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出版者:

作者:Sabanovic, Asif (EDT)/ Fridman, Leonid (EDT)/ Spurgeon, Sarah K. (EDT)

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页数:0

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价格:130

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isbn号码:9780863413506

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图书标签:

• 控制系统
• 自适应控制
• 鲁棒控制
• 非线性系统
• 滑模控制
• 系统辨识
• 最优控制
• 工程应用
• 数学建模
• 动态系统

动态复杂系统的适应性控制与优化 内容简介 本书深入探讨了在高度不确定、模型不精确或环境不断变化的动态复杂系统中，如何设计和实现有效的控制策略。重点关注那些传统线性或线性化方法难以处理的非线性、时变以及具有显著外部扰动的系统。我们将系统地梳理现代控制理论的前沿进展，并将其应用于工程、经济乃至生物系统等实际场景中。 本书分为五个核心部分，逻辑层层递进，从理论基础过渡到先进的工程应用。 第一部分：复杂系统建模与不确定性刻画 本部分奠定了理解复杂系统行为的基础。我们首先回顾非线性动力学的基本原理，包括奇点分析、极限环的形成以及混沌现象的初步认识。不同于传统控制中对精确模型的高度依赖，本部分强调了模型不确定性和外部扰动的量化处理。 我们将详细介绍多种建模范式，如基于物理的第一性原理建模、数据驱动的黑箱建模（如高斯过程回归）以及混合动力系统（Hybrid Systems）的描述，后者特别适用于涉及离散事件和连续动态耦合的系统（例如，机器人抓取过程或电力系统的保护切换）。 重点讨论不确定性集的构建方法，包括区间分析、多面体不确定性以及随机过程（如Lévy过程）在描述系统噪声方面的应用。通过对不确定性的精确刻画，为后续的鲁棒设计提供前提。 第二部分：非线性控制理论的核心工具 本部分聚焦于处理系统内在非线性特征的经典与现代控制技术。我们摒弃了简单的PID控制框架，转向更具结构性的方法。 反步法（Backstepping）是本部分的核心内容之一。我们将详细推导高阶纯反馈系统的反步设计过程，包括如何处理反馈线性化中遇到的奇异性问题。随后，引入滑模控制（Sliding Mode Control, SMC），强调其对模型不确定性和外部干扰的固有鲁棒性。我们将深入分析SMC中的抖振现象（Chattering），并介绍先进的抖振抑制技术，如高阶SMC和基于边界层的方法。 此外，本部分还涵盖了输入-输出线性化和状态反馈线性化的局限性与应用范围。我们将通过详细的代数几何分析，解释可反馈性和可观测性在这些方法中的关键作用。 第三部分：面向鲁棒性和最优性的先进设计方法 复杂系统往往需要在保证稳定性的同时，追求性能指标的最优化。本部分提供了解决这种两难困境的先进框架。 鲁棒控制是重中之重。我们将详细讲解$mathcal{H}_{infty}$ 控制理论，从矩阵不等式（LMIs）的求解到控制器的实际构造。重点在于如何将系统的不确定性模型（如三角界不确定性）映射到$mathcal{H}_{infty}$范数最小化问题中。接着，讨论鲁棒 $mathcal{H}_2$ 控制，它在保持鲁棒性的同时优化了系统的瞬态响应性能。 模型预测控制（MPC）在本部分占据重要地位。我们阐述了MPC如何通过在线优化解决约束问题，并展示如何将非线性系统转化为可求解的二次规划（QP）或半定规划（SDP）问题。对于难以在线优化的复杂非线性系统，我们将介绍线性化 MPC (LMPC) 和迭代线性化 MPC (ILMPC) 的实用技巧。 第四部分：学习、适应与自整定机制 面对高度未知的系统动态，固定参数的控制器往往失效。本部分转向强调系统与环境的交互和自我调整能力。 自适应控制是解决参数未知的关键。我们将从基于误差模型的自适应控制（如MRAC，模型参考自适应控制）出发，重点介绍基于参数估计的自适应律设计，特别是利用Lyapunov稳定性理论来保证自适应过程的收敛性。 基于数据驱动的控制方法是本部分的前沿探索。我们将介绍强化学习（Reinforcement Learning, RL）在控制领域的应用，尤其是深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）如何用于求解高维、非线性的控制策略。我们将严格分析RL方法的收敛性和安全性限制，强调其与经典控制理论的融合点。 第五部分：应用案例与系统集成 本部分将理论框架应用于具体的复杂工程领域，展示如何将前述工具集成以解决实际问题。 网络化控制系统（Networked Control Systems, NCSs）：讨论了通信延迟、丢包和网络拥塞对控制性能的影响。我们将应用鲁棒H-infinity方法来设计能够抵抗这些网络不确定性的控制器。 高维机器人控制与协作：针对多自由度机械臂和无人机编队，展示如何结合反馈线性化与鲁棒SMC，实现在复杂任务（如动态环境下的避障和轨迹跟踪）。 智能电网的稳定性分析与控制：应用混合动力系统建模和鲁棒优化方法，解决分布式能源接入带来的暂态稳定性和最优潮流控制问题。 本书的最终目标是为读者提供一套完整的、面向实践的工具箱，使他们能够自信地处理工程领域中遇到的、具有显著不确定性和非线性特征的复杂控制挑战。内容结构严谨，推导详尽，侧重于算法的鲁棒性保证和计算效率的权衡。

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坦白说，一开始我对这本书抱持着一种怀疑的态度，因为这类专业性极强的技术书籍，往往容易陷入晦涩难懂的泥潭。然而，《Variable Structure Systems》彻底颠覆了我的这种看法。它的结构组织逻辑清晰得令人称赞，每一章的衔接都像是精心编排的乐章，自然而流畅。更让我惊喜的是，书中大量的图表和仿真案例，简直是神来之笔。它们不仅仅是用来佐证理论的工具，更是帮助理解复杂动态过程的视觉向导。我特别喜欢作者在讨论鲁棒性分析时的那种严谨态度，他没有回避理论的局限性，而是坦诚地指出了在特定条件下可能出现的问题，并给出了相应的工程对策。这种实事求是的态度，极大地增强了我对书中内容的信任度。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“为什么这么做”，这种思维上的启迪，比任何具体的公式都来得宝贵。它绝对是控制工程领域不可多得的佳作。

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这本书的叙述方式真是太独特了，它没有采取那种循规蹈矩的、平铺直叙的讲解模式，反而像是一位经验丰富的老工程师在跟你耳提面命，分享他多年摸爬滚打的心得体会。它不是那种抱着“我要教你所有公式”态度的书，而更像是“跟我一起思考，我们如何用更优雅的方式解决工程难题”。我印象最深的是其中关于系统建模与辨识的那几章，作者似乎有一种魔力，能把那些抽象复杂的数学模型，用非常直观的物理意义来解释。比如在处理一些具有显著摩擦和间隙特性的机械系统时，书中给出的那些处理方法，远比我过去学到的线性化模型要实用得多。我甚至在我的一个实际项目中尝试了书中的一个迭代优化算法，结果发现收敛速度和稳定性都大大超出了预期。这本书的深度和广度，使得它不仅适合初学者作为入门指导，更适合那些已经在该领域深耕多年，想要寻求突破的研究人员。它就像一把钥匙，为我们打开了一扇通往更高效、更稳定系统设计的大门。

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阅读这本书的过程，对我而言，更像是一场智力上的探险。我发现作者在处理多变量耦合系统时的论述尤为精彩。他没有采用传统的解耦方法，而是巧妙地利用了系统的内在结构特性，构建了一种全局协调的控制框架。这种“顺势而为”的解决思路，与我之前接触的“硬碰硬”的处理方式形成了鲜明对比。书中对状态反馈设计中增益调度机制的深入剖析，让我对如何应对参数时变性有了全新的认识。很多时候，理论书籍会把这些复杂性隐藏起来，但这本书却把它们赤裸裸地摆在面前，并提供了强有力的数学工具去驾驭它们。每当我遇到一个似乎无法逾越的技术难关时，翻开这本书，总能在某个不起眼的角落找到解决问题的线索。这不仅仅是一本技术手册，它更像是一位导师，在你迷茫时指引方向，在你受挫时给予力量。

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这本书的价值，绝不仅仅体现在那些复杂的数学推导上，它更在于它所构建的那个“系统思维”的框架。作者似乎有一种天生的能力，能够将原本看似毫不相关的控制元素——如传感器、执行器、反馈回路——有机地整合到一个统一的分析视角下。我尤其欣赏其中关于离散时间系统稳定性的章节，它巧妙地将连续时间系统的概念迁移过来，同时又强调了离散化带来的特有挑战和解决之道。这本书的语言风格介于学术严谨和工程实用之间找到了一个完美的平衡点，既有足够的理论深度支撑，又丝毫没有脱离实际应用的接地气。对于那些渴望超越基础控制理论，深入理解现代复杂动态系统特性的读者来说，这本书提供的是一种范式上的转变。读完之后，我感觉自己看待任何一个反馈回路，都多了一层审视其内在结构和潜在鲁棒性的目光，这是一种非常宝贵的收获。

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哇，这本书简直是打开了我对控制理论理解的一个全新的世界。我记得我刚拿到手的时候，厚厚的一沓纸，心里还犯嘀咕，这玩意儿到底能有什么新意。毕竟市面上关于系统控制的书籍浩如烟海，大多数无非是把经典的PID、模糊控制、甚至是一些现代控制理论的书籍换个包装罢了。但是《Variable Structure Systems》这本书，它给我的感觉是，作者真的深入到了问题的本质，而不是停留在表面的数学推导。特别是关于滑模控制那一部分，简直是教科书级别的阐述。它不仅清晰地介绍了滑模控制的基本原理，比如如何设计切换函数，如何处理抖振问题，更重要的是，它深入探讨了在实际工程应用中，如何将这些理论转化为可操作的、鲁棒的控制策略。我尤其欣赏作者对非线性系统建模的细致入微的讲解，这在很多同类书籍中是经常被一带而过的。这本书让我意识到，很多我们习以为常的系统不稳定性，其实可以通过巧妙的结构设计来克服。读完之后，我感觉自己对复杂系统动态行为的把握能力，都有了一个质的飞跃。这本书无疑是我书架上最闪耀的那一本，值得反复研读。

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