Limited Data Rate in Control Systems With Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Ishii, Hideaki/ Francis, Bruce A. (EDT)/ Ishii, Hideaki (EDT)/ Francis, Bruce A.

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:

价格:89.95

装帧:Pap

isbn号码:9783540432371

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 网络控制
• 数据速率限制
• 通信网络
• 优化
• 鲁棒控制
• 分布式控制
• 延迟系统
• 性能分析
• 约束优化

现代控制理论中的先进主题：聚焦于鲁棒性、非线性与智能系统 图书简介 本书深入探讨了现代控制理论中几个前沿且至关重要的领域，旨在为高级本科生、研究生以及控制系统工程师提供一个全面、深入且具有实践指导意义的知识体系。全书结构严谨，内容翔实，侧重于当前工程应用中最具挑战性的问题，特别是系统在不确定性、外部扰动以及复杂动态下的性能保证。 本书的核心结构围绕三大支柱展开：鲁棒控制设计、先进的非线性系统分析与综合，以及智能控制方法的融合与应用。 第一部分：面向不确定性的鲁棒控制设计 本部分着重于如何设计能够在面对模型不确定性、参数摄动和外部干扰时，仍能保持稳定性和性能的控制器。我们摒弃了传统上对系统模型精确性的过度依赖，转向基于“边界”的性能保证。 第一章：H-无穷（$H_infty$）控制系统基础与优化 本章首先回顾了经典控制理论中输入-输出稳定性（BIBO）的概念，并引入了 $H_infty$ 范数作为衡量系统对输入扰动敏感度的精确数学工具。重点探讨了软/硬约束下的 $H_infty$ 控制器综合，包括基于黎卡提方程（Riccati Equations）的求解方法，以及在复杂多输入多输出（MIMO）系统中的数值实现挑战。我们详细分析了零极点配置在 $H_infty$ 设计中的作用，并展示了如何通过规范化（Normalization）技术来简化复杂系统的 $H_infty$ 设计过程。 第二章：$mu$ 综合与结构化奇异值 当系统不确定性具有特定结构时，传统的 $H_infty$ 方法可能过于保守。本章引入了D-K迭代算法和结构化奇异值 ($mu$ 值) 理论。详细阐述了如何构建表示不确定性的“ $Delta$ 块”，并利用 $mu$ 值作为衡量性能裕度的关键指标。本章深入探讨了如何处理参数不确定性（如矩阵摄动）以及如何通过交替优化（D-K 迭代）来逼近最优的鲁棒控制器。此外，还讨论了增益调度（Gain Scheduling）技术在处理线性参数变化（LTV）系统中的鲁棒性提升作用。 第三章：鲁棒稳定性分析：李雅普诺夫方法与二次稳定性 本章回归到对系统稳定性的深入分析，重点关注在不确定性下的稳定性判定。我们详细考察了经典的李雅普诺夫稳定性理论及其在不确定系统中的推广，特别是二次型李雅普诺夫函数（Quadratic Lyapunov Functions）在LMI（线性矩阵不等式）框架下的应用。本章展示了如何利用LMI求解器来判定一个系统是否具有鲁棒稳定性，以及如何设计一个保证二次稳定性的状态反馈控制器。通过大量的实例，说明了LMI在系统裕度分析中的优越性。 第二部分：非线性系统的分析、控制与适应 现代工程系统（如航空航天、生物医学、复杂机器人）的动态往往是非线性的。本部分致力于提供分析和控制这些复杂系统的先进数学工具。 第四章：反馈线性化与微分几何方法 本章从微分几何的视角审视非线性系统，介绍如何通过坐标变换和状态反馈将一个特定的非线性系统转化为线性系统（全反馈线性化）。详细推导了可积性条件（Frobenius 定理）和微分形式的定义。本章不仅展示了如何实现精确的反馈线性化，还探讨了“部分反馈线性化”在实际应用中的意义，以及如何处理非最小相位（Non-Minimum Phase）系统的控制挑战。 第五章：滑模控制（SMC）与不确定性补偿 滑模控制因其对外部扰动和模型未知的强大鲁棒性而备受关注。本章系统地介绍了滑模控制的设计原理，包括滑模面（Sliding Surface）的设计、等效控制的计算以及超扭矩（Chattering）现象的产生机制。重点在于引入先进的SMC技术，如高阶滑模控制（Higher-Order SMC, HOSMC）和自适应滑模控制，以显著减小或消除高频抖振，同时保持卓越的鲁棒性能。 第六章：自适应控制理论：间接与直接方法 本部分聚焦于当系统参数未知或随时间变化的场景。本章详细阐述了基于李雅普诺夫理论的参数自适应控制设计。全面对比了间接自适应控制（估计参数再设计控制器）和直接自适应控制（直接调整反馈增益以满足李雅普诺夫条件）的优缺点。特别是对基于“基于模型的参考（MRAC）”的自适应系统进行了深入的数学分析，展示了如何保证闭环系统的稳定性，即使在参数估计存在误差的情况下。 第三部分：智能与混合系统集成控制 本部分将目光投向结合学习、优化和离散决策的现代控制范式，弥合纯粹的基于模型的控制与数据驱动控制之间的鸿沟。 第七章：模糊逻辑控制器的设计与稳定性分析 模糊逻辑控制（FLC）作为一种基于专家知识的控制方法，在本章中得到了系统的阐述。内容涵盖了模糊化的基本操作（隶属度函数、模糊推理）、Mamdani和Takagi-Sugeno（T-S）模型的比较。特别关注T-S模糊模型在状态空间中的表示，以及如何利用LMI工具来分析T-S系统的鲁棒稳定性，从而为模糊控制器提供严格的数学性能保证。 第八章：强化学习在优化控制中的应用 本章探讨了利用强化学习（RL）来解决传统优化控制难以处理的复杂决策问题。重点介绍值迭代（Value Iteration）和策略迭代（Policy Iteration）的原理，以及Actor-Critic架构（如A2C, DDPG）在连续状态和动作空间中的实际应用。本章强调了如何将经典控制理论中的约束和安全性要求（如撞击避免）融入到RL的奖励函数设计中，以实现安全、高效的策略学习。 第九章：混合系统理论与事件触发控制 混合系统结合了连续动态和离散事件。本章介绍了混合系统（Hybrid Systems）的建模语言，如Haskell或Stateflow的数学基础。最后，本章专门讨论了事件触发控制（Event-Triggered Control）——一种通过仅在系统状态变化超过预设阈值时才发送控制信号来提高系统能效和通信效率的方法。本章分析了如何利用采样数据控制的稳定性理论来保证事件触发系统的长期稳定性。 本书的特色在于其严谨的数学推导与大量的工程实例相结合。它不仅教授“如何设计”控制器，更深入探究“为什么有效”以及在实际应用中可能遇到的局限性，是控制理论研究人员和高级工程师的必备参考书。

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