具体描述
Updated with nearly one-third new material, this second edition expands its unique bond graph approach to an even broader range of topics. These include magnetic circuits and motors including simulating magnetic hysteresis, wave-scattering variables, and modal methods for distributed-parameter models; inclusion of kinetic energy in the simulation of thermodynamic systems; and, Lagrangian methods of modeling. MATLAB[registered] figures prominently in this edition, as do case studies, examples, exercises, and graphical illustrations.
好的，以下是为您的图书《工程系统动力学》撰写的一份不包含该书内容的详细图书简介，侧重于其他相关工程领域的深入探讨。 --- 书名：《先进控制理论与现代系统工程实践》 简介： 本书深入探讨了现代工程实践中至关重要的领域——先进控制理论与现代系统工程的集成应用。本书旨在为工程师、研究人员以及高等院校学生提供一个全面、深入的视角，理解和掌握如何应对复杂、非线性和时变系统的设计、分析与优化挑战。 第一部分：非线性动力学与复杂系统建模 本书首先从基础的非线性动力学出发，强调了传统线性模型在描述真实世界复杂现象时的局限性。我们详细分析了李雅普诺夫稳定性理论及其在保证系统鲁棒性中的核心作用，并引入了更先进的微分几何方法，用于理解高维系统的内在结构和不变流形。 在建模方面，我们超越了简单的质量-弹簧-阻尼系统，专注于偏微分方程（PDE）模型在连续介质系统，如流体力学、热传导和弹性结构中的应用。内容涵盖了有限元方法（FEM）和有限差分方法（FDM）在求解这些复杂模型时的离散化技术，以及如何利用模态分析识别系统的关键动态特性。特别地，本书投入大量篇幅讨论了延迟微分方程（DDE）在描述具有记忆效应或长距离耦合的系统中的建模优势，例如在长输油管道或生物反馈回路中的应用。 第二部分：鲁棒性、最优性与预测控制 本篇是全书的技术核心，聚焦于现代控制器的设计哲学。我们从$mathcal{H}_infty$ 控制的视角出发，详细阐述了如何量化和最小化不确定性（如传感器噪声、执行器饱和和模型误差）对控制性能的影响。这包括对加权函数选择的深入讨论，以平衡瞬态响应和稳态误差。 随后，我们转向最优控制理论。通过严格的变分法和庞特里亚金最大值原理，本书导出了解决具有约束条件的连续时间最优控制问题的数学工具。重点案例分析集中在LQR（线性二次型调节器）的拓展应用，以及如何在非线性系统中应用微分动态规划（DDP）和迭代线性二次调节（iLQR）来求解实时轨迹优化问题。 最关键的部分在于模型预测控制（MPC）。本书不仅介绍了标准MPC的算法框架，更详细地探讨了其在处理多输入多输出（MIMO）系统、输入/输出约束以及预测模型误差时的鲁棒MPC（RMPC）和随机MPC（SMPC）的先进技术。通过大量的仿真实例，展示了MPC如何在化工过程、电网稳定以及机器人运动规划中实现实时性能优化。 第三部分：智能决策与学习驱动的控制 随着计算能力的飞速增长，基于学习的控制范式已成为前沿研究热点。本部分将控制理论与人工智能技术深度融合。我们详细介绍了强化学习（RL）的基本原理，特别是深度Q网络（DQN）、策略梯度法（如REINFORCE和A2C），以及近端策略优化（PPO）在离散与连续控制任务中的应用。 本书强调将RL应用于需要高维状态空间处理和难以建立精确模型的复杂系统，如自主导航和人机协作系统。核心挑战部分在于安全与验证：如何确保基于RL的控制器满足严格的工程安全边界？为此，我们探讨了安全强化学习（Safe RL）的概念，包括使用控制屏障函数（CBF）与神经网络策略的结合，以在探索与安全之间取得平衡。 第四部分：系统辨识与数据驱动的建模 现代控制系统的性能高度依赖于准确的系统模型。本书系统地回顾了经典的参数辨识方法，如最小二乘法（LS）和卡尔曼滤波（KF），并将其扩展到更复杂的场景。 我们深入研究了子空间辨识（Subspace Identification）技术，它提供了一种基于输入输出数据直接识别系统模态空间模型的强大工具，尤其适用于大型、高阶系统的辨识。此外，本书还涵盖了非线性系统辨识，包括使用核方法（Kernel Methods）和高斯过程（Gaussian Processes）对黑箱系统的动态特性进行概率建模。这些数据驱动的建模技术为设计自适应控制器和模型参考系统奠定了坚实的基础。 第五部分：多域集成与面向对象的系统工程 最后，本书将视角提升至系统工程层面，探讨如何在一个统一的框架内管理多物理场（如机械、电气、热力）的集成系统。我们介绍了Modelica语言及其背后的基于方程的建模（Equation-Based Modeling）范式，这种方法使得工程师可以直观地描述物理连接和能量守恒，而不是预先指定因果关系。 本书的最终目标是培养读者一种系统性的思维方式——将动态分析、控制设计、不确定性量化与实际的工程实现紧密结合。通过对前沿控制理论的透彻讲解和对实际工程案例的细致剖析，《先进控制理论与现代系统工程实践》将成为一本不可或缺的参考手册，助力新一代工程师驾驭下一代复杂工程系统的挑战。 ---
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