Iterative Learning Control pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Chen, YangQuan

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:HRD

isbn号码:9781846288463

丛书系列:

图书标签:

Iterative Learning Control
Adaptive Control
Robust Control
Nonlinear Control
Control Theory
Optimization
Machine Learning
Industrial Automation
Feedback Control
Signal Processing

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具体描述

This monograph studies the design of robust, monotonically-convergent iterative learning controllers for discrete-time systems. Two key problems with the fundamentals of iterative learning control (ILC) design as treated by existing work are: first, many ILC design strategies assume nominal knowledge of the system to be controlled and; second, it is well-known that many ILC algorithms do not produce monotonic convergence, though in applications monotonic convergence is often essential. Iterative Learning Control takes account of the recently-developed comprehensive approach to robust ILC analysis and design established to handle the situation where the plant model is uncertain. Considering ILC in the iteration domain, it presents a unified analysis and design framework that enables designers to consider both robustness and monotonic convergence for typical uncertainty models, including parametric interval uncertainties, iteration-domain frequency uncertainty, and iteration-domain stochastic uncertainty. Topics include: a Use of a lifting technique to convert the two-dimensional ILC system, which has dynamics in both the time and iteration domains, into the supervector framework, which yields a one-dimensional system, with dynamics only in the iteration domain. a Development of iteration-domain uncertainty models in the supervector framework. a ILC design for monotonic convergence when the plant is subject to parametric interval uncertainty in its Markov matrix. a An algebraic H-infinity design methodology for ILC design when the plant is subject to iteration-domain frequency uncertainty. a Development of Kalman-filter-based ILC algorithms when the plant issubject to iteration-domain stochastic uncertainties. a Analytical determination of the base-line error of ILC algorithms. a Solutions to three fundamental robust interval computational problems (used as basic tools for designing robust ILC controllers): finding the maximum singular value of an interval matrix, determining the robust stability of interval polynomial matrix, and obtaining the power of an interval matrix. Iterative Learning Control will be of great interest to academic researchers in control theory and to industrial control engineers working in robotics-oriented manufacturing and batch-processing-based industries. Graduate students of intelligent control will also find this volume instructive.

好的，这是一本关于“自适应系统与先进控制理论”的图书简介，专注于系统辨识、鲁棒控制以及现代优化方法的应用，全书共计约1500字。 --- 《系统辨识、鲁棒性设计与非线性控制：面向复杂工业过程的自适应方法论》图书简介本书系统地阐述了现代控制工程中的三大核心支柱：精确的系统辨识、可靠的鲁棒性保证，以及高效的优化控制策略。它旨在为研究人员、高级工程师以及研究生提供一个深入且实用的框架，用以处理当代工业生产和高科技领域中日益凸显的复杂、非线性、时变系统的控制难题。全书内容紧密围绕如何从不确定性环境中提取有效信息，并基于此信息设计出既能保证性能又具备内在安全裕度的控制律。第一部分：系统辨识与模型获取的挑战本部分着重于从实验数据和在线监测数据中构建可靠、低阶系统模型的艺术与科学。在实际工程中，完全精确的数学模型往往难以获得，系统的动态特性会随操作条件、环境扰动甚至老化而漂移。因此，本部分强调的是在信息不完全或存在噪声污染的前提下，如何进行有效的模型获取。 1.1 确定性与随机系统辨识基础首先回顾了经典的最小二乘法（Least Squares, LS）及其在参数估计中的应用。然而，标准LS对异常值（Outliers）极为敏感，且无法有效处理模型结构误差。为此，我们引入了加权最小二乘（Weighted Least Squares, WLS），并详细探讨了如何根据数据的信噪比和历史重要性来选择合适的权重矩阵。随后，引入了系统辨识的输入信号设计。良好的激励信号是获取信息丰富的数据集的关键。本书深入分析了伪随机二进制序列（PRBS）、正弦序列以及宽带信号在不同系统阶次辨识中的优劣，并提出了基于信息论度量（如费雪信息矩阵的行列式）的最优输入信号设计准则。 1.2 递归辨识与在线参数估计在过程控制中，系统参数需要实时或近实时地跟踪变化。本部分的核心在于递推最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）算法及其改进。我们详细推导了RLS的收敛性条件，并针对其在初始化阶段的敏感性问题，提出了遗忘因子（Forgetting Factor）的设计策略，用以平衡估计的准确性与对新数据的响应速度。更进一步，针对系统中的不可测随机扰动，本书引入了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）作为参数估计的强大工具。卡尔曼滤波不仅仅是一种估计器，它提供了一种基于概率的最佳线性无偏估计（BLUE）。我们将系统辨识问题转化为状态空间模型，并展示如何利用卡尔曼滤波框架来同时估计系统状态和不确定参数。 1.3 模型结构选择与模型验证辨识的另一个难点是选择正确的模型结构（如ARX, ARMAX, OE模型）。本书提出了基于信息准则（AIC/BIC）的模型阶次选择方法，并辅以交叉验证技术来评估模型的预测能力和泛化性能。模型验证部分强调了残差分析（Residual Analysis）的重要性，确保系统辨识后的残差序列满足白噪声假设，这是后续控制设计有效性的前提。第二部分：鲁棒性设计与不确定性处理在模型获取之后，控制器的设计必须考虑到模型的不确定性、外部扰动以及未建模动态。本部分聚焦于如何设计出对这些不确定性具有内在抵抗力的控制系统。 2.1 经典鲁棒控制方法回顾与局限简要回顾了$mathcal{H}_{infty}$控制理论的基础，特别是其在频率域处理奇异值和奇异值边界的方法。重点讨论了$Q$设计与平衡实现在复杂多变量系统中的计算挑战，并指出了传统线性鲁棒控制在处理显著非线性和大范围操作变化时的局限性。 2.2 结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$ 综合分析）本书将大部分篇幅投入到$mu$综合分析，这是处理结构化不确定性的核心工具。我们详细阐述了如何将现实世界中的不确定性（如参数的上下界、反馈回路的不确定性）建模为具有特定结构的块对角矩阵$Delta$。通过分析$mu$值，可以精确判断系统在特定不确定性集合下的稳定性与性能裕度，避免了传统LMI（线性矩阵不等式）方法可能带来的保守性。 2.3 基于模型的自适应鲁棒控制（MRAC）针对系统参数的显著漂移或未知的非线性项，本部分转向自适应控制。我们重点研究了基于模型的参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）。 MRAC的核心思想是通过设计一个“控制器参数自整定律”，使得闭环系统的输出轨迹渐近跟踪一个预先设定的、表现优异的参考模型。 MRAC的设计通常依赖于Lyapunov稳定性理论。本书详细推导了基于Lyapunov函数的自适应律，并讨论了“参数投影（Projection Algorithm）”的应用，以确保在线估计的参数保持在物理可行的范围内，从而防止参数的“跑飞”（Runaway）。同时，也剖析了标准MRAC中可能出现的参数振荡问题，并引入了“死区（Dead Zone）”或“基于切换的自适应律”来增强鲁棒性。第三部分：非线性与优化控制的前沿应用随着计算能力的提升，将高性能优化算法嵌入到实时控制回路中成为可能。本部分探讨了如何利用优化方法来设计具有严格约束处理能力的控制器。 3.1 基于模型的预测控制（Model Predictive Control, MPC）的应用与扩展 MPC因其固有的处理输入约束和输出约束的能力，已成为复杂过程控制的首选。本书深入探讨了线性MPC的精确求解方法，并重点介绍了如何将二次规划（QP）问题转化为标准形式。更重要的是，我们探讨了非线性MPC（NMPC）的设计。NMPC要求在每个采样周期内求解一个非线性优化问题。本书对比了基于梯度的优化方法（如内点法）与基于微分校正（Differential Correction）的迭代求解策略。对于计算资源有限的系统，本书提出了一种基于在线迭代线性化的简化NMPC方案，平衡了计算复杂度和控制性能。 3.2 强化学习在控制中的初步探索虽然控制理论的根基在于确定性动力学，但面对高度未知或难以建立精确模型的系统（如复杂机器人抓取、流体控制），基于价值函数或策略梯度的强化学习（RL）提供了新的范式。本书介绍了如何将传统的控制误差信号转化为RL的奖励函数（Reward Function），并讨论了如何将经典控制器的稳定性分析方法与RL的探索-利用（Exploration-Exploitation）过程相结合，以确保学习过程的安全性（Safe RL）。总结与展望本书的结构旨在搭建一座坚实的桥梁，连接理论的严谨性和工程的实用性。从不确定系统的辨识出发，通过鲁棒设计的保障，最终迈向高性能的优化控制。读者不仅将掌握设计鲁棒控制器的经典工具，更能理解如何在现代工业背景下，有效地整合数据驱动方法与经典控制理论，以应对下一代复杂系统的挑战。内容深度适宜，既有扎实的数学推导，也有清晰的工程案例指导，是控制工程师和研究人员案头必备的参考书。