具体描述
动态系统的优化与智能控制：面向复杂工业场景的先进方法 作者： 知名工程专家团队 出版社： 工业与自动化前沿出版社 ISBN： 978-1-23456-789-0 --- 图书概述 本书深入探讨了现代工业和工程领域中，如何设计和实现对复杂、非线性和时变动态系统的有效控制。我们聚焦于超越传统线性二次调节器（LQR）和状态空间模型基础之上，面向高精度、强鲁棒性及能源效率的先进控制理论与实践。本书旨在为高级本科生、研究生以及在航空航天、过程控制、机器人学和能源系统领域工作的工程师，提供一套系统化、深入且具有前瞻性的知识体系。 全书结构清晰，从系统建模的局限性出发，逐步引入非线性、随机性以及多目标优化作为核心挑战，并全面介绍当前最前沿的智能与自适应控制技术。我们强调理论推导的严谨性与工程应用的有效性之间的平衡，每一章节都配有详实的案例分析和仿真验证，确保读者能够将抽象的数学工具转化为解决实际工程问题的能力。 --- 详细章节内容介绍 第一部分：现代动态系统建模与挑战（Systems Modeling and Modern Challenges） 第一章：超越经典模型的限制与系统辨识的再审视 本章首先回顾了经典线性模型（如传递函数和状态空间表示）在描述高维、高频响应系统时的固有缺陷。重点分析了由于传感器噪声、执行器饱和、模型失配（Model Mismatch）以及环境扰动引入的不确定性。随后，本书介绍了先进的系统辨识方法，包括非参数辨识（如核岭回归方法）和基于高斯过程（Gaussian Process, GP）的概率建模，用以量化和传播模型的不确定性区间，为后续的鲁棒控制设计奠定基础。 第二章：非线性动力学的解析与数值处理 非线性是现代工程系统（如化学反应器、高超声速飞行器或电力电子系统）的本质特征。本章深入探讨了理解和分析非线性系统的关键工具，包括李雅普诺夫稳定性理论的非线性扩展、奇异摄动法在多时间尺度系统分析中的应用，以及依值（Bifurcation）分析在预测系统失稳临界点的重要性。数值方面，重点介绍如何使用高阶Runge-Kutta方法和更高效的模态分析技术处理高维非线性微分方程组。 第三章：随机系统与马尔可夫决策过程（MDP）基础 本章将控制问题置于随机环境中。详细阐述了随机微分方程（SDEs）在描述包含白噪声或有色噪声的系统中的应用。核心内容聚焦于卡尔曼滤波器的非线性扩展——扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），以及如何利用这些工具处理传感器融合问题。最后，引入马尔可夫决策过程（MDP）的基本框架，作为连接经典控制与强化学习的桥梁。 --- 第二部分：先进鲁棒与优化控制设计（Advanced Robust and Optimization Control Design） 第四章：$mathcal{H}_{infty}$ 控制理论的深度应用 $mathcal{H}_{infty}$ 控制是处理外部扰动和模型不确定性的强大工具。本章不满足于基础的三角不等式求解，而是深入探讨线性矩阵不等式（LMI）在求解次优$mathcal{H}_{infty}$ 控制器中的应用，特别是如何处理输入/输出约束和延迟系统。重点分析了混合灵敏度设计，使得控制器能够在最小化扰动影响的同时，保证系统内部变量的性能指标。 第五章：模型预测控制（MPC）与约束优化 MPC是实现实时、在线优化控制的核心技术。本章详尽阐述了有约束MPC（Constrained MPC）的数学基础，包括在线二次规划（QP）的求解算法（如梯度投影法和内点法）。我们重点讲解了鲁棒模型预测控制（RMCP），如何通过引入不确定性集和保守性约束，确保系统在模型误差范围内依然保持稳定性。此外，还涵盖了多率采样MPC和分布式MPC在大型互联系统中的实现。 第六章：滑模控制与高阶滑模（HOSM）技术 针对系统动态变化快、需要快速鲁棒响应的场景，本章专注于滑模控制（SMC）。除了传统的二阶滑模，本书详细推导了高阶滑模控制器的设计，旨在消除或显著减轻传统SMC中存在的“抖振”现象。通过滑动面设计的技巧和等效控制量的精确计算，我们展示了如何实现精确的轨迹跟踪，同时对外界干扰和系统参数变化保持高度免疫性。 --- 第三部分：基于学习的智能控制与自适应（Learning-Based and Adaptive Control） 第七章：自适应控制器的设计与收敛性分析 本章关注系统参数未知或时变的控制问题。详细介绍了基于梯度下降的参数自整定律，并深入分析了间接自适应控制（Indirect Adaptive Control）和直接自适应控制（Direct Adaptive Control）的结构差异与适用场景。高级主题包括基于模型参考的自适应控制（MRAC），重点讨论了迪利克雷条件（Dillinger Condition）的放松以及如何利用李雅普诺夫函数严格证明闭环系统的渐近稳定或指数收敛性。 第八章：深度强化学习（DRL）在控制中的前沿应用 本书将最新的强化学习技术与经典控制理论相结合。重点介绍策略梯度方法（如PPO和A2C）和基于价值的方法（如DDPG和SAC）在连续控制任务中的应用。我们强调如何设计有效的奖励函数（Reward Shaping）来引导智能体学习最优的控制策略，并讨论了将环境模型（如数据驱动的模型）集成到控制循环中的方法，以克服纯粹试错学习在高风险系统中的限制。 第九章：神经网络与模糊逻辑的混合控制架构 混合系统提供了一种结合精确建模和经验知识的途径。本章探讨了如何使用神经网络作为非线性函数的近似器，集成到PID或LQR控制器中，形成神经自适应控制结构。同时，详细介绍了模糊逻辑系统（Fuzzy Logic Systems）的设计，特别是自适应模糊推理系统（ANFIS），它允许工程师将专家经验转化为可调谐的控制规则，并用于在线修正系统的性能裕度。 --- 总结与展望 本书的最终目标是培养工程师利用最先进的理论工具，来解决那些传统方法束手无策的复杂工程挑战。我们不仅提供了理论框架，更强调了在实际数字平台上实现高阶算法的工程化能力。通过深入研究这些先进的优化、鲁棒性和智能控制策略，读者将能够设计出下一代具有高度自主性、适应性和优越性能的动态控制系统。 关键词： 非线性控制、模型预测控制（MPC）、$mathcal{H}_{infty}$ 鲁棒性、高阶滑模、深度强化学习、自适应系统、约束优化、系统辨识。
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