High-Level Feedback Control with Neural World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kim, Y. H.; Kim, Young Ho; Lewis, F. L.

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:

价格:580.00元

装帧:

isbn号码:9789810233761

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 反馈控制
• 神经网络
• 机器人学
• 智能系统
• 高级控制
• 非线性控制
• 自适应控制
• 优化控制
• 系统建模

好的，这是一本涵盖了机器人与智能系统领域中，专注于传统高阶反馈控制理论的书籍的简介，内容详尽且不提及您提供的书名及其内容。 --- 《先进控制系统设计与应用：面向复杂动态环境的鲁棒与优化方法》 本书简介 在当代工程领域，特别是在机器人技术、航空航天、过程控制以及高精度制造等尖端应用中，对控制系统的性能要求已远远超越了传统PID控制所能提供的范畴。系统日益复杂化、非线性和高维度的特性，要求我们必须采用更精细、更具前瞻性的控制理论框架。本书正是为满足这一需求而编写的，它深入探讨了用于设计和分析复杂动态系统的先进反馈控制理论与方法，旨在为工程师和研究人员提供一套严谨且实用的工具箱，以应对现实世界中的不确定性和约束条件。 本书的架构从反馈控制的基础理论出发，逐步深入到现代控制的主流范式，并特别强调了那些能够处理系统结构不确定性、外部扰动以及性能优化需求的经典和现代技术。全书内容组织严密，理论推导扎实，同时辅以丰富的工程案例分析，确保读者不仅能掌握理论精髓，更能理解其在实际工程中的落地性。 第一部分：现代控制理论基石与系统建模 本部分首先回顾了线性系统控制的基础，包括状态空间表示法、能控性和能观测性的分析。在此基础上，重点讲解了经典鲁棒控制理论，这是理解后续先进方法的基础。我们详细阐述了$H_{infty}$控制的设计原理，它允许设计者在存在模型不确定性和外部干扰的情况下，保证闭环系统的稳定性并优化特定性能指标（如抑制噪声）。此外，对$LQR/LQG$最优控制的深入分析，使读者理解如何在系统状态可测或不可测的情况下，进行性能与成本的权衡。 系统的准确建模是有效控制的前提。本书投入了大量篇幅介绍非线性系统的建模技术，包括从物理定律导出的模型，以及利用系统辨识方法获得的经验模型。特别地，对于那些难以用精确数学公式描述的复杂系统，我们引入了模糊系统理论作为一种有效的建模和控制框架，探讨了其在处理知识不确定性方面的优势。 第二部分：非线性控制的深度探索 现代工程系统（如机械臂、飞行器等）的本质是非线性的，因此，本书将大量精力投入到非线性控制领域。我们首先详细剖析了基于反馈线性化的方法，解释了如何通过坐标变换和输入/输出反馈，将非线性系统转化为线性可控的系统，从而应用成熟的线性控制技术。 紧接着，本书深入研究了滑动模式控制（SMC）。SMC以其对参数变化和外部扰动极强的鲁棒性而闻名。我们不仅详细阐述了标准SMC的设计、收敛性证明，更重要的是，我们讨论了其固有的“抖振”问题，并提出了如高阶滑模（Higher-Order Sliding Mode）和比例-积分-微分（PID）滑模控制等先进技术来有效抑制这一现象，从而在保持高鲁棒性的同时，提升控制精度和执行器的寿命。 此外，反步法（Backstepping）作为一种系统化的非线性控制器设计工具，被详尽介绍。通过递归构造，反步法能够系统地处理复杂级联非线性系统的稳定性问题，本书提供了清晰的推导过程和应用实例，展示了如何利用此方法设计复杂的反馈控制器。 第三部分：优化与约束下的控制 在实际工业应用中，控制器的设计不仅要保证稳定性和鲁棒性，还必须满足各种硬件或操作的限制（如饱和、约束等），并且常常需要追求最优的性能指标（如最短时间、最低能耗）。 本部分的核心是模型预测控制（MPC）。MPC因其固有的处理多变量耦合、状态与输入约束的能力，已成为现代过程控制和先进机器人控制的首选方案。我们详细解释了MPC的基本原理，包括在线优化问题（QP或NLP）的求解方法。书中涵盖了线性MPC（LMPC）、非线性MPC（NMPC）的设计，并探讨了提高其实时计算效率的各种策略，如显式MPC和基于二次规划的迭代求解方法。 我们还探讨了基于Lyapunov函数的优化设计，这是一种理论上更为严谨的方法，用于构建满足特定性能标准的控制器，例如控制屏障函数（Control Barrier Function, CBF），它提供了一种通用的框架来确保系统在保持稳定性的同时，不违反预定的安全约束。 第四部分：系统级的鲁棒性与适应性 对于参数随时间漂移或工作环境发生根本性变化的系统，固定的控制器设计是不够的。本书最后一部分聚焦于自适应控制和鲁棒性分析的深化。 我们详细阐述了间接自适应控制和直接自适应控制的框架，特别关注了如何利用Lyapunov稳定性理论来保证自适应律的收敛性。对于那些模型结构不完全已知的系统，基于模型的鲁棒自适应控制提供了一种结合鲁棒性和自适应特性的解决方案。 最后，本书通过输入/输出（I/O）分析和增益整形技术，提供了另一种理解系统鲁棒性的视角，这对于分析开环系统对扰动的敏感度，以及设计具有特定增益特性的控制器至关重要。 目标读者 本书适合于控制工程、自动化、电气工程、机械工程等专业的硕士和博士研究生，以及从事先进控制系统研发的专业工程师。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微积分和基础自动控制理论知识。本书的深度和广度，使其成为一本优秀的进阶教材和工程实践参考手册。通过系统学习，读者将能够独立完成复杂动态系统的建模、分析和先进反馈控制器的设计工作。 ---

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这本书的封面设计就散发出一种专业而前沿的气息，封面上“High-Level Feedback Control”几个大字，辅以“Neural World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems”这样的小字，立刻吸引了我这个长期关注机器人和智能系统领域发展的技术爱好者。我一直在寻找能够真正帮助我从宏观层面理解和设计复杂控制系统的资源，尤其是那些能融合最新AI技术，特别是神经网络的。现有的许多控制理论书籍，虽然扎实，但往往侧重于底层数学推导和经典方法，对于如何在高层次上集成智能体，实现更灵活、自适应的控制，着眼点不够。我对这本书抱有很高的期待，希望它能填补这一空白，提供一套系统性的框架，来指导我们如何构建能够学习、适应甚至预测环境变化的先进控制系统，尤其是在机器人领域，例如自主导航、人机协作、复杂操纵等场景，高层级的智能反馈控制无疑是关键。这本书的出版，我相信会为行业内的研究者和工程师带来新的思路和实用的方法论，推动机器人和智能系统向着更高级、更智能的方向发展。

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这本书的书名本身就充满着一种令人振奋的承诺——“高层次反馈控制”。这不仅仅是指控制系统的层级，更是一种思维方式的转变。我一直觉得，传统的反馈控制虽然在精确性和稳定性方面表现出色，但在面对高度不确定、变化莫测的环境时，往往显得力不从心。而“智能系统”和“机器人”领域的飞速发展，则迫切需要我们跳出传统的藩篱，拥抱更具前瞻性的控制理念。这本书似乎正是瞄准了这一需求，它旨在提供一种视角，让我们能够站在更高的维度，去思考如何将诸如深度学习、强化学习等AI技术，巧妙地融入到反馈控制的设计之中。我猜想，书中会深入探讨如何让控制器“学会”如何控制，如何根据经验和观察动态调整控制参数，甚至是如何在没有明确模型的情况下，也能实现鲁棒的控制。这对于开发更加自主、更加智能的机器人至关重要，例如在无人驾驶、智能制造、甚至是太空探索等领域，都需要这样的高层次智能控制能力来应对各种突发状况和复杂任务。

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读到“Neural World Scientific Series in Robotics and Intelligent Systems”这个系列名称，我就知道这本书一定蕴含着前沿的学术思想和最新的研究成果。我对“High-Level Feedback Control”这个主题的关注由来已久，因为我一直在思考，如何才能设计出真正能够应对复杂、动态且充满不确定性的真实世界场景的控制系统，而不仅仅是在实验室环境中表现良好的模型。这本书的书名暗示了它将超越传统的PID控制或模型预测控制，而是从一个更高级的层面，探索如何将人工智能，特别是神经网络，深度集成到反馈控制的框架中。我尤其期待书中能够提供关于如何将神经网络的泛化能力、学习能力与反馈控制的稳定性和鲁棒性相结合的理论和实践指导。在机器人领域，例如实现更加平滑、自然的运动控制，或者在智能系统中，例如开发能够自主决策并与环境互动的AI代理，这类高层次的智能反馈控制都是至关重要的。

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作为一名在工业自动化领域工作多年的工程师，我深知反馈控制的基石作用，但我也敏锐地察觉到，随着技术的进步，我们对控制系统的要求也在不断提升。特别是在机器人和智能系统这个日新月异的领域，仅仅依赖于精确数学模型和预设算法的传统控制方法，正在面临越来越大的挑战。我希望这本书能够深入探讨如何利用神经网络强大的数据驱动学习能力，来弥补传统控制模型在不确定性、非线性以及复杂系统动态建模方面的不足。书中关于“智能体学习环境模型”和“自适应控制器设计”的章节，对我来说极具吸引力。我相信，这本书将为我们提供一套全新的方法论，帮助我们构建能够从与环境的交互中不断学习和优化的反馈控制器，从而实现更加高效、灵活且具有适应性的自动化系统，尤其是在那些高度动态和不可预测的工业场景中，这会带来革命性的变化。

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当我翻开这本书的目录时，立刻就被它所涵盖的主题所吸引。从“基于模型的预测控制（MPC）的神经网络扩展”到“深度强化学习在机器人姿态控制中的应用”，再到“基于生成对抗网络（GAN）的自适应控制器设计”，这些章节标题清晰地表明了这本书的重点在于将神经网络的强大建模和学习能力，与传统的、强大的反馈控制理论相结合，创造出更具鲁棒性和智能性的控制策略。我尤其关注书中关于“如何将符号知识与神经网络融合以实现可解释的智能控制”的部分，因为在许多实际应用中，仅仅拥有黑箱式的神经网络控制是不足够的，我们需要理解控制决策的依据，并能在必要时进行干预或调整。这本书的出现，让我看到了解决这一挑战的可能性。它不仅仅是一本理论著作，更像是为工程师提供了一套“智能控制工具箱”，其中包含了前沿的研究成果和潜在的实现方法，能够帮助我们突破现有控制技术的瓶颈，设计出能够在复杂、动态甚至未知环境中高效运行的下一代智能系统。

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