Adaptive Methods for Control System Design (Ieee Press Selected Reprint Series)

Adaptive Methods for Control System Design (Ieee Press Selected Reprint Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Ieee
作者:
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1986-08
价格:USD 64.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780879422073
丛书系列:
图书标签:
  • 控制系统
  • 自适应控制
  • 系统设计
  • IEEE
  • 控制理论
  • 优化算法
  • 工程应用
  • 信号处理
  • 建模与仿真
  • 现代控制
想要找书就要到 小美书屋
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

具体描述

自适应控制系统设计的革新之路 《自适应方法在控制系统设计中的应用》是一本深刻探讨现代控制系统设计前沿理论与实践的权威著作。本书专注于那些能够根据系统动态变化或外部环境干扰自动调整自身参数和结构的自适应控制方法。在许多复杂的工程应用领域,如航空航天、机器人技术、过程控制以及智能交通系统,传统的固定参数控制策略往往难以应对不断变化的系统特性和不可预测的扰动。因此,掌握并应用自适应控制技术,已成为设计鲁棒、高效且智能控制系统的关键。 本书系统地梳理了自适应控制的经典理论基础,并深入剖析了其在现代控制工程中的最新发展和应用。从最基础的参数辨识技术,如梯度下降法、李雅普诺夫法等,到更高级的自适应律设计,如模型参考自适应控制(MRAC)、自适应逆控制、自适应观测器等,本书都进行了详尽的阐述。作者以清晰的逻辑、严谨的数学推导以及丰富的实例,引导读者理解这些方法背后的原理,并掌握如何在实际问题中进行设计与实现。 核心内容概览: 参数辨识与模型建立: 书中详细介绍了如何在系统运行过程中实时估计未知或时变的系统参数。这包括对线性系统和非线性系统参数辨识的不同策略。例如,对于线性时不变(LTI)系统,如何通过在线数据采集与处理来更新系统矩阵;对于非线性系统,则会涉及更复杂的辨识方法,如基于神经网络的辨识或模糊逻辑的辨识。这些技术是自适应控制的基础,为后续的控制器设计提供了关键信息。 模型参考自适应控制 (MRAC): MRAC 是一种经典的自适应控制结构。本书深入解析了 MRAC 的核心思想:设计一个参考模型,该模型定义了期望的系统性能。然后,自适应控制器根据参考模型和实际系统输出之间的误差,通过自适应律调整其参数,使得实际系统的输出能够跟踪参考模型的输出。书中会介绍不同类型的 MRAC,如基于误差信号的 MRAC 和基于状态误差的 MRAC,并分析其稳定性和收敛性。 自适应逆控制: 这种方法的目标是设计一个控制器,使得闭环系统的逆动态能够匹配一个期望的参考模型。本书详细阐述了如何利用系统在线辨识的参数来构建控制器,并通过自适应律更新这些参数,以实现对系统逆动态的精确跟踪。对于存在未知非线性函数或时变参数的系统,自适应逆控制提供了一种有效的解决方案。 自适应观测器设计: 在许多实际应用中,系统的所有状态变量可能无法直接测量,需要设计状态观测器。当系统参数未知或时变时,传统的固定参数观测器将失效。本书介绍了如何设计自适应状态观测器,使其能够在估计系统状态的同时,也能够在线辨识系统未知参数。这对于需要完整状态反馈的自适应控制器设计至关重要。 其他高级自适应技术: 除了上述经典方法,本书还涵盖了一些更前沿的自适应控制技术。这可能包括: 基于滑模的自适应控制: 结合了滑模控制的鲁棒性和自适应控制的灵活性,能够处理具有未知上界扰动的系统。 基于神经网络/模糊逻辑的自适应控制: 利用这些智能技术来处理复杂的非线性系统,实现更强的自适应能力。 自适应预测控制: 将自适应能力融入到预测控制框架中,以应对动态变化的模型和环境。 实际应用与案例分析: 本书的价值不仅在于理论的深度,更在于其对实际应用的广泛关注。书中通过大量的工程案例,展示了如何将这些自适应控制方法应用于解决诸如飞行器姿态控制、机器人末端执行器轨迹跟踪、化工过程参数优化、以及新能源汽车的动力学管理等实际问题。这些案例深入浅出,帮助读者将抽象的理论知识转化为可操作的设计方案。 《自适应方法在控制系统设计中的应用》是一本面向控制工程领域的研究者、工程师和高年级学生的宝贵资源。它不仅为读者提供了理解和掌握自适应控制技术的坚实基础,更激发了他们在设计更智能、更鲁棒的控制系统方面的创新潜力。通过本书的学习,读者将能够胜任处理各种复杂动态系统设计任务,并在现代工程领域取得突破。

作者简介

目录信息

读后感

评分

评分

评分

评分

评分

用户评价

评分

评分

评分

评分

评分

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有