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出版者:国防科技大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-01-01

价格:42

装帧:

isbn号码:9787810247139

丛书系列:

图书标签:

• 控制工程
• 计算机控制
• 自动化
• 单片机
• 嵌入式系统
• MATLAB
• Simulink
• PID控制
• 智能控制
• 系统分析

机械系统智能驱动与优化控制研究 图书简介 本书深入探讨了现代机械系统中智能驱动技术与优化控制理论的交叉前沿，旨在为精密机械、航空航天、高端制造等领域提供一套系统化、前瞻性的理论框架和工程实践指南。全书内容聚焦于如何通过先进的控制策略，实现复杂机械系统在不确定环境下的高性能运行、高精度跟踪以及高能效管理。 第一章：现代机械系统的复杂性与挑战 本章首先界定了现代机械系统的核心特征，如多物理场耦合、高维非线性、时变参数以及外部环境的随机扰动。详细分析了当前工程实践中面临的主要挑战，包括：摩擦力的精确建模与补偿、机械共振的抑制、执行器饱和与限制下的最优轨迹规划，以及系统鲁棒性与自适应能力的提升。重点阐述了传统PID控制在面对高阶、强耦合系统时的局限性，为引入更先进的智能控制方法奠定理论基础。 第二章：先进驱动技术与高性能执行器 深入剖析了驱动系统在实现高精度控制中的关键作用。详细介绍了永磁同步电机（PMSM）、直驱电机（DDM）的动态特性与控制方法。特别关注了新型驱动技术，如压电陶瓷执行器（PEA）在纳米级定位中的应用，以及磁悬浮轴承（MagLev）在消除机械接触、实现超精密运动方面的潜力。书中对执行器饱和、死区、滞环等非理想因素进行了精细化建模，并提出了基于观测器的在线辨识与补偿技术，以确保驱动层面的信号完整性。 第三章：非线性与鲁棒控制理论基础 本章系统回顾并深入探讨了非线性控制的核心理论。内容涵盖滑模控制（SMC）的设计原理、有限时间收敛性的证明，以及如何克服传统SMC的“抖振”现象，引入高阶滑模（HOSM）和自适应滑模技术。随后，重点讲解了基于Lyapunov稳定性理论的鲁棒控制设计，包括 $mathcal{H}_infty$ 控制和 $H_{2}$ 控制，用以处理模型不确定性。书中通过具体算例，演示了如何利用这些理论构建对外部扰动不敏感的高性能控制器。 第四章：自适应与学习型控制方法 针对机械系统参数漂移和工作环境变化问题，本章聚焦于自适应控制策略。详细阐述了基于模型的参考自适应控制（MRAC）的结构与收敛性分析，特别是针对参数在线估计的算法设计。此外，引入了强化学习（RL）在控制领域的应用，包括基于Q学习和Actor-Critic框架的离线训练与在线部署。通过对比传统的在线辨识方法，展示了学习型控制在处理高度未知或时变系统时的显著优势。 第五章：优化控制与轨迹规划 本章聚焦于系统性能指标的最优化问题。首先，详细介绍了变分法和庞特里加金极小值原理在求解最优控制问题中的应用。随后，重点阐述了模型预测控制（MPC）的原理、约束处理能力及求解算法（如线性化MPC和非线性MPC）。书中将优化控制与机械臂的运动学、动力学相结合，讨论了如何利用MPC实现高能效的路径跟踪和避障规划，尤其是在高速运动和有限能量预算下的应用。 第六章：智能故障诊断与容错控制 在保障系统安全性和可靠性方面，故障诊断与容错控制至关重要。本章构建了一个多层次的诊断框架，结合基于模型的残差生成方法和基于数据的机器学习方法（如孤立森林、支持向量机）来检测驱动器、传感器和机械部件的早期故障。随后，详细介绍了故障后控制策略的切换机制，包括固定切换策略和基于实时诊断结果的自适应切换控制，确保系统在发生部分失效后仍能维持有限的性能指标（容错控制）。 第七章：多智能体系统协同控制 随着大型复杂机械设备（如模块化制造单元、集群机器人）的普及，多智能体协同控制成为研究热点。本章从图论和网络拓扑结构出发，研究了分布式一致性算法的设计，确保系统中各个独立控制器能够有效地共享信息并达成目标一致。重点讨论了在通信延迟和数据丢包情况下，如何保证群体系统的稳定性和协同精度，并展示了其在编队飞行和分布式装配任务中的应用潜力。 第八章：实验平台构建与工程验证 理论成果的有效性必须通过严谨的工程验证。本章详细描述了一个用于验证先进控制算法的实验平台架构，包括高速数据采集系统、实时嵌入式控制平台（如FPGA/DSP）的选型与编程范式。通过一个典型的磁悬浮平台或高精度机床实例，展示了控制器从仿真（MATLAB/Simulink）到硬件在环（HIL）测试，再到实际物理系统部署的完整流程。最后，本书提供了详细的性能评估指标和后处理分析方法，确保研究成果的工程可解释性。 总结与展望 全书力求将前沿的数学理论与具体的机械工程问题紧密结合，所介绍的控制方法均配有详尽的数学推导和实际案例分析，适合于控制工程、机械工程、航空航天工程等领域的研究人员、高级工程师以及高年级研究生深入学习和参考。本书强调的重点是“智能”与“优化”的结合，为未来面向工业4.0和自主系统的发展奠定坚实的理论与技术基础。

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阅读“计算机控制工程”的过程，就像是在攀登一座知识的高峰。作者的专业知识毋庸置疑，但他更宝贵的是将这些复杂的知识转化为清晰易懂的语言。我特别喜欢他对于非线性控制的讲解，如何分析和控制那些行为复杂的系统，这在许多实际工程中都至关重要。作者不仅介绍了李雅普诺夫稳定性分析等经典方法，还触及了一些前沿的研究方向，让我对该领域的最新发展有了初步的了解，激发了我继续深入学习的动力。

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我一直对计算机控制技术抱有浓厚的兴趣，而这本书则彻底点燃了我学习的热情。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我一步步探索计算机控制的奥秘。作者在处理反馈控制系统稳定性分析时，采用了多种方法，并详细说明了各自的优缺点，这让我能够从不同的角度理解系统的行为。此外，书中对于数字控制器的设计也进行了深入的探讨，包括采样、量化、离散化等关键环节，并且提供了具体的算法实现步骤，这对于我在实际项目中编写控制程序非常有帮助。

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翻开这本书，仿佛进入了一个充满活力的工程世界。作者的文字充满了激情，将抽象的控制理论具象化，让我这个非计算机专业的读者也能感受到其中的魅力。他用生动形象的比喻来解释一些关键概念，比如“系统的惯性就像一辆大卡车，需要更强的动力才能让它快速响应”，这种类比让我一下子就抓住了问题的核心。在深入学习的过程中，我发现作者在案例的选择上也非常有代表性，涵盖了工业自动化、机器人技术、航空航航天等多个领域，这些鲜活的例子不仅验证了理论的有效性，也激发了我对未来技术发展的无限遐想。

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这是一本让我能够“学以致用”的书。作者在阐述控制理论的同时，也大量引用了实际工程中的应用案例，这些案例生动形象，让我能够将抽象的理论与具体的工程问题联系起来。例如，在讲解模糊控制时，作者就以洗衣机的洗涤程序为例，生动地展示了模糊逻辑在处理不确定性和模糊信息方面的优势。此外，书中对于嵌入式系统在控制工程中的应用也进行了详细的介绍，这对于我将来从事相关领域的开发工作提供了宝贵的参考。

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阅读“计算机控制工程”的过程，对我来说是一次思维的飞跃。作者的写作风格严谨而不失灵动，他总能在恰当的地方插入一些思考题，引导读者主动参与到学习过程中。我尤其喜欢他关于鲁棒控制的章节，在面对模型不确定性和外部扰动时，如何设计出稳定可靠的控制系统，这确实是工程实践中的一个巨大挑战。作者不仅介绍了H-infinity控制等先进理论，还结合实际的工程案例，展示了这些理论的强大威力，让我对如何构建更具韧性的控制系统有了更深刻的认识。

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这本书为我打开了一扇通往更深层次控制工程世界的大门。作者的思维方式非常敏锐，他总能抓住问题的关键，并给出具有前瞻性的解决方案。在介绍自适应控制时，作者不仅阐述了如何应对系统参数的变化，还讨论了如何保证控制系统的鲁棒性，这使得我能够更好地理解如何设计能够自主学习和优化的智能控制系统。他对于仿真方法的介绍也十分详尽，让我可以通过计算机模拟来验证控制算法的有效性，这大大缩短了理论到实践的距离。

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毫无疑问，这是一本将理论与实践完美结合的著作。作者的写作风格朴实而富有洞见，他能够将复杂的概念用简洁明了的语言呈现出来。我尤其喜欢他对系统辨识的章节，如何从实验数据中提取系统的模型参数，这是构建任何控制系统的基础。作者不仅介绍了多种辨识方法，还详细说明了它们各自的适用范围和局限性，这让我能够根据实际情况选择最合适的建模技术。书中对于数字信号处理在控制工程中的应用也进行了深入探讨，这对于理解数字控制系统的实现至关重要。

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坦白说，在拿到这本书之前，我对计算机控制工程的理解仅停留在皮毛。然而，通过细致阅读，我发现它是一本真正能够“教”我知识的书。作者的叙述非常有条理，从基础理论出发，逐步深入到复杂系统。我非常欣赏他对现代控制理论的介绍，例如状态空间方法和卡尔曼滤波，这些概念在初看时可能有些抽象，但作者通过清晰的数学推导和直观的图示，让我能够逐步掌握。更重要的是，他鼓励读者去思考“为什么”，而不是仅仅记住“是什么”，这种探究式的教学方法让我学到的知识更加牢固。

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对我而言，这本书不仅仅是关于计算机控制工程的技术细节，更是一种关于工程思维方式的培养。作者在描述过程中，总是能够体现出一种严谨的逻辑和细致的思考。我非常欣赏他对现代控制工程中一些挑战性问题的深入分析，例如模型预测控制（MPC）的应用，它如何在复杂的约束条件下进行最优控制，这让我看到了控制工程在解决实际问题中的巨大潜力。书中提供的参考文献和进一步阅读的建议，也为我提供了一条继续深造的学习路径。

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这是一本让我受益匪浅的著作。从初读到反复研读，每一次都能在细节中发现新的智慧。作者在“计算机控制工程”这个领域展现出的深度和广度令人惊叹，他不仅仅是罗列了枯燥的公式和理论，而是将它们与实际应用巧妙地结合起来。我尤其欣赏他对于系统建模部分的讲解，他能够将复杂的物理过程转化为简洁易懂的数学模型，这对于我理解控制系统的本质至关重要。书中对不同控制策略的比较分析也十分到位，无论是PID控制的经典应用，还是现代的先进控制方法，作者都用清晰的逻辑和翔实的案例进行了阐述，让我能够根据不同的应用场景选择最合适的控制方案。

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