Optimization and Cooperative Control Strategies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Pardalos, Panos M. 编

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9783540880622

丛书系列:

图书标签:

• 优化
• 协同控制
• 控制理论
• 优化算法
• 博弈论
• 分布式系统
• 多智能体系统
• 网络控制
• 工程应用
• 智能控制

现代控制理论与系统工程：深度解析与前沿应用 图书名称：现代控制理论与系统工程：深度解析与前沿应用 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的现代控制理论与系统工程框架。全书内容紧密围绕当代工程实践中的核心挑战与最新研究方向展开，重点剖析了从经典理论基础到尖端智能控制算法的演进脉络，并结合实际工程案例展示了理论如何转化为高效的解决方案。 本书内容结构分为五大部分，共计十六章，确保了知识的系统性与连贯性。 --- 第一部分：控制系统的基础重构与经典理论回顾 (Fundamentals and Classical Recapitulation) 本部分旨在巩固读者对控制系统基本概念的理解，并为后续深入学习打下坚实的数学和物理基础。 第一章：系统建模的范式转变 本章首先讨论了从传统的欧拉-拉格朗日方程到状态空间表示法的演进。重点分析了连续时间系统与离散时间系统的数学描述差异，并详细介绍了线性化技术在非线性系统近似建模中的应用局限与必要性。内容涵盖了模型阶次约简的数学工具（如平衡截断法），以及参数辨识在实际数据驱动建模中的关键步骤。特别地，本章引入了基于物理机理的“灰箱”建模方法，强调其在机电、热力学等复杂系统中的优越性。 第二章：经典控制理论的再审视 虽然本书侧重现代方法，但本章仍对经典控制理论（如根轨迹、频率响应分析——Bode图、Nyquist图）进行了深入的回顾，但视角独特——将其视为现代鲁棒控制和H-无穷控制的基准和对比对象。我们详细分析了经典控制在处理多变量、耦合系统时的固有缺陷，并借此引出对现代多输入多输出（MIMO）控制设计的迫切需求。本章对PID控制器的设计参数整定（如Ziegler-Nichols法）进行了现代优化视角的解读，探讨了其在分布式控制环境下的局限性。 --- 第二部分：状态空间方法与现代控制设计 (State-Space Methods and Modern Control Synthesis) 本部分是本书的核心，全面覆盖了基于状态空间方法的现代控制设计技术，这是理解当代控制工程的基础。 第三章：能控性、能观性与状态估计 本章详述了系统的基本性质：能控性（Controllability）和能观性（Observability）的代数判据（如秩判据）。接着，重点深入探讨了状态估计问题。卡尔曼滤波（Kalman Filtering）被作为最优线性无偏估计器的核心进行推导和分析，内容不仅包括标准离散时间卡尔曼滤波器，还扩展至扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），并用一个高动态无人机姿态估计实例来展示其性能差异。 第四章：极点配置与状态反馈设计 本章详述了利用状态反馈进行极点配置（Pole Placement）的技术，包括Ackermann公式的应用。随后，本章转向了更具实际意义的输出反馈设计，包括动态输出反馈和基于观测器的设计架构（如Luenberger观测器）。本章特别强调了在有限精度计算环境下，状态反馈增益矩阵的稳定性和数值敏感性分析。 第五章：最优控制理论与LQR设计 最优控制理论是现代控制的基石之一。本章从变分法和庞特里亚金最小原理出发，推导了线性二次型调节器（LQR）的设计准则。详细解析了代数李卡提方程（ARE）的求解方法，并对比了迭代法与解析法的优劣。本章的亮点在于对权函数矩阵 $Q$ 和 $R$ 的物理意义进行了深入的工程解释，指导读者如何根据控制性能指标（如能量消耗、快速响应）合理设置权重。 --- 第三部分：鲁棒性与不确定性处理 (Robustness and Uncertainty Handling) 本部分聚焦于控制系统在面对模型不确定性、外部扰动和参数变化时的可靠性问题。 第六章：描述符系统与奇异摄动法 针对包含代数约束或微分约束的复杂系统，本章介绍了描述符系统（Descriptor Systems）的分析方法。随后，详细阐述了奇异摄动（Singular Perturbation）理论，该理论在处理具有快慢动态子系统的模型简化和多速率控制设计中具有不可替代的作用。 第七章：H-无穷（$H_infty$）控制设计 本章系统介绍了鲁棒控制的核心理论——$H_infty$ 控制。从性能指标的频率加权函数引入，推导了闭环系统规范化范数的最小化问题。重点讲解了$H_infty$ 控制器的设计步骤，包括使用Riccati方程来求解控制器和前馈器的参数。本章通过一个结构柔顺机械臂的案例，展示了$H_infty$ 控制在抑制高频模型失配振动方面的优势。 第八章：鲁棒性分析与$mu$综合 本章超越了基于范数的控制设计，转向更精确的不确定性描述。首先引入了小增益定理（Small Gain Theorem）作为鲁棒稳定性的初步判据。随后，深入解析了基于界（Structured Singular Values, $mu$）的分析方法，这是处理具有特定结构的参数不确定性的关键工具。本章提供了$mu$综合问题的求解流程，展示了如何设计出对特定不确定性结构具有最优鲁棒性能的控制器。 --- 第四部分：非线性系统的先进控制方法 (Advanced Control for Nonlinear Systems) 本部分是面向前沿研究的重要组成部分，探讨了如何有效处理控制领域中最具挑战性的非线性问题。 第九章：反馈线性化与滑模控制 针对具有可展平结构（Feedback Linearizable）的非线性系统，本章介绍了微分几何工具在实现精确线性化中的应用。接着，引入了滑动模态控制（SMC）。本章详尽分析了SMC的设计原理，包括如何选择滑模面，并重点讨论了SMC固有的“抖振”（Chattering）现象及其现代抑制方法，如利用高阶滑模或超扭矩（Super-Twisting）算法。 第十-十一章：基于能量的控制：回授线性化与反步法 第十章聚焦于基于能量函数的控制设计，特别是关于系统的“均匀渐近稳定”（Input-to-State Stability, ISS）概念。第十一章则将能量方法推向高潮——反步法（Backstepping）。本章以循序渐进的方式，详细推导了级联非线性系统的稳定控制律，强调了反步法在构建复杂非线性控制器时的递归结构和模块化特性。 第十二章：奇异摄动与模糊控制基础 本章结合了两种不同类型的非线性处理工具。首先，回顾了奇异摄动理论在处理快慢子系统分离后的控制设计（如边界层控制）。随后，引入了T-S（Takagi-Sugeno）模糊模型作为一种描述复杂非线性系统的有效代数工具，并讨论了如何基于LMI（线性矩阵不等式）来设计模糊观测器和控制器，以保证闭环系统的稳定性。 --- 第五部分：智能与数据驱动的控制前沿 (Intelligent and Data-Driven Control Frontiers) 本部分展望了控制理论与人工智能、机器学习的交叉领域，展示了现代控制系统如何向自适应、自主学习的方向发展。 第十三章：自适应控制系统原理 自适应控制是解决参数时变问题的有效手段。本章介绍了基于模型的自适应控制（如MRAC，模型参考自适应控制），重点分析了基于误差学习的参数更新律（如洛斯函数和梯度下降法）。随后，本章引入了基于Lyapunov函数的自适应设计方法，确保了在不确定参数下的稳定性。 第十四章：神经网络在控制中的应用：深度强化学习 本章聚焦于当前最热门的领域——深度强化学习（DRL）在复杂控制任务中的应用。重点讲解了演员-评论家（Actor-Critic）架构（如A2C, DDPG），并讨论了如何将系统物理约束和安全性指标嵌入到DRL的奖励函数设计中，以实现安全且高效的决策制定。 第十五章：模型预测控制（MPC）的工程化实践 MPC因其处理约束和前瞻性的能力，已成为工业界的主流先进控制方法。本章详细解析了MPC的核心流程——滚动优化。内容涵盖了线性MPC（LMPC）的二次规划求解器选择，以及非线性MPC（NMPC）中处理非线性动力学和不等式约束的数值优化技术。本章通过一个化工过程的负荷跟踪案例，展示了MPC在保持约束前提下的最优性能。 第十六章：分布式控制架构与网络化系统 本章讨论了控制系统在现代分布式和远程操作环境下的挑战。内容包括：网络延迟、丢包对控制性能的影响，以及一致性（Consensus）算法在多智能体系统中的应用。本章使用图论工具分析了通信拓扑结构对系统稳定性和收敛速度的影响，为下一代物联网（IoT）和机器人集群控制奠定理论基础。 --- 总结与展望： 本书旨在提供一个贯穿经典、现代到前沿智能方法的完整控制工程知识体系，强调理论与工程实践的紧密结合，为从事系统设计、算法开发及学术研究的工程师和学者提供一份扎实的参考资料。全书对数学推导的严谨性与工程应用的直观性之间取得了良好的平衡。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆