应用自适应控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西北工大

作者:刘兴堂 编

出品人:

页数:499

译者:

出版时间:2003-1

价格:40.00元

装帧:

isbn号码:9787561215944

丛书系列:

图书标签:

• 自适应控制
• 控制理论
• 自动控制
• 系统工程
• 优化算法
• 现代控制
• 智能控制
• 机器人控制
• 过程控制
• 非线性控制

复杂系统鲁棒性设计与优化 本书深入探讨了现代工程领域中复杂系统的设计、分析与优化问题，尤其聚焦于系统在不确定性环境下的鲁棒性构建。 面对当前工业界、航空航天、生物医学等领域日益增长的系统复杂度，传统的确定性控制方法已显现出局限性。本书旨在为研究人员和高级工程师提供一套系统化、前沿性的理论框架与实用工具，以应对由模型误差、外部干扰以及内部参数波动带来的挑战。 第一部分：复杂系统建模与不确定性表征 本部分奠定了理解系统鲁棒性的基础。首先，详细回顾了经典状态空间模型（连续时间与离散时间）在描述非线性、高维系统时的适用性与局限性。重点引入了多速率采样系统和延迟系统的建模方法，这些在分布式控制和网络化系统中至关重要。 核心内容在于不确定性的量化与描述。本书摒弃了简单的白噪声假设，转而采用结构化不确定性模型，包括匹配的参数不确定性（多面体或多重结构）和未匹配的不确定性（LMI形式）。我们引入了多模型（Multiple Model）框架，用于表征系统在不同工作点或不同物理状态下的动态行为差异。此外，针对数据驱动的复杂系统，深入讲解了高维状态估计中卡尔曼滤波的推广形式，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），并分析了其在非高斯噪声环境下的性能边界。 第二部分：经典鲁棒控制理论的深化与扩展 本部分从经典鲁棒控制的基石——$ ext{H}_infty$ 控制理论出发，进行深入剖析与扩展。详细推导了基于线性矩阵不等式（LMI）的$ ext{H}_infty$ 控制器设计方法，并展示了如何利用松弛变量和Schur补将非凸问题转化为可解的LMI形式。本书着重讨论了$ ext{H}_infty$ 控制在处理频域性能约束，如输入抑制和抗扰动能力，方面的优势。 随后，转向$mu$ 综合分析（$mu$-Synthesis）。本章详细阐述了如何处理非结构化不确定性，特别是当系统不确定性具有特定结构（Khatri-Rao结构）时，$mu$ 值作为结构化奇异值的计算方法和其在保证鲁棒稳定性和性能方面的必要性与充分性。 对于非线性系统的鲁棒性设计，本书介绍了增益调度（Gain Scheduling）控制的理论基础。通过分析系统在线性化点附近的线性化模型族，利用LMI工具设计依赖于工作点参数的线性控制器，并探讨了调度变量选择对闭环性能的影响。 第三部分：先进鲁棒设计技术：基于Lyapunov函数的稳定性保证 本部分聚焦于非线性与切换系统（Switched Systems）的鲁棒性分析，强调利用能量函数（Lyapunov函数）来保证闭环系统的全局或局部稳定性。 滑模控制（SMC）作为处理不确定性和外部扰动最有效的方法之一，被进行了详尽的阐述。我们不仅复习了基本的一阶和二阶滑模控制，更深入研究了高阶滑模（Higher-Order Sliding Mode Control, HOSMC），如Super-Twisting算法，分析其如何有效消除传统SMC中的抖振现象，并给出了有限时间收敛的严格证明。 针对切换系统，本书详细阐述了公共Lyapunov函数法（Common Lyapunov Function）和分层分析法（Layered Analysis）的设计理念。通过引入切换信号的限制条件（如驻留时间、切换速率），我们展示了如何设计依赖于当前子系统状态的控制器，以保证系统在所有可能的切换序列下保持鲁棒稳定。 第四部分：面向性能的鲁棒优化与数据驱动方法 随着计算能力的提升，鲁棒控制的设计不再仅仅是保证“稳定”，而是要追求“最佳性能”。本部分探讨了鲁棒最优控制的概念，特别是在二次型性能指标（Quadratic Performance Index）下的设计。 针对模型不完全或难以精确建模的系统，本书引入了模糊鲁棒控制（Fuzzy Robust Control）。利用T-S模糊模型描述非线性动态，结合LMI技术设计模糊控制器，保证系统在模糊规则集的范围内具备鲁棒的稳定性。 最后，本书前瞻性地介绍了基于模型预测控制（MPC）的鲁棒扩展。我们详细分析了鲁棒模型预测控制（RMPC），包括求解Tube MPC（管形控制）和Two-Stage MPC。重点阐述了如何将不确定性集合纳入到在线优化问题中，通过求解一个针对所有可能扰动情况的最坏情况最优解，实现对不确定性的实时补偿。这为处理大规模、实时约束的复杂系统提供了强大的现代工具。 本书特点： 理论深度与工程实用性并重： 紧密结合了最新的数学理论成果与实际工程应用案例。 详尽的数学推导： 关键定理和算法均提供完整的证明，适合研究生和科研人员深入学习。 丰富的应用实例： 贯穿航空姿态控制、电力系统稳定性和机械臂抗干扰控制等多个领域的具体设计流程。 本书是控制理论、系统工程、航空航天工程、机器人技术及自动化领域的高级教材或专业参考书。

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这本书的语言风格，如果用一个词来形容，那就是**“严谨的对话感”**。它不像某些著作那样，通篇都是冷冰冰的数学命题和定理陈述，而是带有一种资深专家与下一代工程师进行深度交流的语调。尤其是在探讨**神经网络自适应控制**那几章，这种风格体现得淋漓尽致。作者没有简单地将神经网络视为一个“黑箱”，而是深入剖析了其作为**通用函数逼近器**在自适应控制中的数学基础——万能逼近定理。他清晰地论证了，为什么在某些非线性系统中，使用神经网络比使用传统的线性参数化模型更具优势，同时也毫不留情地指出了其缺陷，比如训练过程中的**“滑坡效应”**和计算资源的消耗。这种诚实和坦率，让读者感觉自己不是在被动接受知识，而是在参与一场高水平的学术研讨会。每一次阅读新的章节，我都会有一种“原来还可以从这个角度去看待这个问题”的豁然开朗感。这种由内而外散发的学术深度和实践导向的融合，是这本书最难能可贵之处。

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这本**《应用自适应控制》**的书，说实话，我刚拿到手的时候，心里是有点打鼓的。毕竟“自适应控制”这个词，听起来就充满了高深莫测的数学公式和晦涩难懂的理论推导。我本身是做实际工程应用出身的，更看重的是如何把理论转化为解决实际问题的工具，而不是沉溺于纯粹的数学美感之中。这本书的封面设计，老实说，有点偏向传统教材的风格，严肃有余，但对于吸引初学者或者渴望快速应用的人来说，可能略显“劝退”。翻开第一章，果然不出所料，开篇就是扎实的数学基础回顾，各种李雅普诺夫稳定性理论的铺陈，让我一度怀疑自己是不是买错了书——这难道不是一本纯理论的专著吗？然而，当我硬着头皮往下读，特别是看到它开始引入**Model Reference Adaptive Control (MRAC)** 和 **Self-Tuning Regulator (STR)** 的基本框架时，情况开始有了微妙的变化。作者并没有满足于仅仅展示公式的优美，而是非常细致地阐述了为什么在系统参数未知或时变的情况下，这些“自适应”的机制是**必须的**，它不像传统PID那样需要精确的系统辨识，而是能够“边跑边学”。这种将理论根源与实际工程痛点紧密结合的叙事方式，是这本书最先给我留下的深刻印象，它似乎在告诉我，理论的复杂性背后，藏着解决真实世界混乱的钥匙。我尤其欣赏它在推导过程中，对于关键假设条件的强调，这对于我们工程人员来说至关重要，知道“在哪里”应用这个理论，比知道“如何推导”可能更为实用。

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这本书的结构安排，给我的感觉是经历了精心打磨，它仿佛是一部层层递进的交响乐。它不像有些教材那样，将所有基础理论一股脑堆在前头，让人望而却步；相反，它采取了一种“先给出应用场景，再回溯理论支撑”的策略，虽然这需要读者有一定的耐心。我特别喜欢它在讲解**参数估计算法**那一部分的处理方式。通常，这部分内容会变得非常枯燥，充斥着矩阵求逆和协方差矩阵的更新。但这里的作者似乎非常理解读者的困境，他巧妙地引入了实际的机器人轨迹跟踪案例作为引子，先展示了如果不进行在线参数修正，跟踪误差会如何随着负载变化而急剧增大，制造出一种“危机感”。然后，他才引出**最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）**的详细推导。更有趣的是，他没有止步于理想状态下的收敛性证明，而是花了大篇幅讨论了**“有界扰动和量测噪声”**对实际性能的影响，并引入了**“忘记因子”**的概念来应对系统参数的慢漂移。这种对“真实世界不完美性”的充分考量，使得书中的内容极具操作价值，远非教科书上那种黑白分明的理论推导可比。每一次当我感觉快要被数学细节淹没时，作者总能适时地跳出来，用一个简短的工程注解将我拉回地面，这种平衡感处理得相当到位。

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从我个人的使用角度来看，这本书最大的贡献在于它提供了一个**“工具箱”**，而非仅仅是一本“说明书”。它把自适应控制的各个主流流派，从最基础的LMS算法到更高级的鲁棒自适应设计，都进行了系统的梳理和对比。在书的后半部分，作者将焦点转移到了**分布式和多智能体系统**的自适应协同控制问题上，这无疑是抓住了当前控制领域的前沿热点。这里的讨论变得更加复杂，涉及到信息共享的延迟和拓扑结构的变化对自适应算法的影响。令人印象深刻的是，作者在处理多智能体一致性问题时，并没有采用过于简化的假设，而是引入了**基于事件的触发机制**，来探讨如何在有限的通信带宽下维持系统的自适应性能。这种对**资源约束**的关注，使得这本书的适用范围从传统的单回路控制，扩展到了现代复杂的网络化系统。总而言之，这本书的价值在于其**广度与深度的完美结合**，它不仅能让你理解自适应控制的精髓，更能启发你思考如何将这些理论应用于未来更具挑战性的工程难题中去。

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对于一个追求效率的学习者来说，时间成本是非常敏感的。我通常会快速浏览一本书的目录和重点章节，来判断其是否值得我投入大量时间精读。坦白说，这本书的阅读体验，初期是略显“硬核”的。它的术语密度非常高，如果你没有扎实的控制系统基础，可能会在几个核心概念——比如“误差模型的激励充分性”或者“梯度下降法的步长选择”——上卡住很久。但一旦跨过了最初的门槛，这本书的价值就开始指数级增长。我发现它在处理**鲁棒性**方面的内容尤其深入。在自适应控制领域，最大的质疑点往往在于系统在控制器切换或参数剧烈变化时是否会失稳。这本书没有回避这一难题，而是详尽地介绍了**基于切换的自适应控制（Switching Adaptive Control）**的概念，并对不同切换策略的收敛性和稳定性进行了细致的对比分析。与其他侧重于纯粹收敛性证明的书籍不同，它更侧重于**“如何设计一个能实际运行且不会爆炸的系统”**，这一点对于工业界的应用者来说，简直是福音。它提供的不仅仅是“做什么”，更是“为什么这么做”以及“这样做会有什么后果”的全景图。

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