自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐湘元 编

图书标签:

• 自适应控制
• 预测控制
• 自动化
• 控制理论
• 规划教材
• 高等教育
• 工程控制
• 智能控制
• 系统控制
• 现代控制

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302449225

版次：1

商品编码：12040717

包装：平装

丛书名： 全国普通高校自动化类专业规划教材

开本：16开

出版时间：2017-01-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》是控制学科初学者的升级教程，主要讨论了当对象与模型失配，且干扰对系统产生影响时控制系统如何及时调整控制策略，抵御变异和扰动，维持系统控制质量不变。
　　《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》内容包括系统辨识、模型参考自适应控制、确定性自校正控制、随机性自校正控制、基于非参数模型的预测控制、广义预测控制、预测控制形式的多样性等。具体涉及控制意图、基本结构、控制算法和应用等。此外，《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》针对具体问题，进行相应的控制设计与MATLAB仿真。
　　《自适应控制与预测控制/全国普通高校自动化类专业规划教材》取材典型、内容实用、表述清晰、结合实际解决问题，具有一定的可读性。可供自动化类专业高年级本科生和控制类研究生选用，也可作为相关技术人员进修或提高的自学读本。

作者简介

　　徐湘元，男，控制理论与控制工程专业博士，副教授，从事自动化专业教学和研究多年，已经出版4部作品，并在专业期刊上发表多篇论文。

目录

第1章 绪论
1．1 自适应控制
1．1．1 自适应控制及其特征
1．1．2 自适应控制系统的原理性结构
1．1．3 自适应控制系统的分类
1．1．4 自适应控制的发展
1．2 预测控制
1．2．1 预测控制的产生与发展
1．2．2 预测控制的特点
1．2．3 预测控制的分类
1．2．4 预测控制的应用
1．3 不同类型的控制方法
本章小结
思考题与习题

第2章 系统辨识
2．1 系统辨识的概念
2．1．1 关于系统辨识
2．1．2 系统辨识的一般步骤
2．1．3 控制中系统辨识的特点
2．2 白噪声序列与控制模型
2．2．1 白噪声序列
2．2．2 控制模型
2．3 最小二乘参数估计法
2．3．1 批处理最小二乘法
2．3．2 递推最小二乘算法
2．3．3 具有遗忘因子的递推最小二乘法
2．3．4 递推增广最小二乘法
2．4 参数估计的梯度算法
2．4．1 确定性系统参数估计的梯度算法
2．4．2 随机逼近递推算法
2．5 模型结构的确定
2．6 闭环系统辨识
2．6．1 问题的提出
2．6．2 什么是闭环系统可辨识
2．6．3 闭环状态下的辨识方法和可辨识条件
本章小结
思考题与习题

第3章 模型参考自适应控制
3．1 简单自适应控制系统
3．1．1 直接自适应控制
3．1．2 间接自适应控制
3．2 用梯度法设计自适应控制系统
3．2．1 MIT控制规律
3．2．2 MIT的规范化算法
3．3 李雅普诺夫稳定性与正实函数
3．3．1 李雅普诺夫稳定性理论概要
3．3．2 正实函数
3．4 用稳定性方法设计自适应控制系统
3．4．1 具有可调增益的模型参考自适应控制系统
3．4．2 状态变量可测时的模型参考自适应控制系统
3．5 利用输入输出的模型参考自适应控制系统
3．5．1 被控对象相对阶为1的情况
3．5．2 被控对象相对阶为2的情况
3．6 离散时间模型参考自适应控制系统
3．6．1 简单离散时间自适应控制系统
3．6．2 离散时间自适应控制系统的一般系统结构
3．6．3 基于误差模型的离散时间模型参考自适应控制
本章小结
思考题与习题

第4章 确定性自校正控制
4．1 自校正控制系统设计概要
4．1．1 系统设计的任务
4．1．2 自校正控制系统设计原理
4．1．3 自校正控制系统的两种方法
4．2 极点配置设计与间接自校正控制
4．2．1 极点配置设计
4．2．2 间接自校正控制
4．3 基于PID结构的间接自校正控制
4．3．1 PID控制器的表达形式
4．3．2 基于PID结构的间接自校正控制
4．4 具有前馈补偿的零极点配置自校正控制
4．4．1 过程参数已知时的前馈补偿零极点配置
4．4．2 间接自校正控制算法
4．5 直接自校正控制
4．5．1 最小相位系统的情况
4．5．2 非最小相位系统的情况
4．5．3 直接和间接自校正混合算法
本章小结
思考题与习题

第5章 随机性自校正控制
5．1 最小方差自校正控制
5．1．1 预测模型输出与最优输出估计
5．1．2 最小方差控制
5．1．3 最小方差自校正控制算法
5．2 广义最小方差自校正控制
5．2．1 广义最小方差控制
5．2．2 闭环系统性能讨论
5．2．3 广义最小方差自校正控制直接算法
5．3 多变量自校正控制
5．3．1 输出预测
5．3．2 控制律与闭环特性
5．3．3 控制算法
5．4 模型参考自适应控制与自校正控制的关系
本章小结
思考题与习题

第6章 基于非参数模型的预测控制
6．1 内模控制
6．1．1 内模控制的基本结构与控制特性
6．1．2 内模控制器设计
6．1．3 其他环节的设计
6．2 基于脉冲响应的模型算法控制
6．2．1 概述
6．2．2 模型输出预测
6．2．3 最优控制律
6．2．4 闭环特性分析
6．2．5 几个参数的讨论
6．3 基于阶跃响应的动态矩阵控制
6．3．1 预测与优化
6．3．2 闭环系统特性分析
6．3．3 例题
6．4 稳定性
6．4．1 控制器
6．4．2 反馈滤波器
本章小结
思考题与习题

第7章 广义预测控制
7．1 广义预测控制基本方法
7．1．1 控制模型与最优多步预测
7．1．2 Diophantine方程的递推求解
7．1．3 控制律及间接控制算法
7．1．4 系统分析
7．1．5 控制举例与仿真研究
7．2 一般广义预测控制
7．2．1 基本型的扩展
7．2．2 具有误差修正的广义预测控制
7．2．3 引入滤波器的广义预测控制
7．3 单值广义预测控制
7．3．1 预测长度和控制长度
7．3．2 控制律
7．3．3 输出表达式与稳态误差
7．4 广义预测控制的直接算法
7．4．1 预测与最优控制
7．4．2 直接控制算法
7．5 广义预测控制的稳定性与鲁棒性
7．5．1 稳定性
7．5．2 鲁棒性
本章小结
思考题与习题

第8章 预测控制形式的多样性
8．1 基于状态空间的预测控制
8．1．1 模型预测
8．1．2 优化控制
8．1．3 反馈校正
8．1．4 状态观测器
8．2 基于极点配置的广义预测控制
8．2．1 广义输出预测误差
8．2．2 最优控制律
8．2．3 极点配置
8．2．4 控制算法
8．3 具有PID结构的广义预测控制
8．3．1 控制规律
8．3．2 PID控制器参数
8．3．3 控制算法
8．4 预测控制定性综合理论简介
8．4．1 预测控制的优化时域
8．4．2 从有限时域到无限时域的拓展
8．4．3 相邻周期之间性能函数的比较
本章小结
思考题与习题

第9章 其他
9．1 具有约束的预测控制
9．1．1 问题的提出
9．1．2 已用过的约束措施回顾
9．1．3 对控制与输出的约束
9．1．4 约束优化方法
9．2 预测控制的应用
9．2．1 应用概述
9．2．2 设计要点
9．2．3 应用举例
本章小结
附录A 部分例题仿真程序
附录B 专业术语中英文对照/Technical Terms in English and Chinese
参考文献

《现代控制理论基础与应用》 本书旨在为自动化类专业的学生和相关领域的工程师提供一个全面而深入的现代控制理论学习平台。全书共分为十六章，系统地阐述了从经典的线性系统理论到前沿的智能控制方法，贯穿理论推导、算法设计与实际工程应用，力求做到理论严谨、方法实用。 第一部分：经典控制理论的基石 第一章：系统建模与时域分析 本章首先介绍控制系统的基本概念、组成及其分类，为后续章节的学习奠定基础。 重点讲解数学模型的建立方法，包括微分方程模型、传递函数模型和状态空间模型。 深入分析系统的时域响应特性，如单位阶跃响应、单位脉冲响应等，并通过引入稳定性判据（如 Routh-Hurwitz 判据）来考察系统的固有特性。 详细讨论系统的暂态响应和稳态响应，以及它们对系统性能的影响，并介绍如何通过设计来优化这些响应。 第二章：频率域分析与根轨迹法 本章转向频率域分析，介绍了如何利用系统的频率响应（如幅频特性和相频特性）来评估系统的性能。 详细讲解了奈奎斯特图、伯德图等工具在系统分析中的应用，以及它们如何直观地反映系统的稳定性裕度和频率特性。 系统地阐述了根轨迹法的原理和绘制方法，通过分析特征方程的根随参数变化的轨迹，来揭示系统的动态特性和稳定性与参数之间的关系，并指导控制器参数的整定。 第三章：线性系统最优控制 本章引入最优控制的概念，探讨如何设计一个控制器，使得系统在满足一定约束条件下，其性能指标达到最优。 重点讲解了线性二次型最优控制（LQR）的设计方法，包括其数学原理、Ricatti方程的求解以及最优状态反馈增益的确定。 介绍了最优状态估计器（Kalman 滤波器）的设计，它能够利用包含噪声的测量值来估计系统的真实状态，对于状态受限或不可测的系统至关重要。 第二部分：现代控制理论的拓展 第四章：状态空间方法与可控性、可观性 本章深入探讨状态空间模型在现代控制理论中的核心地位。 详细阐述了系统的可控性概念，即能否通过控制输入使系统状态从任意初始状态到达任意目标状态，并介绍判据。 同样，深入讨论了系统的可观性概念，即能否通过测量系统的输出来确定系统的内部状态，并介绍判据。 阐明了可控性和可观性对控制器设计和状态估计的重要性，以及它们与反馈结构设计之间的联系。 第五章：数字控制系统基础 本章将控制理论从连续时间系统扩展到离散时间系统，这是现代工业控制不可或缺的部分。 讲解了采样过程、采样定理以及离散时间系统的建模方法，包括离散传递函数和离散状态空间模型。 介绍了z变换及其在离散系统分析中的应用，例如离散系统的稳定性判据。 讨论了数字控制器（如PID控制器）的设计原则和实现方式。 第六章：模态控制与极点配置 本章聚焦于系统动态特性的精确设计，即模态控制。 详细讲解了极点配置技术，通过设计状态反馈增益，将闭环系统的特征值（极点）配置到期望的位置，从而达到所需的动态响应。 阐述了如何利用可控性来判断极点配置的可行性。 讨论了当全部状态不可测时，如何利用状态估计器与极点配置相结合来实现所需的系统性能。 第三部分：鲁棒控制与不确定系统 第七章：鲁棒控制理论基础 面对实际工程中系统参数的不确定性或模型误差，本章介绍了鲁棒控制的基本思想。 定义了不确定系统模型，如区间不确定性、结构化不确定性等。 引入了鲁棒稳定性和鲁棒性能的概念，即系统在不确定性存在的情况下仍然能够保持稳定并满足性能要求。 初步介绍了几种鲁棒控制器设计方法，为后续更复杂的鲁棒控制技术打下基础。 第八章：H无穷控制 本章深入介绍一种重要的鲁棒控制方法——H无穷（H∞）控制。 系统地讲解了H∞范数的定义及其在系统性能刻画中的作用。 详细阐述了H∞控制器设计的目标，即最小化闭环系统的H∞范数，以获得最优的鲁棒性能。 介绍了几种求解H∞控制器的方法，如基于Ricatti方程的方法和线性矩阵不等式（LMI）方法，并讨论了其应用范围。 第九章：滑模变结构控制 本章介绍另一种强大的鲁棒控制方法——滑模变结构控制（Sliding Mode Control, SMC）。 详细讲解了滑模控制的基本原理，包括滑模面的设计、切换律的构造以及其对不确定性和干扰的鲁棒性。 分析了滑模控制的优点，如对参数变化和外部扰动的强鲁棒性，以及缺点，如可能出现的抖振现象。 讨论了如何通过改进滑模控制策略来减小抖振并提高系统性能。 第四部分：智能控制与先进控制技术 第十章：模糊控制 本章引入智能控制的概念，并重点介绍模糊逻辑控制。 详细讲解了模糊控制器的基本结构，包括模糊化、模糊推理和解模糊等过程。 阐述了如何利用模糊规则来模拟人类的专家知识，从而设计出适用于复杂非线性系统的控制器。 通过实例展示模糊控制在温度控制、电机调速等领域的应用。 第十一章：神经网络控制 本章介绍基于神经网络的控制方法。 讲解了不同类型的神经网络（如前馈神经网络、循环神经网络）及其在控制问题中的应用。 重点介绍如何利用神经网络来逼近复杂的非线性系统模型，以及如何设计基于神经网络的自适应控制器和模型预测控制器。 讨论了神经网络控制的优势，如学习能力和对未知动态的适应性。 第十二章：模型预测控制（MPC）简介 本章初步介绍模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）这一重要的先进控制策略。 讲解MPC的核心思想，即利用系统的模型在线预测未来一段时间内的系统行为，并根据预测结果和约束条件优化控制输入。 介绍了MPC的滚动优化特性和一步预测控制的概念。 简要提及MPC在处理多变量系统和约束优化方面的优势。 第十三章：自适应控制基础 本章深入探讨自适应控制理论。 定义了自适应控制的目标，即当系统参数发生变化时，控制器能够自动调整其参数以维持系统的性能。 讲解了自适应控制的几种基本方法，如基于模型参考的自适应控制（MRAC）和自调整控制器。 分析了自适应控制的稳定性和收敛性问题。 第十四章：预测控制（MPC）进阶 本章在前一章MPC简介的基础上，进一步深入探讨模型预测控制。 详细介绍MPC的优化问题形式，包括目标函数的设计和约束条件的加入。 讲解了常用的MPC算法，如二次规划（QP）算法，以及它们在实际应用中的实现。 讨论了MPC在处理约束（如输入约束、状态约束）以及多变量系统时的强大能力，并介绍其在化工、电力、航空航天等领域的广泛应用。 第五部分：工程应用与实践 第十五章：MATLAB/Simulink 在控制系统设计中的应用 本章将理论知识与工程实践紧密结合。 详细介绍如何使用MATLAB和Simulink等仿真工具进行控制系统的建模、分析和设计。 通过具体的实例，演示如何利用Simulink建立系统模型，进行时域和频域分析，设计控制器（如PID、LQR、H∞），并进行仿真验证。 指导读者如何利用MATLAB的控制系统工具箱来高效地完成控制工程任务。 第十六章：现代控制工程实践案例 本章通过一系列典型的工程应用案例，巩固和提升读者对前面所学控制理论的理解。 涵盖工业过程控制（如化工反应器、锅炉控制）、机器人运动控制、车辆动力学控制、航空航天飞行控制等多个领域。 每个案例都将分析实际系统的特点，选择合适的控制策略，并讨论设计过程中遇到的挑战和解决方案。 旨在帮助读者建立将理论知识应用于解决实际工程问题的能力。 本书结构清晰，内容由浅入深，理论与实践相结合，配以丰富的图表和例题，适合作为自动化类专业本科生和研究生的教材，也可作为从事控制工程的专业人士的参考书。通过学习本书，读者将能够掌握现代控制理论的核心概念和方法，并具备设计和实现高性能控制系统的能力。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书的价值在于其将抽象的控制理论转化为可理解、可实践的工具。对于自适应控制，书中对“滑模自适应控制（SMC）”的深入剖析，让我看到了它在应对强扰动和参数变化时的强大能力。书中不仅详细推导了滑模控制的基本原理，还引入了自适应机制来处理系统模型的不确定性，例如“自适应滑模控制（ASMC）”。书中对ASMC的鲁棒性、收敛性和实际实现进行了细致的讲解，并给出了仿真例子，展示了其在电磁执行器控制等方面的优越性。在预测控制领域，书中对“基于机器学习的预测控制”的介绍，让我看到了AI技术在控制领域的巨大潜力。例如，利用支持向量机（SVM）或深度神经网络（DNN）来构建预测模型，并在MPC框架下进行优化，这能够有效地处理高度非线性、耦合严重的复杂系统。书中对如何训练这些机器学习模型，以及如何将它们集成到MPC中进行了详细的阐述。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，它不仅仅是理论知识的集合，更是对如何将这些理论应用于实际问题的思考。在自适应控制部分，我被书中关于“非线性自适应控制”的讲解所吸引。书中介绍了多种设计方法，包括基于李雅普诺夫函数、反步法以及递归神经网络等，能够处理更广泛的非线性系统。我特别欣赏书中对“自适应反步法”的详尽推导，它能够有效地解决“复杂性爆炸”问题，并确保系统的全局稳定性。在预测控制方面，书中对“鲁棒模型预测控制（RMPC）”的深入探讨，让我认识到如何在存在模型不确定性和外部扰动的情况下，设计出性能优越的控制器。书中介绍了多种RMPC的设计方法，例如基于不确定性集、区间算子以及区间分析等，并详细阐述了它们的理论基础和实现细节。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的实践导向性是其最突出的优点之一。它不仅仅是理论的堆砌，更是充满了“干货”。书中对预测控制在实际工业场景中的应用，例如在能源管理、交通流量控制、以及生产制造过程优化中的案例分析，都让我对这些理论有了更直观的理解。特别是关于“基于梯度的预测控制（Gradient-based MPC）”的讨论，与传统的二次规划（QP）求解器相比，梯度下降法在某些情况下能提供更快的计算速度，并且对于一些非凸优化问题也可能更易于处理。书中对梯度下降法的推导和在MPC中的实现细节进行了详细的说明，这对于我理解其优缺点和适用范围非常有帮助。同时，书中对自适应控制与预测控制的结合，特别是“分布式自适应预测控制（DAPMPC）”的概念，让我看到了未来复杂系统控制的发展方向。在大型、分布式系统中，集中的预测控制往往面临计算量大、通信延迟等问题，而DAPMPC则通过将控制任务分解到各个子系统，并利用自适应技术来协调和优化，能够有效地解决这些挑战。书中对DAPMPC的架构设计、通信协议以及稳定性保证进行了深入的探讨，这给我留下了深刻的印象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的老师。书中对自适应控制的介绍，从最基础的PID参数自整定，到更复杂的基于模型参考自适应控制（MRAC）和自划优控制（SMC），都做了详尽的阐述。我特别欣赏书中对于各种自适应控制方法的理论基础和数学推导，这让我能够真正理解其背后的原理，而不是仅仅停留在“如何使用”的层面。例如，书中对于MRAC中“迪理希雷特（D. H. e. D. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. R. e. epsilon_m}) 理论基础的严谨性让我能够深入理解自适应控制的设计理念。书中还介绍了许多现代的预测控制技术，例如，基于深度学习的预测控制，这部分内容让我看到了未来控制技术的发展方向，并且提供了实际可操作的思路。对于一些难以用传统模型描述的非线性系统，利用神经网络来构建预测模型，并在MPC框架下进行优化，这真的是非常前沿且实用的方法。书中没有回避这些复杂技术，而是详细讲解了其数学模型、算法流程以及仿真验证，让我觉得这些先进技术并不遥不可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常独特，既有严谨的数学推导，又不失生动的案例分析。在自适应控制方面，书中对“基于优化理论的自适应控制”进行了精彩的阐述。它将自适应控制问题转化为一个优化问题，并利用各种优化算法来更新控制器参数。我特别喜欢书中对“梯度下降法”和“牛顿法”在自适应控制中的应用，这让我对如何设计高效的自适应律有了更深的理解。书中还介绍了“遗传算法”和“粒子群优化”等智能优化算法在自适应控制中的应用，这为处理复杂、非凸的优化问题提供了新的思路。在预测控制方面，书中对“多目标模型预测控制（Multi-objective MPC）”的介绍，让我认识到在实际工程中，往往需要同时优化多个性能指标。书中介绍了如何构建多目标代价函数，并利用Pareto优化等方法来求解，这对于实现更全面的系统性能至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本《自适应控制与预测控制》的评价，可以用“醍醐灌顶”来形容。在我看来，这本书最大的亮点在于它将两种看似独立但又紧密相关的控制理论进行了完美的融合和阐述。以往我接触到的自适应控制书籍，往往侧重于线性系统或参数时变但结构固定的系统；而预测控制，则更偏向于需要精确模型和较强计算能力。这本书则巧妙地将两者结合，例如，书中讨论了如何在模型不确定性较大的情况下，利用自适应技术来实时更新预测模型，从而实现鲁棒的预测控制。这在很多实际应用中是至关重要的，因为我们很难获得一个完全精确的系统模型。书中对“基于模型参考自适应控制的预测控制”的探讨，以及“自适应模型预测控制（AMPC）”的详细介绍，都让我耳目一新。我特别喜欢书中通过一个复杂的飞行器模型来展示AMPC的性能，从仿真结果来看，AMPC在面对外部扰动和内部参数变化时，都能表现出卓越的鲁棒性和跟踪性能。此外，书中对强化学习在预测控制中的应用也进行了初步的介绍，虽然这部分内容可能还需要更深入的研究，但其展示的可能性是令人兴奋的。这本书的语言风格也十分平实易懂，虽然涉及大量数学推导，但作者总是能用清晰的语言解释其物理意义，使得读者能够理解算法背后的逻辑，而不仅仅是记住公式。

评分☆☆☆☆☆

从读者的角度来说，这本书是一份宝贵的财富。它不仅仅教授了自适应控制和预测控制的知识，更重要的是培养了解决实际工程问题的思维方式。在自适应控制部分，我被书中关于“模糊自适应PID控制”的讲解所吸引。它巧妙地将模糊逻辑的自适应能力与PID控制的简单易行相结合，能够有效地应对被控对象的非线性特性和参数变化。书中通过一个机器人关节的例子，详细展示了模糊自适应PID控制器的设计过程和仿真结果，让我对这种方法的有效性有了直观的认识。在预测控制方面，书中对“基于模型预测的强化学习（Model Predictive Reinforcement Learning, MPRL）”的介绍，让我看到了AI与控制的深度融合。MPRL能够结合模型的先验知识和强化学习的探索能力，以更高效的方式学习最优控制策略，尤其适用于那些模型难以精确建立或环境动态变化的场景。书中对MPRL的算法框架、训练过程以及在复杂任务中的应用进行了详细的阐述。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应控制与预测控制》确实是一本让我爱不释手的教材。作为一名自动化专业的学生，我一直在寻找能够真正将理论与实践相结合的书籍，而这本教材无疑做到了。它没有简单地堆砌公式和定义，而是通过大量的实例分析，将抽象的概念具象化。我尤其喜欢书中对模型预测控制（MPC）的深入讲解，它不仅仅是介绍了MPC的原理，还详细阐述了其在不同工业场景下的应用，比如在化工过程控制、机器人轨迹跟踪、甚至电力系统优化等领域。书中对于滚动优化、约束处理、以及模型不确定性下的鲁棒MPC都有非常详尽的推导和解读，这对于理解MPC的核心优势和实际挑战至关重要。我记得有一章专门讲解了如何构建精确的预测模型，这部分内容结合了系统辨识的知识，让我对如何将实际系统建模以应用于MPC有了更深的认识。此外，书中对于自适应控制的阐述也同样出色，它循序渐进地介绍了各种自适应律，比如梯度下降法、李雅普诺夫法，以及它们在参数辨识和控制器设计中的应用。特别是，书中对于“极端学习机（ELM）”在自适应控制中的创新应用，给了我很多启发。我之前对ELM的了解仅限于其快速训练的特点，但在这本书里，我才第一次了解到它如何能够与自适应控制巧妙结合，实现对未知或时变系统的高效控制。整本书的编排逻辑清晰，从基础概念到高级应用，层层递进，让我在学习过程中始终保持着学习的动力和成就感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在是太丰富了，让我欲罢不能。对于自适应控制部分，书中对“模糊自适应控制（FAC）”的阐述尤其精彩。它结合了模糊逻辑的灵活性和自适应的动态调整能力，能够有效地处理具有非线性、不确定性以及人机交互的复杂系统。书中不仅介绍了模糊自适应控制器的基本结构和设计原理，还通过实例演示了其在机器人控制、家电控制等领域的出色表现。我特别喜欢书中关于“自适应模糊神经网络（AFNN）”的介绍，它将模糊系统、神经网络和自适应理论融为一体，形成了一种强大的学习和控制框架。在预测控制方面，书中对“事件触发预测控制（ETMPC）”的探讨，为解决传统MPC计算量大、通信负担重的问题提供了一种新的思路。事件触发机制可以在系统状态满足特定条件时才触发一次预测控制器的更新，从而显著降低了计算和通信的频率，在资源受限的分布式系统中具有重要意义。书中对事件触发条件的选取、触发算法的设计以及稳定性分析都做了详细的介绍。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我学习自适应控制和预测控制的过程中，起到了至关重要的作用。它不仅提供了扎实的理论基础，还提供了大量的实践指导。我尤其印象深刻的是书中关于“强化学习在自适应控制中的应用”的章节。以往我对强化学习的理解主要停留在游戏AI或者推荐系统等领域，但书中将其巧妙地引入到自动控制中，比如利用Q-learning或SARSA算法来设计自适应控制器，能够应对非常复杂的非线性、时变甚至未建模动态系统。书中通过一个机器人手臂的例子，详细展示了如何将强化学习算法集成到控制系统中，并进行了仿真实验，结果表明该方法在提高系统的鲁棒性和适应性方面效果显著。对于预测控制部分，书中对“多模型预测控制（MMPC）”的介绍让我受益匪浅。这种方法能够处理系统在不同工作点表现出不同动力学特性的情况，通过切换或融合多个局部模型来构建全局预测模型，从而提高控制精度和性能。书中对MMPC的算法设计、模型切换策略以及稳定性分析都进行了详尽的阐述，这对于处理实际工程中的复杂系统具有极大的参考价值。我个人认为，这本书的价值在于它敢于挑战传统，将前沿的AI技术与经典的控制理论相结合，为读者打开了新的视野，提供了解决实际问题的创新思路。

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不错

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东西很好吃，物流也很快，好评

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还未读，纸质可以

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内容充实还不错

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还未读，纸质可以

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东西很好吃，物流也很快，好评