Neural Networks for Modelling and Control of Dynamic Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Nrgaard, Magnus (EDT)/ Ravn, O./ Poulsen, N. K./ Hansen, L. K./ Nrgaard, Magnus

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:Pap

isbn号码:9781852332273

丛书系列:

图书标签:

• Neural Networks
• Dynamic Systems
• Modelling
• Control
• Machine Learning
• Nonlinear Systems
• Adaptive Control
• Artificial Intelligence
• Engineering
• Automation

好的，这是一本关于“复杂系统建模与智能控制”的图书简介，旨在深入探讨现代工程和科学领域中，如何利用先进的数学工具和计算方法来理解、预测和优化具有非线性、时变和不确定性的动态过程。 --- 复杂系统建模与智能控制 图书简介 导言：驾驭复杂性——面向二十一世纪的工程挑战 当今世界，无论是气候系统、生物工程、金融市场，还是尖端的航空航天与机器人技术，我们所面对的系统大多呈现出高度的非线性和耦合性。传统的线性控制理论和基于物理学的解析方法在处理这些“复杂系统”时往往力不从心。《复杂系统建模与智能控制》正是在这一背景下应运而生，它系统性地整合了前沿的建模范式、强大的数据驱动学习机制以及鲁棒的决策制定框架，为工程师、研究人员和高级学生提供了一套全面的工具箱，用于精确描述、有效预测并最终实现对这些动态过程的精准调控。 本书的核心思想是将系统辨识、高维动力学分析、不确定性量化与基于学习的控制策略进行深度融合，超越了对单一技术或模型类型的局限性，致力于构建能够适应环境变化、具备自适应和容错能力的智能控制架构。 第一部分：复杂系统的建模基石与挑战（Foundations and Challenges in Complex System Modeling） 本部分着重于理解和量化复杂系统的本质特性，为后续的控制设计奠定坚实的理论基础。 第1章：非线性动力学的几何与拓扑视角 本章从定性的角度审视复杂系统的行为。内容涵盖相空间分析、李雅普诺夫稳定性理论的扩展应用、极限环与分岔现象的几何解释。重点讨论了如何识别和分类高维系统的吸引子、周期轨道和混沌行为，强调了即使是确定性系统，其长期行为也可能表现出极高的复杂性。讨论了如何利用几何结构来指导简化模型的构建，以保持关键动力学特征的同时降低计算复杂度。 第2章：基于结构信息的半解析建模 在许多工程领域（如机械、化学过程），我们对系统底层物理规律有一定的先验知识。本章探讨了如何结合第一性原理（如欧拉-拉格朗日方程、质量守恒定律）与观测数据，构建半参数化的混合模型。内容涉及约束优化建模、残差误差的统计分析，以及如何将物理模型嵌入到更广泛的混合整数非线性（MINLP）框架中进行求解。 第3章：高维系统中的辨识与降阶 针对包含大量状态变量的系统，传统的最小二乘法辨识效率低下且易受噪声影响。本章深入研究了基于核方法的系统辨识（Kernel Methods for System Identification），如高斯过程回归（GPR）在系统辨识中的应用，它天然地提供了对模型不确定性的贝叶斯度量。随后，重点介绍了先进的降阶技术，包括动态模态分解（DMD）及其扩展（eDMD, Smoothed DMD），以及如何利用这些技术从高频、高维传感器数据中提取出低维、可解释的内在模式。 第二部分：数据驱动的动力学学习与预测（Data-Driven Dynamics Learning and Prediction） 本部分完全转向利用大数据和计算能力来学习系统动态，尤其适用于物理规律不清晰或难以形式化的系统。 第4章：深度学习在时序预测中的应用 本章详细阐述了如何利用深度神经网络来捕获复杂的时序依赖关系。除了标准循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）外，重点介绍了基于注意力机制（Attention Mechanisms）的时序建模，以及物理信息神经网络（PINNs）的基本原理，探讨PINNs如何在数据稀疏的情况下，有效地将已知的微分方程约束整合到网络的训练目标中，从而生成既符合数据又满足物理规律的动力学模型。 第5章：稀疏建模与可解释性（Sparse Modeling and Explainability） 对于海量的状态变量和观测数据，找到最能描述系统核心动态的稀疏方程组至关重要。本章聚焦于稀疏识别的复杂系统（SINDy）算法的原理和实践，包括如何通过正则化技术（如$ell_1$范数最小化）从噪声数据中提取出最简洁的动力学微分方程。同时，讨论了模型简化、特征重要性评估，以及如何确保数据驱动模型在工程应用中的可解释性（XAI）。 第6章：集成建模与不确定性量化 单一模型往往难以全面描述系统的所有运行工况。本章探讨了模型集成（Ensemble Modeling）技术，如何结合结构模型与数据模型形成更稳健的预测。核心内容是贝叶斯方法在预测中的应用，包括卡尔曼滤波的扩展（EKF/UKF）在状态估计中的应用，以及如何量化模型和噪声带来的预测区间，为后续的风险感知控制提供必要的信息。 第三部分：面向复杂性的智能控制策略（Intelligent Control Strategies for Complexity） 本部分将前两部分建立的模型转化为实际的控制律，核心在于处理非线性和不确定性下的决策制定。 第7章：自适应与鲁棒控制的融合 本章复习了经典鲁棒控制（如$mathcal{H}_infty$控制、滑模控制）处理有界不确定性的能力，并将其与自适应控制（如基于模型的参数估计或基于误差的重构）相结合。重点介绍了基于模型参考自适应控制（MRAC）的新进展，以及如何利用在线系统辨识结果动态调整控制器增益，以应对系统参数的缓慢漂移。 第8章：强化学习在动态控制中的前沿应用 强化学习（RL）被视为解决高维、非线性、无模型控制问题的终极方案之一。本章细致分析了深度Q网络（DQN）、策略梯度方法（如A2C/A3C）和信任域策略优化（TRPO/PPO）在连续控制任务中的实现细节。关键挑战在于样本效率、安全约束的嵌入（Safe RL）和离线到在线的策略迁移（Sim-to-Real Transfer）。本章提供了确保RL探索引入的动作不会导致系统进入危险状态的实际设计范例。 第9章：混合系统与事件驱动控制 许多现实系统（如交通流、制造业流程）由连续的动力学和离散的决策事件交织而成。本章探讨了混合系统（Hybrid Systems）的建模和控制方法，包括使用自动机理论来描述状态转换。在此基础上，引入了事件驱动控制（Event-Triggered Control）的概念，通过仅在状态偏离预设阈值时才发送控制信号，极大地减少了通信开销，提高了系统的实时性和能效。 结语：迈向自主与韧性系统（Towards Autonomous and Resilient Systems） 本书的最终目标是培养读者构建具备高水平韧性（Resilience）和自主性（Autonomy）的控制系统。韧性意味着系统能够在遭遇外部扰动或内部故障后，快速恢复正常运行的能力；自主性则要求系统能够基于环境感知和自身模型，做出最优的、无需人工干预的长期决策。本书提供的工具，从根本上支持了对这种下一代智能系统的设计与实现。 --- 本书特色： 深度融合： 将纯粹的理论模型与前沿的数据驱动学习范式紧密结合。 实践导向： 包含了大量在机器人学、化学过程、能源系统等领域的案例分析和仿真验证。 前沿覆盖： 系统性介绍了PINNs、SINDy、Safe RL等近年来快速发展的关键技术。 本书适用于控制理论、系统工程、应用数学、计算机科学等领域的硕士和博士研究生，以及致力于解决复杂工程难题的工业研发人员。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微分方程和基础控制理论知识。

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