具体描述
内容简介
自适应控制是针对具有不确定性被控对象的一种控制器设计方法。自适应控制器本质上是可以用计算机实现的控制算法，它源于工业领域的实际需求，经过几代控制学者的不断深入研究，建成了相对完整的理论体系，成为理论和实践有机结合的具有勃勃生命力和应用前景的控制科学与控制工程中的重要研究领域。 本书对自适应控制理论和应用进行了系统的介绍，其中相当部分的内容取材于作者及其学生多年来在这一领域的研究成果。主要内容包括： 动态模型与参数估计、自校正控制、模型参考自适应控制、多变量自适应控制、非线性自适应控制和自适应控制的应用。本教材的主要目的是使学生掌握自适应控制器的设计方法，因此将各种自适应控制器归结为可调参数控制器和自适应律，对可调参数控制器分控制问题描述(包括被控对象、控制目标)、控制器设计、性能分析进行了详细介绍，目的是使学生掌握这些在实际中已用的控制器设计方法，在此基础上突出各种自适应控制方法的结构、设计方法、设计案例。在本书*后介绍了自适应控制的工业应用，其中包括在工业当中已经投运的自适应控制系统。 本书的特点是结构严谨，论理明晰，深入浅出，既介绍了自适应控制的基础内容，也反映了该领域的*新研究成果。本书既可以作为高等院校控制科学与控制工程学科和相关学科的硕士研究生和博士研究生教材，也可作为从事自动化科学与技术研究人员的参考书，其基础内容也可以作为自动化专业本科生教材。前言/序言
用户评价
这本书在我研究某个特定工业过程的控制系统时，起到了决定性的作用。我们遇到的问题是，这个工业过程的动力学模型在不同的工况下会有显著的变化，而且这些变化很难用一个固定的模型来精确描述。传统的PID控制在此情况下效果甚微，常常导致系统性能下降，甚至不稳定。 当我翻开这本《自适应控制》时，就被其系统性的讲解所吸引。它不像我之前读过的某些书籍那样，只停留在算法的表面介绍，而是深入到每一个算法背后的数学原理和物理意义。书中关于“系统辨识”的章节，对我来说尤其重要，它详细介绍了各种辨识方法，比如递推最小二乘法、扩展卡尔曼滤波等，并分析了它们各自的适用条件和局限性。 我花了很长时间来理解书中关于“Lyapunov稳定性理论”的部分。虽然这个理论在很多控制领域都会涉及，但这本书以一种非常独特且易于理解的方式进行了阐述，特别是通过大量的几何图形和直观的例子，让我深刻体会到了能量函数在证明系统稳定性中的关键作用。这种深刻的理解，为我后续设计稳定的自适应控制律奠定了坚实的基础。 书中对“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍，让我眼前一亮。它提供了一种全新的思路，即通过引入一个“参考模型”来定义期望的系统行为，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象模仿参考模型的行为。这种“模仿”的策略，对于处理模型不确定性问题，提供了一个非常优雅的解决方案。 我尤其欣赏书中对不同自适应律的分析。作者并没有简单地罗列各种算法，而是详细分析了每种算法的收敛速度、对噪声的敏感度以及实现复杂度。这让我能够根据实际工程的需求，做出更明智的选择。 书中还详细讲解了“自适应PID控制”的设计。这对我来说非常有价值，因为PID控制在工业界应用极为广泛。如何将自适应的思想融入PID控制，使其能够在线调整比例、积分、微分参数，以应对系统参数的变化，书中提供了非常详细的步骤和理论依据。 令我感到惊喜的是，书中还探讨了“自适应控制器的鲁棒性”问题。在实际应用中，除了模型参数的变化，系统还会受到外部扰动和传感器噪声的影响。如何设计出在这些不确定性因素下依然能够稳定工作的自适应控制器，是自适应控制研究中的一个重要课题。书中对这方面的讨论，让我对自适应控制的局限性有了更清醒的认识。 我个人非常喜欢书中关于“参数退化”问题的讨论。在实际的参数辨识过程中，有时候会出现参数辨识值趋于无穷大或者不稳定，导致控制器失效。书中分析了造成这种现象的原因，并提出了一些避免参数退化的方法，这对我解决实际项目中的疑难杂症非常有帮助。 书中还提供了一些经典的自适应控制应用案例，比如飞行器的姿态控制、机器人关节的力控制等。这些案例的详细分析，让我看到了自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论武器，更重要的是，它激发了我对自适应控制领域更深入探索的兴趣。这本书无疑将成为我未来研究中的重要参考。
评分这本书是我在深入研究工业自动化控制系统时，一本必不可少的读物。我之所以选择它，是因为在实际工作中，我经常会遇到被控对象的模型参数在运行过程中会发生变化的场景，例如，在化工生产中，反应物的浓度、温度等都会影响模型的特性。传统的固定参数控制器在这种情况下，往往难以达到理想的控制效果。 我被这本书系统而深入的讲解所深深吸引。它并非简单地罗列各种算法，而是从最基础的稳定性理论出发，循序渐进地引导读者理解自适应控制的核心思想。书中关于“Lyapunov稳定性理论”的阐述，我至今记忆犹新。作者通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的几何图示，将抽象的稳定性证明过程变得非常直观易懂。这让我深刻理解了系统稳定的内在机理，为后续设计自适应控制器打下了坚实的基础。 在“系统辨识”这一章节，我学到了很多实用的知识。书中详细介绍了如何利用传感器采集到的数据来估计被控对象的参数，并对递推最小二乘法、梯度下降法等多种辨识算法进行了深入的分析，包括它们的优缺点、收敛性以及对噪声的鲁棒性。这些知识对于我理解如何实时地更新控制器参数，以应对模型的变化至关重要。 我印象最深刻的是书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍。它提供了一种非常优雅的设计思路：将期望的系统行为定义为一个“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象精确地模仿参考模型的输出。这种“模仿学习”的策略，为处理模型不确定性问题，提供了一个非常有效的解决方案。 书中对“自适应律”的设计过程进行了非常详细的推导和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛速度快，有的鲁棒性好，有的易于实现。作者对这些特性的权衡和比较，让我能够根据实际工程的需求，做出更明智的选择。 令我感到惊喜的是，书中并没有回避自适应控制中的难点和挑战。例如，关于“参数退化”和“稳定性保证”的讨论，就非常深入。作者详细分析了在各种条件下，参数辨识值是否能够收敛，以及整体系统是否能够保持稳定。这种严谨的治学态度，让我对自适应控制有了更全面、更客观的认识。 书中关于“自适应PID控制”的讲解，对我来说也极具价值。PID控制器在工业界应用极为广泛，但其参数整定往往需要人工进行。书中提供的自适应PID控制设计方法，让我看到了如何让PID控制器能够根据系统参数的变化，自动调整比例、积分、微分系数，从而获得更优的控制性能。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的深入探讨，也让我受益匪浅。在实际工程应用中，系统往往会受到各种扰动和噪声的影响。如何设计出能够有效抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些非常经典的自适应控制应用案例，比如飞行器的姿态控制、机器人关节控制等。这些案例的详细阐述，让我对自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景有了更直观的认识。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书无疑将成为我未来在工业自动化控制领域继续深入研究的重要参考。
评分在我过去的学习生涯中，接触过不少控制理论的教材，但《自适应控制》这本书给我的感觉是截然不同的。它不是那种只停留在理论推导的象牙塔里的书，而是充满了解决实际工程问题的智慧。我之所以选择它，是因为我当时正在为一个自动化生产线的调试项目而苦恼，生产线的某些关键环节的模型参数会随着生产时间的推移而发生变化，导致控制精度难以保证。 这本书的结构设计非常合理，从最基础的自适应控制概念入手，循序渐进地讲解了各种自适应控制算法。我最先被吸引的是书中关于“系统辨识”的部分。它详细介绍了如何利用采集到的数据来估计被控对象的参数，并对不同的辨识算法，如递推最小二乘法、梯度下降法等，进行了深入的分析，包括它们的优缺点、收敛性以及对噪声的鲁棒性。 书中对“Lyapunov稳定性理论”的讲解，更是让我耳目一新。我之前在其他教材上学习过这个理论，但总觉得有些晦涩难懂。这本书通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的几何图示，将Lyapunov稳定性理论阐释得淋漓尽致，让我深刻理解了为什么一个系统能够保持稳定。 我特别喜欢书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的章节。它提供了一种巧妙的设计思路：定义一个理想的“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象紧密跟踪参考模型的输出。这种“模仿”的学习方式，让我看到了解决模型不确定性问题的全新途径。 书中对“自适应律”的设计过程进行了非常详细的推导和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛快，有的鲁棒性好，有的易于实现。作者对这些特性的权衡和比较，让我能够根据具体应用场景，选择最合适的自适应律。 令我印象深刻的是，书中并没有回避自适应控制的难点和挑战。例如，在讨论“参数退化”问题时，作者毫不避讳地指出了现有算法可能存在的缺陷，并提出了一些改进的策略。这种严谨的治学态度，让我对自适应控制技术有了更全面、更客观的认识。 书中关于“自适应PID控制”的讲解，对我来说也极具价值。PID控制器在工业界应用广泛，但其参数整定往往需要人工进行。如何利用自适应的思想，让PID控制器能够在线调整参数，以应对系统模型的变化，书中给出了非常实用的方法。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的分析，也让我受益匪浅。在实际工程中，系统往往会受到各种扰动和噪声的影响。如何设计出能够抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些经典的自适应控制案例，例如飞行器的姿态控制、电力系统的稳定控制等。这些案例的详细阐述，让我看到了自适应控制技术在不同领域的强大应用潜力。 总而言之，这是一本真正能够帮助我解决实际问题的教材。它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书将是我在自适应控制领域继续深造的重要参考。
评分这本书的出现，在我进行一个关于智能电网稳定性研究的课题时，起到了至关重要的作用。在智能电网中，分布式电源的接入，使得电网的参数变得动态变化且难以预测，这对传统的稳定控制策略提出了严峻的挑战。 我被这本书系统而深入的讲解所深深吸引。它并非简单地罗列各种算法，而是从最基础的稳定性理论出发，循序渐进地引导读者理解自适应控制的核心思想。书中关于“Lyapunov稳定性理论”的阐述，我至今记忆犹新。作者通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的几何图示，将抽象的稳定性证明过程变得非常直观易懂。这让我深刻理解了系统稳定的内在机理，为后续设计自适应控制器打下了坚实的基础。 在“系统辨识”这一章节，我学到了很多实用的知识。书中详细介绍了如何利用传感器采集到的数据来估计被控对象的参数，并对递推最小二乘法、梯度下降法等多种辨识算法进行了深入的分析，包括它们的优缺点、收敛性以及对噪声的鲁棒性。这些知识对于我理解如何实时地更新控制器参数，以应对模型的变化至关重要。 我印象最深刻的是书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍。它提供了一种非常优雅的设计思路：将期望的系统行为定义为一个“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象精确地模仿参考模型的输出。这种“模仿学习”的策略，为处理模型不确定性问题，提供了一个非常有效的解决方案。 书中对“自适应律”的设计过程进行了非常详细的推导和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛速度快，有的鲁棒性好，有的易于实现。作者对这些特性的权衡和比较，让我能够根据实际工程的需求，做出更明智的选择。 令我感到惊喜的是，书中并没有回避自适应控制中的难点和挑战。例如，关于“参数退化”和“稳定性保证”的讨论，就非常深入。作者详细分析了在各种条件下，参数辨识值是否能够收敛，以及整体系统是否能够保持稳定。这种严谨的治学态度，让我对自适应控制有了更全面、更客观的认识。 书中关于“自适应PID控制”的讲解，对我来说也极具价值。PID控制器在工业界应用极为广泛，但其参数整定往往需要人工进行。书中提供的自适应PID控制设计方法，让我看到了如何让PID控制器能够根据系统参数的变化，自动调整比例、积分、微分系数，从而获得更优的控制性能。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的深入探讨，也让我受益匪浅。在实际工程应用中，系统往往会受到各种扰动和噪声的影响。如何设计出能够有效抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些非常经典的自适应控制应用案例，比如飞行器的姿态控制、机器人关节控制等。这些案例的详细阐述，让我对自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景有了更直观的认识。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书无疑将成为我未来在智能电网稳定性领域继续深入研究的重要参考。
评分这本书是我在学习高级控制理论时，一本不可或缺的参考书。我选择它的原因，是因为我对传统的固定参数控制器在应对动态变化系统时表现出的局限性感到不满意。特别是在我研究的某个生物反应器模型中，其动力学特性会随着微生物的生长和底物浓度的变化而发生显著的改变。 我被这本书系统而深入的讲解所吸引。它并非简单地罗列各种算法，而是从最基础的稳定性理论出发，层层递进。书中关于“Lyapunov稳定性理论”的讲解，我至今记忆犹新。作者通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的几何图示，将抽象的稳定性证明过程变得非常直观易懂。这让我深刻理解了系统稳定的内在机理，为后续设计自适应控制器打下了坚实的基础。 在“系统辨识”这一章节，我学到了很多实用的知识。书中详细介绍了如何利用传感器采集到的数据来估计被控对象的参数，并对递推最小二乘法、梯度下降法等多种辨识算法进行了深入的分析，包括它们的优缺点、收敛性以及对噪声的鲁棒性。这些知识对于我理解如何实时地更新控制器参数，以应对模型的变化至关重要。 我印象最深刻的是书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍。它提供了一种全新的设计思路：将期望的系统行为定义为一个“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象模仿参考模型的输出。这种“模仿学习”的策略，让我看到了处理模型不确定性问题的全新视角。 书中对“自适应律”的设计过程进行了非常详细的推导和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛速度快，有的鲁棒性好，有的易于实现。作者对这些特性的权衡和比较，让我能够根据实际工程的需求，做出更明智的选择。 令我感到惊喜的是，书中并没有回避自适应控制中的难点和挑战。例如，关于“参数退化”和“稳定性保证”的讨论，就非常深入。作者详细分析了在各种条件下，参数辨识值是否能够收敛，以及整体系统是否能够保持稳定。这种严谨的治学态度，让我对自适应控制有了更全面、更客观的认识。 书中关于“自适应PID控制”的讲解，对我来说也极具价值。PID控制器在工业界应用极为广泛，但其参数整定往往需要人工进行。书中提供的自适应PID控制设计方法，让我看到了如何让PID控制器能够根据系统参数的变化，自动调整比例、积分、微分系数，从而获得更优的控制性能。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的深入探讨，也让我受益匪浅。在实际工程应用中，系统往往会受到各种扰动和噪声的影响。如何设计出能够有效抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些非常经典的自适应控制应用案例，比如飞行器的姿态控制、机器人关节控制等。这些案例的详细阐述，让我对自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景有了更直观的认识。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书无疑将成为我未来在生物反应器控制领域继续深入研究的重要参考。
评分这本书是我在研究无人机自主导航系统时遇到的一个重要参考文献。当时，我们面临的挑战是如何让无人机在复杂多变的环境中，能够实时地适应气流变化、载荷变化等因素，从而保持精准的飞行姿态和航线。传统的固定参数控制器在这种情况下显得力不从心。 当我第一次翻开这本书时，就被它清晰的逻辑和严谨的数学推导所吸引。作者从自适应控制的基本原理讲起，逐步深入到各种具体的控制算法。书中关于“系统辨识”的部分，对我来说尤为重要。它详细介绍了如何从传感器采集到的数据中，估计出被控对象的动态参数，并对不同的辨识算法，比如递推最小二乘法（RLS）、最大似然估计（MLE）等，进行了深入的分析和比较。 我花了很多时间来理解书中关于“Lyapunov稳定性理论”的阐述。作者通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的图示和直观的解释，将复杂的稳定性证明变得易于理解。这种对数学理论的深刻理解，为我后续设计稳定的自适应控制律打下了坚实的基础。 书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍，让我眼前一亮。它提供了一种非常优雅的解决方案：设定一个理想的“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象精确地模仿参考模型的行为。这种“模仿学习”的思路，对于处理模型不确定性问题，具有极大的启发性。 我尤其欣赏书中对“自适应律”的设计和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛速度快，有的对噪声鲁棒性强，有的易于实现。作者对这些特性的深入分析，让我能够根据实际工程的需求，做出最佳的算法选择。 书中并没有回避自适应控制中的难点和挑战。例如，关于“参数收敛性”和“稳定性保证”的讨论，就非常深入。作者详细分析了在各种条件下，参数辨识值是否能够收敛，以及整体系统是否能够保持稳定。这种严谨的态度，让我对自适应控制有了更全面、更客观的认识。 我个人非常喜欢书中关于“自适应PID控制”的讲解。PID控制器在工业界应用极为广泛，但其参数整定往往需要人工进行。书中提供的自适应PID控制设计方法，让我看到了如何让PID控制器能够根据系统参数的变化，自动调整比例、积分、微分系数，从而获得更优的控制性能。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的深入探讨，也让我受益匪浅。在实际工程应用中，系统往往会受到外部扰动和测量噪声的影响。如何设计出能够有效抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些非常经典的自适应控制应用案例，比如飞行器姿态控制、机器人关节控制等。这些案例的详细分析，让我对自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景有了更直观的认识。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书无疑将成为我未来在无人机控制领域继续深入研究的重要参考。
评分我选择这本书，是因为我正在进行一项关于柔性机械臂精确轨迹跟踪的研究，而柔性机械臂由于其自身材料的特性，其动力学模型会随着臂的运动速度、负载等因素发生显著变化。传统的固定参数控制器在面对这种动态变化的系统时，往往会表现出较大的跟踪误差，甚至是不稳定的情况。 这本书以其系统性的讲解和深入的理论分析，给了我极大的帮助。它并非简单地介绍自适应控制的算法，而是从最基础的稳定性理论入手，一步步引导读者理解自适应控制的精髓。我尤其受益于书中关于“Lyapunov稳定性理论”的阐述，作者通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的几何图示，将抽象的稳定性证明过程变得非常直观易懂。这让我深刻理解了系统稳定性的内在机理，为我后续设计能够保证系统稳定性的自适应控制器打下了坚实的基础。 在“系统辨识”章节，我学习到了如何利用传感器采集到的数据来估计被控对象的参数，并对递推最小二乘法、最大似然估计等多种辨识算法进行了深入的分析，包括它们的优缺点、收敛性以及对噪声的鲁棒性。这些知识对于我理解如何实时地更新控制器参数，以应对模型变化至关重要。 我印象最深刻的是书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍。它提供了一种非常优雅的设计思路：定义一个理想的“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象精确地模仿参考模型的输出。这种“模仿学习”的策略，为处理模型不确定性问题，提供了一个非常有效的解决方案。 书中对“自适应律”的设计过程进行了非常详细的推导和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛速度快，有的鲁棒性好，有的易于实现。作者对这些特性的权衡和比较，让我能够根据实际工程的需求，做出更明智的选择。 令我感到惊喜的是，书中并没有回避自适应控制中的难点和挑战。例如，关于“参数退化”和“稳定性保证”的讨论，就非常深入。作者详细分析了在各种条件下，参数辨识值是否能够收敛，以及整体系统是否能够保持稳定。这种严谨的治学态度，让我对自适应控制有了更全面、更客观的认识。 书中关于“自适应PID控制”的讲解，对我来说也极具价值。PID控制器在工业界应用极为广泛，但其参数整定往往需要人工进行。书中提供的自适应PID控制设计方法，让我看到了如何让PID控制器能够根据系统参数的变化，自动调整比例、积分、微分系数，从而获得更优的控制性能。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的深入探讨，也让我受益匪浅。在实际工程应用中，系统往往会受到各种扰动和噪声的影响。如何设计出能够有效抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些非常经典的自适应控制应用案例，比如飞行器的姿态控制、机器人关节控制等。这些案例的详细阐述，让我对自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景有了更直观的认识。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书无疑将成为我未来在柔性机械臂控制领域继续深入研究的重要参考。
评分拿到这本书的时候，我正在为我的毕业设计项目犯愁。我选择的课题是无人机姿态控制，而无人机的模型参数在飞行过程中会不断变化，这让我对传统的固定参数控制器感到力不从心。偶然的机会，我在图书馆看到了这本书，封面上“自适应控制”几个字立刻吸引了我。 翻开书页，我被它严谨的结构和清晰的逻辑深深吸引。作者从自适应控制的基本概念讲起，逐步深入到各种具体算法的设计和分析。我之前对自适应控制的理解比较零散，而这本书就像一座桥梁，将我之前模糊的知识点串联了起来。 书中关于“Lyapunov稳定性”的讲解，可以说是鞭辟入里。我之前在其他教材上接触过这个概念，但总是觉得有些抽象，难以深入理解。这本书通过大量的图示和生动的比喻，将这个复杂的理论变得易于接受。我尤其喜欢其中关于“能量函数”的讨论，它帮助我理解了Lyapunov稳定性背后的物理含义。 在参数辨识的部分，书中详细介绍了多种常用的辨识算法，比如递推最小二乘法，并对它们的优缺点进行了比较。这对我理解如何从传感器的测量数据中提取有用的信息，并实时更新被控对象的参数，提供了非常重要的指导。 我印象最深刻的是关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的章节。书中对MRAC的设计思路进行了非常详尽的阐述，从参考模型的选择，到自适应律的设计，再到最终的控制器生成，每一步都清晰可见。这让我对如何构建一个能够快速跟踪期望轨迹的自适应控制器有了全新的认识。 书中还提到了“自适应PID控制”的设计，这对于我将理论知识应用到实际控制系统中非常有帮助。我之前只是简单地使用PID控制器，但这本书让我看到了如何根据被控对象参数的变化，实时调整PID的三个参数，从而获得更好的控制性能。 另外，书中对自适应控制器的“鲁棒性”分析也让我印象深刻。自适应控制在应对模型不确定性方面有天然的优势，但如何保证在存在外部扰动和测量噪声的情况下，控制器依然能够稳定工作，是需要认真考虑的问题。书中对这方面的讨论，让我对自适应控制的局限性有了更深的认识。 我个人非常喜欢书中关于“参数退化”和“稳定性保证”的讨论。在实际应用中，如何防止参数辨识过程中出现退化，以及如何保证系统的全局稳定性，是自适应控制面临的挑战。这本书对这些问题的深入探讨，让我受益匪浅。 此外，书中提供的案例分析，让我对自适应控制的应用有了更直观的感受。例如，它分析了如何在机器人手臂的控制中应用自适应技术，以应对负载变化带来的模型变化。这些生动的案例，极大地激发了我将自适应控制应用于我毕业设计项目的信心。 总而言之，这本书为我打开了自适应控制领域的一扇新大门。它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论应用于解决实际工程问题。这本书将成为我学术生涯中重要的参考资料。
评分这本书的封面设计很朴素，但透着一股严谨的学术气息，一看就知道是专业教材。我当初选择它，是因为在研究项目中遇到了一个棘手的自适应控制问题，当时导师推荐了这本教材，说是国内该领域的权威之作。拿到手后，我迫不及待地翻阅起来。虽然我对自适应控制已经有一些基础了解，但这本书的深度和广度还是让我眼前一亮。它不仅仅是理论的堆砌，更重要的是，它花了大量的篇幅来讲解各种自适应控制算法的设计思路、数学推导以及在实际系统中的应用。 比如，书中对李雅普诺夫稳定性理论的阐述，就比我之前接触到的任何一本教材都要透彻。它不仅给出了定理的严谨证明，还结合了大量的图示和实例，帮助读者理解这个抽象的概念。我尤其喜欢其中关于“自适应律”的设计部分，作者详细分析了不同自适应律的优缺点，以及它们对系统性能的影响。这对于我理解如何根据具体应用场景选择合适的自适应控制策略至关重要。 读这本书的过程，就像是在攀登一座知识的高峰。每一个章节都像是一个新的里程碑，需要花费大量的时间和精力去消化。我经常会停下来，反复咀嚼书中的公式和推导过程，试图理解其背后的物理意义和工程含义。有时候，一个看似简单的公式，背后可能蕴含着作者多年的研究成果和深刻洞察。 书中关于“参数估计”的部分，我认为是精华所在。它系统地介绍了递推最小二乘法、最大似然估计等多种参数辨识方法，并分析了它们在不同噪声环境下的表现。这对于我理解如何实时地调整控制器参数，以应对被控对象模型的不确定性，提供了坚实的理论基础。 书中还详细介绍了如模型参考自适应控制（MRAC）和自熟化（Self-Tuning）等经典的自适应控制结构。我特别关注了MRAC的设计，作者通过引入参考模型，将自适应控制问题转化为一个跟踪问题，这种巧妙的思路令人印象深刻。书中还给出了多种实现MRAC的方法，并对它们的收敛性进行了详细的分析。 令我印象深刻的是，这本书并没有回避自适应控制的难点和挑战。例如，在讨论自适应控制器鲁棒性的时候，作者毫不讳言地指出了现有方法的一些局限性，并提出了一些改进的方向。这种诚实的态度，让我对自适应控制技术有了更全面、更客观的认识。 书中对一些经典自适应控制算法的算法流程，进行了非常详细的描述，几乎达到了可以“手把手”教学的程度。从算法的初始化，到参数的更新，再到控制器的生成，每一步都清晰明了。这对于我将这些算法应用到实际工程项目，提供了极大的便利。 我特别喜欢书中关于“全局收敛性”和“局部收敛性”的讨论。对于自适应控制来说，保证系统的长期稳定运行至关重要，而理解不同算法的收敛性，是实现这一目标的关键。书中对这些概念的辨析，以及对不同算法收敛性的分析，都非常有启发性。 这本书的案例分析部分，我认为是它的一大亮点。作者选取了几个典型的工程应用场景，如伺服系统、飞行器控制等，详细阐述了如何应用自适应控制技术来解决实际问题。这些案例不仅加深了我对理论知识的理解，也让我看到了自适应控制技术的广阔前景。 总而言之，这是一本能够真正帮助我解决实际问题的教材。它不仅提供了扎实的理论基础，还结合了丰富的工程实践经验，让我受益匪浅。这本书无疑将是我在自适应控制领域继续深入研究的重要参考。
评分这本书的到来，恰逢我进行一项关于动态环境下机器人臂控制的研究。我一直对如何让机器人臂能够根据负载的变化、关节的磨损等因素，实时调整其运动轨迹和力度控制感到困惑。我深知，传统的固定参数控制方法在这种复杂多变的情况下，很难达到预期的性能。 当我拿到这本书时，就被它朴实而厚重的封面所吸引，仿佛预示着其中蕴含着深厚的知识。翻开书页，我被其清晰的逻辑和系统性的讲解所折服。作者从自适应控制的基本概念入手，详细阐述了其核心思想——“通过在线学习和调整，使控制器能够适应被控对象的模型变化”。 书中关于“系统辨识”的章节，对我来说是醍醐灌顶。我了解到如何利用传感器采集到的数据，来估计被控对象的动态参数，并对递推最小二乘法、扩展卡尔曼滤波等多种辨识算法进行了深入的比较分析。这让我能够理解，如何从原始数据中提取有用的信息，并实时更新控制器的参数。 我尤其投入时间去理解书中关于“Lyapunov稳定性理论”的阐述。作者通过引入“能量函数”的概念，并结合大量的几何图示，将抽象的稳定性证明过程变得非常直观易懂。这让我深刻地理解了，为什么一个自适应控制器能够保证系统的长期稳定运行，这对于工程应用至关重要。 书中关于“模型参考自适应控制”（MRAC）的介绍，让我眼前一亮。它提供了一种非常优雅的设计思路：定义一个理想的“参考模型”，然后设计一个自适应控制器，使其能够驱动实际被控对象精确地模仿参考模型的行为。这种“模仿学习”的策略，为处理模型不确定性问题，提供了一个非常有效的解决方案。 我欣赏书中对“自适应律”的设计和分析。不同的自适应律有着不同的特性，有的收敛速度快，有的对噪声鲁棒性强，有的易于实现。作者对这些特性的深入分析，让我能够根据实际工程的需求，做出最适合的算法选择。 令我印象深刻的是，书中并没有回避自适应控制中的难点和挑战。例如，关于“参数退化”和“稳定性保证”的讨论，就非常深入。作者详细分析了在各种条件下，参数辨识值是否能够收敛，以及整体系统是否能够保持稳定。这种严谨的态度，让我对自适应控制有了更全面、更客观的认识。 书中关于“自适应PID控制”的讲解，对我来说也极具价值。PID控制器在工业界应用极为广泛，但其参数整定往往需要人工进行。书中提供的自适应PID控制设计方法，让我看到了如何让PID控制器能够根据系统参数的变化，自动调整比例、积分、微分系数，从而获得更优的控制性能。 此外，书中对“自适应控制器的鲁棒性”的深入探讨，也让我受益匪浅。在实际工程应用中，系统往往会受到各种扰动和噪声的影响。如何设计出能够有效抵抗这些干扰的自适应控制器，是确保系统可靠运行的关键。 书中还提供了一些非常经典的自适应控制应用案例，比如飞行器的姿态控制、电力系统的稳定控制等。这些案例的详细阐述，让我对自适应控制技术的强大潜力和广阔的应用前景有了更直观的认识。 总而言之，这是一本集理论深度、算法广度和工程实践于一体的优秀教材。它不仅为我提供了解决实际问题的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论转化为解决工程难题的有力工具。这本书无疑将成为我未来在机器人控制领域继续深入研究的重要参考。
评分很好的书，非常棒，值得推荐，啦啦啦
评分东西不错，适合用来学习自适应课程。
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评分自适应控制是针对具有不确定性被控对象的一种控制器设计方法。自适应控制器本质上是可以用计算机实现的控制算法，它源于工业领域的实际需求，经过几代控制学者的不断深入研究，建成了相对完整的理论体系，成为理论和实践有机结合的具有勃勃生命力和应用前景的控制科学与控制工程中的重要研究领域。 本书对自适应控制理论和应用进行了系统的介绍，其中相当部分的内容取材于作者及其学生多年来在这一领域的研究成果。主要内容包括： 动态模型与参数估计、自校正控制、模型参考自适应控制、多变量自适应控制、非线性自适应控制和自适应控制的应用。本教材的主要目的是使学生掌握自适应控制器的设计方法，因此将各种自适应控制器归结为可调参数控制器和自适应律，对可调参数控制器分控制问题描述(包括被控对象、控制目标)、控制器设计、性能分析进行了详细介绍，目的是使学生掌握这些在实际中已用的控制器设计方法，在此基础上突出各种自适应控制方法的结构、设计方法、设计案例。在本书*后介绍了自适应控制的工业应用，其中包括在工业当中已经投运的自适应控制系统。 本书的特点是结构严谨，论理明晰，深入浅出，既介绍了自适应控制的基础内容，也反映了该领域的*新研究成果。本书既可以作为高等院校控制科学与控制工程学科和相关学科的硕士研究生和博士研究生教材，也可作为从事自动化科学与技术研究人员的参考书，其基础内容也可以作为自动化专业本科生教材。自适应控制是针对具有不确定性被控对象的一种控制器设计方法。自适应控制器本质上是可以用计算机实现的控制算法，它源于工业领域的实际需求，经过几代控制学者的不断深入研究，建成了相对完整的理论体系，成为理论和实践有机结合的具有勃勃生命力和应用前景的控制科学与控制工程中的重要研究领域。 本书对自适应控制理论和应用进行了系统的介绍，其中相当部分的内容取材于作者及其学生多年来在这一领域的研究成果。主要内容包括： 动态模型与参数估计、自校正控制、模型参考自适应控制、多变量自适应控制、非线性自适应控制和自适应控制的应用。本教材的主要目的是使学生掌握自适应控制器的设计方法，因此将各种自适应控制器归结为可调参数控制器和自适应律，对可调参数控制器分控制问题描述(包括被控对象、控制目标)、控制器设计、性能分析进行了详细介绍，目的是使学生掌握这些在实际中已用的控制器设计方法，在此基础上突出各种自适应控制方法的结构、设计方法、设计案例。在本书*后介绍了自适应控制的工业应用，其中包括在工业当中已经投运的自适应控制系统。 本书的特点是结构严谨，论理明晰，深入浅出，既介绍了自适应控制的基础内容，也反映了该领域的*新研究成果。本书既可以作为高等院校控制科学与控制工程学科和相关学科的硕士研究生和博士研究生教材，也可作为从事自动化科学与技术研究人员的参考书，其基础内容也可以作为自动化专业本科生教材。
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评分很好的书，非常棒，值得推荐，啦啦啦
评分对比了很多本书才选择了这一本，感觉讲解的很清楚
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