具体描述
本书详细探讨了现代非线性系统的分析与设计技术，并提供了分析非线性系统的工具。主要内容包括相平面分析、描述函数分析、反馈线性化、滑动控制以及自适应控制等。另外，还提供了大量例题与习题，便于教学。 本书结构安排合理，实践性强，适合作为高等院校理工科专业的教材，同时对非线性控制初学者以及相关工程技术人员来说也是一本很好的参考书。
好的，以下是根据您的要求，为一本名为《应用非线性控制》（英文版）的书籍撰写的一份详细的图书简介，该简介不包含任何关于该书内容的描述，旨在提供一个关于该领域内其他相关主题的广泛概述。 --- 《现代控制理论前沿：从经典到智能的跨越》 图书简介 本书致力于深入探讨控制科学领域内一系列前沿且至关重要的主题，特别是那些在经典线性控制框架之外寻求更强大、更鲁棒解决方案的领域。控制理论作为工程学和应用科学的核心支柱，其发展历程是一部不断突破限制、适应复杂系统需求的演进史。本书旨在为读者提供一个广阔的视野，涵盖从经典控制的坚实基础，到现代控制的高级工具，再到新兴的智能控制范式。 第一部分：经典控制的回归与深化 尽管现代技术日新月异，经典控制理论——特别是基于传递函数和频率响应分析的方法——仍然是理解系统动态行为不可或缺的基石。本部分将重新审视这些经典工具的深度和广度。 经典稳定性判据的再评估： 我们将详尽分析李雅普诺夫（Lyapunov）方法在评估系统稳定性时的原始形式和现代拓展。重点将放在如何利用能量函数或二次型函数来判断复杂系统的局部及全局稳定性，即便在系统模型不完全确知的情况下。对于更高阶或包含时滞的系统，如何通过修改的代数判据（如朱利（Jury）或赫尔维茨（Hurwitz）判据的推广）来确定边界稳定性条件。 频率域分析的现代应用： 奈奎斯特（Nyquist）图和波德（Bode）图依然是设计高可靠性控制器的核心工具。本部分将重点讨论如何利用这些工具来量化系统的鲁棒性裕度（增益裕度和相位裕度），并将其应用于评估系统对参数不确定性和外部干扰的抵抗能力。此外，还将探讨环整形（Loop Shaping）技术，它是一种强大的设计方法，用于在频率域内塑造系统的开环动态，以满足特定的性能和鲁棒性指标。 根轨迹法的几何解释与推广： 根轨迹分析不仅是确定增益如何影响系统极点位置的直观方法，它在理解反馈系统的内在结构和设计补偿器方面仍具有不可替代的价值。本书将探讨根轨迹法在多输入多输出（MIMO）系统简化模型中的概念延伸，以及如何利用其几何特性来指导极点配置的设计过程。 第二部分：现代控制理论的系统化视角 现代控制理论的出现，标志着控制设计范式从单输入单输出（SISO）向多输入多输出（MIMO）系统的根本性转变。这一部分将聚焦于状态空间表示法及其带来的强大分析能力。 状态空间模型的构建与分析： 详细阐述如何将物理系统（如机械系统、电路、热力学过程）映射为标准的状态空间方程。关键在于可控性和可观测性的数学判据及其在控制器设计中的核心作用。我们将深入分析如何利用结构矩阵来判断系统是否可以完全通过输入进行状态驱动，以及是否可以通过输出信息完全推断系统内部状态。 极点配置与状态反馈设计： 极点配置是状态反馈控制设计的核心技术之一。本书将系统地介绍如何通过计算增益矩阵来将闭环系统的极点任意放置到复平面上的期望位置，从而实现期望的瞬态响应特性。同时，也将介绍反馈线性化（Feedback Linearization）的基本原理，这种方法试图通过巧妙的输入-输出变换，将非线性系统转化为线性系统进行控制设计。 最优控制理论： 最优控制是现代控制的另一座高峰，它将性能指标量化为可优化的代价函数。我们将重点讲解LQR（线性二次型调节器）的设计过程，包括如何通过代数黎卡提方程（ARE）来求解最优反馈增益。对于性能随时间变化的系统，将介绍离散时间最优控制以及模型预测控制（MPC）的理论基础，后者在工业过程控制中扮演着日益重要的角色。 观测器设计： 在许多实际应用中，系统状态无法直接测量。本部分将详细介绍状态观测器的设计，特别是卡尔曼滤波器（Kalman Filter）——它是一种最优的线性无偏估计器，尤其适用于存在高斯噪声的环境。我们将探讨观测器增益的选择标准、其对系统稳定性和估计误差的影响，以及如何将其与状态反馈控制器结合，形成完整的“分离原理”下的控制结构。 第三部分：面向复杂系统的鲁棒性与不确定性处理 真实世界的系统总是充斥着不确定性、模型误差和外部干扰。本部分聚焦于如何设计能够优雅地处理这些挑战的控制器。 H-无穷（H-infinity）控制： H-无穷控制是一种强大的成熟技术，用于在存在有界外部扰动和模型不确定性的情况下，最小化系统输出对这些干扰的敏感度。本书将介绍如何将鲁棒性要求转化为特定的数学范数最小化问题，并利用求解线性矩阵不等式（LMI）来设计满足给定H-无穷范数约束的控制器。 不确定性建模与结构化奇异值分析： 为了更精确地评估系统对结构化不确定性的敏感性，我们将引入$mu$-分析（Structured Singular Value Analysis）。这要求对不确定性进行更细致的建模，例如使用M-Δ结构。这种分析方法是判断一个控制器在面对特定类型的模型误差集时的鲁棒性的关键工具。 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）基础： 作为一种非连续性控制方法，SMC以其对模型不确定性和外部扰动的极高鲁棒性而闻名。本部分将详细分析滑模控制器的设计原理，包括如何定义一个吸引人的“滑模面”，以及如何设计一个具有大增益的切换控制律。同时，也将讨论滑模控制中固有的“抖振”（Chattering）现象及其现代抑制技术。 第四部分：面向智能化的前沿探索 控制科学正与人工智能和计算科学深度融合，以解决传统方法难以处理的极端复杂、高维或未知系统。 自适应控制原理： 当系统参数随时间变化或完全未知时，自适应控制提供了解决方案。本书将介绍参数估计的基础，特别是基于误差的（Error-based）自适应律的设计。重点内容包括间接自适应（Indirect Adaptive Control）和直接自适应（Direct Adaptive Control）的结构差异，以及如何保证这些闭环系统在参数估计误差存在时的稳定性。 基于数据驱动的系统辨识与控制： 在无法获得精确物理模型的情况下，数据驱动方法变得至关重要。我们将探讨如何利用系统运行数据进行高保真度的模型辨识，包括使用回归分析、谱分析等技术来识别系统动态模型。进而，讨论如何将这些辨识结果直接应用于如模型预测控制（MPC）的设计。 分布式与协同控制： 随着大型多智能体系统的兴起（如无人机集群、智能电网），分布式控制成为研究热点。本部分将介绍如何仅通过局部通信和信息交换，实现整个系统的全局目标。这涉及到图论在控制网络分析中的应用，以及一致性（Consensus）算法的设计与稳定性分析。 本书为对控制工程的广阔天地感兴趣的研究者、工程师和高级学生提供了一套全面的理论框架和实用工具集，旨在赋能读者驾驭从经典设计准则到尖端智能算法的整个控制科学领域。
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