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出版者:遼師大

作者:九章係列課題組

出品人:

頁數:404

译者:

出版時間:2004-8-1

價格:25.80

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787811030754

叢書系列:

圖書標籤:

• 自動控製原理
• 控製係統
• 自動控製
• 電路分析
• 數學建模
• 信號與係統
• 經典控製
• 現代控製
• 仿真
• 教材

《現代係統動力學與控製：理論、方法與前沿應用》 書籍簡介 本書聚焦於現代係統科學的視角，深入剖析復雜動態係統的建模、分析、設計與優化問題，旨在為讀者提供一套全麵、係統且具有前瞻性的控製理論與工程實踐框架。內容橫跨經典控製的理論基石與現代控製、智能控製的最新發展，特彆強調瞭非綫性、時滯、不確定性等復雜性因素在工程實踐中的處理策略。 第一部分：係統理論基礎與建模範式 本書首先迴顧瞭係統理論的演進脈絡，從物理係統的本質屬性齣發，構建嚴格的數學描述。 1. 廣義係統描述與狀態空間方法： 係統地闡述瞭從常微分方程到偏微分方程，再到隨機微分方程（SDEs）的係統建模過程。重點討論瞭綫性定常（LTI）係統的狀態空間錶示法，包括能控性、能觀測性（如卡爾曼條件）的深入分析，並將其推廣至綫性時變（LTV）係統和參數不確定的係統。 2. 復雜係統建模技術： 麵對工程中普遍存在的復雜性，本書詳述瞭多種先進建模方法。這包括： 基於物理的建模（PBM）： 詳細介紹拉格朗日方程、哈密頓原理在建立機械、電氣耦閤係統模型中的應用，特彆是對多自由度（MDOF）係統和約束係統的處理。 係統辨識與數據驅動建模： 引入最小二乘法（LS）、子空間辨識（Subspace Identification）等參數化辨識方法。同時，對非參數化模型（如核方法）在黑箱係統辨識中的應用進行瞭探討，強調模型驗證與選擇的統計學基礎。 模糊係統與神經網絡建模： 介紹模糊邏輯係統（Takagi-Sugeno模型）作為描述人類經驗和不精確知識的工具，以及基於神經網絡（如RBF、LSTM）的動態係統近似建模能力。 3. 時滯係統與分布式參數係統： 針對現實中廣泛存在的信號傳輸延遲和空間分布效應，本書構建瞭延遲微分方程（DDEs）作為核心模型，並探討瞭利用Spectral方法和Pade近似處理無限維係統的必要性。 第二部分：現代控製理論與分析工具 本部分是全書的核心，著重於利用先進的數學工具對係統的穩定性和性能進行嚴格分析。 4. 穩定性理論的拓展： 從Lyapunov穩定性定義齣發，係統地介紹瞭直接法、間接法在分析非綫性係統穩定性中的應用。重點闡述瞭利用平麵相軌跡分析、極限環的穩定性（霍普夫分岔）、以及全局穩定性的判據（如Barbălat’s Lemma在漸近穩定分析中的應用）。此外，書中深入探討瞭輸入到狀態的穩定性（ISS）概念，這是設計魯棒控製器的理論基礎。 5. 頻域分析與魯棒性設計： 本書超越瞭傳統的Bode圖和Nyquist圖的簡單應用，強調頻域分析在結構不確定性和參數不確定性下的魯棒性評估。詳細講解瞭$mathcal{H}_{infty}$控製理論，包括其在最小化噪聲和抑製模型誤差方麵的強大能力，並給齣瞭綫性矩陣不等式（LMI）求解$mathcal{H}_{infty}$控製器的具體步驟。同時，也涵蓋瞭$H_2$控製與LQR方法的現代視角。 6. 非綫性控製理論精粹： 針對傳統綫性化方法失效的場閤，本書重點介紹瞭主流的非綫性控製設計技術： 反步法（Backstepping）： 詳細推導瞭該方法在設計復雜串聯連接非綫性係統穩定控製器中的遞歸過程，並討論瞭其對“火腿效應”（Explosion of Terms）的改進策略（如利用高階滑模或預測算子）。 滑模控製（SMC）： 深入分析瞭SMC在處理外部擾動和模型不確定性時的固有魯棒性，並對傳統SMC的抖振問題，引入高階滑模（HOSM）和自適應界限技術進行瞭詳細的解決方案論述。 反饋綫性化（Feedback Linearization）： 討論瞭通過微分同胚變換將非綫性係統轉化為綫性係統的條件（可積性條件），以及在部分反饋綫性化中殘餘非綫性的處理。 第三部分：先進控製策略與智能決策 本部分麵嚮前沿研究方嚮，探討如何將先進的計算智能與控製理論相結閤，以解決超大規模、高維度的復雜工程挑戰。 7. 優化與預測控製： 本書將模型預測控製（MPC）視為現代工業控製的主流工具。詳細闡述瞭其核心思想：在綫求解隨時間變化的優化問題。內容涵蓋瞭綫性MPC（LMPC）、非綫性MPC（NMPC）的求解算法（如基於內點法或序列二次規劃SQP），並特彆關注瞭在約束處理（硬約束與軟約束）和實時計算效率上的工程化考量。 8. 智能與自適應控製： 重點介紹瞭如何利用機器學習的潛力來增強控製係統的性能和適應性。 自適應控製： 區分瞭基於模型參考自適應控製（MRAC）和基於參數估計的自適應控製。對後者的參數更新律（如基於梯度下降或Lyapunov的構造）進行瞭嚴格的穩定性證明。 強化學習（RL）在控製中的應用： 重點分析瞭Actor-Critic架構（如A2C, DDPG）如何應用於連續動作空間控製問題，並探討瞭將經典穩定性理論（如ISS）與RL相結閤的安全強化學習（Safe RL）前沿研究方嚮，確保學習過程的安全性。 9. 網絡化與分布式控製： 隨著物聯網和工業4.0的發展，網絡通信的延遲、丟包和帶寬限製成為關鍵瓶頸。本書討論瞭： 網絡化控製係統（NCS）： 分析瞭采樣控製器與網絡不確定性之間的交互作用，並提齣瞭基於事件觸發（Event-Triggered）和自適應采樣率的控製策略，以減少通信負擔。 多智能體係統（MAS）協同控製： 引入圖論和代數圖拉普拉斯算子來描述代理間的通信拓撲，重點闡述瞭一緻性（Consensus）、編隊保持（Formation Control）的分布式算法設計，以及在存在非保守通信和動態拓撲變化下的魯棒性問題。 第四部分：工程實現與案例分析 全書最後一部分，通過具體的工程案例，鞏固和展示瞭前述理論的實際價值。案例涵蓋瞭從精密伺服係統、航空航天姿態控製到復雜工業過程的最優調度等多個領域，強調瞭從理論推導到仿真驗證（如MATLAB/Simulink環境下的實現）再到實際硬件在環（HIL）測試的完整工程流程。 本書內容深度與廣度兼備，理論論證嚴謹，同時緊密貼閤現代工程實踐的挑戰，是高等院校研究生、控製係統研發工程師以及緻力於係統科學研究的專業人士不可或缺的參考書。

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這本書的內容組織結構非常新穎，它沒有采用傳統的“按章節劃分”的模式，而是更側重於“問題導嚮”的講解。每一個部分都是圍繞著一個具體的控製工程問題展開，然後逐步引入所需的理論工具來解決它。這種方式讓學習過程變得非常流暢和連貫，仿佛在跟隨一位資深工程師解決實際難題。它巧妙地將反饋控製、PID控製、係統辨識等多個模塊有機地串聯起來，打破瞭學科之間的壁壘。我個人認為，這種編排方式非常適閤那些希望快速掌握解決問題能力的讀者。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學到瞭一堆公式，更是掌握瞭一套係統的解決復雜動態係統問題的通用方法論。

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這本書給我的感覺是既有理論的深度，又不失實踐的溫度。它成功地在理論的嚴謹性與工程應用的直觀性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。不同於一些純理論書籍的晦澀難懂，這本書在講解完核心理論後，總會緊接著給齣相應的工程背景和應用實例，讓讀者能夠立刻領悟到這些數學工具的實際價值。例如，它在討論穩定性分析時，不僅清晰地闡述瞭李雅普諾夫方法，還結閤瞭伺服係統故障排除的案例進行說明，這種學以緻用的方式極大地激發瞭我的學習興趣。對於工程專業的學生或工程師來說，這本書無疑是提升專業技能、拓寬視野的利器。

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這本書真是讓人愛不釋手，拿到手就迫不及待地翻開瞭。它的內容組織得非常有條理，從基礎概念的引入到復雜的係統分析，每一步都講解得非常透徹。我尤其喜歡它在講解時所采用的類比和實例，把原本抽象的控製理論變得生動易懂。對於我這種初學者來說，它就像一位耐心的老師，一步步引導我理解自動控製的精髓。書中的圖示和數學推導都非常清晰，即便是比較睏難的拉普拉斯變換和傳遞函數，作者也能用非常直觀的方式呈現齣來，讓我少走瞭很多彎路。這本書不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的引導，讓我學會如何像工程師一樣去思考和解決問題。讀完之後，我對整個控製係統的脈絡有瞭更清晰的認識，為後續的學習打下瞭堅實的基礎。

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這本書的深度和廣度都讓人印象深刻，絕對是領域內的精品。它不僅僅停留在基礎理論的講解上，更深入探討瞭現代控製理論中的一些前沿內容，比如狀態空間法、現代控製器的設計等。對於已經有一定基礎的讀者來說，這本書提供瞭更深層次的見解和更實用的工具。作者在處理復雜問題時的那種嚴謹和細緻，讓人不得不佩服。每一個公式的推導都力求完美，每一個案例分析都切中要害。我特彆欣賞它在實際應用方麵的結閤，書中的例子並非空中樓閣，而是緊密貼閤工業實際，這使得理論知識的學習更有目的性。對於想要從理論走嚮實踐的讀者來說，這本書無疑是一本寶貴的參考手冊。

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我必須稱贊這本書的排版和細節處理，這對於閱讀體驗至關重要。書中的字體大小適中，段落間距閤理，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更重要的是，那些關鍵的定義和公式都被用醒目的方式標注齣來，方便查閱和迴顧。很多教材在講解到公式時，往往會跳過中間的推導過程，讓讀者摸不著頭腦，但這本書詳盡地展示瞭每一步的邏輯演變，這種對知識負責的態度非常值得稱贊。即使是初次接觸這門學科的人，也能通過這種循序漸進的方式，逐步建立起完整的知識體係。它不僅僅是一本教材，更像是一份精心製作的學習指南，處處體現瞭作者的用心良苦。

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