时滞系统优化控制

时滞系统优化控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:项国波
出品人:
页数:266
译者:
出版时间:2009-4
价格:48.00元
装帧:
isbn号码:9787508385839
丛书系列:
图书标签:
  • 时滞系统
  • 优化控制
  • 控制理论
  • 系统工程
  • 自适应控制
  • 最优控制
  • 鲁棒控制
  • 延迟补偿
  • 动态系统
  • 工程应用
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具体描述

《时滞系统优化控制》是作者和作者的三位学生,从1992年至2007年间共同研究的成果的总结,也是近10年来作者就本课题在各地讲学的系统总结,初创了单变量时滞系统优化控制理论。全书共6章和一个附录,包括预备知识、纯时滞系统二次优化控制原理、背驰定律、总体满意控制、非线性大时滞系统总体满意控制和控制系统的能耗计算。为了让更多的读者看懂,并且乐于应用它去研究实际工程问题,《时滞系统优化控制》主要用经典控制论与Maflab相结合的方法展开讨论,书中引用了大量当前国内外人们关注的实例,并作了比较研究,足以证明时滞优化控制系统的优越性。

可供控制工程研究人员、工程技术人员以及高校师生参阅,也可以作为研究生教材和高年级学生选修课本。

图书简介:《高维非线性系统建模与精确辨识》 本书简介 本书聚焦于复杂工程系统建模的前沿领域,特别是针对那些维度极高、内在非线性和耦合性强的动态系统。我们深入探讨了如何从海量、高频的观测数据中,精确地提取出系统的内在数学结构,实现从“黑箱”到“白箱”的转化。全书严格围绕系统科学、先进估计理论与计算方法论展开,旨在为研究人员和高级工程师提供一套系统化、可操作的建模与辨识框架。 第一部分:高维系统的数学基础与挑战 本书首先对高维系统的数学特性进行了深入剖析。高维系统,如大型电网、复杂化学反应器网络、大规模集成电路的温控系统等,其状态空间维度往往呈指数级增长。我们详细讨论了“维度灾难”(Curse of Dimensionality)在系统辨识中的具体表现,包括参数估计的不可约性、数据稀疏性导致的局部最优陷阱,以及模型结构不确定性对预测精度的严重影响。 1.1 状态空间重构与张量表示: 针对高维系统的内在结构,我们提出了基于高阶张量分解(如Tucker分解、CP分解)的状态空间矩阵的简化与重构方法。这不仅有助于降低计算复杂度,更重要的是,能够揭示系统内部潜在的低秩结构,从而有效克服高维数据带来的冗余信息干扰。 1.2 随机微分方程(SDE)在高维建模中的应用: 传统常微分方程(ODE)难以描述高维系统中普遍存在的量化噪声和随机扰动。本书引入了随机微分方程作为描述高维非线性系统的基础数学工具,特别是对Langevin方程和Itô微积分在高维系统中的应用给出了详细的推导和算例分析。 1.3 模型结构辨识的拓扑学视角: 结构辨识是高维建模中最困难的环节之一。我们引入了拓扑数据分析(TDA)的概念,利用持续同调(Persistent Homology)等技术,从观测数据中提取系统的内在拓扑结构信息,指导建立更具物理意义的简化模型。 第二部分:先进非线性辨识算法 本书的核心内容在于构建能够处理高维非线性特性的先进辨识算法。我们侧重于不需要预先设定具体函数形式(如多项式、神经网络结构)的非参数或半参数方法。 2.1 基于核方法的系统辨识(Kernel-Based System Identification): 我们详细阐述了再生核希尔伯特空间(RKHS)在辨识中的应用。通过定义合适的核函数(如高斯核、有理二次核),将无限维函数空间中的回归问题转化为有限维优化问题,实现了对高维非线性系统的无偏估计。特别地,本书对比了基于核的最小二乘法与支持向量回归(SVR)在高维参数估计中的性能差异。 2.2 稀疏降阶与主成分模型辨识(PCA-Based Modeling): 针对高维数据中存在大量冗余信息的问题,我们提出了基于动态主成分分析(Dynamic PCA)的辨识流程。该方法通过最大化数据方差的投影,在保证足够信息保留的前提下,将高维非线性系统投影到低维线性或近似线性子空间中,随后使用子空间辨识方法进行精确辨识。 2.3 物理信息驱动的稀疏辨识(Physics-Informed Sparse Identification of Nonlinear Dynamics, SINDy 扩展): 传统的SINDy方法在处理高维、多变量耦合系统时面临组合爆炸问题。本书扩展了SINDy框架,引入了稀疏正则化与群稀疏性约束,结合变分推导,使得算法能够自动从高维观测数据中筛选出最少但最具物理意义的耦合项和高阶项,从而重构出简洁的、可解释的偏微分方程(PDE)模型。 第三部分:不确定性量化与模型验证 在处理高维系统时,模型的不确定性是无法回避的问题。本书提供了量化这种不确定性的严格方法。 3.1 贝叶斯系统辨识与马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC): 我们详细介绍了如何构建高维非线性系统的后验概率分布。重点讨论了Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 和 No-U-Turn Sampler (NUTS) 在高维参数空间中高效采样和收敛的技巧,从而获得参数的完整概率分布,而非仅仅是点估计。 3.2 模型的实用性评估: 传统的拟合优度指标(如RMSE)在高维系统中往往具有误导性。本书提出了一系列针对复杂工程应用的预测有效性指标,包括对系统特定关键模式(如振荡频率、最大偏差幅度)的重现能力评估,以及基于蒙特卡洛模拟的系统级风险评估。 3.3 基于区间算术的模型验证: 针对实验数据固有的测量误差,我们引入了区间分析(Interval Arithmetic)的概念。在辨识过程中,所有计算和估计均以区间形式进行,最终输出的模型参数和系统响应都是具有明确误差界的区间,这为系统安全裕度分析提供了坚实的基础。 适用对象: 本书适用于系统工程、控制理论、航空航天、过程控制、应用数学以及数据科学等领域的博士生、高级研究人员和寻求突破性建模工具的工业界专家。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微积分基础以及初步的系统辨识或状态估计知识。本书旨在推动高维复杂系统建模进入一个更加精确、可解释和量化不确定性的新阶段。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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读完这本书,我的脑海中充满了对复杂系统控制的全新认识。在阅读之前,我总觉得时滞系统就像一个难以捉摸的幽灵,它的存在让原本清晰的系统动力学变得模糊不清,增加了分析和控制的难度。然而,这本书就像一盏明灯,驱散了我心中的迷雾。书中对于不同类型时滞(如常时滞、变时滞、分布时滞)的详细分类和数学描述,让我对时滞系统的本质有了更清晰的认识。尤其是关于时滞系统稳定性分析的各种方法,如Lyapunov-Krasovskii泛函方法、特征值分析方法、以及基于LMI的保守性分析等,都得到了详尽的介绍和比较。这使得我可以根据具体的时滞系统特点,选择最合适的分析工具。更重要的是,书中对优化控制策略的讨论,例如模型预测控制(MPC)在时滞系统中的应用,以及如何设计满足特定性能指标(如最小化超调、提高响应速度、抑制振荡)的控制器,都提供了非常实用的技术指导。书中还探讨了如何处理不确定性时滞和时变时滞,这对于解决实际工程中的不确定性问题具有重要的参考价值。这本书为我提供了一个系统而全面的框架,让我能够更有效地应对时滞系统带来的挑战。

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在我看来,这本书最大的价值在于其清晰的逻辑结构和由浅入深的讲解方式。它从最基础的时滞系统概念讲起,逐步深入到复杂的控制理论和算法。即使是对于初学者来说,也能够循序渐进地理解书中的内容。我尤其欣赏书中在介绍各种控制策略时,都会给出详实的数学推导过程,以及对推导结果的直观解释。这使得我不仅知道“是什么”,更明白“为什么”。书中对时滞系统稳定性条件的详细论述,以及不同稳定性判据的比较,帮助我理解了在存在时滞的情况下,如何确保系统的稳定性。而对于优化控制部分,书中对各种性能指标的定义和如何通过控制器设计来实现这些指标,都给出了清晰的指导。例如,如何设计一个控制器使得系统的超调最小,或者如何使系统的响应速度最快,书中都提供了具体的数学模型和算法。这本书就像一本详尽的“操作指南”,让我能够一步步地掌握时滞系统的优化控制技术。其严谨的学术态度和清晰的表达方式,让学习过程事半功倍。

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这本书的内容非常全面,涵盖了时滞系统优化控制的各个方面,从理论基础到具体应用,都进行了深入的阐述。我特别喜欢书中对不同优化准则的讨论,例如如何最小化系统能量消耗,或者如何提高系统的实时响应能力,书中都提供了相应的控制策略和设计方法。这使得我可以根据具体的工程需求,选择最合适的优化目标和控制方法。书中还介绍了如何利用机器学习和人工智能技术来处理时滞系统,这为我提供了新的研究方向和技术手段。在实际工程中,许多系统都存在不确定性,例如参数的变化、外部干扰等,而时滞系统对这些不确定性更加敏感。书中关于鲁棒控制和自适应控制在时滞系统中的应用,都提供了非常有效的解决方案。通过学习这些内容,我能够构建出对不确定性和扰动具有良好抵抗能力的控制器,从而提高系统的可靠性和稳定性。这本书不仅是一本技术手册,更是一本激发思考的指南,它引导我深入探索时滞系统控制的无限可能。

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这本书的内容深度和广度都令人印象深刻,它不仅仅停留在理论层面,更是将复杂的数学工具与实际的控制问题紧密地联系起来。我特别注意到书中对各种优化问题的数学表述,比如如何将时滞系统的性能指标转化为一个可以求解的最优化问题,以及如何利用凸优化技术来求解这些问题。这对于我理解如何将理论模型转化为可执行的控制算法非常有帮助。书中关于鲁棒控制和自适应控制在时滞系统中的应用,也为我打开了新的思路。在实际应用中,系统参数往往会发生变化,或者存在外部干扰,而时滞系统对这些不确定性更加敏感。这本书所介绍的鲁棒设计方法,可以帮助我构建出对模型不确定性和外部扰动具有良好抵抗能力的控制器。此外,书中对预测控制的深入探讨,包括其工作原理、设计步骤以及在时滞系统中的实现,都是我非常感兴趣的部分。通过学习这些内容,我不仅能够提升对时滞系统的理论认知,更能掌握一系列解决实际工程问题的实用技能。这本书真正做到了理论与实践的完美结合。

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这本书的阅读体验非常棒,它将复杂的理论知识以一种清晰易懂的方式呈现出来。我之所以选择这本书,是因为它针对的时滞系统优化控制领域,是我在实际工程项目中最常遇到的挑战之一。书中对时滞系统的建模,以及如何将其转化为一个可解的最优化问题,都提供了非常详细的步骤和指导。我特别关注书中关于稳定性判据的章节,以及如何利用这些判据来设计控制器,以确保系统的稳定性。书中还对各种性能指标的优化进行了深入的探讨,例如如何最小化系统的超调量,如何提高系统的响应速度,以及如何抑制系统的振荡等。这些都是在实际工程中非常重要的考虑因素。书中对模型预测控制(MPC)的介绍,更是让我对如何处理时滞系统中的预测和优化有了更深入的理解。我相信,通过对这本书的学习,我能够开发出更高效、更可靠的控制系统,解决在实际应用中遇到的各种复杂问题。这本书的价值在于它能够真正地指导实践。

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我是一名在航空航天领域工作的工程师,日常工作中经常会遇到涉及延迟的系统,比如飞行器的姿态控制,指令从地面传输到飞行器再到执行机构,其中就存在不可忽视的时间延迟。这种延迟如果不加以妥善处理,会导致系统不稳定,甚至产生灾难性的后果。因此,一本能够提供系统性解决方案的专业书籍对我来说至关重要。这本书的出现,就像久旱逢甘霖。它不仅仅是对理论知识的罗列,更重要的是,我从书中看到了一种将理论与实践相结合的严谨态度。书中对各种时滞模型的建立,以及如何基于这些模型进行性能指标的定义和优化,都进行了深入的阐述。我特别欣赏书中对状态反馈、输出反馈以及基于模型的预测控制等不同控制方法的详细分析,以及它们在时滞系统优化控制中的适用性和优劣势。书中关于稳定性判据和鲁棒性设计的章节,更是直接解决了我在实际工作中遇到的关键难题。我相信,通过对这本书的学习,我能够构建出更加精确、高效且可靠的控制系统,从而提升飞行器的性能和安全性。这本书不仅仅是一本技术手册,更是一位经验丰富的导师,在我探索时滞系统控制的道路上指引方向。

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作为一名对现代控制理论充满兴趣的学生,我一直对时滞系统的研究感到着迷。时滞的存在使得系统的动态行为变得更加复杂,对控制器的设计也提出了更高的要求。这本书恰好填补了我在这一领域的知识空白。书中对时滞系统的分类,以及各种数学模型的建立,让我对时滞系统的本质有了更清晰的认识。我特别欣赏书中对Lyapunov-Krasovskii泛函方法和线性矩阵不等式(LMIs)在时滞系统稳定性分析和控制器设计中的应用。这些强大的数学工具,能够帮助我们有效地解决许多复杂的控制问题。此外,书中对模型预测控制(MPC)在时滞系统中的应用也进行了深入的介绍,这是一种非常有效的控制策略,能够充分考虑系统的未来行为,并进行最优控制。书中还探讨了如何处理时变时滞和不确定时滞,这对于解决实际工程中的不确定性问题具有重要的参考价值。我相信,通过对这本书的学习,我能够掌握先进的时滞系统优化控制技术,为我未来的学术研究和职业发展奠定坚实的基础。

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这本书的封面设计颇具吸引力,沉稳的蓝色调搭配简洁有力的书名,瞬间就勾起了我对复杂控制理论的兴趣。我一直对控制系统在实际应用中的挑战感到好奇,特别是当系统中存在时间延迟的时候,这简直就是一道难以逾越的鸿沟。市面上关于控制的书籍很多,但专门深入探讨时滞系统优化控制的却不多。我抱着学习和探索的心态翻开了它,希望能够找到一些解决实际工程问题的思路和方法。从目录来看,本书涵盖了从基础理论到前沿算法的广泛内容,特别是对于时滞系统的建模、分析以及控制器的设计,都有详尽的介绍。我尤其关注其中关于Lyapunov-Krasovskii函数和线性矩阵不等式(LMIs)的应用部分,这在现代控制理论中扮演着核心角色,能够有效解决许多稳定性分析和控制器综合问题。此外,书中提到的预测控制、鲁棒控制等高级控制策略,对于提升时滞系统的性能和鲁棒性至关重要。我期待通过阅读这本书,能够更深入地理解时滞系统带来的复杂性,并掌握一系列行之有效的优化控制方法,为我日后在相关领域的学习和研究打下坚实的基础。这本书的书名就如同一个谜语,吸引着我深入探索其中奥秘,揭示时滞系统背后的控制智慧。

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这本书不仅仅是一本技术书籍,更像是一次思想的启迪。它让我从一个全新的角度去理解控制系统中的“延迟”现象,以及如何通过优化控制来克服它带来的挑战。书中对时滞系统稳定性的分析方法,例如Lyapunov-Krasovskii函数法,给我留下了深刻的印象。这种方法能够有效地处理时滞对系统稳定性的影响,并为控制器设计提供了理论依据。我尤其欣赏书中对模型预测控制(MPC)在时滞系统中的应用,这是一种能够充分利用系统模型信息,并考虑未来预测的先进控制策略。书中对MPC的原理、设计步骤以及在不同时滞系统中的应用都进行了详尽的介绍,这为我提供了非常实用的技术指导。此外,书中对鲁棒控制和自适应控制在时滞系统中的应用,也让我对如何处理系统的不确定性和外部干扰有了更深入的理解。这本书不仅提升了我的理论认知,更重要的是,它为我提供了解决实际工程问题的强大工具。我相信,通过对这本书的学习,我能够更好地应对复杂时滞系统的控制挑战。

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这本书为我提供了一个全新的视角来审视和解决控制工程中的“延迟”问题。一直以来,我习惯于处理无时滞的线性系统,但在实际工程中,延迟是普遍存在的,并且往往是影响系统性能的关键因素。这本书系统地梳理了时滞系统的数学模型、稳定性分析以及控制器设计方法,为我构建了一个完整的知识体系。我特别关注书中关于时滞系统建模的章节,包括如何根据物理过程的特点选择合适的时滞模型,以及如何处理分布式时滞等复杂情况。这些基础知识对于后续的控制器设计至关重要。在稳定性分析方面,书中介绍了多种方法,如Lyapunov-Krasovskii泛函、积分不等式等,并讨论了它们的优缺点以及适用范围。这使得我能够根据具体问题的需求,选择最合适的分析工具。更令我兴奋的是,书中对时滞系统优化控制的深入探讨,包括模型预测控制、鲁棒控制以及自适应控制等,都提供了非常前沿和实用的技术。我相信,通过对这本书的学习,我能够开发出更先进、更高效的控制系统,解决实际工程中的复杂问题。

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