H-Infinity Optimal Control and Related Minimax Design Problems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Basar, Tamer/ Bernhard, Pierre

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 79.09

装帧:

isbn号码:9780817647568

丛书系列:

图书标签:

H-Infinity控制
最优控制
Minimax设计
鲁棒控制
现代控制理论
系统与控制
优化算法
滤波估计
控制系统设计
工程应用

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具体描述

This book is devoted to one of the fastest developing fields in modern control theory - the so-called H-infinity optimal control theory. The book can be used for a second or third year graduate level course in the subject, and researchers working in the area will find the book useful as a standard reference. Based mostly on recent work of the authors, the book is written on a good mathematical level. Many results in it are original, interesting, and inspirational. The topic is central to modern control and hence this definitive book is highly recommended to anyone who wishes to catch up with important theoretical developments in applied mathematics and control.

现代控制理论与系统动力学新进展：面向不确定环境的鲁棒设计本书聚焦于当代控制理论的前沿领域，特别是针对系统在高度不确定性和环境动态变化下的优化控制与稳健设计方法。本书内容涵盖了从经典的优化控制框架到最新的随机系统理论，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一套全面且深入的理论基础与实用工具集。第一部分：非线性动力学与系统建模基础本部分将系统地回顾和深化非线性动力学系统的建模技术，重点关注那些难以用线性化方法精确描述的复杂系统，例如高维流体力学系统、复杂的化学反应网络以及生物工程中的耦合系统。第一章：广义微分方程与流形理论深入探讨在高维空间中定义的非光滑动力学系统的描述方法。着重分析李雅普诺夫函数在确定非线性系统稳定性的应用，并引入拓扑动力学和不变流形理论，以揭示系统在长时间演化过程中可能展现的奇异行为和吸引子特性。讨论如何利用中心流形理论来简化复杂系统的有效动力学描述，尤其是在分析临界点附近的系统响应时。第二章：随机微分方程与高斯过程系统地介绍伊藤微积分及其在建模含有乘性噪声的随机系统中的应用。探讨随机微分方程（SDEs）的解的存在性、唯一性和稳定性分析。特别关注非高斯噪声的特性，如跳跃过程（Lévy 过程）对系统状态演化的影响。引入高斯过程回归方法，用于在数据稀疏或模型不完全确定的情况下，对系统不确定性进行概率性量化和估计。第三章：网络化控制系统的建模挑战本章专门处理现代工程实践中日益普遍的网络化控制系统。探讨数据延迟、丢包和网络诱导振荡（Network-Induced Oscillations）对闭环系统性能的影响。引入事件触发控制（Event-Triggered Control）的建模框架，旨在最小化通信开销的同时保持控制性能。分析基于有限域网络的系统一致性问题和分布式优化算法的收敛性分析。第二部分：最优控制的新范式与算法本部分侧重于在不同约束条件下求解最优控制问题的理论与计算方法，扩展了传统的变分法和庞特里亚金最大值原理的应用范围。第四章：约束优化与 Hamilton-Jacobi-Bellman 方程的数值求解详述在状态和输入约束下的最优控制问题。着重讨论 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程在解决非线性最优控制问题中的核心地位，并分析其在无限维空间中的困难。重点介绍值迭代和策略迭代等数值方法，特别是针对高维系统时，如何利用稀疏网格法和张量分解技术来克服“维度灾难”。讨论基于随机动态规划的蒙特卡洛方法（如随机扩展的动态规划）。第五章：模型预测控制（MPC）的鲁棒性增强将模型预测控制（MPC）从标准优化框架扩展到不确定系统。详细介绍鲁棒模型预测控制（RMMPC）的构建，包括明确考虑模型不确定性（如界限、锥形约束）的优化问题。探讨二次规划（QP）公式在处理线性动态系统MPC中的高效性，并深入研究非线性MPC（NMPC）中求解非凸优化问题的实时算法，如一次射击法和准牛顿法。第六章：最优反馈的自适应设计针对系统参数的未知或时变性，本章探讨自适应最优控制策略。引入基于强化学习（RL）的框架，特别关注深度Q网络（DQN）和策略梯度方法在连续控制域中的应用。讨论如何设计奖励函数以反映性能指标和控制努力的平衡。着重分析自适应控制器在保证关键稳定性边界的同时，如何迭代地改进最优反馈律的有效性。第三部分：面向不确定性的稳健与适应性设计本部分是全书的核心，专注于如何设计出即使在最坏情况或高随机扰动下仍能保持稳定性和可接受性能的控制系统。第七章：线性矩阵不等式 (LMI) 在稳健控制中的应用系统地回顾 LMI 理论在求解线性系统 H-无穷（$H_{infty}$）控制问题中的强大能力。详细推导闭环系统的稳定性和性能界限与 LMI 可行域之间的关系。扩展 LMI 方法至 Tchebycheff 范数下的控制设计，并讨论如何利用凸松弛技术来处理非凸的控制设计约束。分析 LMI 在离散时间系统 $H_{infty}$ 控制中的应用。第八章：控制依赖于输入的饱和与死区处理真实世界中的执行器往往存在输入饱和和死区等非线性特性。本章研究如何将这些限制纳入控制设计。采用输入饱和下的二次有界稳定性（ISS-Lyapunov 函数）分析方法，并利用平移变换和凸包技术来近似或精确地描述这些非线性约束对系统性能的影响。探讨如何设计反饱和或限幅控制器以避免系统进入不可恢复的非线性区域。第九章：区间分析与区间控制针对系统参数和外部扰动仅能用区间而非概率分布描述的情况，本章引入区间算术和区间分析方法。推导区间李雅普诺夫稳定性条件，确保系统在所有可能的参数组合下都能保持稳定性。重点介绍区间模型预测控制（IMPC）的构建，该方法能够在保证控制动作始终有效的前提下，为系统性能提供严格的区间估计。第十章：观测器设计与状态估计的局限性状态观测器是控制系统的关键组成部分。本章讨论 Luenberger 观测器在非线性系统中的局限性，并深入研究卡尔曼滤波的扩展形式。特别是，对扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的原理、收敛性和数值稳定性进行对比分析，并探讨在高维非线性系统中，如何利用信息融合技术（如分布式滤波）来提高状态估计的精度和鲁棒性。附录：数值计算与软件实现提供用于实现书中介绍的优化算法（如内点法、序列二次规划）的实用数值工具和代码框架指南。包括对高性能计算库（如优化求解器）的使用示例，以便读者能够将理论成果应用于实际工程问题。本书内容结构严谨，理论推导详实，同时紧密结合现代工程实践中的挑战，致力于提供一套超越传统控制方法限制的、面向不确定性的、高性能的系统设计工具箱。