Models and Sensitivity of Control Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Elsevier Publishing Company

作者:Andrzej Wierzbicki

出品人:

页数:395

译者:

出版时间:1984-1

价格:USD 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780444996206

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 模型
• 灵敏度
• 控制理论
• 系统分析
• 数学建模
• 工程控制
• 稳定性分析
• 动态系统
• 优化控制

现代控制理论与应用新进展：系统建模、优化与鲁棒性分析 本书导言： 在工程、科学和经济领域，理解和驾驭复杂动态系统的能力是推动技术进步和解决现实世界挑战的关键。从自动驾驶汽车的精确导航到生物医学设备的精准控制，再到金融市场的风险管理，对系统的精确建模、性能优化和对不确定性的抵抗能力（鲁棒性）的需求从未如此迫切。《现代控制理论与应用新进展：系统建模、优化与鲁棒性分析》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，聚焦于当前控制理论研究的前沿热点和实际应用中的关键技术。 本书结构严谨，内容涵盖了经典控制方法的深刻反思、现代控制理论的深入拓展，以及面向信息物理系统（CPS）和复杂网络的新兴控制范式。我们避开了对传统系统识别和线性时不变（LTI）系统状态空间表示的冗长回顾，而是将重点放在那些能够有效处理非线性和高维度的、依赖于先进数学工具和计算能力的现代方法上。 第一部分：先进系统建模技术与非线性动力学 本部分深入探讨了超越传统线性模型的建模策略，特别关注那些在工程实践中越来越普遍的、具有内在非线性的复杂系统。 第一章：基于物理信息的混合系统建模与分析 我们首先考察了混合系统（Hybrid Systems）的建模框架。这类系统结合了连续时间动力学（通常由微分方程描述）和离散事件驱动的切换行为。本书详细分析了混合系统在描述机电一体化系统（如机器人、自动装配线）中的优势，并引入了混合动力系统（Hybrid Dynamical Systems）的数学结构，特别是使用混合逻辑动态（Hybrid Logic Dynamics, HLD）和基于混合自动机（Hybrid Automata）的建模方法。重点讨论了如何使用合同性分析（Contractual Analysis）来验证混合系统的安全性和活性属性，这对于确保关键基础设施的运行至关重要。 第二章：数据驱动的非线性系统识别与高维状态空间重构 在许多前沿应用中，精确的物理模型往往难以获取或计算成本过高。本章聚焦于数据驱动的建模范式。我们深入探讨了基于核方法的系统辨识技术，特别是核主成分分析（Kernel PCA）在降维和特征提取中的应用，以便为高维复杂系统构建低维度的、具有物理意义的近似模型。随后，我们将重点放在动态模式分解（Dynamic Mode Decomposition, DMD）及其扩展版本（如本征正交分解DMD, EODMD）上。本书详尽阐述了DMD如何从非线性、高维的测量数据中提取出最优的线性能量捕获子空间，从而实现对非线性系统局部行为的线性近似，为后续的控制设计奠定基础。 第三章：时滞系统的稳定性和可控性分析 时间延迟是许多实际系统中固有的特征，例如远程操作、化学反应过程或信号传输延迟。本章专门处理具有无穷维状态空间的延迟微分方程（Delay Differential Equations, DDEs）。我们阐述了利用Netherhalm稳定性准则和Krasovskii泛函方法对时滞系统的稳定性进行精确判定的技术。此外，对于这类系统的可控性分析，我们引入了基于无限维代数判据（如Adjoint Equation Approach）的方法，指导工程实践者如何设计有效的控制输入来补偿延迟带来的不利影响。 第二部分：优化控制与计算方法论 控制系统的最终目标往往是通过优化性能指标来实现系统行为的改进。本部分侧重于现代优化技术在实现这一目标中的应用。 第四章：模型预测控制（MPC）的先进算法与约束处理 模型预测控制（MPC）因其前瞻性和处理约束的能力，已成为工业控制的主流技术。本章超越了基础的线性MPC框架，深入探讨了非线性MPC（NMPC）的实现细节。我们详细分析了利用半定规划（Semidefinite Programming, SDP）松弛技术来近似求解NMPC的凸优化问题，从而提高实时计算的可行性。同时，我们引入了基于滚动时域采样的自适应时间步长策略和多率采样MPC的设计，以应对计算资源受限和不同动态尺度的挑战。 第五章：随机系统与鲁棒优化 现实世界充满了随机扰动和不确定性。本章关注于随机控制理论，特别是基于随机微分方程（SDEs）的建模。重点讨论了随机最优控制问题，并引入了基于H-无穷（H-infinity）控制理论的鲁棒优化框架。我们阐述了如何通过求解代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equations, ARE）的随机版本来设计能够最小化预期二次型性能指标的反馈控制器，同时确保系统对特定能量级别的随机噪声具有最优的抑制能力。 第六章：强化学习在复杂系统序列决策中的应用 近年来，深度强化学习（DRL）已成为解决高维、非线性、模型未知系统的强大工具。本章聚焦于将控制理论的严谨性与DRL的搜索能力相结合。我们详细介绍了异步优势演员-评论家（A3C）和近端策略优化（PPO）等算法在连续控制任务中的应用。关键在于讨论如何将控制理论中的“安全区域”和“稳定性保证”作为奖励函数的结构化先验知识嵌入到学习过程中，从而避免训练过程中可能发生的灾难性故障，实现安全强化学习（Safe Reinforcement Learning）。 第三部分：鲁棒性分析与结构化控制设计 系统的可靠性依赖于其在面对模型误差、参数变化和外部干扰时的性能保持能力。本部分是关于如何量化和保证系统鲁棒性的核心探讨。 第七章：$mathcal{H}_{infty}$ 控制与奇异摄动理论的融合 本书对$mathcal{H}_{infty}$控制的讨论不再停留于传递函数的稳定界限，而是将其与奇异摄动理论（Singular Perturbation Theory）相结合，用于多速率和多尺度系统的分解与控制设计。我们展示了如何通过将系统分解为慢子系统和快子系统，分别设计$mathcal{H}_{infty}$控制器，然后利用互联定理来保证闭环系统的整体鲁棒稳定性，这在设计具有快速动态附件的慢速主控系统时尤其有效。 第八章：控制增益的量化与不确定性建模 鲁棒性分析的核心在于精确地量化系统对未建模动态的敏感性。本章详细介绍了$mu$-分析（Mu-analysis）框架。我们阐述了如何构造适当的加权函数来精确地建模结构化不确定性（如参数不确定性、输入/输出增益不确定性），并利用特征值分解技术来计算稳定裕度（Structured Singular Value, $mu$）。此外，我们探讨了如何通过控制结构的设计（如串联补偿器或反馈结构优化）来主动减小$mu$值，从而提高系统的内在鲁棒性。 第九章：分布式与网络化控制系统的冲突解决 随着传感器、执行器和计算节点通过网络互联，分布式控制成为主流范式。本章关注于网络约束下的一致性与冲突解决问题。我们引入了基于拉普拉斯矩阵谱特性的分布式一致性算法分析，并探讨了在通信延迟和丢包存在的情况下，如何设计基于事件触发或基于带宽的鲁棒控制协议，以保证大规模多智能体系统（MAS）的协同稳定。重点讨论了如何在保证局部最优性能的同时，通过分布式优化算法（如次梯度法）实现全局性能的优化，克服传感器信息受限带来的挑战。 结论：面向未来的控制系统设计 本书的最终目标是装备读者一套强大的理论工具和分析方法，使其能够自信地处理当今工程领域中最复杂的动态控制挑战。通过对先进建模技术、优化驱动的控制设计以及严格的鲁棒性保证方法的系统性阐述，本书为研究人员和高级工程师提供了一个深入探索控制科学前沿的坚实平台。

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