自适应控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:吴士昌,吴忠强

出品人:

页数:371

译者:

出版时间:2005-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787111023135

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 自适应控制
• 自动控制
• 系统工程
• 优化算法
• 机器人控制
• 现代控制
• 智能控制
• 信号处理
• 控制系统

复杂系统辨识与控制：基于先进模型的理论与实践 本书导言 在现代工程领域，我们面对的系统日益复杂，具有强烈的非线性和时变特性。从航空航天器的精密姿态控制到新能源电网的稳定运行，再到生物医学过程的精准调控，传统的固定参数控制器往往力不从心。要实现系统在不确定环境下的高性能、高鲁棒性运行，核心挑战在于如何实时、准确地获取系统的内在规律，并基于这些规律设计出能够动态调整自身行为的控制策略。 本书聚焦于复杂系统辨识、建模以及在此基础上构建的先进控制理论与工程实现。我们摒弃了对单一技术门槛的深度挖掘，转而致力于构建一个完整的、贯穿“感知—认知—决策—执行”的闭环框架，特别强调理论的完备性、算法的可操作性，以及在实际工程中的落地应用。 第一部分：系统动态建模与不确定性刻画 本部分是理解复杂系统行为的基础，重点在于如何从观测数据中提炼出系统的数学描述，并量化模型中固有的不确定性。 第一章：系统动态特性与数据驱动的建模方法 本章系统回顾了线性时不变（LTI）系统到非线性、时变系统（LTV）的过渡。我们深入探讨了如何利用系统历史输入/输出数据，通过最小二乘法、递归最小二乘法（RLS）等经典方法构建参数化模型。重点分析了模型结构选择的重要性，包括ARX、ARMAX、BJ模型等结构对系统辨识精度的影响。 为应对非线性和高维数据，本章引入了基于核方法的系统辨识技术，例如支持向量回归（SVR）在线辨识，以及局部线性回归（LLR）在系统工作点附近进行局部建模的策略。特别地，我们探讨了模型误差的分解——模型失配误差与随机噪声误差，这是后续鲁棒控制设计的前提。 第二章：高维复杂系统的状态空间表示与非参数建模 对于无法用低阶参数模型精确描述的系统，本章转向状态空间表示。我们详细阐述了Hankel矩阵的构造、子空间辨识算法（如N4SID、MOESP）的原理及其在确定系统阶次和状态空间矩阵方面的应用。 此外，本章深入探讨了非参数建模方法，如Volterra级数展开及其在高维非线性系统辨识中的应用局限性。重点介绍了基于数据挖掘和降维技术的模型获取，例如主成分回归（PCR）在处理高维输入向量时的有效性。章节末尾，我们讨论了在线模型更新策略，确保模型能够及时反映系统运行工况的变化。 第三章：不确定性量化与模型验证 一个有效的模型必须能够清晰地界定其有效范围和精度边界。本章关注模型验证的严格性。我们介绍了交叉验证、残差分析（白噪声检验、自相关检验）等经典统计工具，用于评估模型的拟合优度和预测能力。 针对不确定性，本章引入了基于集合的辨识理论（Set-Membership Identification），它不依赖于噪声是高斯分布的假设，而是通过边界约束来刻画模型参数的可能范围。这为后续的鲁棒控制设计提供了严格的数学基础。我们还讨论了模型对外部扰动（如传感器漂移、环境温度变化）的敏感性分析。 第二部分：基于精确模型的先进控制策略 本部分从辨识出的系统模型出发，设计出能够处理系统非线性和外部干扰的控制律。 第四章：非线性系统的微分几何控制 本章聚焦于具有精确微分几何描述的非线性系统（如欧拉-拉格朗日系统、机械臂）。我们系统地介绍了反馈线性化（输入-输出线性化、完全状态反馈线性化）的设计步骤、可积性条件及其局限性。对于不可完全线性化的系统，本章探讨了定向化（Passivity-Based Control）和反步法（Backstepping）的设计流程，特别强调了反步法中“虚拟控制”和“能量函数”的构建技巧，确保闭环稳定性。 第五章：基于模型的优化控制方法 本部分的核心在于将控制问题转化为一个优化问题。我们详尽阐述了模型预测控制（MPC）的原理，包括其核心的滚动优化、预测模型、约束处理以及末端约束（Terminal Constraint）的引入以保证全局稳定性。 重点分析了线性MPC（LMPC）在处理大规模线性约束时的求解效率（如使用内点法或有效集方法）。对于非线性系统，我们介绍了基于梯度下降或牛顿法的非线性MPC（NMPC），并探讨了实时计算的挑战及应对策略，例如使用简化模型进行快速迭代。 第六章：鲁棒性设计与H-无穷控制 当系统模型存在显著不确定性时，鲁棒控制是必需的。本章详细讲解了$H_{infty}$控制理论，从描述系统性能指标（加权函数）的选择到求解三角不等式（Riccati方程或代数不等式）以获得最优控制器。我们着重于如何通过选择适当的性能指标和加权函数，平衡系统的性能要求（带宽、稳态误差）与对模型不确定性的容忍度。 此外，本章还涵盖了$mu$综合分析与综合，用于处理结构化不确定性（如参数依赖的界限），并提供了将结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$值）作为鲁棒性度量的方法。 第三部分：面向实际的控制实现与前沿展望 本部分将理论与工程实践相结合，探讨了现代控制器在嵌入式平台上的实现挑战，并展望了面向智能化的控制新方向。 第七章：混合动力系统与切换控制 许多现实系统（如电力电子设备、复杂交通流）本质上是混合系统，其动态行为由离散的模式（或模式切换律）决定。本章介绍了混合自动机（Hybrid Automata）的概念，并探讨了基于Lyapunov函数的切换控制设计，确保系统在不同模式切换时仍保持稳定性（如利用共共存Lyapunov函数或多面体分析）。 第八章：智能增强与数据驱动决策的融合 本章探讨了如何将数据驱动的智能方法融入到基于模型的控制框架中。我们讨论了强化学习（RL）在优化复杂控制律（如MPC中的权重或约束松弛因子）中的应用。重点在于如何利用先验物理模型构建奖励函数，实现“模型辅助的强化学习”（Model-Assisted RL），从而克服纯RL在样本效率和安全性方面的缺陷。 第九章：高性能实时计算与平台部署 设计出理论上最优的控制器后，其实时执行至关重要。本章讨论了数值求解器的选择，例如在微控制器上实现高频率的二次规划（QP）求解器。我们分析了固定点运算对控制性能的影响，并介绍了模型降阶技术（如平衡截断法）在减小在线计算负荷方面的实用价值。 结语 本书旨在为工程师和研究人员提供一套完整的、从系统理解到控制设计的工具箱。我们相信，掌握系统辨识的严谨性与先进控制方法的灵活性，是驾驭未来复杂工程系统的关键能力。本书的深度和广度，确保读者不仅理解“做什么”，更深知“为什么”和“如何做”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书《自适应控制》不仅仅是一本技术书籍，更像是一份“通往更高级控制智能的地图”。我是一名在航空航天研究所从事飞行器控制系统研究的科研人员。在研究过程中，我们经常面临着飞行器在不同飞行状态、不同载荷以及复杂大气环境下的控制难题。传统的固定增益控制器在应对这些动态变化时，往往难以保证飞行器的稳定性和精确性。这本书为我提供了解决这些问题的全新视角。书中关于“飞行器姿态自适应控制”的章节，详细阐述了如何利用飞行器自身的传感器数据，通过自适应算法来实时估计和补偿未知的气动参数以及外界的扰动。我特别欣赏书中对“自适应滑模控制”的介绍，它能够有效地处理系统的不确定性，并保证快速的动态响应。此外，书中对“模型参考自适应控制（MRAC）”在飞行器导航和制导系统中的应用也进行了深入的探讨，这对于提升飞行器的自主性和智能化水平具有重要的指导意义。这本书的理论深度和应用广度都令人称赞，它为我今后的研究工作指明了方向，也让我对未来飞行器控制技术的智能化发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应控制》给我的感觉就像是给我打开了一扇通往高级控制理论的大门，之前的很多知识都像是为它打基础。我是一名在高校任教的教师，平时除了讲授基础的自动控制理论，也一直想在更前沿的控制技术方面有所突破，但苦于没有系统性的教材。这本书的结构安排非常合理，从基本概念出发，逐步深入到各种具体的自适应控制方法。我喜欢它在介绍每一种方法时，都会先从其基本原理和设计思路讲起，然后给出详细的数学推导，最后通过一个具体的例子来展示其应用。这种由浅入深、理论与实践相结合的方式，对于我这样需要将知识传授给学生的教师来说，非常有价值。我特别关注书中关于“间接自适应控制”和“直接自适应控制”的对比分析，这两种方法的不同设计策略和优缺点，让我对自适应控制有了更全面的认识。此外，书中还涉及到了一些更高级的主题，比如“鲁棒自适应控制”和“分布式自适应控制”，这些内容对于我拓展教学内容和指导研究生研究具有重要的参考意义。我甚至已经开始构思如何在我的课程中引入自适应控制的相关内容，并计划将书中介绍的一些算法用作学生的毕业设计课题，让他们也能接触到最前沿的控制技术。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应控制》我可是期盼了很久，终于到手了。我是一名在工业自动化领域摸爬滚打多年的工程师，平时接触最多的就是各种PID控制器，虽然它们在很多场景下表现出色，但面对非线性、时变、甚至带扰动的系统，总感觉有点力不从心。尤其是当我们设计一套控制方案，然后发现生产环境稍微一变，性能就大幅下降，或者需要花费大量人力去重新调整参数的时候，那种无力感就特别强烈。《自适应控制》这本书的出现，就像给我打开了一扇新世界的大门。它的理论基础非常扎实，从最基本的概念讲起，比如如何定义“自适应”，为什么需要它，以及它与传统控制的根本区别。然后循序渐进地引入了各种自适应控制器的设计原理和方法，比如模型参考自适应控制（MRAC）和自调整增益（STR）等等。书中对每种方法的推导过程都写得非常详细，虽然有些数学公式看起来有点吓人，但作者的讲解方式很清晰，一步步引导你理解其中的逻辑，而不是生硬地丢给你一堆结论。我尤其喜欢书中关于“收敛性分析”的部分，它严谨地证明了在一定条件下，自适应控制器能够保证系统的性能，这对于我这种需要向领导和客户解释控制方案有效性的工程师来说，简直是太重要了。而且，书中还列举了大量不同领域的应用案例，从航空航天到机器人，再到化工过程控制，让我能清晰地看到自适应控制在实际工程中的巨大潜力。读完这本书，我感觉自己对复杂系统的控制有了更深刻的认识，也对如何设计更鲁棒、更智能的控制器充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚读完《自适应控制》这本厚重的书籍，感觉收获颇丰，甚至有些“醍醐灌顶”的感觉。我是一名在金融领域工作的量化分析师，平时的工作主要是构建交易模型和预测市场走势。传统上，我们更多地依赖于历史数据来训练模型，然后用这些固定的模型去进行预测。然而，金融市场的复杂性和多变性，使得这种固定的模型往往难以适应瞬息万变的市场环境，导致预测的准确率在一段时间后会显著下降。这本书让我认识到了“自适应”在控制和预测领域的重要性。书中关于“自适应参数估计”和“在线学习”的章节，给我留下了深刻的印象。我发现，很多自适应控制算法的核心思想，例如通过不断更新模型参数来适应新的数据，与我们在金融领域遇到的问题有着异曲同工之妙。例如，书中介绍的“递推最小二乘法”和“卡尔曼滤波”等算法，都可以直接应用于我们构建的交易模型中，让模型能够根据实时的市场数据动态调整其权重和参数，从而提高预测的准确性和模型的鲁棒性。这本书为我打开了新的研究思路，我迫不及待地想将这些理论应用到我的实际工作中，去构建更智能、更具适应性的金融模型。

评分☆☆☆☆☆

我最近在读一本名为《自适应控制》的书，说实话，我之前对这个领域了解得并不深入，更多的是停留在教科书上的基本概念，知道有这么一种控制方法，但具体是怎么实现的，能解决什么样的问题，心里一直没个数。这本书的出现，极大地拓宽了我的视野。它不仅仅是讲解理论，更重要的是，它让我看到了自适应控制在解决现实世界复杂问题时的强大力量。我是一名研究生，目前正在进行一个关于复杂机械臂动力学建模的研究，传统的建模方法总是难以精确捕捉到机械臂在不同负载、不同运动速度下的动态特性，导致控制精度不高，甚至会出现振荡。这本书里关于自适应控制的章节，特别是涉及到非线性系统和模型不确定性处理的部分，给了我非常大的启发。我发现，很多文献中提到的“未知参数辨识”和“在线调整控制器增益”的方法，正是自适应控制的核心思想。书中详细阐述了如何利用系统输出和参考模型之间的误差，通过某种学习机制来不断更新控制器参数，从而使被控系统逼近参考模型的行为。这种“边运行边学习”的能力，简直是为我的研究项目量身定做的。我特别期待书中关于“Lyapunov稳定性理论”在自适应控制中的应用的章节，我认为这对于我理解和证明自适应控制算法的稳定性至关重要，能够帮助我更加严谨地构建我的模型和控制器。

评分☆☆☆☆☆

《自适应控制》这本书，我把它形容为一本“理论与实践相结合的宝典”。我是一名在高校进行自动化专业教学的老师，平时除了传授基础理论，也一直在寻找能够激发学生兴趣、拓宽他们视野的进阶知识。这本书恰好满足了我的需求。它从控制理论的最基本概念入手，深入浅出地讲解了自适应控制的核心思想，即如何让控制器根据被控对象的特性和外部环境的变化，自动调整自身的参数，以达到最优的控制效果。书中对不同类型的自适应控制方法，如模型参考自适应控制（MRAC）、自校正调节器（STR）等，都进行了详细的介绍，并且提供了严谨的数学推导和清晰的逻辑分析。我尤其喜欢书中提供的多种应用案例，从机器人控制到飞行器姿态调整，再到工业过程的优化，这些案例都生动地展示了自适应控制在解决实际工程问题中的强大能力。这不仅能帮助我更好地理解这些复杂的理论，更能为我设计课程内容和指导学生项目提供丰富的素材。我已经在考虑将书中介绍的自适应控制原理，作为我下一学期课程的重点内容，并计划布置相关的仿真项目，让学生亲身体验自适应控制的魅力。

评分☆☆☆☆☆

《自适应控制》这本书，对我而言，就像是一次“理论的深度探索与实践的启航”。作为一名在化工过程控制领域工作了多年的工程师，我一直饱受系统非线性和时变特性的困扰。传统的PID控制器虽然应用广泛，但在面对反应釜温度、压力等关键参数的精确控制时，往往显得力不从心，需要频繁的人工干预和参数调整，这不仅降低了生产效率，还可能带来安全隐患。这本书的出现，如同一道曙光，照亮了我寻求更高级控制解决方案的道路。书中关于“鲁棒自适应控制”和“模型预测控制（MPC）”与自适应结合的章节，给我留下了极为深刻的印象。我了解到，通过引入自适应机制，控制器能够实时地识别和补偿系统模型的变化，从而在动态环境下保持出色的控制性能。书中详尽的数学推导和大量的仿真案例，让我能够清晰地理解每种自适应控制算法的设计思路、收敛性保证以及在化工领域的具体应用场景，例如如何通过自适应控制来优化反应堆的产率，或者如何稳定操作复杂的蒸馏塔。这本书不仅为我提供了解决当前技术难题的理论基础，更激发了我对未来智能化、自动化生产线设计的新思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书《自适应控制》的阅读体验，可以说是一种“循序渐进的惊喜”。我是一名在通信领域工作的工程师，平时接触的主要是信号处理和通信协议的设计。最近，我们部门正在研究一种新型的自适应均衡技术，用于在复杂的信道环境下提升信号传输的可靠性。我之前对自适应控制的了解仅限于一些模糊的概念，认为它主要是在机器人或者航空航天领域。然而，《自适应控制》这本书彻底改变了我的认知。它从最基础的“系统模型”和“控制器设计”出发，详细阐述了如何根据系统的实时反馈来动态调整控制器的参数。我特别欣赏书中关于“模型参考自适应控制（MRAC）”的讲解，它清晰地解释了如何设计一个参考模型来定义期望的系统行为，然后通过算法让被控系统去模仿这个参考模型的输出。这对于我们通信系统中的信道均衡问题非常有借鉴意义，我们可以将期望的无失真信号作为参考模型，然后让均衡器根据实际接收到的信号误差来动态调整自身的参数，从而达到实时补偿信道影响的目的。书中提供的数学推导和案例分析都非常严谨，让我能够深入理解算法的内在逻辑，并且能够将其转化为实际可用的工程解决方案。

评分☆☆☆☆☆

在我拿到《自适应控制》这本书之前，我对“自适应”这个词的理解，更多地停留在生活中的一些智能化产品，比如能根据光线自动调节亮度的屏幕。但是，这本书彻底刷新了我对“自适应”的认知，我才了解到它在控制工程领域有着如此深远的意义和广泛的应用。我是一名对机器人技术充满热情的业余爱好者，平时会自己动手制作一些简单的机器人。我发现，当我的机器人遇到不同的地形或者搬运不同重量的物体时，预设的控制参数就显得力不从心，导致运动不够平稳，甚至出现失控。这本书就像是一本“武功秘籍”，它详细地揭示了如何让机器人拥有“学习”和“适应”的能力。书中关于“模型辨识”和“参数更新”的章节，让我明白了如何让机器人的“大脑”能够实时感知和理解环境的变化，并据此调整其“四肢”的动作。我尤其被书中关于“神经网络自适应控制”的介绍所吸引，这让我看到了将人工智能与传统控制相结合的可能性，用更智能的方式来解决复杂问题。这本书的内容非常丰富，涵盖了从理论到实践的方方面面，对于我这样的初学者来说，既具有挑战性，又充满启发性。

评分☆☆☆☆☆

读完《自适应控制》这本书，我最大的感受就是“豁然开朗”。我是一名刚刚毕业不久的硕士研究生，毕业论文方向就是关于一些新型的控制算法。在写论文的过程中，我遇到了很多难题，比如我的研究对象是一个高度非线性的系统，而且参数还会随时间变化，传统的固定参数控制器根本无法满足性能要求。我尝试了很多方法，但效果都不理想，那时候真的感觉很迷茫。偶然的机会，我从师兄那里得知了这本书，并且强烈推荐我阅读。这本书就像是一个指路明灯，它系统地介绍了自适应控制的理论和技术，让我看到了解决我研究问题的希望。书中对各种自适应控制算法的介绍都非常详尽，比如如何利用“递归最小二乘法”来估计系统参数，如何设计“滑模控制器”来实现快速响应，以及如何结合“神经网络”来处理更复杂的非线性动态。我特别喜欢书中通过数学推导和仿真实验来验证算法的有效性，这让我能够更直观地理解算法的工作原理。现在，我感觉自己已经掌握了解决我论文问题的关键技术，并且充满信心能够顺利完成我的研究。这本书的价值对我来说，不仅仅是理论知识，更是解决实际问题的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

非常崇拜的一位老专家写的书！~

评分☆☆☆☆☆

非常崇拜的一位老专家写的书！~

评分☆☆☆☆☆

非常崇拜的一位老专家写的书！~

评分☆☆☆☆☆

非常崇拜的一位老专家写的书！~

评分☆☆☆☆☆

非常崇拜的一位老专家写的书！~