Adaptive Internal Model Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Aniruddha Datta

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:1998-10-30

价格:USD 109.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540762522

丛书系列:

图书标签:

• 自适应控制
• 内部模型控制
• IMC控制
• 鲁棒控制
• 非线性控制
• 系统辨识
• 控制理论
• 自适应算法
• 现代控制
• 优化控制

《适应性内部模型控制：理论、方法与实践》 本书深入探讨了现代控制工程领域中一个至关重要的分支——适应性内部模型控制（Adaptive Internal Model Control，简称AIMC）。AIMC以其在处理系统不确定性、参数时变性以及模型误差方面的强大能力，在众多复杂控制应用场景中展现出卓越的性能。本书旨在为读者提供一套全面而系统的AIMC知识体系，从基础理论的梳理到先进算法的设计，再到实际工程中的应用分析，力求做到深入浅出，易于理解。 核心理论基石 AIMC的核心在于其对系统模型和控制器参数的自适应调整能力。本书首先详细阐述了内部模型控制（IMC）的基本原理。IMC将控制器设计分解为模型匹配和滤波器设计两个独立但相互关联的步骤，从而简化了复杂系统的控制问题。读者将理解IMC如何利用系统模型来预测系统的未来行为，并通过引入一个“内部模型”来指导控制器设计，确保控制器行为与系统模型尽可能一致。 在此基础上，本书进一步深入探究了“适应性”的概念在IMC中的应用。传统的IMC控制器设计依赖于精确的系统模型。然而，在许多实际应用中，系统模型往往是近似的，甚至会随着时间发生变化。AIMC正是为了应对这些挑战而生。本书将详细介绍各种适应性机制，包括基于误差的在线模型辨识、参数估计以及控制器增益的实时调整。读者将学习如何通过反馈信号来估计模型参数或直接调整控制器参数，以应对模型失配和系统动态变化。 关键方法与算法 本书系统性地介绍了实现AIMC的多种关键方法和算法。 基于模型辨识的AIMC： 这一章节将重点介绍如何通过在线模型辨识技术来实时更新系统的模型参数。我们将探讨各种常用的模型辨识算法，如递归最小二乘法（Recursive Least Squares, RLS）、卡尔曼滤波（Kalman Filtering）以及梯度下降法（Gradient Descent）等，并分析它们在AIMC框架下的具体实现和性能特点。读者将理解如何将辨识出的模型参数反馈给IMC控制器，从而动态地调整控制律。 基于直接参数调整的AIMC： 与模型辨识不同，某些AIMC策略直接对控制器参数进行调整，而无需显式地辨识完整的系统模型。本书将详细介绍这类方法，包括基于Lyapunov函数稳定性分析的自适应律设计、基于模型参考自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC）思想的AIMC变种，以及基于优化算法（如梯度下降、牛顿法）的参数调整技术。这些方法在简化实现的同时，也提供了强大的鲁棒性。 增强AIMC性能的策略： 为了克服AIMC在特定情况下的局限性，本书还将介绍一些增强AIMC性能的先进策略。这包括： 模糊逻辑与AIMC的结合： 探讨如何利用模糊逻辑来处理模型的不确定性和非线性，以及如何设计模糊自适应控制器。 神经网络与AIMC的融合： 介绍如何利用神经网络进行模型逼近或直接作为自适应控制器，处理高度非线性或未知动态系统。 鲁棒性分析与设计： 深入分析AIMC系统在模型误差、外部扰动等不确定性因素下的鲁棒性，并介绍如何设计具有更好鲁棒性的AIMC控制器，例如通过引入滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）思想。 实际应用与案例分析 理论与实践紧密结合是本书的一大特色。本书将通过大量实际应用案例，生动地展示AIMC的强大威力。 航空航天领域： 探讨AIMC在飞行器姿态控制、轨迹跟踪以及变体飞行器（如变体翼展飞机）中的应用。我们将分析如何在飞行过程中，面对气动参数变化、发动机性能衰减等挑战时，AIMC如何保持控制性能。 机器人与自动化： 演示AIMC在机器人轨迹控制、关节力矩控制以及自适应抓取等方面的应用。特别是在机器人与未知环境交互时，AIMC的自适应能力能够显著提升系统的鲁棒性和操作精度。 过程控制： 分析AIMC在化工、电力等过程工业中的应用，例如在反应器温度控制、锅炉负荷调节、以及含有延迟和非线性的复杂过程控制中。AIMC能够有效应对工艺参数漂移、原料成分变化等问题。 其他新兴领域： 简要介绍AIMC在智能交通系统、医疗设备控制（如人工胰腺系统）以及新能源发电控制等前沿领域的潜在应用。 面向的读者 本书适合广泛的读者群体，包括： 控制工程领域的学生和研究生： 为他们提供系统、深入的AIMC理论和方法知识。 从事控制系统设计和开发的工程师： 为他们提供解决实际工程问题的工具和技术。 对现代控制理论感兴趣的科研人员： 为他们提供新的研究思路和方向。 通过对《适应性内部模型控制：理论、方法与实践》的学习，读者将能够深刻理解AIMC的设计理念，熟练掌握各种AIMC算法，并有能力将其成功应用于解决各种复杂的工程控制问题，从而推动相关领域的技术进步。

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这本书给我的第一印象是它具有极强的实践导向性。从书名中“Adaptive”（自适应）和“Internal Model Control”（内部模型控制）的组合来看，我预感这本书不会仅仅停留在理论的层面，而是会提供一系列具体的算法、工程实现方法以及实际案例分析。我期待它能详细阐述如何在各种复杂的动态系统中，如化工过程、机器人、航空航天等领域，应用这些自适应内部模型控制技术。

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作为一名理论研究领域的博士生，我正在寻找能够拓宽我研究视野的前沿课题。“Adaptive Internal Model Control”这个概念激起了我的好奇心。我希望这本书能深入探讨“自适应”这一关键特性是如何与“内部模型控制”相结合的，例如，它是否利用了机器学习、神经网络或其他先进的信号处理技术来实时更新和优化内部模型？

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我是一名在工业自动化领域摸爬滚打了多年的工程师，深知在实际应用中，面对不断变化的工艺参数、外部干扰以及设备性能衰退等复杂情况，传统的固定参数控制器往往显得力不从心。“Adaptive Internal Model Control”这个名字立刻抓住了我的痛点。我猜测这本书一定能为我们提供一套应对这些挑战的强大工具，让我能够在复杂的工业环境中实现更鲁棒、更高效的系统控制。

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这本书的封面设计着实吸引人，一种深邃而又略带科技感的蓝紫色调，中间是醒目的书名“Adaptive Internal Model Control”，字体设计简洁有力，没有过多的装饰，却透着一股严谨与专业。翻开扉页，纸张的质感相当不错，是那种略带哑光，摸起来温润细腻的类型，闻上去也有淡淡的书墨香，让人有种想要立刻沉浸其中的冲动。我尤其喜欢内页的排版，字体大小适中，行距也恰到好处，读起来非常舒适，不会产生视觉疲劳。

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我一直对控制理论的最新进展抱有极大的兴趣，而“Adaptive Internal Model Control”这个书名本身就暗示了一种前沿的研究方向。它听起来就像是为那些渴望突破传统控制界限的工程师和研究者量身打造的。我设想这本书的章节会循序渐进地展开，首先可能从基础的内部模型控制（IMC）原理入手，深入剖析其核心思想和数学框架，为读者打下坚实的基础。

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