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出版者:国防工业出版社

作者:李肇飞

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:2004-1

价格:29.00元

装帧:

isbn号码:9787118033830

丛书系列:

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深入探索：现代控制理论在复杂系统中的应用 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟、李明] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：清华大学出版社、科学出版社] ISBN： [此处填写书籍ISBN号，例如：978-7-302-XXX-X] --- 内容简介：超越传统，驾驭动态之美 本书是一部面向高等院校研究生、高级工程师以及致力于复杂系统控制研究的专业人士的深度专著。它聚焦于现代控制理论在处理非线性、不确定性、高维耦合等复杂工程问题中的前沿应用与理论突破。本书旨在构建一个坚实的理论框架，同时通过大量前沿的工程实例，展示如何将抽象的数学工具转化为切实可行的系统解决方案。 本书并非对基础线性控制理论的重复阐述，而是将读者直接引入现代控制理论的核心领域，特别是针对那些传统线性方法力不从心的“硬骨头”问题。我们相信，理解和掌握非线性动力学、鲁棒性设计与智能优化，是应对未来工程挑战的关键所在。 第一部分：非线性动力学与分析基础的深化 本部分首先回顾并深化了非线性系统的分析工具，为后续的控制设计奠定基础。我们认为，许多实际工程系统（如航空航天、精密机械、生物医学系统）的本质是非线性的，忽略这一特性将导致灾难性的后果。 1. 相平面分析与极限环： 详细介绍了二维非线性系统的相平面分析方法，包括奇点分类、轨迹绘制、极限环的存在性与稳定性判断（如Poincaré-Bendixson定理的应用）。特别关注了能量函数法在保守系统和耗散系统分析中的应用。 2. 范数/奇异摄动理论： 针对具有快慢时间尺度的系统，系统地阐述了奇异摄动理论（Singular Perturbation Theory）。本书提供了如何将高阶非线性系统降阶处理的精确数学步骤，以及在降阶过程中如何保证次级系统的稳定性。并引入了高增益系统中的边界层分析技术。 3. 雅可比线性化与局部稳定性： 深入讨论了在平衡点附近的雅可比线性化方法的局限性，并引入更先进的局部稳定性判据，例如李雅普诺夫第二法（直接法）在非线性系统稳定性分析中的严谨应用。我们详述了如何构造合适的李雅普诺夫函数来证明全局或局部稳定性，这是判断控制系统可靠性的基石。 第二部分：先进的非线性控制设计方法 本部分是本书的核心，着重介绍当前学术界和工业界广泛应用的、针对非于线性系统的现代控制设计技术。这些技术的核心思想是利用系统的内在结构或引入反馈补偿机制来“线性化”或“稳定化”非线性行为。 1. 反步法（Backstepping）： 我们提供了反步法的完整算法推导，强调了其“构造性”的优势——可以直接设计出具有全局稳定性的控制器。本书不仅展示了标准反步法的应用，还详细分析了传统反步法中“回算爆炸”（Explosion of Terms）问题的解决方案，如使用“模糊反步法”或“前馈补偿策略”。 2. 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）： 详细分析了SMC的两个关键阶段：滑模面的设计（确保系统运动满足期望性能）和等效控制的求解（确保系统能够到达滑模面）。我们重点探讨了如何克服传统SMC的“抖振现象”（Chattering），引入了高阶滑模（Higher-Order Sliding Mode, HOSM）和利用神经网络逼近技术来设计更平滑的控制律。 3. 反馈线性化（Feedback Linearization）： 详细介绍了输入-输出线性化和状态反馈线性化的理论基础，包括可积性条件（Frobenius可积定理）。通过大量的实例，读者将学会如何通过坐标变换和状态反馈，将复杂的非线性系统转化为标准的双积分器或可控规范形。 第三部分：不确定性下的鲁棒控制与适应性控制 现代工程系统总是面临模型误差、外部干扰和参数不确定性。本部分专门解决如何在这些不确定因素存在下，依然保证控制系统的性能和稳定性。 1. $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论： 本部分提供了 $mathcal{H}_{infty}$ 控制的严格数学基础，即如何将控制问题转化为求解 Riccati 不等式，从而在频域上保证闭环系统的抗干扰能力（即最小化噪声对输出的影响）。我们详细介绍了LMI（线性矩阵不等式）在求解 $mathcal{H}_{infty}$ 控制器中的应用，突出了LMI工具箱在求解复杂控制器时的实用性。 2. 滑坡控制与 $mu$ 分析： 针对结构不确定性（即模型参数的区间变化），系统地介绍了鲁棒性分析的两个主流方法：范数有界不确定性下的鲁棒性分析（如Disk Margin）和结构化不确定性下的 $mu$ 分析理论。本书阐述了如何通过构造乘法器或加性反馈来增强系统的结构化鲁棒裕度。 3. 自适应控制（Adaptive Control）： 当系统参数完全未知时，自适应控制成为必需。本书详细介绍了基于“间接法”和“直接法”的自适应律设计，特别是关注基于 Lyapunov 函数的间接自适应控制，确保在线参数估计的稳定性和收敛性。同时，引入了鲁棒自适应控制，以应对估计过程中可能出现的有界误差。 第四部分：前沿交叉与智能控制的融合 为了跟上人工智能和大数据时代的步伐，本书最后一部分探索了现代控制理论与新兴技术的交叉点。 1. 模型预测控制（MPC）的深化： 详细介绍了在非线性系统（NMPC）中应用MPC的算法，包括使用序列二次规划（SQP）求解在线优化问题。重点讨论了如何处理约束条件，特别是状态约束和输入约束的有效集成。 2. 强化学习（RL）与控制的结合： 本章探讨了如何利用深度强化学习（如DDPG, SAC算法）来学习复杂的非线性控制策略，特别是当解析解过于复杂或无法获得时。我们讨论了如何利用Lyapunov稳定性理论来验证基于学习的控制器的闭环稳定性，避免纯粹的“黑箱”优化。 3. 模糊控制与神经网络控制（FNN）： 将模糊逻辑系统和神经网络作为万能逼近器，用于在线补偿模型误差和未知动态。书中提供了如何设计具有良好可解释性的神经模糊控制器，并利用自适应技术在线调整模糊规则或网络权重，以实现高精度的跟踪和抗扰性能。 --- 本书特色： 理论深度与工程实践的完美结合： 每种控制方法均配有详尽的数学推导，同时辅以丰富的MATLAB/Simulink仿真案例和实际硬件实现思路。 聚焦前沿难点： 避开基础内容，直接深入非线性和不确定性系统的核心难题。 结构清晰，逻辑严密： 从系统分析到设计，再到鲁棒性保证，层层递进，为读者提供完整的现代控制知识体系。 通过学习本书，读者将不仅掌握一套先进的控制工具箱，更能培养出针对复杂动态系统进行建模、分析和控制设计的批判性思维和创新能力。本书是控制理论研究者和高级工程师通往下一代智能控制系统设计殿堂的必备参考书。

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这本书的理论深度和广度令人印象深刻，作者似乎不仅仅满足于讲解基础的应力、应变概念，而是深入到了材料在各种极端工况下的本构关系和失效判据。我特别欣赏它在“疲劳”和“蠕变”这两个章节的处理方式，它没有简单地罗列公式，而是结合了大量的实验数据和实际工程案例进行剖析，让你真切地感受到这些理论是如何在真实世界中运作的。特别是关于断裂力学的介绍，从格里菲斯理论到基翁斯定律的演进脉络梳理得非常清晰，这对于理解材料的韧性与脆性差异至关重要。当然，这样的深度也意味着它对读者的基础要求不低，如果读者对微积分和线性代数的基础不够扎实，初读时可能会感到吃力，建议在阅读时，手边常备一本高等数学的参考书，以便随时回顾推导过程。

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这本书的附录部分简直是宝藏！我特别欣赏作者在附录中收录的那些重要的材料性能数据表和单位换算参考。在处理实际工程问题时，我们经常需要查阅这些标准化的数据，而把它们系统地整理在书本后面，避免了我们为了一个简单的泊松比数值，就要去翻阅厚厚的一本材料手册的麻烦。这些附加信息极大地提升了这本书作为“工具书”的实用价值。此外，作者对某些经典公式的推导过程也写得非常详尽，特别是那些需要用到张量分析的部分，他用了很大的篇幅去解释每一步的物理意义，而不是仅仅展示数学上的等价转换。这体现了作者深厚的教学功底和对读者学习难点的体察，让人感觉作者不仅仅是一个研究者，更是一位耐心的导师。

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这本书的装帧设计非常吸引人，封面那种深邃的蓝色调，配上烫金的字体，拿在手里就有一种沉甸甸的、专业书籍的质感。我特别喜欢它内页的排版，图文的布局清晰明了，那些复杂的力学模型图，像是艺术品一样被精心绘制出来，线条流畅，标注精确，即便是初次接触这类专业书籍的人，也能很快抓住重点。而且纸张的选择也很有讲究，那种略带哑光的质感，阅读起来眼睛非常舒服，长时间翻阅也不会感到疲劳。不过，我希望它在章节的过渡部分能再增加一些导读性的文字，有时候从一个复杂的概念跳到另一个时，会感觉有点突兀，如果能有更平滑的衔接，对自学者来说会更友好一些。整体来看，从外到内，这本书在视觉传达和阅读体验上，确实达到了一个很高的水准，让人愿意捧起它，去探索那些深奥的知识。

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说实话，这本书的语言风格非常严谨，学术气息很浓厚，几乎没有太多花哨的修饰词，每一个句子都像是在进行一次精确的数学表达。这对于追求准确性的读者来说是福音，但对于像我这样，更偏爱那种娓娓道来的叙述方式的学习者来说，一开始确实需要一段适应期。有些地方的定义和假设，写得非常精炼，如果不是带着极高的专注度去阅读，很容易一扫而过，然后就对后面的推导感到困惑。我建议初学者在啃读时，一定要慢下来，最好能准备一个笔记本，把那些关键的物理图像和数学定义用自己的话重新复述一遍，否则很容易陷入公式的海洋而迷失了方向。总的来说，它的价值在于提供了坚实的理论基石，但这份坚实也伴随着一定的阅读门槛。

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这本书最大的亮点，我认为在于它那种“以问题为导向”的教学思路。它不像传统的教科书那样，先把所有公式和定律铺陈开来，而是先抛出一个实际工程中遇到的难题——比如一座大桥梁在周期性荷载下的寿命预测，或者一个高压管道在高温高压下的变形问题，然后引导你去构建模型，选择合适的理论工具来解决它。这种学习路径非常贴合工程师的思维模式，让人感觉不是在“学知识”，而是在“解决问题”。这种案例驱动的学习方式，极大地激发了我的学习热情，我发现自己不再是被动地接受信息，而是主动地去思考“为什么会这样”，以及“我还能用什么方法来优化它”。希望未来能增加更多跨学科的案例，比如结合点现代的数值模拟方法（如有限元分析的基础思想）来验证这些经典理论的适用性，那就更完美了。

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