Dynamic Modeling and Control of Engineering Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Kulakowski, Bohdan T./ Gardner, John F./ Shearer, J. Lowen

出品人:

页数:502

译者:

出版时间:2007-7

价格:$ 146.90

装帧:HRD

isbn号码:9780521864350

丛书系列:

图书标签:

• 动态建模
• 控制系统
• 工程系统
• 数学建模
• 控制理论
• 系统分析
• 自动化
• 反馈控制
• 工程控制
• 建模与仿真

现代控制理论在复杂系统中的应用：从理论基石到前沿探索 本书聚焦于现代控制理论在处理复杂、非线性、时变工程系统中所展现出的强大能力。它旨在为读者提供一个既具深度又富实践性的视角，深入剖析从经典控制到先进鲁棒控制、最优控制以及智能控制策略的演进历程与核心机制。全书结构严谨，内容涵盖面广，力求在数学理论的严密性与工程应用的直观性之间找到完美的平衡点。 第一部分：理论基础与线性系统分析的深化 本书的开篇部分将系统地回顾和深化读者对控制系统基础理论的理解，尤其侧重于状态空间描述的优越性及其在多变量系统分析中的关键作用。 第一章：系统描述与时域分析的再审视 本章首先界定工程系统建模的必要性，讨论连续时间与离散时间系统的数学表示。重点剖析线性定常系统（LTI）的状态空间模型构建方法，包括物理建模、参数辨识与结构化建模的初步探讨。随后，深入分析系统的基本性质：可控性与可观测性，利用秩判据和格拉姆矩阵进行严格的数学证明。这一部分为后续设计复杂控制器打下坚实的理论基础，强调了系统内部结构特性对控制性能的决定性影响。 第二章：频域分析与经典控制的局限性 虽然本书侧重现代控制，但本章仍对经典的频域分析工具进行必要的补充和批判性回顾。通过Bode图、Nyquist图和根轨迹等工具，展示传统单输入单输出（SISO）系统设计方法的强大之处，同时也清晰地揭示其在处理高阶、耦合性强、存在显著外部扰动的多输入多输出（MIMO）系统时的固有局限性，从而自然过渡到现代控制方法的必要性。 第三章：线性二次型调节器（LQR）与状态反馈设计 本章是现代控制设计的核心起点。详细推导最优控制问题的数学形式，特别是最小化二次型性能指标的LQR设计。推导过程清晰地展示了如何通过求解黎卡提方程（Riccati Equation）来获得最优状态反馈增益矩阵 $K$。本书不仅提供静态LQR的设计流程，还探讨了扩展的线性二次高斯控制（LQG）框架，将状态估计（卡尔曼滤波）与最优状态反馈相结合，为处理不可完全测量的系统状态提供了优雅的解决方案。 第二部分：应对不确定性与非线性挑战 工程实践中，系统模型往往不精确，存在参数摄动、外部干扰和结构非线性。本部分专注于发展能够容忍这些不确定性的先进控制策略。 第四章：鲁棒性理论与 $H_{infty}$ 控制 本章系统阐述了处理模型不确定性和外部扰动的关键理论——鲁棒控制。首先，引入描述系统性能和鲁棒性的“软范数”（Small Gain Theorem）和加权函数（Weighting Functions）的概念。核心内容集中于 $H_{infty}$ 控制器的设计，通过将控制问题转化为求解一类特殊的三角不等式（或矩阵不等式），旨在最小化闭环系统对所有可能扰动的最坏情况响应。详细分析了如何通过选取合适的加权函数来平衡性能需求与鲁棒性裕度。 第五章：滑模控制（Sliding Mode Control, SMC） 针对快速动态变化和强非线性系统，滑模控制因其对参数变化和外部扰动的内在鲁棒性而被深入研究。本章详细讲解了SMC的设计步骤：定义滑模面、确保可达性，以及推导切换律。重点剖析了“抖振”（Chattering）现象的产生机理，并详细介绍了超限控制（Super-Twisting Algorithm）和利用模糊逻辑或神经网络来抑制抖振的先进技术。 第六章：基于反馈线性化的非线性控制 对于大量可被转化为线性系统的非线性系统，反馈线性化提供了一种强大的设计工具。本章系统地介绍了微分几何在控制理论中的应用，包括输入-状态线性化和输入-输出线性化。通过详细的坐标变换和状态反馈设计，展示了如何通过代数运算（如李括号的计算）来确定线性化条件，并为剩余的线性部分设计标准控制器，从而在非线性系统的局部区域实现精确的控制。 第三部分：先进控制策略与智能融合 本部分将目光投向控制理论的前沿，探讨那些超越传统线性或基于精确模型的控制范式的新兴技术。 第七章：预测控制（Model Predictive Control, MPC） MPC被誉为工业控制领域最具影响力的技术之一。本章详细阐述了MPC的核心思想：基于当前时刻对未来有限时域内系统动态的预测，求解一个在线优化问题，并仅执行最优序列的第一个控制动作。重点分析了约束处理能力，包括状态约束、输入约束和不等式约束的有效集成。探讨了线性MPC（LMPC）的快速求解算法以及在处理强非线性系统时，如何利用扩展的Kazanov-Routh或高阶泰勒展开来实现非线性MPC（NMPC）的有效实施。 第八章：自适应控制基础与基于模型的自适应 当系统参数未知或缓慢变化时，自适应控制成为必需。本章首先区分了基于参考模型的自适应控制（MRAC）和基于参数估计的自适应控制。重点讲解了参数自整定技术，特别是采用梯度下降或最小二乘法进行在线参数辨识的方法。随后，深入讨论了基于Lyapunov函数的间接自适应控制器的设计，确保在所有自适应过程中闭环系统的稳定性。 第九章：数据驱动与学习增强的控制 面向大数据和复杂物理系统（如机器人或无人机群）的控制需求，本章引入了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在控制系统中的应用。本章不涉及纯粹的深度学习理论，而是侧重于RL如何作为一种“模型无关”的控制设计范式。详细分析了 Q-Learning、SARSA 及其在连续状态-动作空间中的策略梯度方法（如 A2C/PPO）如何用于优化性能指标或生成鲁棒的控制策略，尤其是在系统模型难以获取或动态极其复杂的场景中。 结语：系统的集成与未来展望 全书在最后简要总结了不同控制方法的适用场景、优势与局限性，强调了在实际工程项目中，往往需要采用混合策略——例如，使用卡尔曼滤波进行状态估计，结合 $H_{infty}$ 确保鲁棒性，并辅以MPC进行多约束下的优化运行。本书鼓励读者不仅掌握每种方法的数学原理，更要培养一种系统集成的思维，以应对跨学科、多约束的现代工程挑战。 本书特色： 理论深度与工程实例紧密结合： 每章均配有详细的案例分析，展示如何将抽象的数学理论转化为具体的控制律。 数学推导严谨完备： 关键定理和结论的证明过程清晰、完整，有助于读者建立扎实的理论根基。 关注前沿技术： 涵盖了从鲁棒优化到数据驱动控制等当前控制工程领域的热点议题。 本书适合于控制工程、电气工程、航空航天、机械工程等领域的本科高年级学生、研究生以及需要深入了解现代控制理论的应用工程师和研究人员阅读。

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