Analysis and Control of Nonlinear Process Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Katalin M. Hangos

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2010-6-2

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781852336004

丛书系列:

图书标签:

• 过程控制
• 非线性系统
• 系统分析
• 控制理论
• 化学工程
• 自动化
• 建模与仿真
• 优化控制
• 鲁棒控制
• 动态系统

复杂动力学系统的建模、估计与优化 本书深入探讨了现代工程和科学领域中普遍存在的非线性、复杂动力学系统的分析、状态估计以及最优控制问题。全书结构严谨，内容涵盖了从基础理论到前沿应用的多个层面，旨在为研究人员、高级工程师和研究生提供一个全面且深入的参考框架。 本书的出发点在于认识到，在实际工程实践中，大多数系统——无论是在化学反应器、航空航天器、电力网络还是生物医学设备中——都表现出固有的非线性和耦合特性。传统的线性化方法在系统偏离平衡点或操作条件发生显著变化时，往往会失效，无法准确预测系统行为或设计出鲁棒的控制器。因此，本书将重点放在那些能够精确捕捉系统复杂性的先进工具和技术上。 第一部分：非线性系统的精确建模与描述 在深入控制和估计之前，精确的系统模型是基石。本部分详细介绍了构建高保真非线性系统描述的多种数学工具和方法。 状态空间表示的扩展： 我们首先回顾了经典的状态空间方法，并着重讨论了如何将非线性和约束条件整合到标准的状态空间形式中。特别地，我们探讨了描述奇异（Singular）或具有隐式约束（Implicit Constraints）的系统（如某些机械或流体力学系统）的微分代数方程（DAE）模型构建。这部分强调了模型简化与复杂性保留之间的权衡，以及如何利用结构化知识（如守恒定律）来提高模型的可识别性和计算效率。 基于物理的建模范式： 重点介绍了采用端口哈密顿系统（Port-Hamiltonian Systems）理论来描述能量守恒系统。该方法提供了一种内在的、模块化的建模结构，极大地便利了稳定性的分析和能量塑形（Energy Shaping）控制器的设计。此外，还讨论了如何将摩擦、滞后（Hysteresis）和饱和等非理想组件准确地纳入到连续时间或离散时间模型中。 数据驱动的非线性辨识： 认识到完全基于第一性原理的建模往往耗时且不完整，本书引入了先进的系统辨识技术来辅助或替代纯解析模型。内容深入讲解了核函数方法（Kernel Methods），特别是动态高斯过程回归（Dynamic Gaussian Process Regression, DGPR）在系统辨识中的应用，它不仅能提供点估计，还能提供对模型不确定性的量化评估。同时，我们探讨了稀疏识别的系统（Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy）框架，利用稀疏正则化技术从高维观测数据中自动提取出简洁的、具有物理意义的微分方程。 第二部分：复杂系统的状态观测与估计 在许多实际应用中，系统的全部状态变量无法直接测量，或者测量存在噪声和延迟。本部分专注于开发健壮的算法来实时、准确地估计隐藏或不确定的状态。 扩展卡尔曼滤波（EKF）的局限性与替代方案： 我们对经典的EKF进行了批判性分析，指出了其依赖于线性化的一阶泰勒展开带来的不准确性，尤其在强非线性系统中。随后的章节详细阐述了无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）和容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman Filter, CKF）。通过利用确定性采样策略（Sigma Points或Cubature Points）来捕获状态分布的均值和协方差，这些方法显著提高了高阶非线性系统的估计精度，同时保持了与EKF相似的计算复杂度。 非高斯噪声环境下的鲁棒估计： 针对实际测量中常出现的尖峰噪声（Outliers）或非高斯噪声分布，本书介绍了基于信息论的估计方法。重点讨论了扩展信息滤波（Extended Information Filter）以及如何将鲁棒统计量（如M-估计器）的概念融入到迭代滤波框架中。此外，我们深入探讨了粒子滤波（Particle Filtering, PF）及其变体，如序列重要性重采样（Sequential Importance Resampling, SIR）和带退火的粒子滤波（Particle Filter with Annealing），用于处理多模态后验分布和高度非线性的动态系统。 观测器设计的高级技巧： 针对某些特定结构（如反馈线性化系统或具有已知输入-输出关系的时变系统），本书介绍了高增益观测器（High-Gain Observers）的设计原则及其在处理小信号扰动下的鲁棒性问题。此外，对于存在不确定性的系统，我们讨论了鲁棒观测器（Robust Observers）的设计，确保估计误差界限在最坏情况下的干扰下依然保持有界。 第三部分：非线性系统的先进控制策略 本部分的核心在于设计能够保证系统性能、稳定性和鲁棒性的控制器，即使在系统模型不精确或存在外部扰动的情况下。 微分几何方法与精确反馈线性化： 对于可被转换为线性系统的非线性系统，我们详细阐述了利用李导数、分布和可积性条件进行反馈线性化（Feedback Linearization）的设计流程。这包括对输入-状态线性化（Input-State Linearization）和输入-输出线性化（Input-Output Linearization）的全面分析，并讨论了在存在零动态（Zero Dynamics）不稳定情况下如何应用“限制性反馈线性化”策略。 基于Lyapunov函数的间接与直接自适应控制： 当系统参数未知或随时间变化时，自适应控制是必要的。本书详细构建了基于第二方法（间接方法）和直接方法的Lyapunov函数，推导了参数估计律和控制器增益更新律，确保闭环系统的一致最终界限（Asymptotic Boundedness）或渐近稳定性。特别关注了基于投影的自适应律，用于保证参数估计始终保持在物理允许的范围内。 模型预测控制（MPC）的非线性扩展： 模型预测控制被认为是处理约束和优化问题的黄金标准。本部分侧重于非线性模型预测控制（NMPC）的实现细节。内容包括如何构建和求解随时间变动的二次规划（QP）或非线性程序（NLP）问题，例如采用半正定松弛（Semi-Definite Relaxation, SDR）技术进行初步可行域的估计，以及使用迭代线性化或一步法（One-Step Ahead）方法来降低在线计算负荷，从而实现实时控制。 鲁棒控制理论的应用： 针对模型误差和外部扰动，本书深入探讨了$H_{infty}$ 控制在非线性系统中的扩展应用，特别是如何结合LMI（线性矩阵不等式）技术来设计状态反馈或输出反馈控制器，以最小化特定频率范围内的扰动传递函数范数。此外，我们也介绍了滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的最新进展，包括如何利用奇异SMC（Singular SMC）和高阶SMC（Higher-Order SMC, HOSMC）来有效消除或显著减轻传统SMC中的颤振（Chattering）现象。 第四部分：系统健康监测与故障诊断 理解系统何时偏离正常操作范围，并在故障发生时快速定位故障源，是确保高可靠性系统运行的关键。 基于模型的故障检测： 本部分基于已建立的非线性模型，重点介绍如何设计基于残差（Residual-Based）的故障检测器。这包括利用卡尔曼滤波残差的统计特性进行假设检验，以及设计观测器基准（Observer-Based Benchmarks）来检测传感器或执行器故障。我们特别讨论了“软测量”（Soft Sensing）技术，即利用系统状态估计来实时推断难以测量的关键性能指标。 残差生成与故障判别： 详细阐述了如何设计具有良好解耦特性的结构化残差发生器，以实现故障的隔离。内容包括基于模型解耦的方法以及利用判别函数（如距离度量或模式识别分类器）从复杂的残差信号中准确识别故障类型和严重程度。 通过整合先进的数学工具、现代估计理论和前沿的优化控制算法，本书为读者提供了一个处理复杂非线性工程挑战的统一、深刻的视角。

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这部厚重的著作，一入手就给人一种扑面而来的学术气息，其内容之深邃，绝非泛泛之作所能比拟。它似乎在试图构建一个关于复杂系统动力学的宏大框架，从最基础的数学原理出发，逐步深入到高阶的系统辨识与状态估计，这对于希望在非线性控制领域打下坚实基础的研究生或资深工程师来说，无疑是一份珍贵的参考资料。我特别欣赏作者在处理模型不确定性与外部扰动时的那种严谨态度，大量引入的鲁棒性分析工具和优化方法，使得书中的理论不仅仅停留在纸面，更具有实际工程应用的潜力。然而，阅读过程也充满了挑战，对于初涉此领域的读者，前几章对微分几何和拓扑学概念的铺陈，可能需要反复咀嚼才能真正领会其精髓，这无疑抬高了入门的门槛，但从长远来看，这种对理论根基的深挖，正是其价值所在。这本书更像是一本“内功心法秘籍”，需要学习者具备相当的数学功底和时间投入才能完全掌握其中的奥秘。

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阅读这本书时，我深刻感受到作者在选择分析工具时的倾向性，它似乎偏爱那些基于Lyapunov函数和能量方法的稳定性证明，这使得证明过程充满了构造性和启发性，避免了许多黑箱式的控制器的引入。书中对“精确反馈线性化”和“微分平坦性”的阐述尤为精彩，作者不仅清晰地界定了这些概念的适用范围，还详细讨论了当系统模型偏离理想假设时，如何运用“滑模控制”等技术进行容错。这种在理论完美与工程妥协之间寻求平衡的写作手法，体现了作者深厚的理论素养和丰富的工程实践经验。然而，书中对现代数据驱动控制（如强化学习在非线性控制中的应用）的覆盖相对较少，这或许是受限于该领域快速发展的时间点，但对于期望了解前沿动态的读者来说，这可能是一个小小的遗憾。它更像是一部经典控制理论的集大成之作，为我们提供了坚实的理论基石，去迎接未来的挑战。

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这本书的语言风格是极其精准且克制的，每一个术语的选择都经过了反复推敲，旨在避免任何模棱两可的解释，这对于一本严谨的学术专著来说是至关重要的优点。从某种角度看，它更像是一部工具书，而非情节跌宕起伏的小说。它在处理多变量耦合系统时，引入了先进的状态重构技术，这套方法论对于设计具有强耦合特性的化工或航空航天系统，提供了近乎完备的理论框架。我特别欣赏作者在探讨控制器的鲁棒性时，将“区间分析”与“模糊逻辑”进行了巧妙的融合，这使得最终的控制律在应对参数波动时表现出超乎预期的韧性。唯一的不足或许在于，它对控制性能指标的量化描述有时显得过于理想化，在实际应用中，如何平衡响应速度、超调量和控制输入幅度之间的矛盾，还需要读者自行结合具体系统的物理约束进行大量的试错和调整。

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这部著作在结构上有着明显的“自顶向下”的清晰逻辑，开篇便确立了非线性系统的核心挑战，随后便围绕如何系统地解决这些挑战展开论述。我对其中关于“奇异摄动法”在慢快系统分解中的应用印象深刻，作者不仅展示了如何将复杂的动力学问题拆解成易于处理的子系统，还清晰地阐述了在耦合项中引入校正项以保证全局稳定性的数学依据。书中对李雅普诺夫函数的构造技巧的介绍非常详尽，几乎涵盖了从二次型到更复杂张量形式的所有主流方法，这无疑为控制理论的研究生提供了一个极佳的学习范例。然而，我发现书中对于如何从零开始辨识一个未知的非线性系统的具体参数和结构，所涉及的篇幅相对较少，更多的是假设模型已知的场景下进行控制设计。如果能增加一到两章专门讨论系统辨识与模型误差对控制性能的反馈影响，这本书的覆盖面将会更加全面，从“控制”到“控制与辨识一体化”实现质的飞跃。

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这本书的排版和图示设计，透露出一种务实主义的倾向，它似乎更关注如何将抽象的控制理论转化为可操作的算法流程，而非沉溺于纯粹的数学美感。章节之间的逻辑衔接非常紧密，从一个稳定性的判据推导出下一个更具约束条件的控制策略，这种层层递进的叙述方式，极大地帮助读者理解控制设计背后的驱动力。我注意到其中关于自适应控制和学习算法的部分，引入了相当多的案例分析和仿真结果，这些直观的展示有效地弥补了纯理论推导可能带来的枯燥感。特别是一些关于高维系统维数灾难的应对策略，作者给出了几个相当新颖的降维思路，这对于处理大型工业过程控制问题时非常具有指导意义。不过，如果能再增加一些关于实际硬件实现过程中遇到的资源限制和实时性问题的讨论，这本书的实用价值可能会再上一个台阶。整体而言，它更像是一位经验丰富的老工程师，手把手地教导我们如何“驯服”那些脾气暴躁的非线性大家伙。

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