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出版者:Wiley

作者:Herbert E. Merritt

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1991-01-01

价格:USD 235.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471596172

丛书系列:

图书标签:

• 液压控制
• 液压系统
• 控制系统
• 工程技术
• 机械工程
• 自动化
• 流体动力
• 工业控制
• 电子液压
• 系统设计

好的，这是一份关于一本假设的、与《液压控制系统》完全无关的图书的详细简介，内容围绕“复杂系统建模与优化”展开，旨在提供一份详尽且富有专业深度的文本。 --- 现代复杂系统建模与优化：理论、算法与工程应用 作者： [此处可填写真实的或虚构的专家姓名] 出版社： [此处可填写真实的或虚构的出版社名称] ISBN： [此处可填写真实的或虚构的ISBN] 图书概述 《现代复杂系统建模与优化：理论、算法与工程应用》是一部深度聚焦于如何精确描述、分析和优化由大量相互作用组件构成的动态系统的专著。本书超越了传统工程学科中针对特定物理现象（如流体力学、电力学）的孤立分析方法，转而采用跨学科的、通用的数学和计算框架来处理涉及非线性和不确定性的复杂系统。 本书系统地构建了从系统识别、多尺度建模、鲁棒优化到自适应控制的完整理论体系。它不仅为研究人员提供了严谨的数学基础，也为工程师提供了切实可行的设计工具和决策支持框架，以应对当前工程、经济、生物和环境领域面临的日益严峻的复杂性挑战。 第一部分：复杂系统的数学基础与建模范式 本部分奠定了全书的理论基石，重点探讨了将物理世界或抽象概念转化为可计算模型的通用方法。 第一章：复杂系统的定义与特征 本章首先明确了“复杂系统”的内涵，区别于传统的线性、集中式系统。内容涵盖系统的涌现性（Emergence）、自组织（Self-organization）、适应性（Adaptivity）以及多尺度耦合（Multi-scale Coupling）等关键特征。详细讨论了如何识别系统中的反馈回路、时间延迟和非平稳性，这些都是复杂系统分析的难点所在。 第二章：多尺度建模技术：从微观到宏观的桥梁 复杂系统往往在时间、空间和变量维度上存在显著的尺度差异。本章深入研究了处理这种差异的建模技术。 平均场理论（Mean-Field Theory）：如何利用统计平均来简化大规模相互作用系统的描述。 降维技术：介绍本征正交分解（POD）和拓扑数据分析（TDA）在系统状态空间简化中的应用，旨在提取系统的核心动态模式。 时空网格自适应方法：针对具有不同时间常数的耦合系统，讨论如何构建高效的数值求解器。 第三章：不确定性描述与随机过程建模 真实世界的复杂系统充满噪声和不确定性。本章聚焦于如何量化和处理这些不确定因素。 随机微分方程（SDEs）：详细阐述Itô微积分在描述布朗运动和随机扰动下的系统动态中的应用。 模糊集理论与证据理论：在数据稀疏或定性信息为主的情况下，如何利用非概率性方法进行系统状态估计。 高维概率密度演化：介绍随机投影和张量网络方法，用于在计算资源受限时近似处理高维概率分布。 第二部分：先进的系统分析与识别方法 本部分将重点放在如何从观测数据中提取系统的内在结构，以及如何验证模型的准确性。 第四章：数据驱动的系统识别 在无法完全解析底层物理机制时，数据驱动的方法变得至关重要。 稀疏识别方法：详细介绍稀疏识别动力学系统（SINDy）算法，它能从高维时序数据中自动发现潜在的微分方程结构，并强调其在识别非线性项上的优势。 神经网络在系统建模中的应用：探讨长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）如何用于捕捉时序依赖性和结构依赖性。特别分析了如何通过物理约束（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）来提高数据驱动模型的泛化能力和可信度。 第五章：模型验证与可信度评估 一个模型无论多精巧，若缺乏可信度，则无法用于实际决策。本章侧重于验证模型的有效性。 交叉验证与敏感性分析：系统地评估模型参数对输出结果的影响，识别关键驱动因素。 贝叶斯模型评估：利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法，量化模型预测的不确定性区间，为决策者提供概率性保证。 第三部分：复杂系统的优化与控制策略 本部分是全书的核心应用篇章，旨在利用建立的模型，设计出能够在存在约束和不确定性下的最优运行策略。 第六章：约束优化理论的深化 针对复杂系统的非线性、大规模特性，传统线性规划已无法满足需求。 内点法与序列二次规划（SQP）：深入分析求解大规模非线性规划问题的有效算法。 大规模随机规划：讨论在决策变量依赖于随机结果的情况下，如何应用分阶段随机规划和场景树方法进行求解，例如在电力市场或供应链管理中的应用。 第七章：鲁棒控制与适应性策略 复杂系统对外部干扰和内部参数变化具有天然的敏感性，要求控制器必须具备高度的鲁棒性。 $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论：系统推导如何设计控制器以最小化最坏情况下的干扰影响。 模型预测控制（MPC）的扩展：重点讨论将鲁棒性纳入到在线优化过程中的鲁棒模型预测控制（RMPC），特别是处理线性不等式约束的不确定性（如多面体不确定性）的求解技巧。 自适应与在线学习控制：介绍在系统动态未知的或随时间漂移的情况下，如何利用在线参数估计和强化学习技术（RL）来实时调整控制律。 第八章：网络化复杂系统的协同与分布式优化 随着物联网和大规模分布式计算的发展，协同控制成为新的焦点。 图论在控制中的应用：利用图拉普拉斯矩阵描述系统内部通信拓扑。 分布式优化算法：详细介绍共识算法（Consensus Algorithms）和对偶分解法在分布式最优控制中的应用，使系统各子单元能够在不共享全局信息的情况下实现整体最优目标。 适用读者对象 本书内容深度和广度兼备，是以下专业人士的理想参考资料： 1. 高级研究生和博士生：系统科学、控制工程、应用数学、运筹学、以及计算物理等相关专业的学生。 2. 科研人员：致力于非线性动力学、复杂网络分析、数据科学与工程交叉领域的研究人员。 3. 高级工程师与决策者：负责设计和管理大规模、高动态性、高不确定性工程系统（如智能电网、大规模交通网络、高精度制造流程）的专业人士。 结语 本书致力于提供一个统一的视角，用数学语言驯服系统的“复杂性”。我们相信，掌握这些建模和优化工具，是应对未来工程与科学挑战的关键所在。本书的讨论不仅停留在理论层面，更辅以大量的案例分析（例如：城市交通流的最优信号控制、大型金融模型的风险对冲优化、以及生物网络中的代谢流平衡），以展示这些强大工具在真实世界中的落地能力。

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这本书的写作风格极其严谨，几乎每一句话都承载着精确的技术信息，没有任何多余的形容词或情绪化的表达，完全是教科书式的典范。这种风格的优点是信息密度高，适合需要快速查找和核对专业术语的专业人士。然而，对于我这种需要通过故事性或类比来建立深层理解的学习者来说，它显得有些过于“冷峻”。我尝试用它来辅助理解一个关于比例伺服阀的动态响应问题，但书中直接跳到了传递函数和伯德图的分析，而缺失了对物理结构（如动圈、静圈的磁场耦合）如何导致这些数学特性的直观描述。读起来感觉像是在学习一门已经完全抽象化的纯数学语言，而不是一门与真实世界机械系统紧密相连的工程学科。我花了大量时间去脑补那些缺失的“为什么”和“如何运作”，这极大地拖慢了我的学习进度。我希望作者能借鉴一些更具启发性的教学方法，比如引入一个贯穿全书的“虚拟项目”，让读者将学到的每一个概念都应用到这个项目中去，这样理论知识就能被有效地“锚定”在实践场景中，形成更牢固的认知结构。这本书无疑是知识的宝库，但它需要一个更友好的“解码器”来帮助非该领域专家进入其精妙的世界。

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这本书的排版和插图质量令人印象深刻，印刷清晰，图表简洁明了，这在技术类书籍中是极为重要的加分项。我尤其欣赏作者在解释复杂的控制回路时，所使用的那些精心绘制的方框图和信号流图。它们逻辑清晰，层次分明，仿佛有一位经验老到的工程师在旁边耐心讲解。但是，阅读的体验却在某些章节出现了断裂感。比如说，在讨论到能量守恒和效率优化时，作者突然插入了一大段关于材料科学中特定合金在极端温度下的蠕变特性的讨论。虽然我明白材料特性是系统可靠性的基础，但这种跨度极大的信息跳跃，让叙事的主线显得有些松散。我期待的是对“如何设计一个更高效的液压泵”的系统性探讨，而不是对“泵壳材料在疲劳极限下的行为”进行一次独立的微型讲座。此外，尽管概念阐述得深入，但对于一些关键参数的选取标准，书中似乎只是轻描淡写地给出了一般范围，而没有提供一个决策树或者流程图来指导读者如何根据工况（如响应速度、负载波动性）进行优化选择。这就导致读者在实际应用中，可能仍然需要查阅其他标准或手册才能做出最终的工程决策。如果能加入一些实用的“设计指南”或“常见错误与规避”的章节，这本书的实用价值将大大提升，避免让读者在理论的海洋中迷失方向。

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这本书在参考文献和索引部分的组织非常规范，展示了作者深厚的学术功底和广阔的知识视野。它引用了大量来自顶级期刊和会议的文献，确保了所讨论的技术都是经过同行评审的最新成果。然而，这种对学术严谨性的执着似乎让本书在“工程经验”的积累上有所欠缺。我发现书中在处理一些机械摩擦和泄漏等实际工程中不可避免的损失环节时，往往采用理想化的模型进行简化，并迅速转入对电液耦合的分析。在我的实际工作中，这些“小问题”累积起来对系统的稳定性和能耗有着决定性的影响。例如，对于不同密封材料在持续高压工作下的老化曲线，以及由此带来的动态响应漂移，书中未能提供一个量化的评估框架。我本期望这本书能像一本“老工程师的备忘录”一样，不仅教我如何设计一个最优的系统，也告诉我哪些是“次优但更可靠”的选择，以及在面对设计妥协时该如何权衡。这本书更像是为“完美”系统设计的说明书，而不是为充满不确定性的现实世界准备的工具箱。它要求读者具备极高的理论背景，才能将这些高级理论与现实中的工程限制相匹配。

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这本书的封面设计非常引人注目，那种深邃的蓝色调和金属质感的标题字体，立刻让人联想到精密机械的强大力量与控制的严谨性。我原本是带着对流体动力学基础知识的一知半解来翻阅的，期望能找到一本能够系统梳理从基础原理到实际应用的桥梁书籍。然而，阅读完前几章后，我发现它更像是一本深入探讨特定领域（比如，侧重于电子控制与液压伺服机构的结合，或者更专注于高动态响应系统的设计）的专业手册，而非一本面向广泛工程背景读者的入门指南。例如，书中对于阀门特性曲线的分析深入到微米级的精度考量，以及对PID控制器在不同负载条件下的饱和效应进行了极其详尽的数学建模，这对于我这样偏好直观理解物理现象的读者来说，确实有些吃力。它似乎假设读者已经对经典的拉普拉斯变换和系统稳定性判据了如指掌，并且能够迅速适应大量晦涩的专业术语和复杂的矩阵运算。我本以为能找到一些关于现代液压系统故障诊断的实用案例或软件仿真工具的介绍，但目前来看，更多的是理论推导和仿真模型的构建过程，缺乏实际操作层面的“手把手”指导。总体而言，对于资深研究人员或专注于高性能液压动力学方向的学生来说，这无疑是一份宝藏，但对于我这样寻求工程实践与理论平衡的学习者，它的“门槛”显得有些高了。我希望它能在后续章节中，增加更多针对常见工业应用场景的案例分析，比如挖掘机、注塑机或航空舵机等，用以佐证那些繁复的数学公式的实际意义。

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我注意到本书对现代控制理论的融合非常积极，这一点值得称赞。它显然没有停留在传统的开环或简单的反馈控制层面，而是深入探讨了诸如滑模控制、鲁棒H∞控制等前沿方法在克服液压系统非线性和干扰方面的应用。从理论深度来看，这本书无疑是走在行业前沿的。然而，这种前瞻性也带来了一个挑战：实际可操作性。书中详尽地推导了如何针对一个特定的非线性系统构建观测器和控制律，但对于如何将其转化为工业级的PLC或实时控制平台（如dSPACE或Speedgoat）的代码实现，几乎没有提及。例如，在讨论到估计油液温度对粘度变化的影响时，作者给出了一个复杂的卡尔曼滤波模型，但没有给出如何在嵌入式系统中高效、低延迟地实现这个滤波器的实际建议。工程实践的核心在于“落地”，而这本书似乎止步于“蓝图”阶段。它可能更适合那些在大学实验室进行纯理论研究，或者在尖端研发部门工作的工程师。对于在传统制造业中需要升级现有液压系统的技术人员而言，这本书提供的理论框架固然高屋建瓴，但缺少将理论转化为生产力所需的“中间件”信息。

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