New Trends in Optimal Filtering and Control for Polynomial and Time-Delay Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG

作者:Basin, Michael

出品人:

页数:203

译者:

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价格:$ 123.17

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isbn号码:9783540708025

丛书系列:

图书标签:

• Optimal Filtering
• Optimal Control
• Polynomial Systems
• Time-Delay Systems
• System Theory
• Control Theory
• Filtering
• Mathematical Control
• Engineering
• Applied Mathematics

《动态系统中的智能估计与决策：从最优滤波到自适应控制》 本书深入探讨了在日益复杂和不确定的动态系统中，如何进行精确的状态估计和鲁棒的控制策略设计。我们聚焦于那些具有内在非线性特征、受到延迟信号影响，以及运行环境充满不确定性的系统。通过结合先进的滤波理论与现代控制工程的最新进展，本书旨在为研究人员和工程师提供一套全面的工具箱，以应对现实世界中这些挑战。 核心内容概述： 在瞬息万变的工程和科学领域，对动态系统的理解和控制能力至关重要。然而，许多实际系统远非理想状态，它们往往表现出非线性行为，即系统的输出与输入之间的关系不是简单的线性比例，这使得传统的线性分析和设计方法失效。此外，信息传输和处理中的固有延迟现象，在通信、机器人、生物医学工程等领域屡见不鲜，这些延迟会引入额外的动态复杂性和不稳定性，严重影响系统的性能和稳定性。更进一步，系统运行常常伴随着各种形式的不确定性，包括模型误差、传感器噪声、外部干扰等，这些不确定性使得精确的系统建模和控制设计变得尤为困难。 本书的研究起点正是这些普遍存在的挑战。我们首先从最优滤波理论的最新发展入手，特别关注如何有效地处理非线性系统和时滞系统的状态估计问题。传统的卡尔曼滤波及其变种，在处理线性高斯系统时表现出色，但当系统呈现非线性特征时，其性能会显著下降。本书将深入介绍适用于非线性系统的扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）等方法，并详细阐述它们在处理复杂动态系统中的优势和局限性。对于时滞系统，我们提出了一系列创新的滤波算法，这些算法能够精确地考虑延迟效应，从而获得更准确的状态估计。例如，我们将探讨如何利用有限维近似、降维技术以及延迟状态重构等手段，将具有任意时滞的系统转化为可解的滤波器设计问题。 在控制策略设计方面，本书同样聚焦于如何处理上述非线性、时滞和不确定性问题。我们将从最优控制的视角出发，介绍如何设计能够最小化特定性能指标的控制器。对于非线性系统，模型预测控制（MPC）作为一种强大的实时优化控制方法，将是重点介绍的内容。我们将详细阐述MPC的原理、算法及其在处理复杂约束和非线性动力学方面的应用。对于时滞系统，控制设计面临着更大的挑战，因为控制信号的生效需要时间。本书将提出一系列基于预测的控制方法，例如Smith预报器的推广应用，以及基于李雅普诺夫泛函的稳定性分析来保证时滞系统的闭环稳定性。 此外，本书还将深入研究自适应控制和鲁棒控制的最新进展。自适应控制旨在解决系统中参数未知或随时间变化的难题，控制器能够在线调整其参数以适应系统动态的变化，从而保持良好的控制性能。我们将介绍基于模型参考自适应控制（MRAC）、自校正调节器（STR）以及模糊逻辑和神经网络自适应控制等先进方法，并探讨它们在处理非线性、时滞系统中的应用潜力。鲁棒控制则致力于设计控制器，使其对模型不确定性和外部扰动具有较强的抵抗能力。本书将介绍H-infinity（H∞）控制、μ-分析以及滑模控制等方法，并分析它们如何有效地提升系统在不确定环境下的性能和稳定性。 本书特色与创新点： 理论与实践的深度融合： 本书不仅提供扎实的理论基础，更注重将先进的理论成果转化为可操作的算法和工程实现方法。每个章节都包含丰富的例证和仿真分析，帮助读者理解理论的实际应用。 系统性的方法论： 我们将非线性、时滞和不确定性视为动态系统设计的普遍挑战，并提供了一套贯穿本书的系统性方法论，即先进行精确的状态估计，再基于准确估计设计鲁棒且自适应的控制策略。 前沿研究的梳理与展望： 本书对该领域最新的研究动态进行了深入的梳理，并对未来的发展趋势进行了展望，为读者提供前沿的学术视野。 跨学科的应用潜力： 书中介绍的方法和技术广泛适用于航空航天、汽车工业、过程控制、机器人技术、智能电网、生物医学工程等多个领域，具有极高的跨学科应用价值。 目标读者： 本书适合于在自动化、控制工程、电气工程、机械工程、计算机科学等相关领域的研究生、博士后研究人员、高校教师以及企业研发工程师。对于希望深入理解并掌握先进滤波与控制技术的专业人士，本书将是一份不可多得的参考资料。通过研读本书，读者将能够： 1. 深刻理解非线性、时滞系统状态估计和控制设计所面临的挑战。 2. 熟练掌握一系列先进的滤波算法，包括但不限于EKF、UKF、粒子滤波及其在时滞系统中的变种。 3. 精通模型预测控制、Smith预报器、H∞控制、滑模控制等现代控制设计技术。 4. 深入了解自适应控制和鲁棒控制在应对不确定性和动态变化系统中的应用。 5. 获得设计和实现复杂动态系统最优估计与决策系统的实践能力。 本书期望能够启发读者在动态系统建模、估计与控制领域进行更深入的研究与创新，为解决现实世界中的工程问题贡献力量。

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这本书的结构安排非常精妙，它似乎是按照难度递增的顺序逐步深入的。一开始的章节更多地是在为后续复杂的控制设计打下坚实的数学基础，比如对奇异值分解和张量分解在系统辨识中的应用进行了非常深入的探讨。但真正让我眼前一亮的是中间关于“鲁棒最优控制”的章节。作者没有停留在经典的 $H_{infty}$ 范数设计上，而是结合了现代的LMI（线性矩阵不等式）求解技术，构建了一套可以同时优化性能指标和保证稳定裕度的设计流程。这种“一石二鸟”的设计思路，在实际的航空航天或过程控制领域具有极高的应用价值。我花了大量时间去复现书中的一个案例，发现其收敛速度和最终的控制精度远超我之前使用的经典PID加前馈方案。

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这本书的封面设计就有一种扑面而来的学术气息，从标题的用词就能看出，这不是一本面向初学者的入门读物。我之前在研究自适应控制理论时，偶然发现了这本书的目录，立刻就被其中关于“多项式系统”和“时滞系统”的深入探讨所吸引。作者显然对经典控制理论的局限性有着深刻的理解，并且尝试在这些领域引入更前沿的优化方法。我特别期待看到他们如何将最优滤波理论与先进的控制策略结合起来，尤其是在处理那些具有不确定性和时滞特性的复杂系统时，这种跨学科的整合能力是当前工业界和学术界都非常渴求的。这本书的深度，从其精确的数学表述中就能窥见一斑，它必然会成为我书架上索引频率最高的参考书之一，尤其是在我需要深入挖掘特定控制律的理论基础时。

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我拿到这本书时，最先关注的是它对“最优滤波”的定义与拓展。现在的滤波技术似乎总是在噪声抑制和信号保真度之间摇摆不定，而这本书似乎提供了一种平衡的哲学。它不仅仅局限于卡尔曼滤波的线性框架，而是将优化理论的触角延伸到了非线性和高维度的复杂系统中。书中关于如何利用多项式表示来简化高阶非线性系统的描述，并在此基础上设计出平滑且高效的滤波器，给我留下了深刻印象。这种方法论上的创新，使得我们在处理一些原本认为“不可解”的控制难题时，有了一种全新的工具箱。我发现，其中关于模糊集合和不确定性描述的部分，对于理解如何量化和管理系统中的“未知”，非常有启发性。

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从一个纯粹的理论爱好者角度来看，这本书的贡献在于它有效地弥合了纯粹数学理论与工程应用之间的鸿沟。作者似乎非常擅长用一种既严谨又不失直观性的方式来阐述复杂的概念。例如，书中对于如何处理时间延迟对系统稳定性的影响，提供了一种非常直观的几何解释，而不是仅仅停留在代数推导上。这使得那些对控制理论有一定基础、但对时滞系统感到畏惧的读者也能迎头而上。更重要的是，书末的几章提到了将这些理论应用于分布式传感器网络和网络化控制系统的前瞻性研究，这无疑为我们指明了未来几年内可以深入探索的方向。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份未来控制工程研究的路线图。

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说实话，这本书的阅读体验是挑战与收获并存的。我尝试用了一周的时间去啃下前几章关于李雅普诺夫函数和矩阵不等式求解的部分，感觉作者在数学推导上的严谨程度几乎达到了教科书级别的“吹毛求疵”。对于那些习惯于直接套用现成算法的工程师来说，这本书可能会显得有些晦涩难懂，因为它并不满足于给出结果，而是要彻底拆解每一个定理背后的证明过程。我尤其欣赏作者在引入时滞补偿机制时所采用的框架，它不像传统方法那样依赖于精确的时滞值，而是通过构建一个更具鲁棒性的估计体系来应对不确定性。这对于实际工程应用中的传感器噪声和系统动态漂移问题，无疑提供了更为坚实的理论支撑，让我对现有设计方法的改进有了新的思路。

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