Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李惠光

出品人:

页数:253

译者:

出版时间:2005-1

价格:28.00元

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isbn号码:9787118038224

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• Delta算子
• 鲁棒控制
• 控制理论
• 现代控制
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• 控制工程

《现代控制理论中的无模型自适应控制》 本书深入探讨现代控制理论的核心分支——无模型自适应控制（Model-Free Adaptive Control, MFAC）。与传统的基于精确系统模型的控制方法不同，MFAC技术旨在处理那些系统模型未知、难以获取或随时间变化的复杂动态系统。这种方法的核心在于，它不依赖于对被控对象的先验数学描述，而是通过实时在线的学习和辨识机制，动态地调整控制策略以实现最优的系统性能。 本书首先对无模型自适应控制的理论基础进行了系统性的阐述。我们将从动态线性化（Dynamic Linearisation, DL）和伪分裂（Pseudo-Linearization, PL）等基本概念出发，介绍如何将非线性或难以建模的系统在局部范围内近似为易于控制的线性或简单形式，从而为后续的自适应控制设计奠定基础。在此基础上，我们将详细讲解MFAC的主要技术流派，包括： 反馈生成（Feedback Generation, FG）：讨论如何利用系统的历史输入-输出数据，直接生成下一时刻的控制输入，以最小化预设的性能指标。这部分将深入分析FG算法的收敛性、鲁棒性以及在不同系统结构下的适用性。 预测误差最小化（Prediction Error Minimization, PEM）：介绍如何通过在线辨识系统的动态行为，并利用辨识模型预测未来输出，进而调整控制输入以最小化预测误差。我们将探讨不同类型的辨识算法，如递推最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）、递推最大似然法（Recursive Maximum Likelihood, RML）等，以及它们在MFAC框架下的应用。 强化学习（Reinforcement Learning, RL）：从更广阔的视角审视MFAC，将其与强化学习的理念相结合。重点在于讲解基于价值函数（Value-based RL）和基于策略函数（Policy-based RL）的控制方法，以及它们如何通过与环境的交互来学习最优控制策略，而无需显式的模型。 在理论构建的同时，本书高度重视MFAC的实际工程应用。我们将详细解析MFAC在以下几个关键领域的应用案例： 机器人控制：针对关节摩擦、变体载荷、环境不确定性等带来的系统不确定性，探讨如何利用MFAC实现高精度、高鲁棒性的机器人轨迹跟踪和任务执行。例如，在协作机器人、移动机器人等场景下的应用。 航空航天：在飞行器姿态控制、飞行路径跟踪等方面，MFAC能够有效应对大气扰动、发动机性能变化以及结构参数漂移等问题，保证飞行安全和性能。 工业过程控制：在化工、电力、冶金等领域，许多生产过程的动态特性难以精确建模，或者会发生显著变化。MFAC可以实现对反应堆温度、压力、流速等关键参数的实时优化与稳定控制，提高生产效率和产品质量。 智能电网：在分布式发电、储能系统接入以及负荷预测不确定等复杂背景下，MFAC可以用于电网的频率和电压稳定控制，以及可再生能源的优化调度。 此外，本书还将深入探讨MFAC的鲁棒性问题。我们将分析系统扰动（如传感器噪声、执行器饱和、未建模动态）对MFAC性能的影响，并介绍增强MFAC鲁棒性的相关方法，例如： 基于Lyapunov稳定性分析：运用Lyapunov稳定性理论，为MFAC算法提供严格的收敛性与稳定性证明，并分析其对扰动的容忍度。 扰动观测器（Disturbance Observer, DO）：将扰动观测技术与MFAC相结合，主动估计和补偿外部扰动和未建模动态，进一步提高控制系统的鲁棒性。 自适应学习率调整：设计自适应机制，根据系统性能和不确定性水平动态调整学习率，以平衡收敛速度和鲁棒性。 多模型切换与融合：当系统动态发生剧烈变化时，采用多种MFAC控制器并行运行，并根据系统状态进行最优切换或融合，以应对复杂的动态环境。 本书结构清晰，理论严谨，同时辅以大量的仿真算例和理论推导，旨在为读者提供一个全面而深入的理解无模型自适应控制的框架。无论是从事控制系统设计的研究人员，还是希望提升复杂系统控制性能的工程师，都能从中获得宝贵的知识和实用的方法。通过学习本书，读者将能够掌握设计和实现能够处理现实世界中各种复杂、不确定系统的先进控制策略。

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我是一名在通信工程领域工作的工程师，在设计和分析数字通信系统时，我们经常会遇到各种信号的时域和频域变换问题。Delta算子本身作为一个数学算子，其在数学上的特性和应用方式，对我来说具有一定的吸引力。我希望《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书能够从数学的视角，深入剖析Delta算子的性质，以及它在信号处理和系统分析中的潜力。我好奇它是否能提供一种更简洁、更直观的方式来描述和分析离散时间信号的动态行为，或者在某些特定的信号处理任务中，例如滤波、预测等方面，具有比传统方法更优的性能。鲁棒控制理论基础的提及，也让我联想到在通信系统中，如何设计能够抵御信道噪声、干扰等不确定性因素的鲁棒性强的接收机或调制解调器。这本书或许能为我提供一些新的思路和理论工具。

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我是一名对学习新知识充满热情的在校大学生，虽然我目前还没有正式接触过控制理论的专业课程，但“Delta算子”这个新颖的术语引起了我的好奇心。我一直对数学在解决实际问题中的应用很感兴趣，而控制理论无疑是其中一个非常重要的领域。我希望《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书能够用一种相对容易理解的方式，为我介绍Delta算子控制的基本概念。即使它是一本理论基础的书，我希望能从中获得对这个新控制方法的初步认识，例如它与我们可能学到的传统控制方法（如果未来有接触的话）有何不同，它的优势体现在哪里，以及它能解决哪些问题。鲁棒控制理论基础的说法，也让我隐约感受到控制系统需要具备一定的“韧性”，能够应对各种“意外情况”。这本书或许能为我打开一扇了解现代控制工程的新窗口。

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我是一名对信号处理和系统辨识有浓厚兴趣的研究人员。在系统辨识过程中，我们常常需要从观测到的数据中提取系统的模型参数。如果能够采用一种更有效的数学工具来描述系统的动态特性，或许能够提高辨识的精度和效率。《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书的书名，引起了我的注意。我希望书中能深入探讨Delta算子在系统辨识中的应用。例如，是否可以通过Delta算子来更有效地构建系统的数学模型，以及如何利用Delta算子来分析和处理采集到的离散时间信号。鲁棒控制理论基础的引入，也让我对如何设计能够在存在噪声和模型不确定性的情况下，依然能够得到准确系统模型的辨识算法产生了浓厚的兴趣。我期待书中能提供一些理论工具和方法，帮助我提升系统辨识的能力。

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我是一名对数学模型和算法优化有深入研究的计算科学家，经常需要将理论模型转化为高效可执行的算法。在我的研究中，离散化方法对算法的精度和效率至关重要。最近，我开始涉足一些涉及动态系统模拟的领域，并且发现《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书的书名非常有吸引力。我好奇Delta算子作为一种离散化工具，它在保持系统动态特性方面是否比传统的离散化方法更具优势。我希望书中能够详细介绍Delta算子在数学上的严谨定义，以及它在将连续时间系统转化为离散时间系统时的具体算法和推导过程。更重要的是，我希望了解它在数值计算上的效率和稳定性，以及它如何能够减少离散化误差，从而提高仿真结果的准确性。鲁棒控制理论基础的加入，也让我对如何设计能够在存在数值误差、模型近似等不确定性因素的情况下，依然能够表现出良好性能的算法产生了浓厚的兴趣。

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我是一名对理论物理和工程应用交叉领域充满兴趣的爱好者，尤其关注那些能够统一不同数学框架的理论。Delta算子控制的理念，在我看来，或许能为理解和描述某些物理系统的演化提供一种新颖的视角。我一直对时间序列分析和动态系统理论很感兴趣，并且相信，如果一个理论能够以一种统一的方式处理连续和离散的动态过程，那么它必然具有更强的普适性和解释力。《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书的书名，恰恰点出了我所关注的两个核心点。我希望书中不仅会讲解Delta算子在控制系统设计中的具体应用，例如如何设计更稳定的控制器，如何优化系统的响应速度，更希望能深入探讨其背后的数学思想。它是否能提供一种更统一的数学框架来描述动力学系统？它在处理非线性系统时是否具有独特的优势？鲁棒控制理论基础的引入，也让我对如何应对现实世界中的不确定性和噪声有更深的期待。我希望这本书能帮助我理解，如何在保证系统稳定性的同时，还能使其在各种不可预测的条件下都能保持良好的性能。

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作为一名在控制理论领域摸爬滚打多年的工程师，我一直深陷于传统PID控制的局限性中，尤其是在面对那些动态复杂、参数变化剧烈甚至存在显著时滞的系统时，PID的调试过程往往耗时耗力，效果也难以令人满意。最近，我偶然接触到一本新近出版的图书，书名是《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》。虽然我尚未有机会深入研读，但从其标题来看，我对其寄予了厚望。Delta算子控制，这一概念本身就充满了吸引力。我一直认为，将离散时间系统与连续时间系统在数学形式上进行更紧密的联系，或许能为解决一些棘手的控制问题提供新的视角。尤其是在数字控制日益普及的今天，如何更好地理解和设计基于数字控制器的系统，Delta算子控制理论似乎提供了一个非常自然的桥梁。我猜想，这本书会详细阐述Delta算子在离散化过程中的优势，以及它如何能够更直观地反映系统的动态特性，甚至可能在离散化误差的分析和控制上有所突破。

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我是一名在机器人领域工作的工程师，我们开发的机器人系统需要精确地控制其运动，以完成各种复杂任务。在设计机器人的运动控制器时，我们需要将连续的物理运动方程离散化，以便在数字控制器中实现。传统的离散化方法有时会导致系统的动态响应发生变化，尤其是在需要高精度和快速响应的场景下。因此，我一直对更加先进的离散化技术抱有期待。《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书的书名，让我觉得它可能提供了解决这个问题的关键。我希望书中能详细阐述Delta算子在机器人控制领域的应用，比如如何利用它来设计更精确、更稳定的机器人运动控制器。我特别关注它是否能更好地保留系统的动态特性，减少相位滞后，从而实现更平稳、更流畅的机器人运动。鲁棒控制理论基础的引入，对于设计能够应对机器人操作过程中各种不确定性（如负载变化、地面不平整、传感器误差等）的控制器，至关重要。

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我是一名在航空航天领域工作的工程师，主要负责飞行控制系统的设计与仿真。在模拟器开发和硬件实现过程中，我们常常需要将连续时间的飞行动力学模型转化为离散时间模型，以便在数字飞控计算机上运行。这个离散化过程对控制系统的性能有着至关重要的影响，特别是在高动态、强耦合的飞行环境下。传统的前向欧拉、后向欧拉或Tustin（双线性）变换方法，虽然应用广泛，但在某些情况下可能会引入显著的相位滞后或幅值失真，尤其是在采样周期相对较大的情况下。因此，我非常好奇《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书能否提供一种更优的离散化方法。我希望书中能详细阐述Delta算子在离散化过程中的优势，例如它是否能更好地保留系统的动态特性，减少相位误差，以及如何选择合适的Delta算子离散化参数以获得最佳的控制效果。同时，书中关于鲁棒控制的理论基础，对于设计能够应对飞行环境中各种不确定性（如模型参数变化、传感器噪声、外部扰动等）的飞行控制器，具有极其重要的意义。

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我是一名致力于研究先进控制策略的博士生，目前的研究方向聚焦于复杂工业过程的非线性建模与控制。在我的文献调研过程中，我时常会遇到一些采用“Delta算子”作为系统描述方法的论文，但由于缺乏系统性的理论基础，我始终未能完全掌握其精髓。因此，《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书的出现，对我来说无异于雪中送炭。我非常期待书中能够深入剖析Delta算子变换的数学原理，包括其与Z变换、拉普拉斯变换等经典变换的联系与区别，以及它在系统时域和频域分析中的独特作用。更重要的是，我希望书中能够详细介绍如何利用Delta算子构建各种类型的控制器，例如PID控制器的Delta算子形式，以及其他更先进的控制算法，如模型预测控制（MPC）或状态反馈控制器，在Delta算子框架下的设计方法。鲁棒控制理论基础的加入，更是让我看到了解决实际工程中不确定性问题的希望，这对于我撰写高质量的学术论文至关重要。

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我是一名在过程控制领域工作的自动化工程师，负责大型化工厂的生产线优化和故障诊断。在我的日常工作中，实时性、稳定性和对外部干扰的抵御能力是评价一个控制系统好坏的关键指标。我们常常需要面对的是那些具有复杂动力学特性、参数时变甚至存在显著非线性的过程，例如化学反应器、蒸馏塔等。传统的PID控制虽然应用广泛，但其性能优化往往需要大量的经验和反复调试，尤其是在面对这些复杂系统时。我希望《Delta算子控制及其鲁棒控制理论基础》这本书能够提供一套系统性的方法论，来解决这些挑战。我尤其关注Delta算子在简化模型、加速收敛以及提高控制精度方面的潜力。书中关于鲁棒控制理论基础的介绍，更是让我看到了希望。我期望它能为我们提供有效的工具，来设计出即使在参数发生变化、存在测量噪声或外部干扰的情况下，也能保持稳定可靠运行的控制系统。了解如何量化和处理系统的不确定性，将大大提高我们设计和维护自动化系统的信心。

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