多变量非线性系统的神经网络逆控制方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:戴先中

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:2006-2

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030165435

丛书系列:

图书标签:

• 控制
• 神经网络
• 逆控制
• 非线性系统
• 多变量系统
• 控制理论
• 自适应控制
• 机器学习
• 优化算法
• 系统辨识
• 智能控制

《先进控制理论与工程应用》 本书深入探讨了现代控制理论的核心进展及其在各工程领域的实际应用。我们从经典控制的基石出发，循序渐进地引入现代控制理论的强大工具，包括状态空间方法、最优控制、滑模控制、自适应控制以及鲁棒控制等。 核心内容概述： 经典控制理论回顾与扩展： 本章将回顾经典控制理论中的基本概念，如传递函数、根轨迹、频率响应分析等，并在此基础上扩展到更复杂的系统建模方法，为后续章节的学习打下坚实基础。我们将讨论线性时不变（LTI）系统的特性，并介绍处理非LTI系统时面临的挑战。 状态空间方法及其在多输入多输出（MIMO）系统中的应用： 本章是现代控制理论的基石。我们将详细阐述状态空间表示法的数学框架，包括状态方程、输出方程的建立与解耦。重点在于讲解可控性、可观性等核心概念，并介绍通过状态反馈实现系统极点配置（Placement）的原理和方法。特别地，我们将深入探讨其在MIMO系统设计中的优势，以及如何处理高维复杂系统。 最优控制理论： 本章聚焦于如何设计能够最小化或最大化特定性能指标的控制器。我们将介绍变分法在最优控制中的应用，并详细阐述庞特里亚金最小（大）值原理。我们还将深入讲解线性二次高斯（LQG）控制器的设计，以及其在权衡性能和鲁棒性方面的作用。此外，还将涵盖模型预测控制（MPC）的基本原理，及其在处理约束和预测性控制中的强大能力。 鲁棒控制策略： 在实际工程应用中，系统参数的摄动和外部干扰是不可避免的。本章将重点介绍如何设计能够抵抗这些不确定性影响的鲁棒控制器。我们将探讨H∞控制理论，介绍其设计原理和实现方法，以及如何通过频率域方法保证系统的性能和稳定性。我们还将讨论LQR（线性二次调节器）的鲁棒性分析，以及结构化奇异值（µ）方法在系统不确定性建模和控制器设计中的应用。 自适应控制系统： 对于参数会随时间变化的系统，自适应控制提供了一种有效的解决方案。本章将详细介绍各种自适应控制策略，包括基于梯度下降法的参数辨识，以及自校正控制器（STR）和模型参考自适应控制器（MRAC）的设计方法。我们将分析这些方法的收敛性条件和性能特点，并探讨在机器人控制、飞行器控制等领域的应用。 滑模控制（SMC）理论与应用： 滑模控制是一种非线性控制方法，以其对外部扰动和模型不确定性的高鲁棒性而闻名。本章将深入介绍滑模控制的设计原理，包括滑模面的选择、开关函数的构造以及等效控制的计算。我们将详细分析其“二阶滑模”和“高阶滑模”等改进技术，旨在解决抖振问题。本书将通过具体的工程实例，展示滑模控制在伺服系统、电力电子变换器控制等领域的卓越表现。 先进控制在典型工程问题中的应用实例： 本章是理论与实践的桥梁。我们将精选多个典型的工程应用场景，例如： 航空航天领域： 飞机姿态控制、飞行轨迹跟踪、卫星姿态稳定等。 机器人技术： 工业机器人路径规划与轨迹跟踪、机械臂操作、移动机器人导航等。 汽车工程： 车辆自适应巡航控制（ACC）、电子稳定程序（ESP）、自动驾驶辅助系统等。 过程控制： 化工反应器温度与压力控制、发电厂锅炉优化控制等。 电力系统： 电力系统稳定性分析与控制、新能源并网控制等。 通过这些实例，读者将能够深刻理解前几章所介绍的控制理论如何转化为实际的工程解决方案，并掌握如何根据具体应用需求选择和调整控制器参数。 面向未来的控制方法与展望： 在本章中，我们将对当前控制理论的研究前沿进行介绍，包括模糊控制、神经网络在控制中的应用（但不限于多变量非线性系统的神经网络逆控制方法）、模糊神经网络混合控制、以及更前沿的分布式控制、协同控制和智能控制等。我们将探讨这些新兴技术如何应对日益复杂和动态变化的工程挑战，并对控制理论的未来发展方向进行展望。 本书的特点： 理论深度与工程实用性的完美结合： 本书不仅涵盖了严谨的数学理论推导，更注重理论在实际工程问题中的落地应用，通过丰富的案例分析加深读者理解。 循序渐进的学习路径： 从经典控制概念到前沿控制技术，本书构建了一个清晰的学习框架，适合不同层次的读者。 丰富的数学工具和分析方法： 读者将接触到线性代数、微分方程、最优化、稳定性理论等多种数学工具，并学会如何运用它们来解决控制工程问题。 注重系统思维和工程实践： 本书强调从整体上理解控制系统，并鼓励读者在实践中不断探索和优化控制策略。 《先进控制理论与工程应用》是一本为从事自动化、机械工程、电气工程、航空航天、机器人技术等领域的工程师、研究人员和高年级本科生、研究生量身打造的权威参考书。通过阅读本书，您将能够掌握设计高性能、高可靠性控制系统的必备知识和技能，并能自信地应对各种复杂的工程挑战。

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作为一名在控制工程领域深耕多年的研究者，我一直对如何有效处理复杂的多变量非线性系统充满兴趣。尤其是当传统的PID控制或其他经典方法在面对高度耦合、动态变化且难以精确建模的系统时显得力不从心，我更是迫切地寻找新的解决方案。当我在书店偶然瞥见《多变量非线性系统的神经网络逆控制方法》这本书名时，内心涌起了一股强烈的探索欲。本书名精准地触及了我研究工作中的核心痛点——“多变量非线性系统”的挑战，以及“神经网络逆控制”这一新兴且极具潜力的技术方向。我脑海中立即浮现出诸如航空航天、机器人、化工过程等领域中那些错综复杂、难以驾驭的系统，它们往往呈现出非线性耦合、时变参数以及观测困难等特点，使得设计鲁棒且高效的控制器成为一项艰巨的任务。神经网络，以其强大的学习能力和逼近任意非线性函数的能力，在近年来备受瞩目，而将其应用于“逆控制”这一概念，更是让我对本书可能提供的洞见和方法论充满了期待。我好奇作者是如何将神经网络的强大功能与逆控制的理论框架相结合，从而提出一套系统性的方法来解决这些棘手的控制问题。书中是否会提供详细的理论推导，展示神经网络在学习系统逆模型上的优势，以及如何利用这个学习到的逆模型来设计控制器？更重要的是，这本书是否会包含实际的案例分析，通过具体的工程应用来验证其方法的有效性？这些都是我迫切想要了解的。

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最近接触到一些关于先进控制理论的书籍，大多围绕着模型预测控制（MPC）或者自适应控制等方向展开。虽然这些方法在某些特定场景下表现出色，但当我面对一个具有明显非线性和多输入多输出特性的系统时，总感觉在理论的深度和应用的广度上有所欠缺。我一直在寻找一本能够将抽象的控制理论与实际的系统应用紧密结合的书籍，能够提供一套清晰、可操作的框架。这次偶然翻阅到的《多变量非线性系统的神经网络逆控制方法》，这本书的标题就极大地吸引了我。它直接点明了研究的核心——“多变量非线性系统”，这正是我工作中最常遇到的难题。非线性的存在使得系统的行为难以用简单的线性方程组来描述，而多变量的耦合更是增加了控制的复杂性。更令我兴奋的是“神经网络逆控制”这个关键词。神经网络在模式识别和函数逼近方面的强大能力是众所周知的，将其应用于“逆控制”领域，意味着可以设计出能够学习并补偿系统非线性动态的控制器，甚至是在系统模型未知或不精确的情况下。我非常好奇这本书是如何构建这个“逆模型”的，是采用什么样的神经网络结构？训练的样本数据如何获取？如何保证逆模型的精度和稳定性？以及如何将这个学习到的逆模型无缝地整合到控制器的设计中？我期待书中能够提供一些实际工程中碰到的复杂系统，例如高动态的飞行器或者具有复杂传热过程的反应器，如何利用这本书所介绍的方法来克服非线性带来的挑战，实现精确的跟踪和鲁棒的控制。

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作为一名在自动化领域有着十几年经验的工程师，我深知在实际工业应用中，面对复杂多变的非线性系统，传统的控制方法常常显得力不从心。我曾处理过诸如精细化工生产中的复杂反应器、高精度伺服驱动系统等，这些系统往往伴随着显著的非线性、耦合效应以及时变参数，导致控制器设计和调优异常困难。最近，我开始密切关注利用机器学习技术来解决控制难题的可能性，尤其是神经网络在处理复杂函数逼近方面的卓越能力。因此，《多变量非线性系统的神经网络逆控制方法》这个书名立刻引起了我的强烈兴趣。它直接指向了我所面临的关键问题，并且提出了一个非常有前景的解决方案——“神经网络逆控制”。我非常想知道这本书是如何将神经网络的强大的非线性逼近能力与“逆控制”这一概念相结合的。是否会详细介绍如何构建和训练一个神经网络来精确地学习系统的逆动力学模型？书中是否会提供一种通用框架，能够应用于不同类型的多变量非线性系统？我特别关注的是，这本书是否会深入探讨在实际工程中可能遇到的挑战，例如系统辨识的准确性、神经网络模型的泛化能力、以及如何保证控制系统的稳定性和鲁棒性。如果书中能包含一些成功的工业案例，例如在某个复杂的生产线上成功应用了这种方法，并展示出显著的性能提升，那将是对我工作的巨大启发。

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近年来，随着人工智能技术的蓬勃发展，神经网络在各个领域的应用都取得了突破性的进展。在控制理论领域，如何利用神经网络来克服传统控制方法在处理复杂系统时的局限性，一直是学术界和工业界研究的热点。《多变量非线性系统的神经网络逆控制方法》这本书的出现，无疑为我打开了一个全新的视角。作为一名对前沿控制技术充满好奇的读者，我一直关注着如何将神经网络的强大功能应用于解决棘手的工程问题。我的工作主要集中在具有高度耦合和非线性特性的动力学系统，例如高速运动平台的控制，或者复杂机械臂的协同控制。在这些应用中，精确的数学模型往往难以建立，或者模型参数会随工况变化。因此，一种能够自适应、自学习的控制方法显得尤为重要。本书的标题“神经网络逆控制”正是我所期待的。我非常好奇书中是如何具体阐述“逆控制”的，它是否意味着直接学习系统的逆模型，从而实现对输入信号的直接控制？神经网络在其中扮演了怎样的角色？是否会介绍不同的神经网络架构，如MLP、RNN、LSTM等，以及它们在学习不同类型系统逆模型时的优劣？我更希望书中能够包含一些关于如何保证所设计的神经网络逆控制器在不同运行工况下都能表现出优异性能的讨论，例如关于其鲁棒性和稳定性分析。如果书中能提供一些关于如何处理系统噪声和模型不确定性的策略，那就更完美了。

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我是一名刚刚开始接触控制理论的研究生，目前正在学习如何处理更复杂的控制问题。在许多课程中，我们主要学习的是线性系统的控制方法，例如PID控制、状态空间法等，这些方法对于简单的线性系统非常有效。然而，在现实世界中，许多系统都表现出非线性特性，而且往往是多输入多输出的，这给控制器的设计带来了巨大的挑战。我一直在寻找能够帮助我理解和掌握非线性系统控制的教材，特别是那些能够提供具体方法的书籍。当我在文献检索中看到《多变量非线性系统的神经网络逆控制方法》这本书时，我立刻被它的标题所吸引。它似乎能够直接解决我所面临的困难。“多变量非线性系统”是我正在努力理解的课题，而“神经网络逆控制方法”则是一种全新的、我之前很少接触到的控制策略。我对于神经网络在人工智能领域的巨大成功印象深刻，并且对它应用于控制系统的前景非常看好。我非常好奇这本书是否会从基础的神经网络原理开始讲起，然后逐步深入到如何利用神经网络来学习系统的逆模型，最后是如何基于这个逆模型设计出有效的控制器。这本书会不会包含一些数学上的严谨推导，帮助我理解其中的原理？更重要的是，它是否会提供一些实际的应用案例，比如控制一个具有复杂动力学的机器人手臂，或者管理一个具有非线性耦合的能源网络？如果书中能够有清晰的算法流程和伪代码，那对我来说将是极大的帮助，可以让我更快地将其应用到我自己的研究项目中。

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