关系。重点解析了基于价值函数的方法（如Q-learning）和基于策略梯度的方法（如REINFORCE, A2C, PPO）在连续动作空间控制任务中的实现细节。通过案例研究，展示RL在实现复杂、高维、非线性系统无模型控制方面的潜力。 第十一章：混合系统控制与安全验证 许多实际机械系统本质上是混合系统，包含连续动态和离散事件（如接触、模式切换）。本章探讨了混合自动机（Hybrid Automata）的概念，并介绍了如何利用形式化验证技术来保证控制策略在关键安全约束下的可靠性。讨论了基于区域划分的控制方法，确保系统在不同离散状态下均能满足性能指标。 第十二章：实际工程案例分析与展望 本章将前述理论应用于具体的工程实践。选取了三个典型案例进行深入剖析：高精度运动平台（涉及振动抑制与高频跟踪）、电磁悬浮系统（涉及复杂非线性磁力建模与鲁棒控制）以及工业机器人操作（涉及碰撞检测与自适应阻抗控制）。最后，对未来机械系统辨识与控制领域的发展趋势进行了展望，包括大规模多体系统（MBS）的实时辨识、数字孪生（Digital Twin）的构建与控制，以及自学习与自主决策能力的提升。 本书特点 本书内容组织上遵循“理论—方法—应用”的逻辑链条，理论推导严谨，数学基础扎实，同时注重算法的工程可实现性。书中包含大量精心设计的算例和MATLAB/Simulink仿真实例，帮助读者从理论层面迅速过渡到工程实践。本书适合于控制工程、机械工程、自动化、航空航天等领域的本科生、研究生以及从事系统研发和调试的工程师。 目标读者 研究生与博士研究生（控制理论、机械电子工程方向） 系统辨识与控制算法研发工程师 涉及精密运动、动态特性分析与故障诊断的领域专家 希望系统学习现代与先进控制理论的工程技术人员

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