Control and Estimation of Systems with Input/Output Delays pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Zhang, Huanshui/ Xie, Lihua

出品人:

页数:213

译者:

出版时间:

价格:1462.64元

装帧:Pap

isbn号码:9783540711186

丛书系列:

图书标签:

• Control Theory
• Estimation Theory
• Time Delay Systems
• Robust Control
• Observer Design
• Filtering
• Adaptive Control
• System Identification
• Mathematical Control
• Engineering

控制与估计系统中的时间延迟：理论、应用与挑战 本书深入探讨了在存在输入输出时间延迟的复杂系统中，实现精确控制与可靠估计所面临的理论难题与实用技术。时间延迟，无论是由于物理传输、信号处理还是系统固有特性所致，都是工程实践中普遍存在且极具挑战性的因素。它不仅可能削弱系统的稳定性，还可能严重影响控制器的性能和状态估计的准确性。本书旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面、深入的框架，以理解、建模和解决这类具有时间延迟的系统的动态行为。 第一部分：时间延迟系统的建模与分析基础 本书首先构建了分析时间延迟系统的数学基础。传统的微分方程模型在处理延迟时需要扩展为延迟微分方程（DDEs）或使用状态空间方法结合延迟项。 1.1 延迟系统的数学描述与类型 我们详细阐述了单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统中延迟的建模方式。重点区分了纯时间延迟（Pure Time Delay）、分布延迟（Distributed Delay）和状态依赖型延迟（State-Dependent Delay）。对于线性时不变（LTI）系统，引入了基于转移矩阵和无穷维状态空间（如无限维向量空间）的分析工具。对于非线性系统，则探讨了如何利用几何方法或局部线性化来处理延迟项的影响。 1.2 稳定性分析的复杂性 时间延迟的引入使得传统的李雅普诺夫稳定性判据不再直接适用。本书深入研究了几种关键的稳定性分析方法： 特征方程分析： 对于LTI系统，我们分析了包含延迟参数的超越方程的根的分布。这需要借助如准根法（Kharitonov’s method的推广）来确定稳定性边界。 李雅普诺夫-迟延泛函方法： 这是分析非线性延迟系统的核心工具。本书详细介绍了如何构造合适的延迟泛函，并结合了经典的李雅普诺夫函数，特别是那些考虑了延迟状态导数信息的变体，以确保渐近稳定性和指数稳定性。 无穷维空间分析： 对于包含纯延迟的系统，其行为类似于无穷维系统。我们引入了半群理论（Semigroup Theory）来分析系统的解的存在性、唯一性和长期行为，特别是对于线性常微分延迟方程（DDEs）。 1.3 观测性与可控性在延迟系统中的重新定义 在存在延迟的情况下，系统的可控性和可观测性概念需要重新审视。对于离散时间延迟系统，我们探讨了基于矩阵秩的标准判据如何被修正。对于连续时间系统，我们展示了如何使用无穷维的观测矩阵和控制输入矩阵来判断系统的精确可控性与可观测性。特别地，讨论了在存在传感器或执行器延迟时，如何区分“局部可观测性”与“全局可观测性”的差异。 第二部分：基于延迟系统的精确控制策略 本部分侧重于设计能够有效补偿时间延迟影响的控制算法，确保系统在存在不确定性下的性能和鲁棒性。 2.1 预测控制：前瞻性控制的核心 模型预测控制（MPC）是处理时间延迟系统的理想选择，因为它天然地利用了系统模型对未来的预测能力。 基于滞后模型的MPC（MPC with Lagged Models）： 我们详细推导了如何将具有输入延迟的系统转化为具有扩展状态的等效系统，从而可以直接应用标准的MPC优化框架。重点讨论了在延迟较大或模型不确定性较高时，优化问题的求解效率和可行性。 精确前馈与延迟补偿： 针对纯输入延迟，我们提出了基于Smith预估器原理的精确前馈控制结构。本书从最优控制的角度重新审视了Smith预估器，并将其推广到多变量、非线性系统，重点讨论了预估器模型误差对整体控制性能的敏感性。 2.2 鲁棒控制与延迟不确定性 时间延迟本身通常是系统模型中的不确定性来源。本书致力于开发对延迟波动具有良好鲁棒性的控制器。 $mathcal{H}_{infty}$ 控制设计： 针对系统存在模型不确定性和参数不确定性，我们使用$mathcal{H}_{infty}$范数最小化方法来设计控制器。关键在于如何将延迟项嵌入到加权函数的设计中，以确保在延迟变化范围内闭环系统的性能指标得到满足。 $D$-稳定化技术： 对于线性延迟系统，我们探讨了如何利用系统矩阵的特定结构，设计出使得所有特征值都位于稳定区域（例如，具有特定负实部）的控制器，从而保证即使延迟发生小幅度波动，系统仍保持稳定。 2.3 非线性系统的状态反馈与反步法（Backstepping） 在非线性控制领域，时间延迟使得反步法的递归构造变得异常复杂。 考虑延迟的虚拟控制量设计： 我们展示了如何通过引入依赖于延迟状态的中间变量和新的李雅普诺夫函数，使得反步法的每一步设计都能保证最终闭环系统是稳定的，即使在存在输入或状态延迟的情况下。这通常涉及到对延迟项进行“软处理”，而不是完全消除它。 第三部分：时间延迟系统的状态与参数估计 精确的状态估计是控制系统有效运行的前提。时间延迟的存在使得传统的卡尔曼滤波（Kalman Filter）等方法需要进行重大修正。 3.1 延迟对观测器的影响与修正 对于具有输入延迟或输出延迟的系统，标准观测器（如Luenberger观测器）可能无法收敛或收敛缓慢。 基于预估器的状态观测器： 类似于Smith预估器在控制中的应用，我们设计了具有前向预测能力的观测器结构。这些观测器使用系统的当前输入来预测延迟后的系统输出，然后将预测误差用于修正当前时刻的状态估计。 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）的延迟处理： 对于非线性系统，我们详细讨论了如何在EKF和UKF的预测步骤中显式地包含输入和输出的延迟模型，以提高估计的准确性和收敛速度。 3.2 延迟参数的在线估计 在许多实际应用中，时间延迟本身是未知的或时变的。本部分专注于开发能够同时估计系统状态和延迟参数的方法。 扩展状态观测器（ESO）的适应： 我们探讨了如何修改ESO或高增益观测器来处理延迟。这通常需要引入一个额外的状态变量来代表延迟本身，并使用一个非线性或自适应的更新律来跟踪这个延迟参数。 基于梯度的方法： 利用系统输出与估计误差之间的关系，通过计算损失函数关于延迟参数的梯度，我们可以采用梯度下降或鲁棒的自适应算法来在线估计延迟。这种方法在系统动力学特性已知的场景下表现出良好的性能。 第四部分：实际应用与案例研究 本书的最后一部分通过具体的工程案例来验证理论方法的有效性，并讨论了实际实现中的挑战。 长距离过程控制： 以管道输送系统（如石油和天然气）为例，分析了管道长度带来的显著传输延迟，并应用了基于Smith预估器的鲁棒MPC策略。 网络化控制系统（NCS）： 在NCS中，通信延迟是主要的时间延迟来源。我们分析了随机通信延迟对闭环稳定性的影响，并提出了基于量化和采样策略的鲁棒控制方案，以应对数据包丢失和抖动引起的延迟。 本书为读者提供了一套完整的工具箱，用以驾驭时间延迟系统的复杂性，无论是进行理论分析还是设计高性能的实际控制与估计系统。

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