Modern Sliding Mode Control Theory pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Bartolini, Giorgio (EDT)/ Fridman, Leonid (EDT)/ Pisano, Alessandro (EDT)/ Usai, Elio (EDT)

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页数:468

译者:

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价格:169

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isbn号码:9783540790150

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图书标签:

• 控制理论
• 滑模控制
• 现代控制
• 自适应控制
• 鲁棒控制
• 非线性控制
• 系统控制
• 工程控制
• 优化控制
• 控制系统

经典控制理论的革新力量：现代滑模控制 在复杂的动力学系统控制领域，如何设计出能够在面对不确定性、外部扰动以及参数变化时，依然保持稳定和鲁棒性的控制器，一直是研究的焦点。传统控制器在处理这些非理想情况时，往往表现出性能下降甚至失控的风险。而现代滑模控制（Modern Sliding Mode Control，简称SMC）理论的出现，为这一难题提供了优雅且高效的解决方案。 一、滑模控制的诞生与核心思想 滑模控制最早可以追溯到上世纪60年代，其核心思想在于通过设计一个特定的“滑模面”（sliding surface），将系统的状态轨迹引导并强制保持在该滑模面上运动。一旦状态被限制在滑模面上，系统的动态行为就从原本高阶、依赖于具体参数的不确定性系统，转变为一个等效的、固定阶数的、与不确定性无关的“等效系统”。这种“等效系统”的鲁棒性使得控制器能够有效地抵御外部扰动和模型不确定性，保证系统的稳定性和预期的性能。 想象一下，你正在滑雪，目标是沿着一条预设好的雪道（滑模面）滑行。即使雪道表面有起伏（扰动）或积雪厚度不均（参数变化），只要你技术娴熟，就能保持在雪道上，并沿着你想要的方向前进。滑模控制正是利用了这种“强制导向”的思想。 二、现代滑模控制的发展与精进 随着理论研究的深入和计算能力的提升，现代滑模控制在传统SMC的基础上，不断涌现出更先进、更精密的控制方法。这些发展主要体现在以下几个方面： 滑模面的巧妙设计： 传统的滑模面设计可能存在抖振（chattering）问题，即控制器输出信号在高频震荡，导致执行器损耗和系统不必要的能量消耗。现代研究致力于设计更优化的滑模面，例如利用非线性函数、模糊逻辑、神经网络等技术，使得滑模面更加平滑，减少抖振。 鲁棒性的进一步提升： 面对更复杂、更剧烈的不确定性和扰动，研究者们开发了多项式滑模控制、高阶滑模控制、自适应滑模控制等方法。这些方法能够更有效地估计和补偿不确定性，进一步增强系统的鲁棒性。例如，自适应滑模控制能够实时调整控制器增益，以适应系统参数的动态变化。 抖振抑制技术的创新： 抖振是滑模控制的一大挑战。现代滑模控制理论涌现出大量抖振抑制技术，包括边界层法、高阶滑模、模糊逻辑滑模、神经网络滑模以及利用积分项、分数阶导数项等来平滑控制器输出。这些技术旨在在保证鲁棒性的前提下，显著降低控制信号的震荡幅度，提高系统的实际应用可行性。 滑模控制器的设计自动化与智能化： 过去，滑模控制器的设计往往需要大量的人工调优。现代研究正朝着自动化和智能化设计方向发展，例如利用优化算法（如遗传算法、粒子群算法）来自动搜寻最优滑模参数，或者采用机器学习技术来学习系统的动态特性并生成控制器。 对多输入多输出（MIMO）系统的应用： 许多实际系统是多输入多输出的，其控制设计比单输入单输出（SISO）系统更为复杂。现代滑模控制研究已将目光聚焦于如何有效地设计适用于MIMO系统的滑模控制器，例如采用解耦技术、协同控制策略等。 面向特定应用的拓展： 现代滑模控制的应用范围不断拓展，已成功应用于航空航天、机器人、电力系统、汽车工程、生物医学工程等多个领域。针对不同领域的特殊需求，滑模控制方法也在不断地进行定制化和优化，例如在机器人领域，常结合视觉伺服或力反馈技术；在电力系统领域，则侧重于频率和电压的稳定控制。 三、现代滑模控制的理论意义与工程价值 现代滑模控制理论不仅在学术上具有深远的意义，更在工程实践中展现出巨大的价值： 强大的鲁棒性： 这是滑模控制最突出的优势。对于参数摄动、外部干扰等常见于实际系统的问题，滑模控制器能够保持卓越的性能，确保系统按照预期工作。 设计简洁高效： 一旦滑模面设计确定，控制器的基本结构相对清晰，计算量也往往可控，这使得其在实时性要求较高的应用场景中具有优势。 系统建模的灵活性： 滑模控制对被控对象的精确模型要求相对较低，即便是模型不精确或随时间变化的系统，通过巧妙的滑模面设计和控制器调整，也能实现良好的控制效果。 理论完备性： 现代滑模控制理论体系日趋完善，为控制器的设计和性能分析提供了坚实的理论基础。 四、展望未来 尽管现代滑模控制已取得长足进步，但仍有广阔的研究空间。未来的研究方向可能包括： 能量效率的优化： 进一步降低控制器的能量消耗，尤其是在执行器受限的应用中。 预测性滑模控制： 结合模型预测控制（MPC）的理念，实现对未来不确定性的预判和提前干预。 深度学习与滑模控制的融合： 利用深度学习强大的模式识别和函数逼近能力，构建更高级、更自适应的滑模控制器。 分布式和协同滑模控制： 针对大规模、分布式系统（如多机器人协作、智能电网）设计高效的滑模控制策略。 总而言之，现代滑模控制以其独特的设计理念和卓越的鲁棒性能，已成为现代控制理论中的一颗璀璨明珠。它不仅为解决复杂工程系统中的控制难题提供了强大的工具，更在不断推动着控制科学理论的边界，为构建更智能、更可靠的自动化系统贡献着关键力量。

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这本书给我的感觉，就像是在攀登一座信息密度极高的山峰，每一次抬头都能看到远方更壮丽的景色，但每一步都需要耗费巨大的心力去稳固脚下的立足点。我特别关注书中对于“不确定性”处理的论述。在许多传统控制理论中，系统参数总被假设为精确已知，但这在现实中几乎是不可能的。本书在这方面展现了惊人的洞察力，它将不确定性分为结构性不确定性和参数不确定性，并分别提供了应对策略。对于那些参数范围已知的场景，作者详细阐述了如何利用保守估计来设计一个能适应所有可能性的控制器，这种“把最坏情况也纳入考虑”的思维，体现了一种高度成熟的工程哲学。书中关于**自适应控制**和**优化控制**的交叉论述尤其精彩，它没有将这两个领域割裂开来，而是展示了如何将在线学习的机制融入到传统的反馈结构中，实现对环境变化的动态补偿。阅读过程中，我多次暂停下来，重新审视书中的图表——那些复杂的相平面图和时域响应曲线，无声地诉说着设计决策背后的权衡与取舍。这本书需要耐心，但回报是实实在在的，它让你理解“控制”的本质，是与“未知”共舞的艺术。

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初次接触这个领域的我，面对一堆符号和矩阵时常感到望而生畏，但这本书的结构设计，简直是为我这样的“跨界学习者”量身定制的。它的章节过渡极其自然流畅，好像作者深知读者大脑处理新知识的节奏。例如，在讲解鲁棒性分析时，它并没有直接跳到复杂的稳定性判据，而是先用一个非常直观的“抖动”模型来模拟外部干扰，让读者首先在感性上体会到“不稳”是什么感觉。接着，才引入“李雅普诺夫函数”这类工具，并详尽解释为什么这个函数能有效地捕捉系统的能量衰减趋势。最让我感到惊喜的是，书中对数学证明的呈现方式。它没有采用那种冷冰冰的、一步到位的纯逻辑推导，而是加入了大量的“旁注”和“思考题”，引导读者去主动构建证明链条，而不是被动地接受结论。这极大地增强了阅读的主动性和参与感。我甚至发现，书中对某些经典算法的重新诠释，比我过去阅读的几本教材的描述都要简洁明了，它似乎总能找到那个“最优雅”的数学表述角度。对于希望快速掌握核心思想、而不是沉溺于繁琐细节的读者来说，这种高效的知识传递方式，是它最大的亮点。

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我购买这本书主要是冲着它在**非线性系统**处理上的声誉去的。坦白说，非线性系统的分析一直是控制工程中的一个“禁区”，很多理论成果往往只在特定的小范围内有效。然而，这本书大胆地挑战了这一限制。它对**滑模控制**（SMC）的介绍，简直是教科书级别的典范。作者没有回避SMC固有的“抖振”（chattering）问题，反而用接近三章的篇幅，系统地梳理了从早期简单切换函数到后来引入边界层、甚至利用高阶项来平滑控制律的完整发展脉络。这种对技术缺陷的坦诚剖析和持续改进的记录，非常鼓舞人心。它告诉读者，成熟的理论不是一蹴而就的完美，而是在不断解决实际问题中迭代出来的。书中对李雅普诺夫稳定性理论在非线性环境下的应用讲解得尤为清晰，通过构建一个恰当的“虚拟”能量函数，使得原本复杂的微分方程组可以被转化为一个相对易于分析的形式。对于那些希望跳出经典PID（比例-积分-微分）思维框架，进入更深层次反馈设计领域的工程师来说，这本书提供的工具箱是无比丰富的，它提供的不仅仅是算法，更是一种解决复杂动力学问题的思维范式。

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这本厚重的书册，捧在手里沉甸甸的，光是封面那设计感十足的几何线条，就透着一股不容小觑的专业气息。我原本以为这会是一本纯粹的、晦涩难懂的教科书，但翻开扉页后才发现，作者的叙述方式比我想象的要人性化得多。它没有一上来就抛出那些让人头晕目眩的微分方程组，而是花了大量的篇幅来构建“控制论”这个宏大框架的哲学基础和历史演进。读起来，更像是在听一位经验老道的工程师，娓娓道来他如何一步步从理论的迷雾中开辟出清晰的路径。他对经典控制理论的局限性分析得极其透彻，像是在剥洋葱一样，层层深入地揭示了传统方法在面对高维、非线性和不确定性系统时的无力感。尤其欣赏作者在引入新概念时，总会引用大量的实际工业案例——从航空航天姿态控制到复杂的机器人关节驱动，这些生动的例子瞬间把抽象的数学模型拉回了现实世界。这让我明白，所谓的“现代”控制，并非空中楼阁，而是解决真实世界难题的强大工具。作者对系统建模的严谨性要求极高，每一个假设、每一个近似都被标注得清清楚楚，这对于希望在工程实践中应用这些理论的人来说，无疑是极其宝贵的“操作手册”。整体而言，这是一部兼具理论深度和工程实用价值的入门级（尽管内容深奥）指南，适合那些渴望从“知道”到“做到”的研究者。

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这本书的排版和图文质量也值得称赞。在如此高强度的专业内容中，清晰的视觉呈现是至关重要的。书中的每一个公式块都经过精心格式化，编号系统严谨，引用和脚注清晰到位，这使得在回顾某个特定定理时，能够迅速定位到上下文。此外，书中对一些关键数学工具（比如张量分析的基础概念、奇异摄动理论的引入）的处理，采取了**“即用即学”**的策略。它不会要求你先去读完另一本高等数学专著，而是在需要它们的时候，提供一个足够支撑后续理解的简明概述。这极大地提高了阅读效率。我特别喜欢书中末尾的“未来展望”部分，作者对机器智能、分布式控制网络等前沿领域的联系进行了探讨，显示出作者不仅精通现状，更能预见学科的走向。这本书的价值不在于它给你多少现成的答案，而在于它提供了一个坚实的基础平台，让你能够站在巨人的肩膀上，去探索那些尚未被完全解答的控制难题。它绝对是控制理论领域中，一本值得长期珍藏和反复研读的经典之作，它真正做到了将复杂的科学转化为可理解的知识体系。

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