具體描述
內容簡介
自適應控製是針對具有不確定性被控對象的一種控製器設計方法。自適應控製器本質上是可以用計算機實現的控製算法，它源於工業領域的實際需求，經過幾代控製學者的不斷深入研究，建成瞭相對完整的理論體係，成為理論和實踐有機結閤的具有勃勃生命力和應用前景的控製科學與控製工程中的重要研究領域。 本書對自適應控製理論和應用進行瞭係統的介紹，其中相當部分的內容取材於作者及其學生多年來在這一領域的研究成果。主要內容包括： 動態模型與參數估計、自校正控製、模型參考自適應控製、多變量自適應控製、非綫性自適應控製和自適應控製的應用。本教材的主要目的是使學生掌握自適應控製器的設計方法，因此將各種自適應控製器歸結為可調參數控製器和自適應律，對可調參數控製器分控製問題描述(包括被控對象、控製目標)、控製器設計、性能分析進行瞭詳細介紹，目的是使學生掌握這些在實際中已用的控製器設計方法，在此基礎上突齣各種自適應控製方法的結構、設計方法、設計案例。在本書*後介紹瞭自適應控製的工業應用，其中包括在工業當中已經投運的自適應控製係統。 本書的特點是結構嚴謹，論理明晰，深入淺齣，既介紹瞭自適應控製的基礎內容，也反映瞭該領域的*新研究成果。本書既可以作為高等院校控製科學與控製工程學科和相關學科的碩士研究生和博士研究生教材，也可作為從事自動化科學與技術研究人員的參考書，其基礎內容也可以作為自動化專業本科生教材。前言/序言
用戶評價
這本書在我研究某個特定工業過程的控製係統時，起到瞭決定性的作用。我們遇到的問題是，這個工業過程的動力學模型在不同的工況下會有顯著的變化，而且這些變化很難用一個固定的模型來精確描述。傳統的PID控製在此情況下效果甚微，常常導緻係統性能下降，甚至不穩定。 當我翻開這本《自適應控製》時，就被其係統性的講解所吸引。它不像我之前讀過的某些書籍那樣，隻停留在算法的錶麵介紹，而是深入到每一個算法背後的數學原理和物理意義。書中關於“係統辨識”的章節，對我來說尤其重要，它詳細介紹瞭各種辨識方法，比如遞推最小二乘法、擴展卡爾曼濾波等，並分析瞭它們各自的適用條件和局限性。 我花瞭很長時間來理解書中關於“Lyapunov穩定性理論”的部分。雖然這個理論在很多控製領域都會涉及，但這本書以一種非常獨特且易於理解的方式進行瞭闡述，特彆是通過大量的幾何圖形和直觀的例子，讓我深刻體會到瞭能量函數在證明係統穩定性中的關鍵作用。這種深刻的理解，為我後續設計穩定的自適應控製律奠定瞭堅實的基礎。 書中對“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹，讓我眼前一亮。它提供瞭一種全新的思路，即通過引入一個“參考模型”來定義期望的係統行為，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象模仿參考模型的行為。這種“模仿”的策略，對於處理模型不確定性問題，提供瞭一個非常優雅的解決方案。 我尤其欣賞書中對不同自適應律的分析。作者並沒有簡單地羅列各種算法，而是詳細分析瞭每種算法的收斂速度、對噪聲的敏感度以及實現復雜度。這讓我能夠根據實際工程的需求，做齣更明智的選擇。 書中還詳細講解瞭“自適應PID控製”的設計。這對我來說非常有價值，因為PID控製在工業界應用極為廣泛。如何將自適應的思想融入PID控製，使其能夠在綫調整比例、積分、微分參數，以應對係統參數的變化，書中提供瞭非常詳細的步驟和理論依據。 令我感到驚喜的是，書中還探討瞭“自適應控製器的魯棒性”問題。在實際應用中，除瞭模型參數的變化，係統還會受到外部擾動和傳感器噪聲的影響。如何設計齣在這些不確定性因素下依然能夠穩定工作的自適應控製器，是自適應控製研究中的一個重要課題。書中對這方麵的討論，讓我對自適應控製的局限性有瞭更清醒的認識。 我個人非常喜歡書中關於“參數退化”問題的討論。在實際的參數辨識過程中，有時候會齣現參數辨識值趨於無窮大或者不穩定，導緻控製器失效。書中分析瞭造成這種現象的原因，並提齣瞭一些避免參數退化的方法，這對我解決實際項目中的疑難雜癥非常有幫助。 書中還提供瞭一些經典的自適應控製應用案例，比如飛行器的姿態控製、機器人關節的力控製等。這些案例的詳細分析，讓我看到瞭自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論武器，更重要的是，它激發瞭我對自適應控製領域更深入探索的興趣。這本書無疑將成為我未來研究中的重要參考。
評分拿到這本書的時候，我正在為我的畢業設計項目犯愁。我選擇的課題是無人機姿態控製，而無人機的模型參數在飛行過程中會不斷變化，這讓我對傳統的固定參數控製器感到力不從心。偶然的機會，我在圖書館看到瞭這本書，封麵上“自適應控製”幾個字立刻吸引瞭我。 翻開書頁，我被它嚴謹的結構和清晰的邏輯深深吸引。作者從自適應控製的基本概念講起，逐步深入到各種具體算法的設計和分析。我之前對自適應控製的理解比較零散，而這本書就像一座橋梁，將我之前模糊的知識點串聯瞭起來。 書中關於“Lyapunov穩定性”的講解，可以說是鞭闢入裏。我之前在其他教材上接觸過這個概念，但總是覺得有些抽象，難以深入理解。這本書通過大量的圖示和生動的比喻，將這個復雜的理論變得易於接受。我尤其喜歡其中關於“能量函數”的討論，它幫助我理解瞭Lyapunov穩定性背後的物理含義。 在參數辨識的部分，書中詳細介紹瞭多種常用的辨識算法，比如遞推最小二乘法，並對它們的優缺點進行瞭比較。這對我理解如何從傳感器的測量數據中提取有用的信息，並實時更新被控對象的參數，提供瞭非常重要的指導。 我印象最深刻的是關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的章節。書中對MRAC的設計思路進行瞭非常詳盡的闡述，從參考模型的選擇，到自適應律的設計，再到最終的控製器生成，每一步都清晰可見。這讓我對如何構建一個能夠快速跟蹤期望軌跡的自適應控製器有瞭全新的認識。 書中還提到瞭“自適應PID控製”的設計，這對於我將理論知識應用到實際控製係統中非常有幫助。我之前隻是簡單地使用PID控製器，但這本書讓我看到瞭如何根據被控對象參數的變化，實時調整PID的三個參數，從而獲得更好的控製性能。 另外，書中對自適應控製器的“魯棒性”分析也讓我印象深刻。自適應控製在應對模型不確定性方麵有天然的優勢，但如何保證在存在外部擾動和測量噪聲的情況下，控製器依然能夠穩定工作，是需要認真考慮的問題。書中對這方麵的討論，讓我對自適應控製的局限性有瞭更深的認識。 我個人非常喜歡書中關於“參數退化”和“穩定性保證”的討論。在實際應用中，如何防止參數辨識過程中齣現退化，以及如何保證係統的全局穩定性，是自適應控製麵臨的挑戰。這本書對這些問題的深入探討，讓我受益匪淺。 此外，書中提供的案例分析，讓我對自適應控製的應用有瞭更直觀的感受。例如，它分析瞭如何在機器人手臂的控製中應用自適應技術，以應對負載變化帶來的模型變化。這些生動的案例，極大地激發瞭我將自適應控製應用於我畢業設計項目的信心。 總而言之，這本書為我打開瞭自適應控製領域的一扇新大門。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論應用於解決實際工程問題。這本書將成為我學術生涯中重要的參考資料。
評分這本書是我在學習高級控製理論時，一本不可或缺的參考書。我選擇它的原因，是因為我對傳統的固定參數控製器在應對動態變化係統時錶現齣的局限性感到不滿意。特彆是在我研究的某個生物反應器模型中，其動力學特性會隨著微生物的生長和底物濃度的變化而發生顯著的改變。 我被這本書係統而深入的講解所吸引。它並非簡單地羅列各種算法，而是從最基礎的穩定性理論齣發，層層遞進。書中關於“Lyapunov穩定性理論”的講解，我至今記憶猶新。作者通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的幾何圖示，將抽象的穩定性證明過程變得非常直觀易懂。這讓我深刻理解瞭係統穩定的內在機理，為後續設計自適應控製器打下瞭堅實的基礎。 在“係統辨識”這一章節，我學到瞭很多實用的知識。書中詳細介紹瞭如何利用傳感器采集到的數據來估計被控對象的參數，並對遞推最小二乘法、梯度下降法等多種辨識算法進行瞭深入的分析，包括它們的優缺點、收斂性以及對噪聲的魯棒性。這些知識對於我理解如何實時地更新控製器參數，以應對模型的變化至關重要。 我印象最深刻的是書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹。它提供瞭一種全新的設計思路：將期望的係統行為定義為一個“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象模仿參考模型的輸齣。這種“模仿學習”的策略，讓我看到瞭處理模型不確定性問題的全新視角。 書中對“自適應律”的設計過程進行瞭非常詳細的推導和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂速度快，有的魯棒性好，有的易於實現。作者對這些特性的權衡和比較，讓我能夠根據實際工程的需求，做齣更明智的選擇。 令我感到驚喜的是，書中並沒有迴避自適應控製中的難點和挑戰。例如，關於“參數退化”和“穩定性保證”的討論，就非常深入。作者詳細分析瞭在各種條件下，參數辨識值是否能夠收斂，以及整體係統是否能夠保持穩定。這種嚴謹的治學態度，讓我對自適應控製有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中關於“自適應PID控製”的講解，對我來說也極具價值。PID控製器在工業界應用極為廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。書中提供的自適應PID控製設計方法，讓我看到瞭如何讓PID控製器能夠根據係統參數的變化，自動調整比例、積分、微分係數，從而獲得更優的控製性能。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的深入探討，也讓我受益匪淺。在實際工程應用中，係統往往會受到各種擾動和噪聲的影響。如何設計齣能夠有效抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些非常經典的自適應控製應用案例，比如飛行器的姿態控製、機器人關節控製等。這些案例的詳細闡述，讓我對自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景有瞭更直觀的認識。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書無疑將成為我未來在生物反應器控製領域繼續深入研究的重要參考。
評分這本書的封麵設計很樸素，但透著一股嚴謹的學術氣息，一看就知道是專業教材。我當初選擇它，是因為在研究項目中遇到瞭一個棘手的自適應控製問題，當時導師推薦瞭這本教材，說是國內該領域的權威之作。拿到手後，我迫不及待地翻閱起來。雖然我對自適應控製已經有一些基礎瞭解，但這本書的深度和廣度還是讓我眼前一亮。它不僅僅是理論的堆砌，更重要的是，它花瞭大量的篇幅來講解各種自適應控製算法的設計思路、數學推導以及在實際係統中的應用。 比如，書中對李雅普諾夫穩定性理論的闡述，就比我之前接觸到的任何一本教材都要透徹。它不僅給齣瞭定理的嚴謹證明，還結閤瞭大量的圖示和實例，幫助讀者理解這個抽象的概念。我尤其喜歡其中關於“自適應律”的設計部分，作者詳細分析瞭不同自適應律的優缺點，以及它們對係統性能的影響。這對於我理解如何根據具體應用場景選擇閤適的自適應控製策略至關重要。 讀這本書的過程，就像是在攀登一座知識的高峰。每一個章節都像是一個新的裏程碑，需要花費大量的時間和精力去消化。我經常會停下來，反復咀嚼書中的公式和推導過程，試圖理解其背後的物理意義和工程含義。有時候，一個看似簡單的公式，背後可能蘊含著作者多年的研究成果和深刻洞察。 書中關於“參數估計”的部分，我認為是精華所在。它係統地介紹瞭遞推最小二乘法、最大似然估計等多種參數辨識方法，並分析瞭它們在不同噪聲環境下的錶現。這對於我理解如何實時地調整控製器參數，以應對被控對象模型的不確定性，提供瞭堅實的理論基礎。 書中還詳細介紹瞭如模型參考自適應控製（MRAC）和自熟化（Self-Tuning）等經典的自適應控製結構。我特彆關注瞭MRAC的設計，作者通過引入參考模型，將自適應控製問題轉化為一個跟蹤問題，這種巧妙的思路令人印象深刻。書中還給齣瞭多種實現MRAC的方法，並對它們的收斂性進行瞭詳細的分析。 令我印象深刻的是，這本書並沒有迴避自適應控製的難點和挑戰。例如，在討論自適應控製器魯棒性的時候，作者毫不諱言地指齣瞭現有方法的一些局限性，並提齣瞭一些改進的方嚮。這種誠實的態度，讓我對自適應控製技術有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中對一些經典自適應控製算法的算法流程，進行瞭非常詳細的描述，幾乎達到瞭可以“手把手”教學的程度。從算法的初始化，到參數的更新，再到控製器的生成，每一步都清晰明瞭。這對於我將這些算法應用到實際工程項目，提供瞭極大的便利。 我特彆喜歡書中關於“全局收斂性”和“局部收斂性”的討論。對於自適應控製來說，保證係統的長期穩定運行至關重要，而理解不同算法的收斂性，是實現這一目標的關鍵。書中對這些概念的辨析，以及對不同算法收斂性的分析，都非常有啓發性。 這本書的案例分析部分，我認為是它的一大亮點。作者選取瞭幾個典型的工程應用場景，如伺服係統、飛行器控製等，詳細闡述瞭如何應用自適應控製技術來解決實際問題。這些案例不僅加深瞭我對理論知識的理解，也讓我看到瞭自適應控製技術的廣闊前景。 總而言之，這是一本能夠真正幫助我解決實際問題的教材。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，還結閤瞭豐富的工程實踐經驗，讓我受益匪淺。這本書無疑將是我在自適應控製領域繼續深入研究的重要參考。
評分這本書是我在深入研究工業自動化控製係統時，一本必不可少的讀物。我之所以選擇它，是因為在實際工作中，我經常會遇到被控對象的模型參數在運行過程中會發生變化的場景，例如，在化工生産中，反應物的濃度、溫度等都會影響模型的特性。傳統的固定參數控製器在這種情況下，往往難以達到理想的控製效果。 我被這本書係統而深入的講解所深深吸引。它並非簡單地羅列各種算法，而是從最基礎的穩定性理論齣發，循序漸進地引導讀者理解自適應控製的核心思想。書中關於“Lyapunov穩定性理論”的闡述，我至今記憶猶新。作者通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的幾何圖示，將抽象的穩定性證明過程變得非常直觀易懂。這讓我深刻理解瞭係統穩定的內在機理，為後續設計自適應控製器打下瞭堅實的基礎。 在“係統辨識”這一章節，我學到瞭很多實用的知識。書中詳細介紹瞭如何利用傳感器采集到的數據來估計被控對象的參數，並對遞推最小二乘法、梯度下降法等多種辨識算法進行瞭深入的分析，包括它們的優缺點、收斂性以及對噪聲的魯棒性。這些知識對於我理解如何實時地更新控製器參數，以應對模型的變化至關重要。 我印象最深刻的是書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹。它提供瞭一種非常優雅的設計思路：將期望的係統行為定義為一個“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象精確地模仿參考模型的輸齣。這種“模仿學習”的策略，為處理模型不確定性問題，提供瞭一個非常有效的解決方案。 書中對“自適應律”的設計過程進行瞭非常詳細的推導和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂速度快，有的魯棒性好，有的易於實現。作者對這些特性的權衡和比較，讓我能夠根據實際工程的需求，做齣更明智的選擇。 令我感到驚喜的是，書中並沒有迴避自適應控製中的難點和挑戰。例如，關於“參數退化”和“穩定性保證”的討論，就非常深入。作者詳細分析瞭在各種條件下，參數辨識值是否能夠收斂，以及整體係統是否能夠保持穩定。這種嚴謹的治學態度，讓我對自適應控製有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中關於“自適應PID控製”的講解，對我來說也極具價值。PID控製器在工業界應用極為廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。書中提供的自適應PID控製設計方法，讓我看到瞭如何讓PID控製器能夠根據係統參數的變化，自動調整比例、積分、微分係數，從而獲得更優的控製性能。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的深入探討，也讓我受益匪淺。在實際工程應用中，係統往往會受到各種擾動和噪聲的影響。如何設計齣能夠有效抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些非常經典的自適應控製應用案例，比如飛行器的姿態控製、機器人關節控製等。這些案例的詳細闡述，讓我對自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景有瞭更直觀的認識。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書無疑將成為我未來在工業自動化控製領域繼續深入研究的重要參考。
評分這本書的齣現，在我進行一個關於智能電網穩定性研究的課題時，起到瞭至關重要的作用。在智能電網中，分布式電源的接入，使得電網的參數變得動態變化且難以預測，這對傳統的穩定控製策略提齣瞭嚴峻的挑戰。 我被這本書係統而深入的講解所深深吸引。它並非簡單地羅列各種算法，而是從最基礎的穩定性理論齣發，循序漸進地引導讀者理解自適應控製的核心思想。書中關於“Lyapunov穩定性理論”的闡述，我至今記憶猶新。作者通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的幾何圖示，將抽象的穩定性證明過程變得非常直觀易懂。這讓我深刻理解瞭係統穩定的內在機理，為後續設計自適應控製器打下瞭堅實的基礎。 在“係統辨識”這一章節，我學到瞭很多實用的知識。書中詳細介紹瞭如何利用傳感器采集到的數據來估計被控對象的參數，並對遞推最小二乘法、梯度下降法等多種辨識算法進行瞭深入的分析，包括它們的優缺點、收斂性以及對噪聲的魯棒性。這些知識對於我理解如何實時地更新控製器參數，以應對模型的變化至關重要。 我印象最深刻的是書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹。它提供瞭一種非常優雅的設計思路：將期望的係統行為定義為一個“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象精確地模仿參考模型的輸齣。這種“模仿學習”的策略，為處理模型不確定性問題，提供瞭一個非常有效的解決方案。 書中對“自適應律”的設計過程進行瞭非常詳細的推導和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂速度快，有的魯棒性好，有的易於實現。作者對這些特性的權衡和比較，讓我能夠根據實際工程的需求，做齣更明智的選擇。 令我感到驚喜的是，書中並沒有迴避自適應控製中的難點和挑戰。例如，關於“參數退化”和“穩定性保證”的討論，就非常深入。作者詳細分析瞭在各種條件下，參數辨識值是否能夠收斂，以及整體係統是否能夠保持穩定。這種嚴謹的治學態度，讓我對自適應控製有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中關於“自適應PID控製”的講解，對我來說也極具價值。PID控製器在工業界應用極為廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。書中提供的自適應PID控製設計方法，讓我看到瞭如何讓PID控製器能夠根據係統參數的變化，自動調整比例、積分、微分係數，從而獲得更優的控製性能。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的深入探討，也讓我受益匪淺。在實際工程應用中，係統往往會受到各種擾動和噪聲的影響。如何設計齣能夠有效抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些非常經典的自適應控製應用案例，比如飛行器的姿態控製、機器人關節控製等。這些案例的詳細闡述，讓我對自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景有瞭更直觀的認識。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書無疑將成為我未來在智能電網穩定性領域繼續深入研究的重要參考。
評分這本書是我在研究無人機自主導航係統時遇到的一個重要參考文獻。當時，我們麵臨的挑戰是如何讓無人機在復雜多變的環境中，能夠實時地適應氣流變化、載荷變化等因素，從而保持精準的飛行姿態和航綫。傳統的固定參數控製器在這種情況下顯得力不從心。 當我第一次翻開這本書時，就被它清晰的邏輯和嚴謹的數學推導所吸引。作者從自適應控製的基本原理講起，逐步深入到各種具體的控製算法。書中關於“係統辨識”的部分，對我來說尤為重要。它詳細介紹瞭如何從傳感器采集到的數據中，估計齣被控對象的動態參數，並對不同的辨識算法，比如遞推最小二乘法（RLS）、最大似然估計（MLE）等，進行瞭深入的分析和比較。 我花瞭很多時間來理解書中關於“Lyapunov穩定性理論”的闡述。作者通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的圖示和直觀的解釋，將復雜的穩定性證明變得易於理解。這種對數學理論的深刻理解，為我後續設計穩定的自適應控製律打下瞭堅實的基礎。 書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹，讓我眼前一亮。它提供瞭一種非常優雅的解決方案：設定一個理想的“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象精確地模仿參考模型的行為。這種“模仿學習”的思路，對於處理模型不確定性問題，具有極大的啓發性。 我尤其欣賞書中對“自適應律”的設計和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂速度快，有的對噪聲魯棒性強，有的易於實現。作者對這些特性的深入分析，讓我能夠根據實際工程的需求，做齣最佳的算法選擇。 書中並沒有迴避自適應控製中的難點和挑戰。例如，關於“參數收斂性”和“穩定性保證”的討論，就非常深入。作者詳細分析瞭在各種條件下，參數辨識值是否能夠收斂，以及整體係統是否能夠保持穩定。這種嚴謹的態度，讓我對自適應控製有瞭更全麵、更客觀的認識。 我個人非常喜歡書中關於“自適應PID控製”的講解。PID控製器在工業界應用極為廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。書中提供的自適應PID控製設計方法，讓我看到瞭如何讓PID控製器能夠根據係統參數的變化，自動調整比例、積分、微分係數，從而獲得更優的控製性能。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的深入探討，也讓我受益匪淺。在實際工程應用中，係統往往會受到外部擾動和測量噪聲的影響。如何設計齣能夠有效抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些非常經典的自適應控製應用案例，比如飛行器姿態控製、機器人關節控製等。這些案例的詳細分析，讓我對自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景有瞭更直觀的認識。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書無疑將成為我未來在無人機控製領域繼續深入研究的重要參考。
評分我選擇這本書，是因為我正在進行一項關於柔性機械臂精確軌跡跟蹤的研究，而柔性機械臂由於其自身材料的特性，其動力學模型會隨著臂的運動速度、負載等因素發生顯著變化。傳統的固定參數控製器在麵對這種動態變化的係統時，往往會錶現齣較大的跟蹤誤差，甚至是不穩定的情況。 這本書以其係統性的講解和深入的理論分析，給瞭我極大的幫助。它並非簡單地介紹自適應控製的算法，而是從最基礎的穩定性理論入手，一步步引導讀者理解自適應控製的精髓。我尤其受益於書中關於“Lyapunov穩定性理論”的闡述，作者通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的幾何圖示，將抽象的穩定性證明過程變得非常直觀易懂。這讓我深刻理解瞭係統穩定性的內在機理，為我後續設計能夠保證係統穩定性的自適應控製器打下瞭堅實的基礎。 在“係統辨識”章節，我學習到瞭如何利用傳感器采集到的數據來估計被控對象的參數，並對遞推最小二乘法、最大似然估計等多種辨識算法進行瞭深入的分析，包括它們的優缺點、收斂性以及對噪聲的魯棒性。這些知識對於我理解如何實時地更新控製器參數，以應對模型變化至關重要。 我印象最深刻的是書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹。它提供瞭一種非常優雅的設計思路：定義一個理想的“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象精確地模仿參考模型的輸齣。這種“模仿學習”的策略，為處理模型不確定性問題，提供瞭一個非常有效的解決方案。 書中對“自適應律”的設計過程進行瞭非常詳細的推導和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂速度快，有的魯棒性好，有的易於實現。作者對這些特性的權衡和比較，讓我能夠根據實際工程的需求，做齣更明智的選擇。 令我感到驚喜的是，書中並沒有迴避自適應控製中的難點和挑戰。例如，關於“參數退化”和“穩定性保證”的討論，就非常深入。作者詳細分析瞭在各種條件下，參數辨識值是否能夠收斂，以及整體係統是否能夠保持穩定。這種嚴謹的治學態度，讓我對自適應控製有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中關於“自適應PID控製”的講解，對我來說也極具價值。PID控製器在工業界應用極為廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。書中提供的自適應PID控製設計方法，讓我看到瞭如何讓PID控製器能夠根據係統參數的變化，自動調整比例、積分、微分係數，從而獲得更優的控製性能。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的深入探討，也讓我受益匪淺。在實際工程應用中，係統往往會受到各種擾動和噪聲的影響。如何設計齣能夠有效抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些非常經典的自適應控製應用案例，比如飛行器的姿態控製、機器人關節控製等。這些案例的詳細闡述，讓我對自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景有瞭更直觀的認識。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書無疑將成為我未來在柔性機械臂控製領域繼續深入研究的重要參考。
評分在我過去的學習生涯中，接觸過不少控製理論的教材，但《自適應控製》這本書給我的感覺是截然不同的。它不是那種隻停留在理論推導的象牙塔裏的書，而是充滿瞭解決實際工程問題的智慧。我之所以選擇它，是因為我當時正在為一個自動化生産綫的調試項目而苦惱，生産綫的某些關鍵環節的模型參數會隨著生産時間的推移而發生變化，導緻控製精度難以保證。 這本書的結構設計非常閤理，從最基礎的自適應控製概念入手，循序漸進地講解瞭各種自適應控製算法。我最先被吸引的是書中關於“係統辨識”的部分。它詳細介紹瞭如何利用采集到的數據來估計被控對象的參數，並對不同的辨識算法，如遞推最小二乘法、梯度下降法等，進行瞭深入的分析，包括它們的優缺點、收斂性以及對噪聲的魯棒性。 書中對“Lyapunov穩定性理論”的講解，更是讓我耳目一新。我之前在其他教材上學習過這個理論，但總覺得有些晦澀難懂。這本書通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的幾何圖示，將Lyapunov穩定性理論闡釋得淋灕盡緻，讓我深刻理解瞭為什麼一個係統能夠保持穩定。 我特彆喜歡書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的章節。它提供瞭一種巧妙的設計思路：定義一個理想的“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象緊密跟蹤參考模型的輸齣。這種“模仿”的學習方式，讓我看到瞭解決模型不確定性問題的全新途徑。 書中對“自適應律”的設計過程進行瞭非常詳細的推導和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂快，有的魯棒性好，有的易於實現。作者對這些特性的權衡和比較，讓我能夠根據具體應用場景，選擇最閤適的自適應律。 令我印象深刻的是，書中並沒有迴避自適應控製的難點和挑戰。例如，在討論“參數退化”問題時，作者毫不避諱地指齣瞭現有算法可能存在的缺陷，並提齣瞭一些改進的策略。這種嚴謹的治學態度，讓我對自適應控製技術有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中關於“自適應PID控製”的講解，對我來說也極具價值。PID控製器在工業界應用廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。如何利用自適應的思想，讓PID控製器能夠在綫調整參數，以應對係統模型的變化，書中給齣瞭非常實用的方法。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的分析，也讓我受益匪淺。在實際工程中，係統往往會受到各種擾動和噪聲的影響。如何設計齣能夠抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些經典的自適應控製案例，例如飛行器的姿態控製、電力係統的穩定控製等。這些案例的詳細闡述，讓我看到瞭自適應控製技術在不同領域的強大應用潛力。 總而言之，這是一本真正能夠幫助我解決實際問題的教材。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書將是我在自適應控製領域繼續深造的重要參考。
評分這本書的到來，恰逢我進行一項關於動態環境下機器人臂控製的研究。我一直對如何讓機器人臂能夠根據負載的變化、關節的磨損等因素，實時調整其運動軌跡和力度控製感到睏惑。我深知，傳統的固定參數控製方法在這種復雜多變的情況下，很難達到預期的性能。 當我拿到這本書時，就被它樸實而厚重的封麵所吸引，仿佛預示著其中蘊含著深厚的知識。翻開書頁，我被其清晰的邏輯和係統性的講解所摺服。作者從自適應控製的基本概念入手，詳細闡述瞭其核心思想——“通過在綫學習和調整，使控製器能夠適應被控對象的模型變化”。 書中關於“係統辨識”的章節，對我來說是醍醐灌頂。我瞭解到如何利用傳感器采集到的數據，來估計被控對象的動態參數，並對遞推最小二乘法、擴展卡爾曼濾波等多種辨識算法進行瞭深入的比較分析。這讓我能夠理解，如何從原始數據中提取有用的信息，並實時更新控製器的參數。 我尤其投入時間去理解書中關於“Lyapunov穩定性理論”的闡述。作者通過引入“能量函數”的概念，並結閤大量的幾何圖示，將抽象的穩定性證明過程變得非常直觀易懂。這讓我深刻地理解瞭，為什麼一個自適應控製器能夠保證係統的長期穩定運行，這對於工程應用至關重要。 書中關於“模型參考自適應控製”（MRAC）的介紹，讓我眼前一亮。它提供瞭一種非常優雅的設計思路：定義一個理想的“參考模型”，然後設計一個自適應控製器，使其能夠驅動實際被控對象精確地模仿參考模型的行為。這種“模仿學習”的策略，為處理模型不確定性問題，提供瞭一個非常有效的解決方案。 我欣賞書中對“自適應律”的設計和分析。不同的自適應律有著不同的特性，有的收斂速度快，有的對噪聲魯棒性強，有的易於實現。作者對這些特性的深入分析，讓我能夠根據實際工程的需求，做齣最適閤的算法選擇。 令我印象深刻的是，書中並沒有迴避自適應控製中的難點和挑戰。例如，關於“參數退化”和“穩定性保證”的討論，就非常深入。作者詳細分析瞭在各種條件下，參數辨識值是否能夠收斂，以及整體係統是否能夠保持穩定。這種嚴謹的態度，讓我對自適應控製有瞭更全麵、更客觀的認識。 書中關於“自適應PID控製”的講解，對我來說也極具價值。PID控製器在工業界應用極為廣泛，但其參數整定往往需要人工進行。書中提供的自適應PID控製設計方法，讓我看到瞭如何讓PID控製器能夠根據係統參數的變化，自動調整比例、積分、微分係數，從而獲得更優的控製性能。 此外，書中對“自適應控製器的魯棒性”的深入探討，也讓我受益匪淺。在實際工程應用中，係統往往會受到各種擾動和噪聲的影響。如何設計齣能夠有效抵抗這些乾擾的自適應控製器，是確保係統可靠運行的關鍵。 書中還提供瞭一些非常經典的自適應控製應用案例，比如飛行器的姿態控製、電力係統的穩定控製等。這些案例的詳細闡述，讓我對自適應控製技術的強大潛力和廣闊的應用前景有瞭更直觀的認識。 總而言之，這是一本集理論深度、算法廣度和工程實踐於一體的優秀教材。它不僅為我提供瞭解決實際問題的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論轉化為解決工程難題的有力工具。這本書無疑將成為我未來在機器人控製領域繼續深入研究的重要參考。
評分書內容不錯，但是快遞包裝很垃圾，到手書很髒，像二手的
評分書有點難，沒程序，不好
評分內容挺全的，希望對自己有幫助
評分就是有些看不懂，編程實例很少。可能自己太本笨瞭吧。。。。
評分內容挺全的，希望對自己有幫助
評分好好好，質量挺好的，快遞員很贊。
評分基礎差，沒看懂
評分很實用的書，正在看，書的質量很好
評分這一係列的書都有很多本
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