Advanced Control Unleashed pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Blevins, Terrence L./ McMillan, Gregory K./ Wojsznis, Willy K./ Brown, Michael W.

出品人:

页数:434

译者:

出版时间:

价格:765.00 元

装帧:

isbn号码:9781556178153

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 先进控制
• 自适应控制
• 优化控制
• 机器人控制
• 非线性控制
• 鲁棒控制
• 过程控制
• 嵌入式系统
• 现代控制理论

现代工程系统动力学与控制：理论、方法与实践 作者：[此处留空，可填写虚构作者名] 出版社：[此处留空，可填写虚构出版社名] 图书概述： 本书深入探讨了复杂工程系统在现代技术背景下的动力学建模、分析、设计与实现。面对日益增长的系统复杂性、不确定性和对高性能的严格要求，传统的控制理论方法已逐渐暴露出其局限性。本书旨在提供一套全面且前沿的控制工程知识体系，重点关注非线性系统、高维系统、分布参数系统以及具有内在不确定性和环境交互的实际物理系统的控制挑战。 全书内容紧密围绕实际工程应用需求展开，从基础的系统描述出发，逐步过渡到尖端的自适应、鲁棒以及智能控制策略。我们强调理论的严谨性与工程实践的可行性之间的平衡，确保读者不仅能理解控制原理的数学基础，更能将其有效地应用于航空航天、机器人、过程工业以及能源系统等前沿领域。 第一部分：现代系统动力学基础与建模 第一章：复杂系统的描述与状态空间方法 本章回顾了经典控制理论中的基础概念，并引入了现代控制理论的核心——状态空间表示法。重点阐述了如何将物理系统（机械、电气、热力等）转化为规范化的状态空间模型。深入讨论了系统的线性化技术，包括雅可比矩阵的推导及其在非线性系统局部分析中的应用。此外，引入了随机过程理论，为后续的不确定性建模奠定基础。内容涵盖了多输入多输出（MIMO）系统的基本性质，如可控性和可观测性，并详细介绍了如何利用卡尔曼分解等工具来简化复杂模型。 第二章：非线性系统的分析与几何方法 现代工程系统本质上多为非线性系统。本章聚焦于非线性动力学的固有特性，如平衡点分析、极限环的判定以及混沌现象的初步探讨。几何控制理论作为分析非线性系统的重要工具被详细介绍，包括流形、李导数和反馈线性化等核心概念。我们通过具体的非完整约束（如移动机器人）实例，展示了如何利用微分几何的视角来理解和设计控制律。本章特别关注李雅普诺夫函数在非线性系统稳定性分析中的构建方法，区别于线性系统中的二次型李雅普诺夫函数。 第三章：不确定性建模与系统辨识 实际系统中普遍存在模型误差、参数漂移以及外部扰动。本章系统性地介绍了处理不确定性的主要框架。首先，详细阐述了参数不确定性（如边界不确定性）和结构不确定性（如未建模动态）的描述方法，如使用多面体或多重组集。其次，重点介绍了系统辨识理论，包括最小二乘法、最大似然估计，以及在存在噪声和未知输入情况下的辨识算法。讨论了在线辨识的挑战，并介绍了基于模型参考自适应系统（MRAS）的辨识应用。 第二部分：前沿控制理论与设计 第四章：鲁棒控制：H-无穷与μ-合成 本章致力于设计能够在模型不确定性和外部干扰下保证性能的控制器。H-无穷控制理论被作为处理性能规范和扰动衰减的有力工具进行深入讲解。推导了规范化 Riccati 方程的求解过程，并详细说明了如何将性能指标（如带宽和稳态误差）转化为标准的加权函数。随后，引入了更先进的μ-合成方法，用于处理具有明确频率特性的结构化不确定性，这是高可靠性系统设计的关键技术。 第五章：自适应控制：模型参考与切换控制 针对系统参数随时间变化的场景，本章介绍了自适应控制的设计思想。模型参考自适应系统（MRAS）被详细剖析，重点在于误差系统稳定性的保证，特别是使用基于误差的参数更新律时，如何避免参数漂移和保证闭环稳定性（如使用梯度法和投影算法）。此外，深入探讨了切换系统（Switched Systems）的控制问题，包括利用共存李雅普诺夫函数（Common Lyapunov Functions）和切换信号下的稳定性分析，并展示了其在多模态系统中的应用。 第六章：最优控制与模型预测控制（MPC） 本章聚焦于在满足系统约束的条件下实现最佳性能的控制策略。首先复习了变分法和庞特里亚金极大值原理，推导了最优控制的哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程。重点内容是模型预测控制（MPC）。详细阐述了 MPC 的核心机制：在线优化、滚动时域和反馈校正。针对线性 MPC (LMPC) 和非线性 MPC (NMPC) 进行了对比分析，并讨论了实时求解二次规划（QP）和非线性规划（NLP）的数值方法，这是确保 MPC 实时性的关键。 第三部分：智能控制与系统集成 第七章：模糊逻辑与神经网络在控制中的应用 本章将传统控制与人工智能方法相结合。模糊逻辑控制（FLC）部分侧重于如何将专家的经验知识转化为可操作的控制规则，并介绍了几种主流的推理方法（Mamdani 和 Sugeno 模型）。神经网络控制部分则侧重于使用深度学习技术进行系统辨识或直接构建控制器（如神经网络逆控制）。重点分析了这些智能方法在处理高度非线性或难以建立精确数学模型的系统中的优势和局限性，并讨论了如何保证其闭环稳定性。 第八章：强化学习（RL）在复杂决策中的前沿应用 作为现代控制与决策的前沿交叉点，本章详细介绍了基于强化学习的控制方法。深入探讨了Q-Learning、策略梯度方法（如REINFORCE）以及Actor-Critic 架构（如A2C/A3C）。重点讨论了将控制问题转化为马尔可夫决策过程（MDP）的建模技巧。本章特别关注如何将传统控制器的稳定性保证方法与深度RL的强大学习能力相结合，提出安全强化学习（Safe RL）的初步框架，以满足工程中对安全性的基本要求。 第九章：分布式控制与网络化系统 随着物联网和工业4.0的发展，系统控制正朝着分布式和网络化的方向演进。本章探讨了控制信息在网络上传输带来的挑战，如通信延迟、丢包和数据量化。详细分析了分布式控制架构，包括邻居信息共享和共识算法（Consensus Algorithms）在多智能体系统（MAS）中的应用。重点介绍了网络对稳定性和性能的影响，并提供了基于事件触发（Event-Triggered）和脉冲采样（Impulse Sampling）的控制策略，以优化通信资源的使用。 结论：面向未来的集成化控制系统设计 本书最后总结了当代控制工程所面临的挑战，并展望了未来研究方向，包括对物理系统与信息系统深度融合（Cyber-Physical Systems, CPS）的控制、安全关键系统的形式化验证，以及面向复杂系统整体性能的集成化控制系统设计哲学。本书的目的是为读者提供一个坚实的理论基础和广阔的视野，以应对未来工程领域中不断涌现的复杂控制难题。 适用对象： 本书适合控制理论、自动化、机械工程、航空航天工程、电子工程等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事先进控制系统设计与研发的工程师和研究人员。读者应具备线性代数、微积分和基础控制理论的知识。

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这本书给我的震撼是无以复加的，尤其是它对控制理论核心概念的阐述，简直像一把手术刀，精准地剖开了那些复杂系统的内在逻辑。我记得有一章专门讲自适应控制，作者没有仅仅停留在教科书式的公式推导上，而是深入挖掘了不同算法在实际应用中遇到的非线性和扰动问题，并且提出了非常新颖的鲁棒性增强策略。比如，他用一个非常生动的工程实例，模拟了某高速列车的运行环境，详细对比了LQR、H-infinity以及他提出的混合控制方法在不同工况下的性能表现。这种理论与实践的完美结合，让我这个在控制领域摸爬滚打多年的工程师都感觉醍醐灌顶。书中的图表设计也极为考究，每一个波形图、每一个相平面轨迹，都清晰地揭示了背后的数学原理，而不是仅仅作为装饰品存在。读完之后，我感觉自己对“最优”这个概念有了更深层次的理解，它不再是一个抽象的数学符号，而是一种需要在权衡中寻求动态平衡的艺术。特别是关于模型不确定性处理的部分，提供了许多可以直接落地到实际项目中的工程技巧，非常实用。

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阅读体验上，这本书的行文风格可谓是别具一格，它没有传统学术专著那种令人望而生畏的冗长和晦涩，反而带有一种老派大师的娓娓道来和一丝不苟的匠人精神。作者在介绍每一个高级控制算法时，总是会先从其物理意义和历史发展脉络讲起，仿佛在和读者进行一场深度的智力对话。我特别欣赏它对“反直觉”控制现象的讨论，比如在某些高阶非线性系统中，增加反馈的复杂度反而可能导致系统性能下降，作者用严谨的数学论证和大量的仿真数据来支撑自己的观点，让读者在感到惊讶的同时，心悦诚服。这本书对于系统辨识和在线参数估计的章节尤其精彩，它将卡尔曼滤波的变体，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的优缺点进行了全方位的比较，并着重分析了它们在传感器融合场景下的实际表现差异。如果你想从“知道公式”提升到“理解原理”的层面，这本书绝对是不可多得的宝典，它引导你深入思考“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”。

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这本书的排版和结构设计，透露出一种对读者体验的极大尊重。它不像某些技术书籍那样将所有内容塞在一起，而是通过精心划分的章节和详尽的目录，将复杂的控制体系划分得井井有条。比如，它将“模型预测控制”（MPC）的部分，细化成了线性MPC、非线性MPC（NMPC）以及随机MPC等子模块，每个子模块都配备了独立的案例分析。这些案例并非简单的线性插值，而是涉及到了约束优化求解器（如IPOPT或Gurobi）的实际应用细节。我个人特别关注了鲁棒控制部分的讨论，作者对$H_{infty}$范数和其在LMI（线性矩阵不等式）求解器中的转换过程进行了清晰的阐述，这种从抽象数学到具体数值计算的桥梁搭建，对于习惯于软件实现的工程师来说，是至关重要的。此外，书后附带的“进阶阅读推荐”清单也极其有价值，它为读者指明了继续深造的方向，显示了作者不仅关注知识的传授，更注重培养读者的自主学习能力和批判性思维。

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坦率地说，这本书的内容深度和广度都超出了我此前的预期，它更像是一本面向资深研究人员的“参考手册”，而非入门级的教材。它敢于挑战经典，比如在讲解滑模控制（SMC）时，作者并没有回避其固有的抖振（Chattering）问题，而是花了大量篇幅介绍了几种先进的抑制策略，包括超螺旋结构和改进的切换函数设计。更让我印象深刻的是，书中对现代控制理论的某些前沿领域进行了深入的探讨，比如基于模糊逻辑的混合控制系统设计，以及如何利用图论的视角来分析多智能体系统的协同控制问题。我感觉作者的知识体系非常庞大，他能将不同学科的精髓巧妙地融合在一起，形成一套自洽且强大的分析框架。阅读过程中，我需要频繁地查阅相关的微分几何和泛函分析的补充材料，这说明这本书的知识密度极高，每一页都充满了干货，绝无灌水之嫌。对于那些已经掌握了经典控制理论，渴望迈入更复杂、更具挑战性的实际工程领域的人来说，这本书提供了必要的“武器库”。

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这本书的论述风格极富个人魅力，充满了对控制系统本质的深刻洞察力。它不像那些公式堆砌的参考书，而是更像一位经验丰富的导师在和你交流他对“控制”的理解。尤其是在关于最优控制和动态规划的章节，作者对庞特里亚金的最大值原理的讲解，穿插了他个人对该原理在现代优化算法中的局限性和适用范围的独到见解。他没有回避该理论在处理大规模离散系统时的计算瓶颈，并对比了蒙特卡洛树搜索（MCTS）在某些特定问题上的潜在优势。这种辩证性的思考方式，极大地拓宽了我的视野，让我开始重新审视一些看似已经定论的控制策略。书中对时间延迟系统的分析尤为精妙，它不仅仅停留在传统的延迟微分方程，而是引入了无穷维空间的概念来处理这个问题，使得结论更加普适和严谨。对于那些希望在控制理论研究领域做出突破的学者和高阶学生而言，这本书提供的视角和深度，无疑是一笔宝贵的财富，它迫使你跳出舒适区，去拥抱更复杂的系统动态。

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