Three Decades of Progress in Control Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Wahlberg, Bo 编

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:2010-10-28

价格:USD 239.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783642112775

丛书系列:

图书标签:

• Control Science
• Control Theory
• Systems Engineering
• Automation
• Robotics
• Modeling
• Optimization
• Algorithms
• Cybernetics
• Dynamic Systems

《控制科学进展三十年：理论、应用与未来展望》 一部聚焦于控制理论与工程领域三十年变革与突破的深度综述 --- 引言：时代的脉搏与学科的跃迁 在二十世纪末与二十一世纪初的交汇点上，控制科学作为一门连接数学、工程学与信息科学的核心交叉学科，经历了前所未有的高速发展。技术进步的浪潮，从经典的线性系统理论向非线性和智能控制的深度拓展，极大地拓宽了其应用边界。本书旨在对过去三十年（大约1990年至2020年）控制科学领域取得的关键性进展进行系统、深入的梳理与总结。我们不仅回顾了理论基础的巩固与深化，更着重分析了这些理论如何转化为现实世界中高精度、高可靠性系统的驱动力。 本书的定位是为控制工程、自动化、机器人学及相关领域的资深研究人员、工程师和高年级研究生提供一个全面、权威的参考框架，用以理解当前学科的版图及其发展脉络。 第一部分：经典理论的升华与精炼 尽管控制科学的根基深植于四五十年代，但在过去三十年里，经典理论并未停滞，而是通过更精密的数学工具得到了显著的增强和推广。 第一章：线性系统理论的“最后堡垒” 本章探讨了在计算能力极大提升的背景下，线性矩阵不等式（LMI）方法在系统分析与设计中的普及与深化。重点分析了$H_{infty}$ 控制和$mu$ 综合分析如何从学术前沿走向工业标准。我们详细阐述了如何利用LMI工具箱来处理多面体不确定性、参数依赖系统，并探讨了在有限精度运算下保证控制系统性能的鲁棒性边界问题。同时，对于状态观测器的设计，结合了卡尔曼滤波的拓展形式，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性系统初步线性化处理中的应用和局限性。 第二章：非线性控制的深入挖掘 非线性系统是现实世界的主流。本部分集中分析了应对复杂非线性动力学的关键方法： 1. 反步法（Backstepping）的演进： 从基本的递归设计到结合控制屏障函数（CBF）和塑形函数（Barrier Functions）来处理约束。我们详细对比了传统反步法与最新的有限时间/快速有限时间控制在收敛速度和奇异性避免方面的优势。 2. 滑模控制（SMC）的革新： 重点讨论了如何克服传统SMC的“抖振”问题。深入剖析了高阶滑模（Higher-Order SMC）以及人工智能辅助的SMC参数自适应设计，以确保在实际执行器限制下的高性能表现。 3. 微分几何方法的回顾与应用： 在对流形上的非完整系统（如移动机器人、无人机）控制中，微分几何提供的精确描述和解耦策略的地位依然不可替代。 第二部分：面向复杂系统的先进控制范式 进入新千年，系统的规模和复杂性呈指数级增长，迫使控制科学家发展出能够处理大规模、分布式和高维状态空间的新范式。 第三章：先进鲁棒与自适应控制 鲁棒性已从“容忍小扰动”演变为“在不确定性模型下保持性能”。 $mathcal{H}_2/mathcal{H}_{infty}$ 的混合控制： 分析了如何将性能指标（$mathcal{H}_2$）与鲁棒性约束（$mathcal{H}_{infty}$）在一个统一框架内进行优化，特别是在能源系统和航空航天中的实际权衡。 基于模型的自适应控制（MRAC）： 重点关注了如何利用投影算法、基于纯误差的模型参考自适应控制（PER-MRAC）以及基于Lyapunov函数设计的自适应律，确保在系统参数未知或时变情况下的稳定性与跟踪性能。 第四章：多智能体系统与分布式控制 随着物联网（IoT）和网络化系统的兴起，控制研究的焦点转向了多个相互连接的代理。 一致性（Consensus）协议的设计： 详细探讨了基于图论的拉普拉斯矩阵理论在设计分布式同步算法中的核心作用，包括如何处理延迟、丢失信息和非对称通信拓扑结构。 编队控制与协同优化： 分析了如何将编队几何形状保持与个体避障任务相结合，并引入了基于博弈论的分布式优化方法来解决多主体资源分配问题。 第三部分：人工智能与控制的深度融合 过去十年中，机器学习的突破对控制科学产生了最深远的影响，催生了全新的设计流程和问题求解路径。 第五章：强化学习（RL）在控制中的实战 本书将强化学习视为一种解决高维、非线性、模型缺失或模型不准确问题的新型工具，而非对传统方法的替代。 深度Q网络（DQN）与策略梯度方法的应用： 集中分析了Actor-Critic架构（如A2C, A3C, DDPG, PPO）如何用于连续动作空间下的复杂机器人控制任务，例如抓取、行走步态生成等。 样本效率与安全保障： 深入讨论了RL在实际部署中面临的样本效率低下和探索风险问题。重点介绍了离线强化学习（Offline RL）、安全强化学习（Safe RL），特别是约束满足方法在机器人操作中的集成。 第六章：数据驱动与模型辨识的进步 在数据爆炸的时代，如何从数据中精确提取系统动态模型，并利用这些模型指导控制设计，是本部分的核心议题。 高维系统辨识： 探讨了稀疏系统辨识（如SINDy方法）在发现隐藏的微分方程结构中的优势。 混合系统辨识： 分析了如何结合数据和领域知识，辨识出包含开关、离散状态的混合动力系统（Hybrid Systems）的动态行为。 第四部分：新兴领域的前沿布局 本书的最后部分着眼于当前正在塑造控制科学下一波浪潮的前沿领域。 第七章：网络化控制系统的安全与可靠性 随着关键基础设施（电网、交通）被网络化，控制系统的网络安全成为首要关切。 攻击建模与防御策略： 详细分析了针对传感器欺骗（Faked Data Injection）和执行器操纵（Actuator Attack）的控制层面的防御技术，如基于残差的异常检测和安全滤波器设计。 延迟与带宽对稳定性的影响： 在网络化背景下，对时滞对闭环系统稳定性和性能的精确分析，以及带宽受限下的控制性能优化。 第八章：面向物理系统的计算优化 现代控制问题越来越倾向于转化为实时优化问题，特别是涉及碰撞避免和资源限制。 模型预测控制（MPC）的计算瓶颈突破： 重点分析了增量非线性MPC（iNMPC）、二次规划（QP）求解器的实时加速技术（如迭代求解器、预处理技术），以及如何在嵌入式平台上实现对复杂约束系统的在线优化。 混合整数MPC（MI-MPC）： 探讨了如何通过对不连续系统的松弛或精确建模，有效处理涉及逻辑决策的控制问题。 结论：控制科学的未来航向 本书在全面梳理了三十年技术沉淀的基础上，强调了未来控制科学需要关注的几个关键方向：可解释性控制（Explainable Control），以增强对AI驱动系统的信任；极端条件下的鲁棒性设计（如在材料科学和深空探索中的应用）；以及系统级安全性与验证，确保控制智能体在现实世界的复杂交互中不会产生灾难性后果。 《控制科学进展三十年：理论、应用与未来展望》力求提供一个既有历史深度，又面向未来挑战的控制科学全景图。

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