Advanced Topics in Control Systems Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Lor韆, Antonio (EDT)/ Lamnabhi-lagarrigue, Fran鏾ise (EDT)/ Panteley, Elena (EDT)

出品人:

页数:289

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:Pap

isbn号码:9781846283130

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 控制理论
• 高级控制
• 现代控制
• 最优控制
• 鲁棒控制
• 自适应控制
• 非线性控制
• 状态空间
• 系统辨识

动态系统与优化控制：面向复杂工程应用的先进方法 图书简介 本书旨在深入探讨现代控制理论中那些超越经典PID和线性二次型调节器（LQR）范畴的尖端技术，重点关注如何利用先进的数学工具来解决高维、非线性和不确定性系统中的实际工程难题。内容聚焦于为具备一定控制理论基础的读者（如研究生、高级工程师和研究人员）提供一套严谨且实用的分析和设计框架。 本书的结构围绕三个核心支柱构建：非线性系统分析与反馈设计、基于模型的优化与实时控制，以及不确定性下的鲁棒性与适应性策略。我们力求在理论的严谨性与工程实践的可行性之间找到最佳平衡点。 --- 第一部分：非线性系统理论与精确控制 本部分是理解现代复杂系统行为的基础，因为现实世界中的大多数物理现象本质上都是非线性的。 第一章：深入非线性动力学分析 本章首先回顾了状态空间表示法，然后迅速进入非线性系统的特有现象分析。内容涵盖李雅普诺夫稳定性理论的扩展应用，包括直接法、间接法以及更精细的不变集理论。特别关注系统的平衡点分析、极限环的识别与分支理论的初步介绍，为理解涌现行为奠定基础。我们详细探讨了输入-输出线性化（Input-Output Linearization）的技术，包括可积性条件和零动态（Zero Dynamics）的稳定性分析，这是将非线性系统转换为线性形式的关键步骤。此外，还引入了反步法（Backstepping）的设计思想，演示如何通过逐级递归的方法，为特定的（特别是仿射形式的）非线性系统构造全状态反馈控制器。 第二章：滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的深度剖析 滑模控制因其对模型不确定性和外部扰动的强大鲁棒性而备受推崇。本章不仅介绍了一阶和二阶滑模控制器的基本构造，更深入探讨了如何克服传统SMC的抖振（Chattering）问题。我们详细阐述了SMC的收敛性分析，包括李雅普诺夫函数在SMC设计中的应用。随后，重点讨论了超扭矩现象（Chattering Reduction Techniques），如边界层方法、高阶滑模控制（Higher-Order SMC, HOSMC），以及基于积分或微分的SMC变体，旨在保证系统在接近滑模面时仍能实现平滑的轨迹跟踪。本章通过详细的案例分析，展示了SMC在机械臂控制和电源调节器中的实际效能。 第三章：模型预测控制（MPC）的理论基础与前沿扩展 模型预测控制是连接系统建模、优化和实时执行的核心技术。本章从有限时域优化的视角出发，严谨地推导了LMPC（线性MPC）的求解过程，包括其核心的滚动时域（Receding Horizon）原理。重点分析了MPC的可行性、稳定性和最优性条件，特别是对于约束系统的处理。 随后，内容扩展到非线性模型预测控制（NMPC）。我们详细讨论了求解非线性规划（NLP）的数值方法，如内点法和序列二次规划（SQP）在实时控制中的应用挑战。章节末尾引入了软约束MPC和场景MPC（Scenario-based MPC）的概念，以应对模型中的不确定性和执行器的饱和问题。 --- 第二部分：先进优化与实时决策 本部分聚焦于如何将优化理论直接转化为可执行的控制律，尤其是在资源受限或高动态要求的场景下。 第四章：基于数值优化的控制设计 本章侧重于将控制问题转化为一个通用的数值优化问题。内容包括直接正交配置法（Direct Orthogonal Collocation）和配点法（Pseudospectral Methods）在轨迹优化中的应用。我们详细比较了直接法和间接法（基于庞特里亚金最大值原理）在计算效率和易实现性上的优劣。特别关注如何利用高性能计算库和并行处理技术，缩短NMPC的求解时间，使其能够适应高频控制环路。 第五章：随机系统与最优滤波 当系统状态无法被完全测量时，引入随机过程和估计理论至关重要。本章回顾了随机过程的基本性质，并深入探讨了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展应用，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性状态估计中的性能对比与误差分析。此外，本章引入了基于场景的随机MPC，讨论如何通过对不确定性的建模和采样，生成在统计意义上最优的控制策略。 --- 第三部分：鲁棒性、适应性与智能融合 现代控制系统必须能够应对未建模动态、参数漂移以及环境变化。本部分关注如何增强控制器的鲁棒性和自主学习能力。 第六章：鲁棒控制理论的几何视角 本章从$mathcal{H}_{infty}$控制的框架出发，详述了如何通过频率域分析来保证闭环系统的性能边界，特别是对外部扰动和传感器噪声的衰减能力。我们详细推导了加权$mathcal{H}_{infty}$控制器的求解过程，即求解一组互联的Riccati不等式。随后，内容过渡到$mu$-合成（$mu$-Synthesis），这是处理结构化不确定性（即模型参数同时存在多个界限）的终极工具。本章强调了如何有效地建立不确定性模型（$Delta$ 块）以确保设计结果的实际有效性。 第七章：自适应控制系统设计 当系统参数未知或随时间变化时，自适应控制提供了一种无需精确模型即可实现高性能控制的方案。本章主要介绍基于模型的自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）和参数估计自适应控制。我们详细分析了MRAC中的基于误差的重构律（Error-Based Update Law），特别是纯误差驱动（PE-driven）自适应控制的收敛性证明（如基于Lyapunov或POPOV超稳定性的方法）。本章最后探讨了如何将现代优化技术与自适应增益调度相结合，以实现对复杂、时变系统的有效控制。 第八章：智能控制与混合系统集成 本部分探索控制理论与计算智能的交叉领域。我们将探讨模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）在处理知识工程和专家经验方面的优势，并讨论如何利用神经网络对未知非线性函数进行在线逼近，构建神经网络控制（Neural Network Control, NNC）框架，特别是在强化学习（Reinforcement Learning, RL）被用于在线策略优化的情境下。最后，本章讨论了如何将连续控制域与离散事件驱动机制结合起来，对混合动态系统（Hybrid Dynamical Systems）进行建模和控制，例如在故障诊断与切换控制系统中的应用。 --- 本书特色 本书避免了对经典教材内容的重复叙述，而是直接切入现代控制工程中最具挑战性的前沿课题。每章都包含深入的理论推导、严格的稳定性论证，并辅以精心挑选的、能体现技术精髓的仿真或实际工程案例，旨在培养读者将前沿理论转化为可部署解决方案的能力。本书是控制领域研究者和高级实践者不可或缺的参考资料。

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