多航行体协同控制中的分布式一致性 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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WeiRen 著

图书标签:

• 多航行体系统
• 协同控制
• 分布式一致性
• 一致性算法
• 编队控制
• 机器人协同
• 控制理论
• 分布式系统
• 优化算法
• 航迹规划

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121224355

商品编码：10378103058

出版时间：2014-03-01

基本信息

书名:工作不要小题大做

定价：22.00元

售价：14.7元,便宜7.3元,折扣66

作者:书庆轩著

出版社：暂无

出版日期：2012-02-01

ISBN：9787802559653

字数：150000

页码：216

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.259kg

编辑推荐

内容提要

本书就是为了给读者揭开过分强调“细节决定成败”的理念．还原一个大事为王，不为小事抓狂的理念。员工在职场上不要过分计较鸡毛蒜皮的小事，重点做正确的大事，就可以快速提升自我。领导更是如此，一个团队如果在一个只会注重小事而忘记决策性大事的人领导下，那么注定这个团队是失败的，这个领导是更失败的，终会影响到整个企业的文化。因此，工作不要小题大做是企业员工成长的良方。

目录

章 小题大做影响企业的发展
　小题并非是企业的圣经
　别在小题上失去自己的团队
　小题大做是创新的牢笼
　小题大做是效率的陷阱
　小事费大工，决策无法定夺
第二章 用正确的方法做大事
　永远把重要的事放在位
　先做有把握的事情
　舍弃棉花，挑起黄金
　别陷入琐碎的泥潭中
　用正确的方法做正确的事
第三章 不要把时间浪费在无谓的小事上
　时间决定成败
　别为小事浪费时间
　别让会议吞噬你的时间
　把时间用在刀刃上
　决策后时间执行
　懂得珍惜时间
第四章 不要为无谓的小事失去机遇
　时时准备与机遇携手
　不要让机遇从小事里溜走
　借小事，创造机遇
　机遇是给敢于冒险的人
　机会总是垂青适者
第五章 过程第二，结果
　以结果为导向
　解决问题而不是分析问题
　锁定责任，才能锁定结果
　不要为烦琐的过程找借口
　没有结果就没有成功
第六章 不要为小事荒废大目标
　制定切实可行的目标
　别为小事找借口
　专注于一个目标
　把精力放在大目标上
　专注小事使你对大目标变得无能
第七章 不被小事拖延，立即行动
　因小事拖延会坏大事
　服从是行动的步
　少点抱怨，把握当下的工作
　立刻行动，别再拖延
　不要让失意成为执行的绊脚石
　少废话，马上行动

作者介绍

文摘

序言

图书简介：现代控制理论中的先进话题 书名：现代控制理论中的先进话题 作者：[此处留空，或填写虚构的作者姓名] ISBN：[此处留空，或填写虚构的ISBN] 出版日期：[此处留空，或填写虚构的出版日期] --- 内容概述 本书旨在为读者提供一个深入而全面的视角，审视现代控制理论中那些前沿且极具挑战性的研究领域。不同于传统的、侧重于单系统稳定性和最优控制的教材，本书将焦点置于具有复杂结构、高度非线性和时变特性的复杂系统的分析与设计方法上。全书内容紧密围绕现代工程实践中的实际需求展开，特别强调在不确定性、外部扰动以及信息受限条件下实现系统行为的精确调控。 本书结构严谨，逻辑清晰，由浅入深地探讨了从经典到现代控制理论的跨越，并重点介绍了后经典控制理论中的几大核心分支，旨在帮助高级本科生、研究生以及从事相关工程研发的专业人员建立起坚实的理论基础和解决实际问题的能力。 第一部分：复杂系统建模与分析基础 本部分为后续高级章节奠定必要的数学和理论基础。首先，我们回顾了非线性系统的经典分析工具，如李雅普诺夫稳定性理论及其在复杂系统分析中的局限性。随后，重点转向了系统辨识与参数估计的现代方法，包括卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式——无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF），这些方法对于处理高维、非线性系统的状态估计至关重要。 特别地，本部分详细剖析了模糊系统（Fuzzy Systems）与神经网络（Neural Networks）在系统建模中的集成应用。通过构建混合系统（Hybrid Systems）模型，我们展示了如何有效地描述那些在连续和离散状态间切换的物理过程。对这些复杂模型的精确描述，是后续控制器设计的前提。我们深入探讨了基于输入-输出数据进行非线性系统辨识的技术，包括选择合适的基函数集和正则化方法，以避免“维度灾难”。 第二部分：先进控制策略设计 本部分是全书的核心，集中讨论了应对高度不确定性和复杂动力学系统的关键控制算法。 1. 鲁棒控制（Robust Control）： 面对参数不确定性、模型误差和外部干扰，鲁棒控制是确保系统性能和安全的基础。本书详尽阐述了$H_{infty}$控制的设计流程，从建立加权函数到求解线性矩阵不等式（LMI），并将其推广至不确定系统的状态反馈和输出反馈设计。此外，我们还探讨了滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）在强非线性系统中的应用，重点分析了其固有的抖振（Chattering）问题，并介绍了高阶滑模（Higher-Order SMC, HOSM）和鲁棒自适应滑模控制等先进技术来有效抑制抖振，同时保持快速的动态响应。 2. 自适应控制（Adaptive Control）： 当系统参数未知或随时间变化时，自适应控制提供了在线调整控制器增益的能力。本书详细介绍了基于误差学习的基于模型的自适应控制（Model Reference Adaptive Control, MRAC），特别是利用基于误差的参数估计（Error-based Parameter Estimation）方法。随后，深入探讨了基于切换的自适应控制（Switched Adaptive Control），此类方法尤其适用于多模态系统，通过引入基于性能指标的切换律来保证全局稳定性。 3. 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）： MPC作为一种前瞻性控制策略，在处理约束和多变量耦合问题上表现出色。本书不仅介绍了基础的线性MPC，更侧重于非线性模型预测控制（NMPC）。我们详细讲解了如何利用序列二次规划（Sequential Quadratic Programming, SQP）和内点法等优化技术来实时求解复杂的约束优化问题。此外，本书还涵盖了鲁棒MPC（RMPI）的设计，以应对模型误差带来的不确定性，确保在最坏情况下系统性能指标的满足。 第三部分：控制系统的可靠性与安全性 随着控制系统在关键基础设施中的应用日益广泛，确保其安全性和可靠性变得至关重要。本部分聚焦于系统故障的处理与规约。 1. 故障诊断与容错控制（Fault Detection and Isolation, FDI & FTC）： 我们首先介绍了基于解析模型的方法，如残差生成（Residual Generation）技术，并通过卡尔曼滤波残差分析来识别和隔离传感器或执行器的故障。随后，重点讨论了自适应观测器（Adaptive Observers）在故障估计中的应用。在此基础上，本书详细阐述了基于切换的容错控制框架，即在检测到故障后，系统能够迅速切换至预先设计的容错控制器，以维持基本的功能。 2. 限制与约束处理： 在实际工程中，物理量的上限和下限约束是普遍存在的。本书探讨了如何将这些约束有效地融入到控制器设计中。除了在MPC框架下的处理，我们还介绍了控制屏障函数（Control Barrier Functions, CBF）的设计和应用。CBF提供了一种基于二次规划（QP）的验证方法，能够确保系统状态在满足特定安全集合的同时，仍能执行期望的控制律，这在机器人和自动驾驶领域具有极高的实用价值。 总结 《现代控制理论中的先进话题》不仅是一本理论参考书，更是一份面向未来工程挑战的实用指南。全书的论述基于严谨的数学推导，辅以丰富的工程实例和仿真分析，确保读者能够将所学知识转化为解决实际问题的能力。通过对这些前沿主题的系统性梳理，本书旨在推动读者在复杂系统控制领域的研究与创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名一下子就吸引了我：《多航行体协同控制中的分布式一致性》。光是听名字，就感觉里面蕴含着非常前沿和复杂的理论。我猜想，这本书一定深入探讨了当多个自主移动体（比如无人机、水下机器人、甚至是地面车辆）需要同时执行一项任务时，如何才能让它们协调一致地行动，而不是各自为政。这种协同控制，听起来就像是组建一个完美的乐队，每个乐手都要知道自己的角色，并且能够根据指挥和其他乐手微妙的信号调整自己的演奏，最终才能奏出和谐的乐章。而“分布式一致性”这个词，则让我联想到，这种协调并非依赖于一个中心化的“大脑”来发号施令，而是信息和决策在各个航行体之间分散传递和处理，最终达成共识。这不仅对提高系统的鲁棒性和效率至关重要，也为应对复杂多变的外部环境提供了可能。我非常期待书中能详细阐述实现这种分布式一致性的数学模型和控制算法，比如如何设计信息交换的拓扑结构，如何处理通信延迟和传感器噪声，以及如何保证在部分节点失效的情况下系统仍能正常运行。我脑海中浮现的画面是，未来的战场上，成百上千的无人机如同蜂群般精确协作，或者在深海中，一群自主水下机器人共同绘制海底地图，这些都离不开分布式一致性理论的支撑。这本书，无疑是开启这些想象的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对控制理论有着浓厚兴趣的学生，我近期翻阅了不少与群体智能和分布式系统相关的文献。《多航行体协同控制中的分布式一致性》这个书名，立刻引起了我的好奇。我推测，这本书将目光聚焦于当下非常热门的多智能体系统领域，特别是如何让多个独立的机器人或飞行器，在没有中央指挥的情况下，能够自主地学习和适应，并最终达到某种期望的状态，例如保持队形、共同完成观测任务，或是集体避障。这里的“分布式一致性”是一个关键概念，我理解它指的是，系统中的每一个体都能够通过与其他邻近个体的局部信息交互，来更新自己的状态，并逐渐趋向于一个全局性的目标。这种分布式的方式，相比于传统的集中式控制，在鲁棒性、可扩展性和容错性方面有着天然的优势，这对于应对现实世界中通信不可靠、环境复杂多变的情况至关重要。我非常好奇书中会如何解释和构建这种“一致性”，是基于图论中的图割（Graph Cuts）概念，还是涉及到马尔可夫链（Markov Chains）或随机过程（Stochastic Processes）的分析？书中是否会提供具体的算法，例如分布式梯度下降（Distributed Gradient Descent）或者一些基于观测器的设计方法？我特别期待书中能够详细分析不同通信拓扑对一致性收敛速度和稳定性的影响，以及如何处理异构性（即不同航行体可能拥有不同的能力或传感器）。这本书，或许能为我理解和设计更复杂的自主系统提供理论基石。

评分☆☆☆☆☆

每次看到“协同控制”这样的字眼，我的脑海里总会立刻闪过科幻电影里那种精密、高效的机器人编队。《多航行体协同控制中的分布式一致性》这个书名，恰好触及了这个令人兴奋的主题。我设想，这本书的核心内容将是围绕如何让一群分散的“玩家”——多航行体，通过某种“规则”或者“协议”，在没有一个总指挥的情况下，也能和谐地行动，并且最终能够达成一个共同的目标。这里的“分布式一致性”就是关键的“规则”。它意味着，每个航行体不需要知道所有其他航行体的位置和状态，只需要和它周围的少数几个“邻居”交流信息，通过这种局部的交互，最终能够让整个团队的行为趋于统一，就像是每个人都跟着自己身边的几个人调整步伐，最后整个队伍就能整齐划一。我猜想，书中会详细讲解实现这种“一致性”的数学模型，比如如何用数学语言来描述“信息传递”和“状态更新”的过程，以及如何分析这个过程是否能够稳定地收敛到预期的状态。有没有可能涉及到一些非线性动力学（Nonlinear Dynamics）的理论，来分析系统的稳定性？书中是否会给出一些具体的分布式算法，例如基于Lyapunov稳定性理论（Lyapunov Stability Theory）的设计方法，或者是一些基于滤波（Filtering）和估计（Estimation）的思路？我非常希望能看到书中对不同通信延迟和网络拓扑结构对系统性能的影响进行深入分析，因为这在实际应用中是绕不开的难题。这本书，应该是一扇通往未来智能协同系统大门的窗户。

评分☆☆☆☆☆

“协同控制”和“分布式一致性”这两个词放在一起，给我的感觉就像是解开了一个关于“集体智慧”的谜题。《多航行体协同控制中的分布式一致性》这本书名，让我联想到的是，如何让一群没有明确领导的个体，能够通过互相“感知”和“沟通”，最终达成一个共同的目标。我猜想，书中的核心内容将是围绕着“分布式一致性”展开，这是一种非常重要的概念，意味着系统中的每一个单元，不需要知道全局的信息，只需要利用它所能获取的局部信息（比如周围几个伙伴的状态），通过一系列的交互，最终使得整个系统的行为趋于一致，就像是一群鱼游向同一个方向，或者一群鸟组成一个完美的队形。这种分布式的方法，相比于传统的集中式控制，在应对信息丢失、通信中断或者部分单元失效时，拥有更强的鲁棒性。我非常期待书中能够详细阐述实现这种“一致性”的数学理论和算法。例如，它会如何定义“一致性”？是通过状态的平均值，还是通过某个共享的目标函数？书中是否会涉及一些关于网络动力学（Network Dynamics）和传染病模型（Epidemic Models）的类比，来解释信息如何在网络中传播并最终达成共识？我特别希望能看到书中对不同通信拓扑的影响分析，以及如何设计有效的分布式控制器，使得在有限的通信带宽和不可靠的网络条件下，也能快速有效地达到一致性。这本书，无疑是打开多智能体系统协同控制领域的一扇重要窗口。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何让机器“聪明”地协作感到着迷，而《多航行体协同控制中的分布式一致性》这个书名，无疑击中了我的兴趣点。从书名来看，它似乎在探讨如何让一群独立的、分散的“个体”——多航行体，能够彼此协调，共同完成任务，而这种协调不是通过一个“大总管”发号施令，而是每个个体通过与其他少数“伙伴”交流信息，最终达成一种“共识”或“统一”。“分布式一致性”就是这个“共识”的关键。我理解，这意味着即使信息是不完整的，通信不是绝对可靠的，这些航行体也能凭借局部的交互，让整个系统的行为朝着一个预设的方向发展，比如一起围捕目标，或者共同探索一个区域。这听起来像是一种“去中心化”的智能，非常吸引人。我期待书中能够深入解析实现这种分布式一致性的数学框架，比如是否会用到图论（Graph Theory）来描述个体间的连接关系，或者是否会涉及到一些基于博弈论（Game Theory）的分析方法来理解个体的决策过程。书中是否会提供具体的算法，例如如何设计通信协议（Communication Protocols），如何处理通信中的噪声和时延（Noise and Delay），以及如何保证在出现部分航行体故障时，整个系统仍然能够保持稳定和完成任务。我特别感兴趣的是，书中是否会讨论不同类型的航行体（如空中、水下、地面）在分布式一致性控制方面存在的共性和差异，以及如何进行异构系统的协同。这本书，可能是一本帮助我理解和设计未来复杂自主系统的理论指南。