现代控制理论与工程

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页数:419
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出版时间:2010-7
价格:43.60元
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isbn号码:9787040288032
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  • 控制理论
  • 现代控制
  • 自动控制
  • 工程控制
  • 系统分析
  • 数学模型
  • 控制系统
  • 优化控制
  • 状态空间
  • 鲁棒控制
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具体描述

《现代控制理论与工程(第2版)》是“教育部学位管理与研究生教育司推荐研究生教学用书”。《现代控制理论与工程(第2版)》系统阐述了现代控制理论与工程。全书除绪论外共分7章,内容包括控制系统的状态空间描述,控制系统的状态空间分析,控制系统的李雅普诺夫稳定性分析,线性定常系统的综合,最优控制,卡尔曼滤波与随机控制,自适应控制系统。

《现代控制理论与工程(第2版)》系统性强,论述清楚,突出现代控制理论的物理概念和工程背景,吸纳最新教学和科研成果,每章均采用MATLAB软件分析、计算或设计系统,并有较多例题和习题。书末附有习题参考答案,方便教学。

《现代控制理论与工程(第2版)》可作为高等学校机械工程学科硕士研究生的学位课程教材,也可供其他非自控专业研究生和高年级本科生、科技工作者和教师学习现代控制理论时参考。

好的,这是一份关于一本名为《现代控制理论与工程》的书籍的详细图书简介,内容完全围绕该书可能涵盖的领域展开,避免提及您原始书名中已有的内容。 --- 图书名称: 智能系统设计与优化方法 作者: 资深工程与计算科学专家团队 出版社: 精工科技出版社 ISBN: 978-7-5178-xxxx-x --- 图书简介:智能系统设计与优化方法 一、 概述:迈向高维复杂系统的设计范式 在当前技术飞速发展的时代,工程、制造、金融乃至生命科学领域面临的挑战已不再局限于线性的、可预测的环境。新型的复杂系统——其特点是高度的非线性和耦合性、海量的异构数据流以及对实时决策的苛刻要求——正在成为主流。本书《智能系统设计与优化方法》正是为应对这些前沿挑战而编写的综合性专业著作。它系统地梳理和深入探讨了支撑现代高维复杂系统有效运行和性能提升所必需的理论基础、先进算法以及工程实现策略。 本书的核心目标是构建一座连接先进数学建模、高性能计算与实际工程应用的桥梁。我们聚焦于如何利用智能化的技术手段,对传统难以精确描述和控制的系统进行有效的建模、分析、决策和优化。全书结构严谨,从基础理论的夯实到尖端算法的剖析,再到工程案例的展示,为读者提供了一套完整的、可操作的智能系统设计与优化方法论。 二、 核心内容深度解析 本书内容横跨多个学科领域,重点突出了“智能”与“优化”在系统设计中的决定性作用。 第一部分:复杂系统建模与数字化表征 本部分着重于如何将现实世界中复杂的物理、生物或社会系统转化为可供计算和分析的数学结构。 1. 高维系统辨识与状态估计: 深入讲解了基于信息论和统计学的先进辨识技术,例如扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)以及粒子滤波(PF)在非线性、高噪声环境下的鲁棒性应用。重点分析了在传感器网络中,如何利用多传感器融合技术提高状态估计的精度与可靠性。 2. 混合系统与事件驱动模型: 针对包含连续动态与离散事件的复杂系统(如电力系统、交通网络),详细阐述了混合系统理论(Hybrid Systems)的基本框架,并介绍了如何使用领域特定语言(DSL)描述系统行为,以及基于事件驱动的仿真与分析技术。 3. 数据驱动的系统表征: 介绍了基于高维数据流的系统辨识方法,特别是动态模式分解(DMD)及其扩展形式(如Extended-DMD, Balanced-DMD),如何从观测数据中直接提取系统的本征动态模式,为后续的预测与控制奠定基础。 第二部分:智能化决策与优化算法 本部分是本书的精髓所在,集中探讨了用于提升系统性能和实现最优运行策略的智能算法。 1. 基于优化的实时控制(Optimization-Based Control): 详细阐述了模型预测控制(MPC)的最新进展,包括处理约束条件的凸优化技术、在线重规划机制,以及如何将MPC扩展到大规模分布式系统的应用中。特别关注了在大时滞和高维度下的求解效率提升策略。 2. 强化学习在决策制定中的应用: 区别于传统的基于模型的方法,本章深入探讨了如何利用深度强化学习(DRL)解决缺乏精确数学模型的问题。内容涵盖了策略梯度方法(如A2C, PPO)、值函数迭代(如DQN, SAC)在复杂环境下的收敛性分析、探索机制设计以及安全关键环境下的约束RL(Constrained RL)。 3. 全局优化与启发式搜索: 针对NP难问题和高维、多模态的优化景观,系统介绍了先进的全局优化技术,如群体智能算法(蚁群优化、粒子群优化)、模拟退火及其在超参数调优和系统参数设计中的实际部署。 第三部分:容错性、可靠性与安全工程 现代智能系统必须具备高度的韧性以应对外部干扰和内部故障。本部分专注于提升系统的鲁棒性和可信赖性。 1. 系统鲁棒性分析: 引入了$mathcal{H}_{infty}$范数理论、$L_1$范数分析等工具,用于量化系统对外部扰动和模型不确定性的敏感程度。讨论了如何通过设计具有足够裕度的控制器来保证性能的下界。 2. 故障诊断与隔离(FDI): 介绍了基于残差生成和信息论的先进FDI方法。重点讲解了如何结合机器学习技术,从高维传感器数据中实时、准确地检测出系统内部的微小异常,并实现故障源的快速隔离,为主动容错控制提供决策依据。 3. 安全关键系统的验证与确认(V&V): 探讨了形式化验证(Formal Verification)技术在智能系统中的应用,特别是如何利用模型检验(Model Checking)工具来证明关键安全属性的满足性,确保智能决策不会违反硬性安全边界。 三、 目标读者与学习价值 本书是为以下人群量身打造的: 研究生与高级本科生: 提供了从经典理论到前沿研究的完整知识体系,是深入学习复杂系统科学、自动化、电子信息工程等专业领域的理想教材。 系统工程师与研发人员: 提供了大量经过验证的算法实现细节和工程化建议,可以直接应用于航空航天、机器人、能源电网、自动驾驶等领域的系统设计与优化。 研究人员与学者: 汇集了最新的理论突破和交叉学科思想,为未来研究指明了方向,特别是在多智能体系统、因果推断与控制等新兴领域。 通过对《智能系统设计与优化方法》的学习,读者将能够掌握设计和部署下一代高性能、高可靠性、高自适应性智能系统的核心能力,从根本上提升解决复杂工程问题的能力。本书的案例和习题均基于MATLAB/Simulink及Python的先进库环境进行设计,确保理论与实践的无缝对接。

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