具体描述
《供用电智能保护装置及应用》供用电智能保护装置是以现代自动化技术、电子技术、计算机技术、测量技术、信息技术、数字技术、通信技术及网络技术等综合技术为基础，以继电保护为主要功能，用于供用电系统的保护、控制、显示、监视、测量、记录、录波及通信等多功能的智能电子装置。
《供用电智能保护装置及应用》根据多年的实践摸索和理论研究，针对各方面人员的不同要求，分七部分综合介绍了目前国内外用于供用电系统的智能保护装置及实用技术，并给出一些实际应用的数据和实例，为智能保护装置在供用电系统中的应用提供了丰富的实践经验和理论指导。
《供用电智能保护装置及应用》着重实用性，深入浅出，通俗易懂，是供用电智能保护装置设计、安装、设置、检验、运行、维护、管理及厂商调试人员的实用参考资料，对高等院校供用电技术专业、电气工程及自动化专业以及相关专业的师生，学习、实践以及毕业后的实际工作都具有重要的参考价值。
《现代复杂系统控制理论与实践》 内容概要： 本书系统地介绍了现代复杂系统控制理论的前沿进展及其在工程实践中的应用。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者提供一套从基础理论到高级应用的完整知识体系。 第一部分：复杂系统的建模与分析 本部分首先阐述了复杂系统的基本概念、特性及其在不同工程领域（如电力系统、交通网络、生物医学工程等）中的表现形式。重点讨论了非线性动力学、时滞系统、随机扰动等复杂因素对系统行为的影响。 第一章：复杂系统的定义与分类 深入剖析了复杂系统的多尺度性、涌现性、自组织性等核心特征。引入了图论和网络科学的方法，用于描述和分析系统内部的拓扑结构和相互作用机制。详细对比了经典控制理论在处理高维、强耦合系统时的局限性，为后续高级控制方法的引入奠定理论基础。 第二章：先进系统建模技术 着重介绍了描述复杂系统行为的数学工具。内容涵盖状态空间模型、输入输出模型、偏微分方程模型以及基于数据驱动的黑箱建模方法。特别关注了高阶非线性和不确定性系统的辨识技术，如基于核方法的辨识、多模型自适应辨识等。讨论了模型降阶技术，以便在保证主要动态特性的前提下，简化分析和控制设计的计算复杂度。 第三章：复杂系统的稳定性与可控性分析 系统地回顾了经典稳定性判据（如李雅普诺夫稳定性理论），并扩展到对延迟系统、切换系统和随机系统的稳定性分析。引入了$mathcal{H}_2$和$mathcal{H}_infty$范数理论，用以量化系统对外部扰动和模型不确定性的鲁棒性。探讨了高维系统的可控性和可观测性分析的数值计算方法。 第二部分：面向复杂系统的智能控制策略 本部分聚焦于针对具有高度不确定性、非线性和时变特性的复杂系统所设计的先进控制算法，强调理论的鲁棒性、自适应性和实时性。 第四章：鲁棒控制与最优控制 详细讲解了$mathcal{H}_infty$控制器的设计流程，包括性能指标的设定、加权函数的选择以及求解半定规划（SDP）问题。随后，深入探讨了模型预测控制（MPC）的原理，包括滚动时域优化、约束处理机制及其在实时系统中的计算挑战与解决方案。对比了LQR和非线性MPC在系统性能与计算负荷之间的权衡。 第五章：自适应控制与在线学习 本章阐述了当系统参数或动态特性未知或随时间变化时，如何设计有效的自适应控制器。内容包括基于模型参考的自适应控制（MRAC）的参数调整律推导，以及基于奇异性判定和切换策略的鲁棒自适应控制。引入了基于在线梯度下降的自适应机制，用于处理参数的连续漂移。 第六章：基于智能算法的控制方法 重点介绍了人工智能技术在复杂系统控制中的应用。详细阐述了神经网络控制器的结构设计，包括前馈补偿和在线误差反馈机制。深入分析了模糊逻辑控制器的设计规则提取和隶属度函数的优化方法。引入了强化学习（RL）在解决高维状态空间、连续动作空间控制问题中的最新进展，特别是深度确定性策略梯度（DDPG）和近端策略优化（PPO）算法在工业过程中的应用案例分析。 第三部分：复杂系统的高级应用与前沿技术 本部分将理论与实际紧密结合，探讨了控制理论在多个前沿和关键工程领域中的应用，并展望了未来研究方向。 第七章：分布式控制与多智能体系统 针对大规模、空间分布的系统，如智能电网、无人机集群、传感器网络等，本章介绍了分布式控制的设计范式。详细讨论了基于一致性算法（Consensus Algorithm）的多智能体信息共享与协作机制。分析了网络延迟、通信受限以及异构智能体对系统稳定性和收敛速度的影响。 第八章：网络化系统的安全与抗攻击控制 随着系统互联性的增加，网络安全成为控制系统面临的重大挑战。本章专门探讨了针对数据篡改、拒绝服务攻击（DoS）的网络攻击模型。提出了一系列针对性防御策略，包括基于信息熵的异常检测、控制器输出的饱和滤波以及在存在攻击情况下的鲁棒性控制设计。 第九章：数据驱动控制与混合系统分析 探讨了如何利用大规模运行数据进行系统控制，以克服精确建模的困难。重点介绍了基于模型的强化学习（MBRL）框架，它结合了系统动力学模型和数据驱动的学习优化。此外，对混合系统（包含连续动态和离散事件）的建模与控制进行了深入分析，特别是涉及安全关键的模态切换控制。 第十章：面向工业4.0的自主控制系统 本章展望了下一代自主控制系统的发展方向。讨论了如何将云计算、边缘计算与实时控制相结合，实现远程诊断和弹性控制。分析了数字孪生（Digital Twin）技术在复杂系统仿真、预测性维护和控制策略验证中的核心作用，以及如何利用数字孪生模型优化生产流程和能源效率。 本书特色： 1. 理论深度与工程实践的紧密结合： 每章节的理论推导后均附有详细的工程实例分析，并提供了MATLAB/Simulink仿真验证案例。 2. 聚焦前沿热点： 深入覆盖了$mathcal{H}_infty$、MPC、深度强化学习在复杂系统控制中的最新应用。 3. 数学严谨性： 对核心定理的证明过程详尽阐述，确保读者能准确把握控制算法的内在机理。 本书适合高等院校自动化、电气工程、机械工程、航空航天、以及控制科学等相关专业的本科高年级学生、研究生以及从事系统控制与优化研究的工程师和科研人员参考使用。
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