Adaptive Control Design and Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Tao, Gang

出品人:

页数:640

译者:

出版时间:2003-7

价格:918.00元

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isbn号码:9780471274520

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• 学术
• 专业参考书
• 自适应控制
• 控制理论
• 系统分析
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好的，以下是一本专注于现代控制理论与工程应用的综合性教材的详细介绍，该书旨在为读者提供从基础到前沿的扎实理论框架和丰富的工程实践案例。 --- 现代控制理论与工程应用：从经典到智能的跨越 第一部分：经典控制理论的基石与深化 本书的开篇部分，我们首先致力于巩固读者对经典控制理论的理解，并在此基础上引入必要的数学工具，为后续的先进控制设计打下坚实的基础。 第1章：控制系统的数学建模与时域分析 本章深入探讨如何将真实的物理系统（如机电、热力或流体系统）转化为可分析的数学模型。重点内容包括： 系统描述的统一性： 状态空间表示法（State-Space Representation）的详尽阐述，对比传递函数法在多输入多输出（MIMO）系统中的局限性。 线性化技术： 如何在线性化附近区域有效描述非线性系统，包括雅可比线性化和泰勒级数展开。 时域性能指标： 零输入响应、零状态响应的分解，以及对超调量、建立时间和稳态误差的严格定义和计算。 系统稳定性判据： 详细分析李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论在线性定常系统中的应用，以及 Routh-Hurwitz 判据的几何意义。 第2章：频域分析与经典补偿器设计 本章回归经典的频域视角，强调其在系统辨识和初步控制策略制定中的不可替代性。 频率响应特性： 伯德图（Bode Plot）、奈奎斯特图（Nyquist Plot）的精确绘制与解读，理解系统带宽、增益裕度和相位裕度。 根轨迹法（Root Locus）： 深入剖析根轨迹的绘制规则及其对系统动态特性的指导作用，特别是如何通过调整增益来影响极点位置。 经典PID控制器的设计与局限： 详述比例、积分、微分（PID）控制器的原理和参数整定方法（如Ziegler-Nichols法），并明确指出其在处理复杂耦合系统和强非线性问题时的固有缺陷。 前馈控制与反馈结构的优化： 探讨如何利用前馈补偿来消除已知扰动的影响，以及两自由度（2-DOF）控制器的结构优势。 第二部分：现代控制理论的核心：状态空间方法 现代控制理论的核心在于利用系统的内在状态信息进行设计。本部分将系统地介绍从可控性、可观测性到最优控制的基础。 第3章：系统结构分析：可控性与可观测性 这是设计基于状态反馈控制器和状态观测器的前提。 判据的推导与应用： 详细推导卡尔曼（Kalman）可控性和可观测性矩阵的构造方法，并讨论其在判断系统结构方面的物理意义。 最小实现（Minimal Realization）： 如何从高阶模型中提取系统的最简化描述。 对偶性原理（Duality）： 证明状态观测器设计与状态反馈设计之间的深刻联系。 第4章：基于状态反馈的极点配置与观测器设计 本章是现代控制设计技术的基石。 极点配置（Pole Placement）： 阐述如何通过全状态反馈 $u = -Kx$ 来任意指定线性系统的闭环极点位置（前提是系统可控）。 Ackermann 公式： 介绍利用该公式高效计算反馈增益矩阵 $K$ 的步骤，并讨论其在大型系统中的数值稳定性问题。 Luenberger 观测器： 详细设计状态观测器 $dot{hat{x}} = Ahat{x} + Bu + L(y - Chat{x})$，用于估计不可测状态，并分析观测器极点对估计误差的影响。 输出反馈与分离原理： 讨论当无法获取全部状态时，如何设计输出反馈，并严格证明极点配置和观测器设计可以独立完成（分离原理）。 第5章：最优控制：LQR/LQG 理论 最优控制提供了一种基于性能指标的系统设计方法，避免了传统方法中对性能指标的经验化设置。 性能指标函数（Cost Function）： 定义二次型代价函数 $J$，它综合了状态误差和控制输入的“成本”。 线性二次型调节器（LQR）： 求解代数黎卡提方程（ARE）以确定最优状态反馈增益 $K$，确保系统在最小化 $J$ 的同时保持稳定。 线性二次高斯（LQG）控制： 结合最优估计（卡尔曼滤波）和最优控制（LQR）。卡尔曼滤波作为本章的重点之一，详细阐述了其基于系统噪声和测量噪声的迭代最优状态估计过程。 分离性与应用： 总结LQG控制器的结构，并探讨在实际工程中如何根据噪声特性调整 $Q, R$ 矩阵和噪声协方差矩阵 $Q_w, R_v$。 第三部分：非线性系统的控制挑战与前沿方法 随着工程复杂度的提升，对非线性系统的精确控制需求日益迫切。本部分聚焦于处理非线性和不确定性的先进技术。 第6章：高级非线性控制技术 本章旨在提供处理结构化非线性问题的强大工具。 反馈线性化（Feedback Linearization）： 介绍输入-输出线性化（Input-Output Linearization）和状态线性化（Full State Linearization）的概念，重点讨论如何通过坐标变换和非线性反馈将系统转化为线性系统，从而应用 LQR 或极点配置。 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）： 深入分析SMC的设计，包括选择合适的滑模面（Switching Surface）和设计切换律。重点分析“抖振”（Chattering）现象的产生机理及其抑制方法（如使用S-函数或高阶滑模）。 背靠背法（Backstepping）： 详细介绍该递归设计方法，它能够系统地处理严格反馈形式（Strictly Feedback Form）的非线性系统，并保证全局稳定性。 第7章：鲁棒控制基础与H-无穷（H-infinity）控制 本章关注系统在模型不确定性、参数摄动和外部干扰下的性能保证。 鲁棒性基础： 引入小增益定理（Small Gain Theorem）和 $mu$ 分析的基础概念，理解结构化奇异值（Structured Singular Value）。 $H_{infty}$ 控制设计目标： 将控制问题转化为一个界限化的 $H_{infty}$ 范数最小化问题，即最小化闭环系统从外部扰动到关键输出的传递函数范数。 代数 Riccati 方程的扩展： 推导设计 $H_{infty}$ 状态反馈控制器和观测器所需的两个代数不等式（对于严格 $H_{infty}$ 控制）。 控制器简化： 讨论如何将所得的高阶 $H_{infty}$ 控制器进行降阶处理，以适应实际硬件的计算能力。 第8章：先进应用与智能控制的融合 本章展望控制理论的前沿应用，特别是与机器学习和优化方法的结合。 自适应控制的初步介绍： 区分参数自适应和基于模型的自适应（如 MRAC）。简要介绍基于误差信号的参数辨识律（如 Lyapunov 法的应用）。 模型预测控制（MPC）： 详细阐述 MPC 的核心思想：在线滚动优化。分析其在处理系统约束（输入约束、状态约束）方面的无可替代的优势。讨论其计算复杂性及其在实时系统中的实现挑战。 强化学习（RL）在控制中的潜力： 探讨如何将控制任务转化为马尔可夫决策过程（MDP），并利用深度RL算法（如 DDPG 或 SAC）来发现复杂的、难以用传统方法建模的非线性控制策略。强调其在探索复杂环境中的优势，同时指出其对模型精确性和训练样本的依赖性。 --- 本书特色与读者对象 主要特点： 1. 理论与实践的深度融合： 每章均配有详细的MATLAB/Simulink 仿真实例，演示从理论推导到代码实现的完整流程，尤其强调参数选择的物理意义。 2. 数学严谨性： 对所有关键定理（如 LQR 的最优性、稳定性判据）提供详尽的数学证明，确保读者对原理的深入理解。 3. 工程导向： 聚焦于系统在实际工程中遇到的问题，如传感器噪声、执行器饱和和模型不确定性，并提供相应的工程化解决方案。 适合读者： 本书面向具有线性系统基础的本科高年级学生、研究生，以及在航空航天、机器人、过程工业和汽车工程领域从事控制系统设计与研究的工程师。它不仅是一本教科书，更是一本可供查阅和参考的工程设计手册。

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《Adaptive Control Design and Analysis》这本书，对我这个对自动化生产线充满好奇的学生来说，简直是一次“身临其境”的学习体验。我一直对如何让机器“学会”并且“适应”环境感到着迷，而这本书恰恰满足了我的求知欲。书中关于“如何让机器人手臂在未知负载下精确抓取物体”的例子，让我看到了自适应控制在工业机器人领域的实际应用。我被书中对于“基于模型参考的自适应控制（MRAC）”如何在线调整控制器参数，以补偿负载变化所带来的影响的详细阐述所深深吸引。我还在思考书中关于“自适应PID控制器”的设计，这种控制器能够根据被控对象的动态特性自动调整PID参数，从而实现更优的控制效果，这比传统的固定参数PID控制器要强大得多。我还对书中关于“自适应故障检测与容错控制”的章节非常感兴趣，这意味着即使在系统出现部分故障时，自适应控制器也能够通过调整自身来维持系统的正常运行，这对于保证生产线的稳定性和安全性至关重要。这本书让我对自动化技术有了更深刻的理解，也激发了我未来从事相关研究的浓厚兴趣。

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作为一名研究偏微分方程的数学专业学生，我对《Adaptive Control Design and Analysis》这本书的最初接触，实属偶然，却带来了意想不到的收获。我原本以为控制理论是一个高度工程化的领域，与纯粹的数学研究相去甚远。然而，这本书中对自适应控制理论的数学 rigor（严谨性）和深刻的分析，让我重新审视了控制理论的数学本质。我被书中对于“非线性系统自适应控制”的深入探讨所吸引，特别是如何利用微分方程和李群的理论来分析和设计自适应控制器。作者在证明自适应控制器的稳定性时所使用的数学工具，如Barbalat引理和 LaSalle不变性原理，都让我感到非常熟悉，同时也让我看到了这些数学工具在工程问题中的实际应用。我还在研究书中关于“自适应模糊系统”和“自适应神经网络”的数学基础，这些章节展现了如何利用函数逼近理论和拓扑学的概念来设计和分析自适应控制器。这本书让我看到，工程问题背后蕴含着深刻的数学原理，而数学理论的抽象概念，也能在实际应用中找到落脚点。这对于我理解数学理论的意义和价值，以及拓展我的研究视野，都有着重要的意义。

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我是一名资深的控制工程师，在工业自动化领域摸爬滚打多年，接触过各种各样的控制系统。坦白说，当我拿起《Adaptive Control Design and Analysis》这本书时，并没有抱太大的期望，因为我已经阅读过不少关于控制理论的书籍，很多都显得理论脱离实际，或者过于陈旧。然而，这本书却给了我一个巨大的惊喜。作者在处理实际工程问题时表现出的洞察力令人印象深刻。书中对于“在线参数估计”的深入探讨，以及如何选择合适的估计器（如最小二乘法、扩展卡尔曼滤波器等）来适应动态变化的环境，对我解决生产线上的模型漂移问题提供了关键性的指导。我尤其关注书中关于“模型预测控制（MPC）”与自适应控制相结合的部分，这种混合方法的强大之处在于，它既能利用MPC的预测能力来处理未来的不确定性，又能通过自适应机制实时调整模型参数，以应对突发状况。书中的案例研究，比如在化工过程中的温度和压力控制，以及在电力系统中的负荷预测和频率稳定，都非常贴合实际生产需求。我还在思考书中关于“自适应模糊逻辑控制”和“自适应滑模控制”的章节，这些高级的控制策略在处理强非线性和不确定性系统时展现出卓越的性能，为我设计更具挑战性的控制系统提供了新的视角和工具。这本书的理论深度和工程实用性达到了一个非常高的平衡点，它不仅仅是“讲故事”，更是“教方法”。

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我是一名在通信领域工作的工程师，工作中经常需要处理信号的自适应均衡和信道估计问题。《Adaptive Control Design and Analysis》这本书，在我看来，简直就是解决这些问题的“宝典”。我尤其赞赏书中关于“基于梯度下降法的自适应滤波器”的详细讲解，从最简单的LMS算法到变步长LMS算法，作者都给出了清晰的推导过程和性能分析。我还在深入研究书中关于“递归最小二乘法（RLS）”的章节，这种算法在处理快速变化的信道时能够提供更快的收敛速度，这对于我们通信系统至关重要。书中关于“盲自适应均衡”的讨论，也让我眼前一亮，这种技术能够在没有参考信号的情况下实现信号的自适应均衡，极大地扩展了自适应控制的应用范围。我还对书中关于“自适应调频/调幅解调”的章节很感兴趣，这对于提高通信系统的信号质量和抗干扰能力非常有帮助。这本书中的许多算法和理论，都能够直接应用于我目前的工作，解决一些困扰我很久的技术难题，让我能够设计出更高效、更可靠的通信系统。

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我是一名在生物医学工程领域进行研究的博士生，长期以来，我们面临着如何精确控制体内药物释放速率以及如何适应人体生理变化的挑战。《Adaptive Control Design and Analysis》这本书，为我提供了一个全新的视角。我被书中关于“如何设计自适应控制器来精确控制药物释放的动态过程”的章节深深吸引。例如，利用自适应控制来实时调整微流控设备中泵的流量，以响应体内血糖水平的变化，实现精准的胰岛素释放。我还在深入研究书中关于“如何利用自适应技术来补偿人体生理参数的个体差异和时间变化”的章节。例如，在设计人工器官的控制系统时，如何让控制器能够根据患者的具体情况和生理反应，自动调整控制策略，以达到最佳的治疗效果。书中关于“基于神经网络的自适应控制在生物系统中的应用”的讨论，更是让我眼前一亮，神经网络强大的模式识别和学习能力，与自适应控制的实时调整能力相结合，为解决生物医学领域复杂的控制问题提供了巨大的潜力。这本书让我看到了科学技术在改善人类健康方面的巨大前景。

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这本《Adaptive Control Design and Analysis》简直是为我量身定制的！我是一名在读的博士生，研究方向是机器人动力学与控制。在我的研究中，精确的模型参数估计和对未知扰动的鲁棒性是我面临的最大挑战。这本书恰好在这些方面提供了非常全面且深入的解决方案。我尤其喜欢作者在阐述“基于Lyapunov的自适应律设计”时所展现的严谨性，他不仅给出了数学推导，还详细解释了Lyapunov函数在保证系统稳定性中的作用，这让我对自适应控制的理论基础有了更深刻的理解。书中的“高增益自适应控制”和“模型失配鲁棒性分析”章节，对我理解如何设计能够在模型存在显著误差的情况下依然保持稳定和高性能的控制器至关重要。我还在反复研究书中关于“基于优化理论的自适应控制”的讨论，特别是如何将遗传算法或粒子群优化等方法融入到自适应控制器的设计中，以获得更优的性能。此外，书中对“多模型自适应控制”和“切换自适应控制”的介绍，也为处理多模态系统和动态变化的系统提供了新的思路。这本书中的许多方法和理论，直接启发了我论文中的部分创新点，让我对未来的研究方向更加清晰和充满信心。

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作为一名在人工智能领域进行初步探索的学生，我对《Adaptive Control Design and Analysis》这本书的接触，完全是一种意想不到的启发。我原本以为自适应控制更多地是偏向传统的控制工程，但这本书却让我看到了它与机器学习和人工智能之间深厚的联系。我被书中关于“如何利用自适应控制来驱动机器学习模型的在线学习和优化”的章节深深吸引。例如，书中将自适应控制的思想应用于强化学习中的策略更新，以及如何设计自适应控制器来动态调整机器学习模型的学习率或结构，以适应不断变化的输入数据。我还在思考书中关于“基于数据驱动的自适应控制”的讨论，特别是如何从大量历史数据中学习系统的模型和控制器参数，这与我正在接触的机器学习中的模型训练过程有着异曲同工之妙。书中的“神经网络自适应控制”部分，也让我看到了如何将深度学习的强大模型拟合能力与自适应控制的实时调整能力相结合，以解决更复杂的问题。这本书打破了我原有的认知界限，让我看到自适应控制在跨领域应用上的巨大潜力，为我未来的研究开辟了新的可能性。

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这本《Adaptive Control Design and Analysis》真是让我大开眼界，虽然我是一名初入控制理论领域的学生，但这本书的叙事方式和深度却深深地吸引了我。我尤其欣赏作者在解释自适应控制基本原理时的细致入微，从最简单的模型参考自适应控制（MRAC）开始，循序渐进地引入了各种更复杂的算法，例如Lyapunov方法在稳定性分析中的应用，以及如何处理模型不确定性和外部干扰。书中的大量实例，涵盖了从机器人手臂的精确轨迹跟踪到航空航天飞行器的姿态控制，都极大地帮助我理解了理论的实际价值。我曾花了好几个小时去研究关于“间接自适应控制”和“直接自适应控制”之间的区别，以及它们各自的优缺点，作者通过生动的图示和清晰的数学推导，让这些抽象的概念变得触手可及。更令我惊叹的是，书中对于自适应控制器鲁棒性的讨论，特别是如何设计控制器来应对传感器噪声和执行器故障，这对于我在实际工程应用中遇到的一些棘手问题提供了非常有价值的思路。我还在思考书中所介绍的“基于神经网络的自适应控制”，虽然我还没有完全掌握其中的数学细节，但它所展现出的处理非线性系统和复杂模型的能力，让我对未来的控制技术充满了期待。总的来说，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在引导我一步步探索自适应控制的奥秘。

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作为一名在能源领域工作的工程师，我一直关注着如何提高能源系统的效率和稳定性。《Adaptive Control Design and Analysis》这本书，为我提供了许多解决实际问题的思路。我被书中关于“如何利用自适应控制来优化风力涡轮机的叶片角度控制，以最大化能量捕获效率”的章节所深深吸引。作者详细阐述了如何根据风速和风向的实时变化，通过自适应控制器来动态调整叶片角度，以应对复杂的风况。我还在深入研究书中关于“如何设计自适应控制器来稳定电网的频率和电压，以应对分布式能源接入带来的不确定性”的章节。这种分布式能源，如太阳能和风能，其输出功率的波动性很大，给电网的稳定性带来了严峻的挑战，而自适应控制则能够有效地应对这些不确定性。书中关于“自适应预测控制在能源系统中的应用”的讨论，也让我非常感兴趣，这种技术能够结合预测信息和实时反馈，实现更优化的能源调度和管理。这本书中的许多技术和方法，都能够直接应用于我目前的工作，帮助我设计出更高效、更稳定的能源系统，为实现可持续能源发展做出贡献。

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《Adaptive Control Design and Analysis》这本书，对于我这种在模拟仿真领域工作多年的技术人员来说，就像是解决了一直困扰我的“模型不确定性”这一世纪难题。我们常常需要模拟各种复杂的物理系统，而这些系统的真实模型往往难以精确获得，或者会随着时间发生变化。这本书提供了非常系统化的方法来应对这种情况。我非常欣赏书中对“模型辨识”技术在自适应控制中的应用，从最基本的梯度下降法到更高级的遗忘因子最小二乘法，作者都给出了清晰的推导和应用场景。我还在深入研究书中关于“参数收敛性分析”的内容，理解为什么这些自适应律能够保证参数最终收敛到真实值，或者在无法收敛的情况下也能保证系统的稳定性。书中关于“自适应控制器在数字仿真中的实现”的章节，更是为我提供了宝贵的实践指导，比如如何处理离散时间系统的采样周期、量化误差等问题。我还在思考书中关于“自适应控制与模型参考自适应控制（MRAC）的比较”，以及如何根据不同的仿真需求选择最合适的自适应控制策略。这本书让我能够更有信心地构建更精确、更鲁棒的仿真模型，为我未来的项目带来了极大的便利。

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