离散系统网络化控制理论：传输速率定理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘庆泉，金芳，丁国华，袁志华 著

图书标签:

• 离散系统
• 网络化控制
• 控制理论
• 传输速率
• 通信网络
• 分布式控制
• 协同控制
• 信息论
• 系统分析
• 优化算法

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121249792

版次：1

商品编码：11611611

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-01-01

用纸：胶版纸

页数：208

字数：291000

正文语种：英文

内容简介

　　基于物联网的网络化控制技术正在逐渐形成，并受到关注，网络化控制技术主要应用于大城市交通系统的实时指挥和控制，航空工业中的飞机导航自动化控制，石油化工和冶金等连续流程工业的生产控制和调整，战术导弹的数字化制导控制，网络赋能弹药控制等。不同于以往的研究成果，《离散系统网络化控制理论：传输速率定理》针对网络通信信道传输速率受限的情况，研究了线性离散系统的网络化控制问题，在多种情况下证明了确保系统可镇定的传输速率下界，给出了控制性能与传输速率之间固有的平衡关系，提出了新的量化、编码和控制策略，实现了控制与通信一体化设计。

作者简介

　　刘庆泉，男，沈阳理工大学副教授，研究生导师。1998年本科毕业于南京理工大学，随后在东北大学分别获得通信与信息系统专业硕士学位和控制理论与控制工程专业博士学位，并在中国科学院沈阳自动化研究所博士后流动站完成博士后研究工作，获“中国博士后科学基金资助项目”（一等资助）。本科毕业后在沈阳理工大学从事教学工作，现为该校装备工程学院信息对抗技术专业教研室主任。主讲课程有：电子对抗技术、探测与识别技术、高频电子线路、信息论、DSP技术与应用等。主要的研究方向为：网络化控制系统、人驾驶飞行器控制系统等。目前已发表SCI/EI检索学术论文60多篇，出版学术专著2部。主持和参与多项省部级纵向、横向科研项目。曾获得4项辽宁省自然科学学术成果奖。

内页插图

目录

1 Networked Control Schemes on The Basis of Information Theory
1.1 Stabilization of Stochastic Linear Systems With Data-Rate Constraints
1．1．1 Introduction
1．1．2 Problem Formulation
1．1．3 Lower Bound of Data Rates for Stabilization
1.2 Observer-Based Dynamic Feedback Control Under Communication Constraints
1．2．1 Introduction
1．2．2 Problem Statement and Preliminaries
1．2．3 Quantized Feedback Control Under Data-Rate Limitation
1．2．4 Numerical Example
1.3 A Quantization and Coding Scheme Under Information-rate Limitation
1．3．1 Introduction
1．3．2 Problem Formulation
1．3．3 Lower Bounds of Information Rate for Stabilization
1．3．4 Simulations
References

2 Quantization， Coding， and Control Schemes Under Data Rate Limitations
2.1 Quantized State Feedback Control Without Disturbances
2．1．1 Introduction
2．1．2 Problem Formulation
2．1．3 The Bit-Allocation Algorithm
2．1．4 Numerical Example
2.2 Bit-Allocation Schemes for Systems with Disturbances
2．2．1 Introduction
2．2．2 Problem Formulation
2．2．3 Bit-Allocation Schemes
2．2．4 Numerical Example
2.3 Dynamic Quantization Schemes for Output Feedback Control
2．3．1 Introduction
2．3．2 Problem Formulation
2．3．3 Output Feedback Control
2．3．4 Numerical Example
2.4 Feedback Control With Measurement Quantization and Control Signal Quantization
2．4．1 Introduction
2．4．2 Problem Formulation
2．4．3 Control Under Communication Constraints
2．4．4 Numerical Example
References

3 Robust Control of Parameter Uncertain Systems Under Data-Rate Constraints
3.1 Quantization and Coding Schemes for Robust Control
3．1．1 Introduction
3．1．2 Problem Formulation
3．1．3 Robust Control Under Date-Rate Constraints
3．1．4 Numerical Example
3.2 A Time-Varying Recursive Allocation (TVRA) Algorithm for Robust Control
3．2．1 Introduction
3．2．2 Problem Formulation
3．2．3 Time-Varying Recursive Allocation (TVRA) Algorithm
3．2．4 Numerical Example
References

4 Stabilization of Linear Time-Invariant Systems Over Packet Dropout Communication Channels
4.1 Quantized State Feedback Control
4．1．1 Introduction
4．1．2 Problem Formulation
4．1．3 Quantization， Coding， and Control Schemes
4．1．4 Numerical Example
4.2 Quantized Feedback Control For MIMO Systems
4．2．1 Introduction
4．2．2 Problem Formulation
4．2．3 Quantization and Control Schemes
4．2．4 Numerical Example
References

5 Stabilization of Networked Control Systems with Data-Rate Limitations and Time Delays
5.1 Stabilization of Systems without Disturbances
5．1．1 Introduction
5．1．2 Problem Formulation
5．1．3 Networked Control with Time Delays
5．1．4 Numerical Example
5.2 Stabilization of Systems with Disturbances
5．2．1 Introduction
5．2．2 Problem Formulation
5．2．3 Networked Control Under Communication Constraints
5．2．4 Numerical Example
5.3 Networked Control over Noisy Channel with Time Delays 151
5．3．1 Introduction 151
5．3．2 Problem Formulation 152
5．3．3 Networked Control Under Communication Constraints 153
5．3．4 Numerical Example 157
5.4 Stabilization of MIMO Control Systems
5．4．1 Introduction
5．4．2 Problem Formulation
5．4．3 Networked Control Under Data-Rate Limitations
5．4．4 Numerical Example
References

6 LQG Control of Linear Systems Under Data-Rate Constraints
6.1 Quantized State Feedback Control
6．1．1 Introduction
6．1．2 Problem Formulation
6．1．3 LQG Control Under Data-Rate Constraints
6．1．4 Numerical Example
6.2 LQ Control of Networked Control Systems With Limited Data Rates
6．2．1 Introduction
6．2．2 Problem Formulation
6．2．3 LQ Control Under Data-Rate Constraints
6．2．4 Numerical Example
6.3 Input and Output Quantized Control of LQG Systems under Information Limitation
6．3．1 Introduction
6．3．2 Problem Formulation
6．3．3 LQG Control Under Date-Rate Constraints
6．3．4 Numerical Example
References
……

前言/序言

《复杂动态系统的高效信息交互与决策：理论与应用》 内容简介 本书深入探讨了现代复杂动态系统在信息交互与决策过程中所面临的核心挑战，并聚焦于如何在高效率、低损耗的条件下实现系统的可靠运行与性能优化。随着信息技术的飞速发展，越来越多的物理系统被赋予了网络连接的能力，例如智能电网、自动驾驶车队、工业自动化生产线、以及遍布全球的传感器网络等。这些被网络化的系统，因其分布式、非线性和时变等特性，其分析与控制面临着前所未有的复杂性。本书旨在提供一套严谨的理论框架和实用的分析工具，以应对这些挑战，特别是在信息传输的速率、延迟、损耗等关键因素对系统整体性能的影响方面，进行深入的研究与阐述。 核心研究范畴 本书的研究核心聚焦于信息传输速率对复杂动态系统网络化控制性能的影响。在传统的控制理论中，信息的传递往往被假设为即时且无损的，然而在实际的网络化控制系统中，由于通信带宽的限制、网络拥塞、数据丢失以及传感器和执行器的量化等因素，信息的传输必然伴随着速率的约束和潜在的损失。这些因素直接决定了控制系统能够获取多少关于被控对象状态的信息，以及这些信息到达控制器的时延。因此，如何量化这种信息传输速率对系统稳定性和性能的限制，以及如何在此基础上设计出鲁棒、高效的控制策略，是本书所要解决的关键问题。 理论基石与方法论 本书建立在多学科交叉的理论基础上，融合了系统辨识、状态估计、信息论、控制理论、通信理论以及随机过程等多个领域的精髓。 信息理论的视角： 本书借鉴了信息论中的信道容量、互信息等概念，将网络通信渠道视为一种信息传输的“瓶颈”。通过分析被控对象的状态信息与传输到控制器端的测量信息之间的互信息量，可以量化信息传递的效率。当传输速率低于某个临界值时，控制器将无法获得足够的信息来精确地估计被控对象的状态，从而可能导致系统不稳定。本书将深入探讨这些临界速率的计算方法，并分析不同类型的信息（例如，全局状态信息、局部信息、量化信息等）在传输速率约束下的效用。 随机过程与滤波理论： 实际的网络化控制系统往往受到各种随机噪声和扰动的影响。本书将采用先进的随机过程建模方法，例如马尔可夫链、泊松过程等，来描述信息在网络中的传输特性，包括时延的概率分布、数据包丢失的概率等。在此基础上，将发展适用于网络化环境的先进状态估计算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）的变种，以及专门为解决通信约束设计的估计器，例如基于信息速率约束的卡尔曼滤波器，以在有限的信息传输速率下，尽可能准确地估计被控对象的状态。 控制理论与稳定性分析： 针对网络化控制系统的特性，本书将采用多种控制策略。这包括： 基于事件触发的控制（Event-Triggered Control）： 传感器仅在系统状态发生显著变化时才发送测量数据，从而降低通信开销，提高信息传输效率。本书将分析不同事件触发机制对系统稳定性和性能的影响，并探讨如何设计最优的事件触发条件。 基于预测的控制（Model Predictive Control, MPC）： 利用被控对象的模型，在每个控制周期内预测未来的系统行为，并优化控制输入以满足性能指标和约束条件。对于网络化系统，MPC需要考虑信息时延和有限的通信速率，本书将提出适用于此类场景的鲁棒MPC算法。 鲁棒控制与自适应控制： 针对通信不确定性和参数时变性，本书将研究如何设计能够容忍信息传输速率下降或数据丢失的鲁棒控制器，以及如何通过自适应机制来补偿通信故障或模型不确定性。 分布式控制与协同控制： 在由多个相互通信的子系统组成的复杂网络中，本书将探讨如何设计分布式控制器，使得子系统能够协同工作，实现整体系统的最优性能。信息传输速率在子系统间的有效协同中起着至关重要的作用。 模型与数学工具： 本书将广泛使用线性矩阵不等式（LMIs）、李雅普诺夫方程、H∞范数、L2增益分析等成熟的数学工具，来分析系统的稳定性、鲁棒性和性能。同时，也将探索将现代优化理论、凸优化等工具应用于网络化控制系统的设计与分析。 研究内容细分 本书的内容将涵盖以下几个关键方面： 1. 网络化控制系统中的信息速率与系统性能的量化分析： 建立精确的数学模型，量化信息传输速率与系统稳定性、收敛速度、抗干扰能力之间的关系。研究不同类型的通信信道（例如，容量有限的高斯信道、离散输入信道、具有时延和丢包的信道）对控制系统性能的影响。 2. 有限信息速率下的状态估计： 针对不同类型的传感器（例如，连续值传感器、量化传感器）和通信渠道，设计高效的状态估计器，使其在有限的信息传输速率下，能够获得尽可能准确的被控对象状态信息。重点研究基于互信息约束的估计方法。 3. 速率受限下的反馈控制策略设计： 基于对信息传输速率的分析，设计能够保证系统稳定性的反馈控制律。这包括开发能够适应通信速率变化或具有鲁棒性的控制器。例如，设计一种控制器，当通信速率下降时，控制器会自动调整其增益或响应速度，以维持系统稳定。 4. 基于预测的速率受限控制： 将模型预测控制与有限信息速率下的状态估计相结合，设计一种能够考虑通信约束的预测控制器。这种控制器能够在控制周期内预测系统状态，并优化控制输入，同时兼顾通信带宽的限制。 5. 事件触发通信机制与信息速率优化： 深入研究事件触发通信机制，分析其如何通过减少不必要的数据传输来提高信息利用效率。探讨如何设计最优的事件触发条件，以在保证系统性能的前提下，最大限度地降低通信开销。 6. 分布式与协同网络化控制的信息速率问题： 研究在由多个节点组成的分布式网络中，如何通过优化节点间的通信速率，实现整个系统的有效协同与性能提升。重点关注信息流的时序、同步以及信息共享的效率。 7. 应用实例分析： 通过具体的实际应用案例，如智能电网的负荷频率控制、自动驾驶车辆的车队协调、以及高精度工业生产线的协同控制等，来验证本书提出的理论方法和控制策略的有效性。这些案例将展示如何在有限的通信资源下，实现复杂系统的鲁棒、高效运行。 本书的价值与意义 本书的研究成果对于推动现代复杂系统的智能化、网络化发展具有重要的理论和实践意义。 理论贡献： 本书将为网络化控制理论提供一套更为完善的理论框架，特别是在信息传输速率与系统性能之间建立起量化的联系，填补了现有研究在这一领域的空白。 技术创新： 本书提出的新型状态估计算法和控制策略，能够有效解决实际网络化系统中信息传输速率受限带来的挑战，为设计更可靠、更高效的控制系统提供技术支持。 应用前景： 本书的研究成果可以广泛应用于智能电网、自动驾驶、工业4.0、航空航天、机器人技术、以及物联网等众多领域，为这些领域的技术升级和应用拓展提供坚实的理论基础。例如，在自动驾驶车队中，如何在高带宽受限的情况下，实现车辆之间的信息共享和协同决策，以保障行车安全和交通效率，正是本书研究的重点。在智能电网中，如何在高压数据通信成本下，实时监测和控制电网的运行状态，以实现电力的稳定供应，也依赖于本书提出的相关理论。 本书适合于从事系统控制、通信工程、自动化、计算机科学等领域的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解网络化控制系统中信息传输速率的关键作用，并掌握分析和解决此类问题的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮，《离散系统网络化控制理论：传输速率定理》，光是这几个词就充满了学术的深度和前沿的吸引力。作为一名长期关注控制理论领域动态的研究者，我对“网络化控制”这个方向一直抱有极大的兴趣。我们知道，传统的集中式或分布式控制系统在面对日益复杂的工业场景和大规模的物联网应用时，其局限性逐渐显现。而将控制功能通过网络进行传输，无疑是解决这些挑战的有效途径。这本书的标题明确指出了其核心内容——“传输速率定理”。这让我猜测，书中很可能在探讨网络带宽、数据传输延迟等通信资源对系统控制性能的影响，并可能提出量化的、具有理论指导意义的“定理”。这对于设计实际的网络化控制系统至关重要，能够帮助我们理解在有限的网络条件下，系统能够达到的最优控制性能界限。我非常期待书中能够深入剖析这一理论，比如它如何与传统的控制稳定性、鲁棒性等概念相结合，又或者它在不同类型的离散系统中（如采样系统、脉冲系统等）会有怎样的具体体现。书名的“离散系统”也让我联想到，它可能并非仅仅针对连续时间系统，而是更加关注那些在数字世界中普遍存在的离散化模型，这在现代控制工程中占据着核心地位。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到《离散系统网络化控制理论：传输速率定理》时，我的第一反应是，这一定是一本非常有深度的学术专著。标题中的“理论”二字就已经表明了它的学术属性，“传输速率定理”更是点明了其研究的重点和创新点。我推测，这本书的核心在于建立一个连接通信速率和系统控制性能的理论桥梁。在网络化控制系统中，通信资源是稀缺的，如何高效地利用这些资源，以保证系统的稳定性、精度和鲁棒性，是至关重要的问题。这本书的“定理”部分，很可能为我们提供了量化的分析工具。我猜想，书中可能会探讨不同类型的网络传输策略，例如，是发送原始数据，还是发送压缩后的数据，或者是在不同时间点发送不同粒度的数据，这些策略对系统性能会有怎样的影响？“离散系统”的强调，也让我联想到，书中可能特别关注那些在离散时间域下运行的系统，例如数字控制器、采样数据系统等，并分析在这些系统中，传输速率如何影响其状态的演化和最终的控制效果。我很期待书中能够提供一些通用的理论框架，能够适用于各种具体的离散系统网络化控制场景。

评分☆☆☆☆☆

读到《离散系统网络化控制理论：传输速率定理》这个书名，我immediately想到了我大学时期接触到的信息论和控制理论的交叉领域。当时就觉得，当控制信号和状态信息需要在有损耗、有延迟的网络中传输时，信息论的原理必然会派上用场。这本书的标题“传输速率定理”正是精准地抓住了这个核心问题。我推测，本书很可能是在探讨如何在保证离散系统稳定运行的前提下，最大限度地利用有限的网络带宽。这可能涉及到信息论中的信道容量概念，以及如何将其应用于控制系统的设计。例如，在传输传感器数据给控制器时，我们是否需要对数据进行压缩？如果需要，最优的压缩策略是什么？又或者，在控制器将控制信号发送给执行器时，如何设计一个编码方案，使得即使在丢包率较高的情况下，系统也能保持一定的控制性能？“定理”这个词更让我觉得这本书不仅仅是概念性的探讨，而是有严谨的数学推导和理论支撑。我猜想，书中可能会提出一些关于“安全传输速率”的定义，即在达到某个性能指标（比如稳定性或预定的误差界限）所需的最小传输速率。这对于实际工程应用具有极强的指导意义，能够帮助工程师在预算和性能之间找到最佳平衡点。

评分☆☆☆☆☆

《离散系统网络化控制理论：传输速率定理》这个书名，让我想到了我最近在研究的工业物联网（IIoT）应用中的一些棘手问题。在IIoT环境中，大量的传感器和执行器通过无线网络连接，而这些网络往往是共享的，带宽有限，且存在不可预测的延迟和丢包。如何在这种不确定的通信条件下，设计一个可靠且高效的控制系统，一直是困扰我们的难题。这本书的标题，特别是“传输速率定理”，似乎直击了这个痛点。我猜想，书中很可能提供了一个量化的框架，来分析通信速率对离散系统控制性能的影响。这可能意味着，书中会给出一些数学公式或不等式，能够让我们根据已知的网络条件（如带宽、丢包率、延迟）来预测系统能够达到的控制性能水平，或者反过来，确定实现特定控制性能所必需的最低网络速率。我尤其对“离散系统”这个关键词感到兴趣，因为在IIoT中，大多数传感器和控制器都是数字化的，其运行模式就是离散的。书中如果能够结合这些离散系统的特性，深入探讨传输速率定理，那将是非常有价值的。我希望书中能够包含一些实际案例分析，展示如何应用这些理论来优化IIoT系统的设计和部署。

评分☆☆☆☆☆

《离散系统网络化控制理论：传输速率定理》这个书名，瞬间勾起了我对现代控制理论前沿问题的兴趣。近年来，随着信息技术的发展，网络化控制系统（NCS）已经成为控制工程领域的一个重要研究方向。传统的控制理论大多建立在理想化的通信环境下，而NCS则面临着通信延迟、丢包、带宽限制等实际挑战。这本书的标题“传输速率定理”非常吸引人，它暗示着书中可能在探索信息论与控制理论的交叉，并试图量化通信速率对系统性能的约束。我猜测，书中很可能会深入研究“什么样的数据传输速率，才能保证离散系统达到某种程度的控制性能？”。这可能涉及到对系统模型、控制器设计以及通信协议的联合分析。比如，如果一个离散时间系统需要达到某个精确的控制目标，那么它至少需要多大的带宽来传输必要的信息？“定理”这个词让我对书中内容充满了期待，我希望它能提供一些严谨的数学证明和普适性的结论。这对于我们设计和分析各种基于网络的控制系统，无论是工业自动化、航空航天，还是智能交通，都具有重要的理论和实践意义。