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出版者:Prentice-Hall of India Pvt.Ltd

作者:Deb Kalyanmoy

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2004-2-29

价格:USD 18.95

装帧:Paperback

isbn号码:9788120309432

丛书系列:

图书标签:

• 优化设计
• 工程优化
• 数学规划
• 算法
• 数值方法
• 工程应用
• 设计优化
• 优化理论
• 约束优化
• 启发式算法

复杂系统建模与智能控制前沿进展 本书聚焦于当前工程设计领域中，复杂系统建模、高级控制理论及其在智能决策中的应用。 深入剖析了从传统确定性模型向现代随机、非线性和高维模型演进的理论基础与实践挑战。全书结构严谨，内容涵盖了当前控制工程和系统科学领域最活跃、最具前瞻性的研究方向，旨在为从事高级工程设计、自动化、机器人以及人工智能交叉研究的工程师、研究人员和研究生提供一份详尽的、具有高度参考价值的专业指南。 第一部分：复杂系统建模的范式转变 第一章：从集总参数到分布式参数系统的精确描述 本章首先回顾了经典的欧拉-拉格朗日方程和牛顿-欧拉方法在工程系统建模中的局限性，重点转向偏微分方程（PDEs）在描述连续介质系统（如热传导、流体力学、弹性力学）中的核心地位。详细探讨了基于有限元法（FEM）、边界元法（BEM）和谱方法的离散化技术，强调了在高频、高非线性边界条件下的网格划分策略和数值稳定性问题。特别关注了具有时变参数和空间异构性的复杂结构（如智能材料、柔性机械臂）的建模挑战。 第二章：大数据驱动下的数据驱动建模与系统辨识 面对物联网（IoT）和传感器技术带来的海量高维数据，本章深入研究了如何从原始数据中提取系统动态模型。系统辨识领域的前沿进展，包括子空间辨识（Subspace Identification）、非线性核函数方法（如高斯过程回归）以及基于高阶奇异值分解（HOSVD）的张量建模方法被详细阐述。重点分析了模型结构选择的原则，以及在数据噪声、测量不确定性和系统稀疏性存在下的模型有效性验证流程。 第三章：不确定性量化与鲁棒性建模 现代工程系统运行环境充斥着不确定性，包括模型结构误差、参数波动和外部干扰。本章探讨了将不确定性纳入模型描述的先进工具，超越了传统的皮亚诺不等式。详细介绍了可靠性分析（Reliability Analysis） 的新方法，如概率密度演化方法（PDEM）和基于区间分析的鲁棒优化框架。探讨了如何构建能够量化预测区间而非仅仅点估计的模型，这对安全关键系统（如航空航天、核能）至关重要。 第二部分：非线性与自适应控制理论前沿 第四章：高阶滑模控制与趋近律的优化 滑模控制（SMC）以其对外部扰动和模型不确定性的强鲁棒性而著称。本章超越了一阶和二阶SMC，聚焦于高阶滑模（Higher-Order SMC, HOSMC）的设计，以有效抑制传统SMC的抖振现象。深入分析了超扭矩函数（Super-Twisting Algorithm） 的收敛性证明，并探讨了如何利用前馈补偿和自适应切换增益来优化趋近律，实现对复杂非线性系统（如高超声速飞行器、强耦合机械系统）的精确跟踪。 第五章：模型预测控制（MPC）的实时优化与约束处理 MPC作为一种前瞻性控制策略，其核心在于求解一个在线优化问题。本章详细介绍了有限时间域MPC (FTMPC) 和无限时间域MPC (ITMPC) 的理论构造。关键内容包括处理复杂的硬约束和软约束（通过松弛变量），以及如何利用半定规划（SDP） 技巧来简化非凸的二次规划（QP）问题，以满足实时性要求。特别关注了多速率MPC在处理不同时间尺度动态系统中的应用。 第六章：基于Lyapunov-Krasovskii泛函的延迟系统稳定性分析 对于包含通信延迟、执行器延迟或传输延迟的系统，传统的稳定性分析工具失效。本章系统阐述了延迟微分方程（DDEs） 的稳定性理论。核心工具是Lyapunov-Krasovskii泛函的构造方法，结合Jensen不等式和积分不等式的运用，推导更精确的稳定性充分条件。讲解了如何设计依赖于时滞界限的自适应控制器，以应对时滞的动态变化。 第三部分：智能决策与学习强化控制 第七章：深度强化学习（DRL）在复杂控制中的应用 本章将深度学习的特征提取能力与强化学习的决策制定相结合，应用于高维连续控制问题。详细对比了策略梯度方法（如PPO、A2C） 和基于价值的方法（如DDPG、TD3） 在机械臂抓取、自主导航等任务中的性能差异。重点讨论了如何设计奖励函数（Reward Shaping） 以引导学习过程，以及如何利用模仿学习（Imitation Learning） 来加速初始策略的获取。 第八章：因果推断在系统诊断与故障恢复中的作用 传统的故障诊断依赖于残差分析，但难以区分不同的故障模式。本章引入因果推断的工具（如Do-Calculus、结构因果模型SCM），用于建立系统状态与潜在故障之间的明确因果链条。探讨了如何利用已知的因果结构，在系统发生故障时，快速定位根本原因，并实时生成对应的故障恢复（Fault Recovery） 控制律，确保系统运行的安全性。 第九章：多智能体系统（MAS）的分布式协调与一致性控制 随着分布式能源、无人机编队和智能工厂的发展，多智能体系统的协调成为关键。本章侧重于基于图论的分布式一致性算法设计，分析了拉普拉斯矩阵的谱特性对收敛速度的影响。详细介绍了在通信受限、拓扑动态变化（Switching Topology）环境下的分布式优化算法，以实现全局目标的最优决策，例如资源分配和协同路径规划。 第四部分：先进计算与设计工具 第十章：符号计算与自动微分在控制设计中的集成 现代控制设计，尤其是在推导高阶非线性系统的雅可比矩阵和Hessian矩阵时，手动计算极易出错。本章介绍了符号计算软件（如Maple/Mathematica） 在精确推导解析解方面的优势，以及自动微分（Automatic Differentiation） 技术在实现高效、精确梯度计算方面的应用。阐述了如何将这些工具无缝集成到实时仿真和模型求解器中，以加速迭代设计过程。 第十一章：计算电磁学与结构-流体耦合分析（FSI） 本章面向航空航天和生物医学工程中的极端跨学科问题。介绍了时域有限差分法（FDTD） 在分析电磁兼容性（EMC）和天线性能中的应用。重点分析了流固耦合（FSI） 问题的数值求解技术，包括弱耦合、强耦合的映射策略，以及如何耦合流体动力学模型（CFD）与结构动力学模型（CSD），以预测诸如颤振、拍击等关键现象。 第十二章：高维优化问题的求解策略 本章探讨了在工程设计空间中，目标函数和约束条件高度复杂的优化难题。除了经典的梯度下降法，深入介绍了启发式优化算法（如粒子群优化PSO、遗传算法GA） 在全局搜索中的应用。重点分析了代理模型（Surrogate Modeling） 技术，如径向基函数（RBF）和克里金模型，如何用于替代昂贵的仿真计算，从而实现大规模参数空间的快速优化探索。 --- 本书特色： 理论深度与工程实践的结合： 每个章节的理论推导后，均配有详细的工程案例分析，展示了先进方法在解决实际难题中的适用性和局限性。 跨学科前沿视野： 整合了控制论、数值分析、机器学习和系统工程的最新成果，体现了复杂系统研究的综合性。 方法论的全面覆盖： 不仅关注“如何做”，更侧重于“为什么选择这种方法”，为读者建立坚实的理论框架。

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