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出版者:Amer Society of Mechanical

作者:Andrews, J. D./ Moss, T. R. (EDT)

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:

价格:958.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780791801833

丛书系列:

图书标签:

• 可靠性
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• 工程可靠性
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《现代控制系统设计与优化》 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论在复杂工程系统设计与优化中的前沿应用。全书结构严谨，内容涵盖了从经典控制理论的巩固到现代鲁棒控制、最优控制、自适应控制以及非线性控制等高阶主题。本书旨在为读者提供一套系统化、工程化的控制系统设计方法论，强调理论分析与实际应用相结合。 第一部分：经典控制理论的回顾与深化 本部分首先对传统的线性时不变（LTI）系统理论进行了回顾，包括传递函数、状态空间表示法、频率响应分析等基础工具。在此基础上，重点深化了控制系统性能指标的理解，如暂态响应、稳态误差、系统稳定裕度（增益裕度和相位裕度）的精确计算与优化。我们引入了更精细的鲁棒性度量方法，超越了简单的裕度定义，探讨了参数不确定性对系统性能的实际影响。特别之处在于，本章详细解析了经典PID控制器的局限性，并引入了先进的频率整形技术，用于在既定约束下实现更优的性能平衡。 第二部分：现代控制理论基石——状态空间方法 状态空间表示法是现代控制设计的核心。本部分首先系统阐述了如何将高阶微分方程模型转换为一阶状态空间形式，并讨论了不同状态变量选择对系统分析和可控性、可观测性判断的意义。关键内容包括：可控性与可观测性的判据（如行列式判据），以及如何利用极点配置技术实现期望的系统动态行为。此外，本章对观测器设计进行了深入探讨，包括Luenberger观测器和卡尔曼滤波器的基本原理。我们详细推导了卡尔曼滤波器的递推公式，并展示了其在噪声环境下状态估计的优越性。 第三部分：面向不确定性的鲁棒控制 在实际工程中，系统模型总存在误差和扰动。本部分将焦点完全转向如何设计对不确定性具有强大抵抗力的控制器。 3.1 $ ext{H}_infty$ 控制理论 $ ext{H}_infty$ 控制是处理模型不确定性和外部扰动的主要工具之一。本书详细介绍了标准的“扰动-性能”混合问题设定，包括如何构造加权函数来精确反映设计者对不同频带性能和抑制扰动的需求。我们推导了基于丢番图不等式（Riccati不等式）的$ ext{H}_infty$控制器和观测器的设计步骤。重点分析了奇异值在评估闭环系统增益和鲁棒性边界中的作用，并提供了实际工程中如何选择合适的三角化权函数的指导。 3.2 $ ext{H}_2$（LQG）最优控制 本章深入探讨了线性二次高斯（LQG）控制，它结合了状态估计（卡尔曼滤波）和最优状态反馈（LQR）。我们详细解释了LQR控制器如何通过最小化二次型性能指标（包含状态误差和控制努力）来确定最优反馈增益。随后，我们分析了LQG设计中的“分离原理”，证明了最优估计器和最优控制器的解耦设计是可行的。通过与$ ext{H}_infty$控制的对比，清晰界定了LQG在随机系统最优控制中的地位及其局限性。 第四部分：自适应与智能控制 当系统参数随时间变化或完全未知时，需要采用自适应控制策略。 4.1 基于模型的自适应控制（MRAC） 本部分详细介绍了两种主流的MRAC结构：平行学习模型（PSM）和误差补偿模型（ECM）。我们深入研究了基于误差模型的参数自整定律的设计，特别是采用Lyapunov稳定性理论来保证参数收敛性和闭环系统的稳定性。案例分析侧重于如何处理输入饱和和控制器重置问题。 4.2 神经网络与模糊逻辑在控制中的应用 本章介绍了将软计算技术融入反馈控制回路的方法。模糊逻辑控制器（FLC）的设计侧重于如何将专家的经验知识转化为规则库，并探讨了Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型的线性化特性。在神经网络控制方面，本书重点讨论了基于反向传播（BP）算法的在线模型参考自适应控制器的构建，以及如何利用径向基函数（RBF）网络进行高效的函数逼近，实现对复杂非线性系统的精确跟踪。 第五部分：复杂非线性系统的控制 针对传统线性化方法难以处理的强非线性问题，本书提供了先进的非线性控制技术。 5.1 反馈线性化与滑模控制 反馈线性化技术的目标是通过坐标变换和状态反馈将非线性系统转化为线性系统。本书详细阐述了微分平坦性概念，并提供了系统性地推导出输入-输出反馈线性化控制器的步骤。随后，我们转向了鲁棒性更强的滑模控制（SMC）。详细分析了SMC中滑模面的设计、切换函数的构造，以及如何克服“抖振”现象。我们引入了高阶滑模控制（Higher-Order SMC, HOSMC）来有效减小抖振对执行器的影响，同时保持优异的鲁棒性。 5.2 基于Lyapunov法的稳定性分析与设计 Lyapunov稳定性理论是分析非线性系统稳定性的黄金标准。本章系统梳理了直接法和间接法的应用，重点介绍了如何利用能量函数（Lyapunov函数）来构造控制器。我们详细探讨了Backstepping（反步法）的设计流程，这是一种递归、系统化的方法，用于设计用于严格反馈形式非线性系统的稳定性控制器，并展示了如何整合控制饱和和约束条件。 第六部分：系统辨识与模型简化 在设计控制器之前，准确的系统模型至关重要。本部分涵盖了从实验数据中提取动态模型的先进技术。 6.1 离线与在线辨识算法 本书详细介绍了子空间辨识（Subspace Identification）方法，它利用系统输入输出数据的矩阵分解来直接估计系统状态空间模型，避免了传统方法的迭代优化难题。对于在线辨识，我们重点讨论了最小二乘法（LS）及其带有遗忘因子的扩展形式（RLS），并讨论了如何利用这些估计器嵌入到自适应控制框架中。 6.2 模型降阶与简化 大型复杂系统的精确模型通常维度过高，不利于实时控制器的计算。本章介绍了基于模态理论的模型降阶方法，特别是平衡截断技术，它基于系统输入/输出的 Hankel 奇异值来确定系统中最具影响力的模态，从而实现最优的低阶近似模型保留。 总结与展望 本书内容紧密围绕工程实践的需求，从理论基础到尖端技术，构建了一个完整的控制系统设计与分析知识体系。每一章均配有丰富的数学推导和工程实例，旨在帮助读者从“会用”控制工具迈向“精通”控制原理，最终能够为现实世界中的复杂动态系统提供稳定、高效且鲁棒的解决方案。本书适合高年级本科生、研究生以及从事自动化、航空航天、精密机械和过程控制领域的工程师参考。

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