Handbook of Dynamic System Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Fishwick, Paul A. (EDT)

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:2007-6-1

价格:USD 119.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781584885658

丛书系列:

图书标签:

• 动态系统建模
• 系统动力学
• 控制理论
• 建模与仿真
• 数学建模
• 工程应用
• 自动化
• 优化
• 信号处理
• 复杂系统

动态系统建模手册 简介 《动态系统建模手册》是一本内容详实、深入浅出的专业著作，旨在为工程师、科学家、研究人员以及对动态系统建模感兴趣的广大学者提供一套全面且实用的理论框架和实践指南。本书并非仅仅罗列各种模型或技术，而是着力于揭示建模过程的核心思想、通用方法论以及不同学科领域中建模的共性与特性，帮助读者建立起一套普适性的建模思维模式。 一、 动态系统建模的基石：理解与定义 本书的开篇部分，我们将从动态系统建模的最基本概念入手，循序渐进地构建起读者对这一领域的深刻理解。 什么是动态系统？ 我们将首先界定“动态系统”的内涵，强调其随时间演变的特性。这包括对“状态”、“输入”、“输出”、“扰动”等关键概念的清晰阐释，并辅以大量来自不同学科的生动实例，如物理学中的振动系统、生物学中的种群增长模型、经济学中的宏观经济模型、化学过程的反应动力学、控制工程中的反馈回路，以及社会系统中的信息传播模型等。通过这些多元化的例子，读者将直观地感受到动态系统无处不在，并理解其本质的共性。 建模的意义与目的： 深入探讨为何需要进行动态系统建模。建模的根本目的并非仅仅是为了“复制”现实，而是为了更好地“理解”、“预测”、“控制”和“优化”系统。我们将详细分析建模在不同应用场景下的价值，例如： 理解与洞察： 通过模型揭示系统内部运作机制，发现隐藏的规律和因果关系。 预测与仿真： 利用模型预测系统在不同条件下（输入、参数变化）的行为，为决策提供依据。 控制与设计： 基于模型设计控制器，实现对系统性能的精确调控，提高效率、稳定性或安全性。 优化与改进： 通过模型分析系统瓶颈，提出改进方案，实现性能的最优化。 教育与培训： 将复杂的系统模型作为教学工具，帮助学生快速掌握核心概念。 建模的层次与粒度： 动态系统建模并非一成不变，其精度和复杂性取决于建模的目的和可用资源。本书将引导读者理解如何根据实际需求选择合适的建模层次和粒度。例如，一个宏观经济模型可能侧重于整体国民经济指标的波动，而一个微观经济模型则可能关注个体消费者或企业的决策过程。在物理系统中，我们可能需要考虑原子层面的模型，也可能只需要一个宏观的梁模型。这种对建模粒度的把握，是有效建模的关键前提。 建模过程的通用框架： 本书将提出一个贯穿始终的建模通用框架，该框架包含以下核心步骤： 1. 问题定义与目标设定： 明确建模所要解决的问题，以及期望通过模型达到的目标。 2. 系统边界界定： 确定模型的输入、输出以及需要纳入建模范围的系统组成部分，并明确哪些因素被认为是外部的或可以忽略的。 3. 变量选择与假设： 识别对系统行为至关重要的变量，并基于对系统的理解做出必要的简化假设。 4. 模型结构选择： 根据变量之间的关系，选择合适的数学结构来描述系统的动态行为（例如，微分方程、差分方程、状态空间方程等）。 5. 模型参数化： 确定模型中各个参数的取值，可以通过实验数据、文献资料或其他方法。 6. 模型验证与校准： 将模型输出与实际观测数据进行比较，评估模型的准确性，并根据需要调整参数或结构。 7. 模型应用与评估： 使用模型进行预测、仿真、控制设计或优化，并评估模型在实际应用中的有效性。 二、 建模方法论：从定性到定量，从简化到复杂 本书将系统性地介绍多种主流的动态系统建模方法，并深入剖析它们的适用范围、优缺点以及内在逻辑。 基于物理原理的建模（First Principles Modeling）： 物理定律与守恒定律： 重点讲解如何利用牛顿定律、能量守恒、质量守恒、动量守恒等基本物理定律来构建数学模型。我们将以机械系统、电路系统、流体系统为例，详细推导其微分方程模型。 方程推导技巧： 提供系统性的方程推导方法，包括受力分析、节点分析、回路分析、物质平衡方程等，并强调物理直觉在模型构建中的作用。 优点与局限性： 分析基于物理原理建模的优势在于其普遍性、可解释性强，但也可能面临建模复杂、需要深入的物理知识等挑战。 基于数据驱动的建模（Data-Driven Modeling）： 系统辨识（System Identification）： 介绍如何利用实验测量数据来估计模型的参数或直接构建模型。这包括： 模型结构选择： 如AR、ARMA、ARX、ARMAX、OE、BJ等模型结构的介绍，以及如何根据数据特性选择合适的模型类型。 参数估计方法： 详细阐述最小二乘法（LS）、最大似然法（ML）、子空间辨识等算法的原理和应用。 模型评估指标： 介绍模型拟合优度、预测均方误差（MSE）、赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）等评估方法。 机器学习在建模中的应用： 探讨如何利用神经网络（如RNN、LSTM）、支持向量机（SVM）、高斯过程（GP）等机器学习算法来构建复杂的非线性动态模型，尤其是在数据量充足但物理原理难以完全描述的场景下。 优点与局限性： 强调数据驱动建模的灵活性和处理复杂非线性系统的能力，同时指出其对数据质量和数量的依赖性，以及模型可解释性可能较低的问题。 混合建模方法（Hybrid Modeling）： 融合物理知识与数据： 介绍如何结合基于物理原理的建模和数据驱动的建模，取长补短。例如，使用物理模型作为基础，然后用数据来校准其参数，或者利用数据识别物理模型中难以建模的非线性部分。 参数估计与状态估计的结合： 探讨如何通过扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）等方法，在动态系统中进行参数估计和状态估计，实现模型与数据的在线融合。 面向特定领域的建模方法： 连续时间模型与离散时间模型： 详细讲解描述连续时间系统（微分方程）和离散时间系统（差分方程）的数学形式，以及它们之间的转换方法（如欧拉法、零阶保持器、一阶保持器）。 线性模型与非线性模型： 区分线性系统的特性（叠加性、齐次性）及其分析方法（如拉普拉斯变换、傅里叶变换），并介绍处理非线性系统的挑战，如线性化、分段线性化、泛函分析等。 确定性模型与随机模型： 探讨在系统中引入随机性（如噪声、不确定性）的必要性，并介绍如何构建随机微分方程（SDEs）、马尔可夫链等模型来描述不确定性。 三、 模型表达与分析工具：从数学语言到可视化呈现 本书将深入介绍用于描述和分析动态系统模型的数学工具，以及将模型转化为直观理解和有效应用的手段。 数学方程的表达： 微分方程（ODEs & PDEs）： 详细介绍常微分方程和偏微分方程在建模中的应用，包括其基本形式、解的存在性与唯一性定理（简要介绍），以及常用于描述连续时间动态系统的原理。 差分方程： 介绍离散时间动态系统的数学表示，及其在计算机仿真和数字控制中的重要性。 状态空间表示： 深入讲解状态空间方程（矩阵形式）在描述多输入多输出（MIMO）系统、研究系统可控性、可观测性等方面的优势。 传递函数： 介绍传递函数在描述线性定常（LTI）系统输入输出关系中的作用，以及它在频率响应分析中的应用。 模型分析技术： 稳定性分析： 详细介绍不同类型的稳定性（如渐近稳定性、Lyapunov稳定性），以及分析方法，包括特征值分析、Lyapunov方程、相平面分析等。 响应分析： 学习如何分析系统的瞬态响应（如单位阶跃响应、单位脉冲响应）和稳态响应，理解系统对不同输入的反应特性。 频率响应分析： 介绍伯德图（Bode Plot）、奈奎斯特图（Nyquist Plot）等工具，用于分析系统在不同频率下的幅度和相位特性，这在控制系统设计中尤为重要。 可控性与可观测性： 阐释这两个概念在系统分析与控制设计中的重要性，以及如何通过矩阵判据来判断。 根轨迹分析： 介绍根轨迹如何反映系统参数变化对系统闭环极点位置的影响，以及如何用于系统设计。 仿真与数值方法： 数值求解方法： 介绍常微分方程的数值求解方法，如欧拉法、龙格-库塔法（RK4）等，以及它们的精度和稳定性考量。 仿真工具与平台： 简要介绍MATLAB/Simulink, Python (SciPy, NumPy, control库), Julia等常用仿真软件和编程语言在动态系统建模与仿真中的应用。 可视化与解释： 时域仿真图： 如何绘制状态变量、输入输出随时间变化的曲线，直观展示系统行为。 相空间图： 如何通过相空间图来分析非线性系统的吸引子、极限环等复杂动态行为。 频率域图： 伯德图、奈奎斯特图等在展示系统频率特性的作用。 模型的可解释性： 强调在建模过程中保持模型的可解释性，以便于理解系统行为和进行决策。 四、 案例研究与应用实践：跨越学科的通用性 本书将通过大量的跨学科案例研究，展示动态系统建模在各个领域的具体应用，并帮助读者将所学知识融会贯通，应用于实际问题。 工程领域： 机械与机器人系统： 车辆动力学、飞行器姿态控制、机器人手臂运动规划。 电气与电子系统： 电路分析、电力系统稳定、电机控制。 化工与过程控制： 反应器动力学、分离过程建模、温度压力控制。 航空航天： 轨道动力学、卫星姿态控制、火箭发射动态。 生命科学领域： 生物种群动力学： 捕食者-猎物模型（Lotka-Volterra）、传染病传播模型（SIR模型）。 生理系统建模： 心血管系统、呼吸系统、神经系统动力学。 药物动力学与药效动力学（PK/PD）模型： 模拟药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄过程。 经济与金融领域： 宏观经济模型： IS-LM模型、动态随机一般均衡（DSGE）模型。 金融市场建模： 资产价格波动模型（Black-Scholes）、利率模型。 环境科学与地球科学： 气候变化模型： 模拟温室气体浓度、温度变化。 水文学模型： 预测洪水、河流流量。 社会科学领域： 信息传播模型： 社交网络中的谣言传播、产品流行模型。 交通流模型： 模拟交通拥堵、优化交通信号。 五、 进阶主题与未来展望 本书的最后部分将涉及一些更深入的建模主题，并展望动态系统建模的未来发展方向。 模型不确定性与鲁棒性分析： 如何处理模型参数的不确定性，以及如何设计鲁棒的控制器来应对不确定性。 模型简化与降阶： 在保持关键动态特性的前提下，如何将复杂模型简化为更易于分析和仿真的形式。 多尺度建模： 如何在不同时间或空间尺度上进行建模，并实现模型之间的耦合。 智能建模技术： 深度学习、强化学习等前沿技术在动态系统建模中的潜力。 建模的伦理与责任： 探讨建模过程中的潜在偏见、模型误用等问题。 《动态系统建模手册》力求成为一本集理论深度、方法广度、应用实例为一体的权威参考书，帮助读者在快速发展的科学技术领域，以一种系统化、结构化的思维方式，深入洞察和掌控瞬息万变的动态世界。本书的学习将使读者具备独立分析和解决复杂动态系统问题的能力，为他们在各自的研究和工程领域取得突破奠定坚实的基础。

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