具体描述
《最优化方法及其在机械行业中的应用》共计9章和1个附录。第1-6章，论述最优化理论与方法；第7-9章，阐述作者在最优化设计方面的研究实例；最后，附录为用C++语言编写的多层压配组合挤压凹模疲劳强度优化设计程序实例。
第1章，阐述二次函数、梯度与Hessian矩阵、多元函数的Taylor展开、凸集与凸函数、极小点和最优解的充要条件和下降迭代法等最优化设计理论的基本概念；第2章，论述一维优化方法中的平分法、黄金分割法（0.618法）和抛物线插值法；第3章，论述无约束最优化问题求解方法中的梯度法、共轭梯度法、牛顿法、变尺度法、模式搜索法、方向加速法（Powell法）和单纯形法；第4章，论述约束最优化问题求解方法中的三种罚函数法、复合形法、半惩罚函数法和增广拉格朗日乘子法；第5章，讨论多目标函数的优化设计方法中的理想点法、线性加权法、乘除法和极大极小法；第6章，简介遗传算法；第7章，论述两个最优化方法在压力加工中的应用实例；第8章，论述七个最优化方法在机构设计中的应用实例；第9章，论述两个最优化方法在拟合公式中的应用实例。
《面向智能制造的先进控制理论与工程实践》 图书简介 在当前全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中，先进控制技术已成为驱动工业效率飞跃和产品质量提升的核心引擎。《面向智能制造的先进控制理论与工程实践》一书，正是基于这一时代背景，系统性地梳理和深入探讨了当前主流的、具有前瞻性的控制理论及其在复杂工业系统中的工程化应用。本书旨在为机械、航空航天、过程工业等领域的研究人员、高级工程师以及相关专业的高年级本科生和研究生，提供一个从基础原理到前沿实现的全面知识框架。 本书结构与内容概述： 本书摒弃了传统控制理论中过于侧重线性化和经典方法的叙述路径，而是聚焦于处理现代工业系统所面临的非线性、高维耦合、不确定性以及实时性挑战。全书内容分为四个主要部分，共计十二章，层层递进，逻辑严密。 第一部分：现代控制系统基础与挑战（第1-3章） 本部分首先回顾了现代控制理论的核心思想，重点在于状态空间表示法在多变量系统分析中的优势。随后，着重分析了智能制造环境中控制系统面临的几大核心挑战：系统模型的获取困难（特别是黑箱系统）、环境扰动的复杂性、以及对系统鲁棒性和自适应能力的严苛要求。 第1章：现代系统建模范式： 阐述了从第一性原理建模到数据驱动建模（如系统辨识与参数估计）的转变。重点介绍了基于物理信息约束的混合建模方法，以及高维状态观测器的设计基础。 第2章：不确定性分析与稳健性理论： 深入讨论了结构化不确定性（如参数变化）和非结构化不确定性（如外部干扰）对控制性能的影响。详细讲解了 $mathcal{H}_{infty}$ 控制、$mu$-综合理论等稳健控制的核心概念，并展示了它们在应对传感器噪声和执行器饱和问题上的应用潜力。 第3章：实时性与计算效率： 探讨了在嵌入式系统和现场总线网络中，如何平衡控制算法的复杂度与控制周期的稳定性。引入了实时操作系统（RTOS）的基本原理及其在高性能控制回路中的应用考量。 第二部分：非线性控制的前沿技术（第4-6章） 现代机械设备，如高精度机床、工业机器人和复杂流体传动系统，本质上都是高度非线性的。本部分集中讨论了专门用于处理和抑制非线性效应的先进控制方法。 第4章：反馈线性化与微分平坦性： 详细阐述了如何通过坐标变换将复杂的非线性系统转化为可由线性控制方法处理的规范形式。重点分析了微分平坦性在简化控制律设计中的关键作用，并探讨了在实际工程中无法完全实现反馈线性化时的近似策略。 第5章：滑模控制（SMC）的改进与应用： 作为一种经典的强鲁棒性控制方法，本书着重探讨了传统SMC中存在的“抖振”问题，并深入介绍了高阶滑模控制（HOSMC）、积分滑模（ISMC）等先进技术如何有效抑制抖振，同时维持对外部干扰的强大抑制能力。 第6章：基于Lyapunov方法的间接自适应控制： 聚焦于系统参数未知或时变情况下的自适应控制。详细讲解了间接自适应控制的设计流程，利用Lyapunov稳定性理论保证闭环系统的全局渐近稳定性，并结合伺服机构的位置控制案例进行深入剖析。 第三部分：数据驱动与智能控制新范式（第7-9章） 随着传感器技术和计算能力的飞速发展，数据驱动的控制方法正在重塑传统控制工程的面貌。本部分重点介绍如何利用学习和优化技术来提升控制系统的性能和决策能力。 第7章：模型预测控制（MPC）的工程实现： MPC因其能够显式处理约束和优化性能指标的优势，成为过程控制和复杂机械系统控制的首选。本章系统介绍了线性MPC（LMPC）和引入了扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）的非线性MPC（NMPC）的设计流程、在线优化求解器的选择与效率优化，以及约束处理的技巧。 第8章：强化学习（RL）在控制系统中的探索： 引入了深度强化学习（DRL）的概念，特别是Actor-Critic架构（如DDPG, TD3）在求解高维、非线性系统最优控制问题中的潜力。本书强调了在工程应用中，如何设计有效的奖励函数、处理安全约束以及实现从仿真到实际的有效迁移（Sim-to-Real Gap的弥合）。 第9章：模糊逻辑与神经网络混合控制： 探讨了如何结合专家知识（模糊逻辑）与学习能力（神经网络）来构建混合智能控制器。重点分析了神经网络在在线辨识和参数调整中的应用，以增强传统PID或模糊控制器的自适应能力。 第四部分：前沿应用与系统集成（第10-12章） 最后一部分将理论与实际紧密结合，展示了上述先进控制方法在关键工业领域中的集成应用。 第10章：复杂机电耦合系统的控制： 针对工业机器人操作、高速旋转机械的振动抑制等问题，探讨如何利用先进的反馈控制策略实现高精度轨迹跟踪和抑制耦合振动。特别关注了柔顺驱动器（Series Elastic Actuators, SEA）的精确力控问题。 第11章：分布式控制与多智能体系统： 随着柔性制造单元和协作机器人的普及，分布式控制成为关键。本章介绍了基于信息交换的共识算法、分布式优化方法，以及如何利用这些技术实现多个独立控制器之间的协同工作和全局性能优化。 第12章：控制系统的安全、可解释性与验证： 在智能控制系统日益复杂的背景下，安全和可信赖性至关重要。本章讨论了如何运用形式化验证方法来证明关键性能指标的满足性，以及如何增强基于学习的控制器的可解释性，确保关键决策的可追溯性。 本书特色： 本书的显著特色在于理论的严谨性与工程实践的紧密结合。每章理论介绍后均附有详细的MATLAB/Simulink案例分析和Python代码片段，演示了核心算法的实现细节和仿真结果。此外，书中穿插了多个源自真实工业背景的工程挑战讨论，帮助读者建立从数学描述到实际工程部署的完整思维链条。本书不仅教授“如何设计”控制器，更重要的是指导读者“如何验证”和“如何落地”这些复杂的先进控制方案。
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