Management of Speech and Swallowing in Degenerative Diseases pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pro Ed

作者:Yorkston, Kathryn M./ Miller, Robert M./ Strand, Edythe A.

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:

价格:669.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9780890799666

丛书系列:

图书标签:

• Speech pathology
• Swallowing disorders
• Degenerative diseases
• Neurological disorders
• Dysphagia
• Dysarthria
• Motor speech disorders
• Neurogenic communication disorders
• Rehabilitation
• Geriatrics

好的，这是一份关于一本不同主题图书的详细简介，字数约1500字，旨在详细描述其内容，而不涉及您提到的特定书籍： --- 《动态系统中的非线性控制与优化：理论、算法与前沿应用》 内容简介 本书系统地探讨了现代控制理论中最为复杂且富有挑战性的分支——动态系统中的非线性控制与优化。面对现实世界中普遍存在的非线性现象，传统线性控制方法往往失效或性能低下。因此，本书聚焦于如何设计鲁棒、高效且精确的控制器，以驾驭和优化具有复杂动态特性的系统。全书内容结构严谨，理论深度与工程实践紧密结合，旨在为高级本科生、研究生以及从事前沿工程研究与开发的专业人士提供一套全面的理论框架和实用的算法工具箱。 全书共分为六大部分，共十五章，层层递进，确保读者能从基础概念深入到最前沿的研究方向。 第一部分：非线性系统的基础与建模（第1章至第3章） 本部分为后续高级控制理论奠定坚实的数学基础。 第1章：非线性动力学回顾与基础分析 本章首先回顾了微分方程、相平面分析以及李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用。重点剖析了平衡点、极限环、周期解的稳定性判据。引入了局部线性化方法，并详细讨论了线性化分析的局限性，特别是对于全局稳定性和复杂分支现象的揭示不足。通过多个经典案例（如洛特卡-沃尔泰拉系统）来阐明非线性系统的独特性质。 第2章：系统描述与状态空间表示 本章专注于构建精确的非线性系统数学模型。系统地介绍了不同形式的非线性系统描述，包括常微分方程（ODE）形式、偏微分方程（PDE）形式以及混合系统模型。特别强调了如何处理具有摩擦、间隙、饱和等不确定性和不确定性的实际物理系统的建模挑战，如机器人关节的非理想特性和电力系统的非线性元件。 第3章：控制设计中的关键概念：反馈线性化与微分平坦性 反馈线性化是处理可控非线性系统的强大工具。本章深入讲解了通过坐标变换和状态反馈将非线性系统转化为线性系统的技术。详细阐述了输入-输出线性化和状态反馈线性化的具体步骤和条件，包括可积性条件。在此基础上，引入了微分平坦性的概念，解释了为什么平坦系统更容易进行精确轨迹跟踪和优化设计。 第二部分：经典非线性控制策略（第4章至第6章） 本部分详细介绍了两种最具影响力的经典非线性控制设计方法：李雅普诺夫方法和滑模控制。 第4章：基于李雅普诺夫函数的稳定性设计 本章是现代控制理论的核心。系统介绍了构造李雅普诺夫函数的方法，从寻找二次型函数扩展到使用间接方法（如Backstepping）和直接方法。详细分析了如何利用不同类型的李雅普诺夫函数（能量函数、误差函数）来证明系统的全局渐近稳定性、指数稳定性或有限时间稳定性。本章强调了李雅普诺夫稳定性理论在复杂网络系统和智能体协调中的应用。 第5章：鲁棒性与滑模控制（SMC） 滑模控制因其对外部扰动和模型不确定性表现出的卓越鲁棒性而备受青睐。本章深入探讨了SMC的基本原理，包括滑模面的设计、切换函数的选择以及等效控制的计算。重点分析了“抖振”问题，并介绍了先进的、能有效抑制抖振的控制策略，如高阶滑模控制（HOSM）和利用神经网络进行自适应滑模控制的设计。 第6章：Backstepping方法与递归设计 Backstepping（反步法）提供了一种系统化的、递归的控制器设计流程，适用于具有特定下三角形式的严格反馈系统。本章详细分解了每一步的控制器设计和李雅普诺夫函数的构建过程。本章还将Backstepping方法扩展到具有未定义状态（如系统中的部分状态未知或不能直接测量的场景）的处理。 第三部分：高级轨迹跟踪与指令塑造（第7章至第9章） 此部分关注如何精确地使系统输出跟踪预设的复杂参考轨迹。 第7章：基于输入-输出线性化的轨迹跟踪 本章将反馈线性化技术应用于动态系统的轨迹跟踪问题。重点讨论了如何设计零动态（Zero Dynamics）以确保跟踪性能的同时维持系统内部的稳定性。详细分析了系统在非最小相位情况下的跟踪限制。 第8章：模型预测控制（MPC）在非线性系统中的应用 模型预测控制（NMPC）是优化控制的代表，它在每一步通过求解一个有限时域的优化问题来决定当前的控制输入。本章深入讲解了NMPC的核心组件：系统模型、成本函数设计、约束处理（包括状态约束和控制输入约束）。详细介绍了求解非线性二次规划（NLP）问题的数值算法，如内点法和序列二次规划法（SQP）。 第9章：指令整形（Tirgger Shaping）与振动抑制 对于机械臂、大型结构等具有固有弹性模态的系统，精确跟踪容易激发结构振动。本章引入了指令整形技术，通过在输入信号上叠加补偿滤波器来消除或显著降低对结构固有频率的激励。系统分析了如何设计鲁棒的、对参数变化不敏感的整形滤波器。 第四部分：非线性优化控制（第10章至第12章） 本部分聚焦于如何从整体系统性能最优化的角度设计控制器，而不局限于局部稳定性。 第10章：拉格朗日与哈密顿力学在控制中的应用 本章介绍了基于优化的经典力学理论在现代控制设计中的回归。重点阐述了欧拉-拉格朗日方程和哈密顿正则方程如何自然地引出最优控制问题（如最小作用量原理）。这为后续的微分平坦优化和结构化优化奠定了物理基础。 第11章：非线性系统最优控制的推导 本章系统讲解了庞特里亚金最大值原理（Pontryagin's Maximum Principle, PMP），作为求解开环最优控制问题的核心工具。详细推导了辅助变量（协态变量）的演化方程，并讨论了边界条件和横截条件的应用。对比了PMP与变分法在求解过程中的异同。 第12章：基于迭代线性化和伪谱法的求解技术 实际的非线性最优控制问题往往需要数值方法求解。本章详细介绍了求解非线性最优控制问题的两种主要数值方法：迭代线性化方法（如基于牛顿法的求解器）和伪谱法（如使用Chebyshev或Legendre多项式进行配点）。重点分析了这些方法在大规模高维系统中的计算效率和收敛性保证。 第五部分：先进的自适应与学习控制（第13章至第14章） 本部分探讨了当系统模型完全未知或参数随时间变化的场景下的控制设计。 第13章：参数化非线性自适应控制 本章针对具有未知参数的非线性系统，设计了基于模型的自适应控制器。重点介绍了具有乘法和加性回归结构的系统识别与参数估计技术，并结合李雅普诺夫稳定性分析来保证自适应律下的闭环系统稳定性。讨论了在线学习参数和实时调整控制增益的策略。 第14章：基于强化学习的非线性控制 本书的亮点之一是深入探讨了强化学习（RL）如何作为一种“模型无关”的非线性优化工具。详细介绍了深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如REINFORCE）以及Actor-Critic结构（如A2C/A3C）在复杂非线性系统控制中的应用。重点分析了如何将物理系统约束融入到RL的奖励函数设计中，以保证安全性和可解释性。 第六部分：复杂系统集成与前沿挑战（第15章） 第15章：分布式非线性控制与网络化系统 本章将非线性控制技术扩展到多智能体和网络化系统。讨论了分布式状态估计（如卡尔曼滤波的非线性扩展）、基于一致性协议的领导者-跟随者结构设计，以及网络延迟和通信限制对非线性系统稳定性的影响。最后，展望了未来在混合系统、模糊控制和混沌系统控制等新兴领域的研究方向。 --- 目标读者： 控制工程、航空航天工程、机械工程、电子电气工程、应用数学等相关专业的硕士及博士研究生；从事机器人、自动驾驶、复杂过程控制、电力电子系统、生物医学工程等领域的研发工程师。 全书特点： 理论推导严谨，数学工具完备，结合了大量的仿真案例和可执行的MATLAB/Python代码示例，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为什么能这样做”。本书旨在培养读者分析和解决下一代复杂非线性控制问题的能力。

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