自適應控製與預測控製/全國普通高校自動化類專業規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐湘元 編

圖書標籤:

• 自適應控製
• 預測控製
• 自動化
• 控製理論
• 規劃教材
• 高等教育
• 工程控製
• 智能控製
• 係統控製
• 現代控製

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302449225

版次：1

商品編碼：12040717

包裝：平裝

叢書名： 全國普通高校自動化類專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

正文語種：中文

內容簡介

　　《自適應控製與預測控製/全國普通高校自動化類專業規劃教材》是控製學科初學者的升級教程，主要討論瞭當對象與模型失配，且乾擾對係統産生影響時控製係統如何及時調整控製策略，抵禦變異和擾動，維持係統控製質量不變。
　　《自適應控製與預測控製/全國普通高校自動化類專業規劃教材》內容包括係統辨識、模型參考自適應控製、確定性自校正控製、隨機性自校正控製、基於非參數模型的預測控製、廣義預測控製、預測控製形式的多樣性等。具體涉及控製意圖、基本結構、控製算法和應用等。此外，《自適應控製與預測控製/全國普通高校自動化類專業規劃教材》針對具體問題，進行相應的控製設計與MATLAB仿真。
　　《自適應控製與預測控製/全國普通高校自動化類專業規劃教材》取材典型、內容實用、錶述清晰、結閤實際解決問題，具有一定的可讀性。可供自動化類專業高年級本科生和控製類研究生選用，也可作為相關技術人員進修或提高的自學讀本。

作者簡介

　　徐湘元，男，控製理論與控製工程專業博士，副教授，從事自動化專業教學和研究多年，已經齣版4部作品，並在專業期刊上發錶多篇論文。

目錄

第1章 緒論
1．1 自適應控製
1．1．1 自適應控製及其特徵
1．1．2 自適應控製係統的原理性結構
1．1．3 自適應控製係統的分類
1．1．4 自適應控製的發展
1．2 預測控製
1．2．1 預測控製的産生與發展
1．2．2 預測控製的特點
1．2．3 預測控製的分類
1．2．4 預測控製的應用
1．3 不同類型的控製方法
本章小結
思考題與習題

第2章 係統辨識
2．1 係統辨識的概念
2．1．1 關於係統辨識
2．1．2 係統辨識的一般步驟
2．1．3 控製中係統辨識的特點
2．2 白噪聲序列與控製模型
2．2．1 白噪聲序列
2．2．2 控製模型
2．3 最小二乘參數估計法
2．3．1 批處理最小二乘法
2．3．2 遞推最小二乘算法
2．3．3 具有遺忘因子的遞推最小二乘法
2．3．4 遞推增廣最小二乘法
2．4 參數估計的梯度算法
2．4．1 確定性係統參數估計的梯度算法
2．4．2 隨機逼近遞推算法
2．5 模型結構的確定
2．6 閉環係統辨識
2．6．1 問題的提齣
2．6．2 什麼是閉環係統可辨識
2．6．3 閉環狀態下的辨識方法和可辨識條件
本章小結
思考題與習題

第3章 模型參考自適應控製
3．1 簡單自適應控製係統
3．1．1 直接自適應控製
3．1．2 間接自適應控製
3．2 用梯度法設計自適應控製係統
3．2．1 MIT控製規律
3．2．2 MIT的規範化算法
3．3 李雅普諾夫穩定性與正實函數
3．3．1 李雅普諾夫穩定性理論概要
3．3．2 正實函數
3．4 用穩定性方法設計自適應控製係統
3．4．1 具有可調增益的模型參考自適應控製係統
3．4．2 狀態變量可測時的模型參考自適應控製係統
3．5 利用輸入輸齣的模型參考自適應控製係統
3．5．1 被控對象相對階為1的情況
3．5．2 被控對象相對階為2的情況
3．6 離散時間模型參考自適應控製係統
3．6．1 簡單離散時間自適應控製係統
3．6．2 離散時間自適應控製係統的一般係統結構
3．6．3 基於誤差模型的離散時間模型參考自適應控製
本章小結
思考題與習題

第4章 確定性自校正控製
4．1 自校正控製係統設計概要
4．1．1 係統設計的任務
4．1．2 自校正控製係統設計原理
4．1．3 自校正控製係統的兩種方法
4．2 極點配置設計與間接自校正控製
4．2．1 極點配置設計
4．2．2 間接自校正控製
4．3 基於PID結構的間接自校正控製
4．3．1 PID控製器的錶達形式
4．3．2 基於PID結構的間接自校正控製
4．4 具有前饋補償的零極點配置自校正控製
4．4．1 過程參數已知時的前饋補償零極點配置
4．4．2 間接自校正控製算法
4．5 直接自校正控製
4．5．1 最小相位係統的情況
4．5．2 非最小相位係統的情況
4．5．3 直接和間接自校正混閤算法
本章小結
思考題與習題

第5章 隨機性自校正控製
5．1 最小方差自校正控製
5．1．1 預測模型輸齣與最優輸齣估計
5．1．2 最小方差控製
5．1．3 最小方差自校正控製算法
5．2 廣義最小方差自校正控製
5．2．1 廣義最小方差控製
5．2．2 閉環係統性能討論
5．2．3 廣義最小方差自校正控製直接算法
5．3 多變量自校正控製
5．3．1 輸齣預測
5．3．2 控製律與閉環特性
5．3．3 控製算法
5．4 模型參考自適應控製與自校正控製的關係
本章小結
思考題與習題

第6章 基於非參數模型的預測控製
6．1 內模控製
6．1．1 內模控製的基本結構與控製特性
6．1．2 內模控製器設計
6．1．3 其他環節的設計
6．2 基於脈衝響應的模型算法控製
6．2．1 概述
6．2．2 模型輸齣預測
6．2．3 最優控製律
6．2．4 閉環特性分析
6．2．5 幾個參數的討論
6．3 基於階躍響應的動態矩陣控製
6．3．1 預測與優化
6．3．2 閉環係統特性分析
6．3．3 例題
6．4 穩定性
6．4．1 控製器
6．4．2 反饋濾波器
本章小結
思考題與習題

第7章 廣義預測控製
7．1 廣義預測控製基本方法
7．1．1 控製模型與最優多步預測
7．1．2 Diophantine方程的遞推求解
7．1．3 控製律及間接控製算法
7．1．4 係統分析
7．1．5 控製舉例與仿真研究
7．2 一般廣義預測控製
7．2．1 基本型的擴展
7．2．2 具有誤差修正的廣義預測控製
7．2．3 引入濾波器的廣義預測控製
7．3 單值廣義預測控製
7．3．1 預測長度和控製長度
7．3．2 控製律
7．3．3 輸齣錶達式與穩態誤差
7．4 廣義預測控製的直接算法
7．4．1 預測與最優控製
7．4．2 直接控製算法
7．5 廣義預測控製的穩定性與魯棒性
7．5．1 穩定性
7．5．2 魯棒性
本章小結
思考題與習題

第8章 預測控製形式的多樣性
8．1 基於狀態空間的預測控製
8．1．1 模型預測
8．1．2 優化控製
8．1．3 反饋校正
8．1．4 狀態觀測器
8．2 基於極點配置的廣義預測控製
8．2．1 廣義輸齣預測誤差
8．2．2 最優控製律
8．2．3 極點配置
8．2．4 控製算法
8．3 具有PID結構的廣義預測控製
8．3．1 控製規律
8．3．2 PID控製器參數
8．3．3 控製算法
8．4 預測控製定性綜閤理論簡介
8．4．1 預測控製的優化時域
8．4．2 從有限時域到無限時域的拓展
8．4．3 相鄰周期之間性能函數的比較
本章小結
思考題與習題

第9章 其他
9．1 具有約束的預測控製
9．1．1 問題的提齣
9．1．2 已用過的約束措施迴顧
9．1．3 對控製與輸齣的約束
9．1．4 約束優化方法
9．2 預測控製的應用
9．2．1 應用概述
9．2．2 設計要點
9．2．3 應用舉例
本章小結
附錄A 部分例題仿真程序
附錄B 專業術語中英文對照/Technical Terms in English and Chinese
參考文獻

《現代控製理論基礎與應用》 本書旨在為自動化類專業的學生和相關領域的工程師提供一個全麵而深入的現代控製理論學習平颱。全書共分為十六章，係統地闡述瞭從經典的綫性係統理論到前沿的智能控製方法，貫穿理論推導、算法設計與實際工程應用，力求做到理論嚴謹、方法實用。 第一部分：經典控製理論的基石 第一章：係統建模與時域分析 本章首先介紹控製係統的基本概念、組成及其分類，為後續章節的學習奠定基礎。 重點講解數學模型的建立方法，包括微分方程模型、傳遞函數模型和狀態空間模型。 深入分析係統的時域響應特性，如單位階躍響應、單位脈衝響應等，並通過引入穩定性判據（如 Routh-Hurwitz 判據）來考察係統的固有特性。 詳細討論係統的暫態響應和穩態響應，以及它們對係統性能的影響，並介紹如何通過設計來優化這些響應。 第二章：頻率域分析與根軌跡法 本章轉嚮頻率域分析，介紹瞭如何利用係統的頻率響應（如幅頻特性和相頻特性）來評估係統的性能。 詳細講解瞭奈奎斯特圖、伯德圖等工具在係統分析中的應用，以及它們如何直觀地反映係統的穩定性裕度和頻率特性。 係統地闡述瞭根軌跡法的原理和繪製方法，通過分析特徵方程的根隨參數變化的軌跡，來揭示係統的動態特性和穩定性與參數之間的關係，並指導控製器參數的整定。 第三章：綫性係統最優控製 本章引入最優控製的概念，探討如何設計一個控製器，使得係統在滿足一定約束條件下，其性能指標達到最優。 重點講解瞭綫性二次型最優控製（LQR）的設計方法，包括其數學原理、Ricatti方程的求解以及最優狀態反饋增益的確定。 介紹瞭最優狀態估計器（Kalman 濾波器）的設計，它能夠利用包含噪聲的測量值來估計係統的真實狀態，對於狀態受限或不可測的係統至關重要。 第二部分：現代控製理論的拓展 第四章：狀態空間方法與可控性、可觀性 本章深入探討狀態空間模型在現代控製理論中的核心地位。 詳細闡述瞭係統的可控性概念，即能否通過控製輸入使係統狀態從任意初始狀態到達任意目標狀態，並介紹判據。 同樣，深入討論瞭係統的可觀性概念，即能否通過測量係統的輸齣來確定係統的內部狀態，並介紹判據。 闡明瞭可控性和可觀性對控製器設計和狀態估計的重要性，以及它們與反饋結構設計之間的聯係。 第五章：數字控製係統基礎 本章將控製理論從連續時間係統擴展到離散時間係統，這是現代工業控製不可或缺的部分。 講解瞭采樣過程、采樣定理以及離散時間係統的建模方法，包括離散傳遞函數和離散狀態空間模型。 介紹瞭z變換及其在離散係統分析中的應用，例如離散係統的穩定性判據。 討論瞭數字控製器（如PID控製器）的設計原則和實現方式。 第六章：模態控製與極點配置 本章聚焦於係統動態特性的精確設計，即模態控製。 詳細講解瞭極點配置技術，通過設計狀態反饋增益，將閉環係統的特徵值（極點）配置到期望的位置，從而達到所需的動態響應。 闡述瞭如何利用可控性來判斷極點配置的可行性。 討論瞭當全部狀態不可測時，如何利用狀態估計器與極點配置相結閤來實現所需的係統性能。 第三部分：魯棒控製與不確定係統 第七章：魯棒控製理論基礎 麵對實際工程中係統參數的不確定性或模型誤差，本章介紹瞭魯棒控製的基本思想。 定義瞭不確定係統模型，如區間不確定性、結構化不確定性等。 引入瞭魯棒穩定性和魯棒性能的概念，即係統在不確定性存在的情況下仍然能夠保持穩定並滿足性能要求。 初步介紹瞭幾種魯棒控製器設計方法，為後續更復雜的魯棒控製技術打下基礎。 第八章：H無窮控製 本章深入介紹一種重要的魯棒控製方法——H無窮（H∞）控製。 係統地講解瞭H∞範數的定義及其在係統性能刻畫中的作用。 詳細闡述瞭H∞控製器設計的目標，即最小化閉環係統的H∞範數，以獲得最優的魯棒性能。 介紹瞭幾種求解H∞控製器的方法，如基於Ricatti方程的方法和綫性矩陣不等式（LMI）方法，並討論瞭其應用範圍。 第九章：滑模變結構控製 本章介紹另一種強大的魯棒控製方法——滑模變結構控製（Sliding Mode Control, SMC）。 詳細講解瞭滑模控製的基本原理，包括滑模麵的設計、切換律的構造以及其對不確定性和乾擾的魯棒性。 分析瞭滑模控製的優點，如對參數變化和外部擾動的強魯棒性，以及缺點，如可能齣現的抖振現象。 討論瞭如何通過改進滑模控製策略來減小抖振並提高係統性能。 第四部分：智能控製與先進控製技術 第十章：模糊控製 本章引入智能控製的概念，並重點介紹模糊邏輯控製。 詳細講解瞭模糊控製器的基本結構，包括模糊化、模糊推理和解模糊等過程。 闡述瞭如何利用模糊規則來模擬人類的專傢知識，從而設計齣適用於復雜非綫性係統的控製器。 通過實例展示模糊控製在溫度控製、電機調速等領域的應用。 第十一章：神經網絡控製 本章介紹基於神經網絡的控製方法。 講解瞭不同類型的神經網絡（如前饋神經網絡、循環神經網絡）及其在控製問題中的應用。 重點介紹如何利用神經網絡來逼近復雜的非綫性係統模型，以及如何設計基於神經網絡的自適應控製器和模型預測控製器。 討論瞭神經網絡控製的優勢，如學習能力和對未知動態的適應性。 第十二章：模型預測控製（MPC）簡介 本章初步介紹模型預測控製（Model Predictive Control, MPC）這一重要的先進控製策略。 講解MPC的核心思想，即利用係統的模型在綫預測未來一段時間內的係統行為，並根據預測結果和約束條件優化控製輸入。 介紹瞭MPC的滾動優化特性和一步預測控製的概念。 簡要提及MPC在處理多變量係統和約束優化方麵的優勢。 第十三章：自適應控製基礎 本章深入探討自適應控製理論。 定義瞭自適應控製的目標，即當係統參數發生變化時，控製器能夠自動調整其參數以維持係統的性能。 講解瞭自適應控製的幾種基本方法，如基於模型參考的自適應控製（MRAC）和自調整控製器。 分析瞭自適應控製的穩定性和收斂性問題。 第十四章：預測控製（MPC）進階 本章在前一章MPC簡介的基礎上，進一步深入探討模型預測控製。 詳細介紹MPC的優化問題形式，包括目標函數的設計和約束條件的加入。 講解瞭常用的MPC算法，如二次規劃（QP）算法，以及它們在實際應用中的實現。 討論瞭MPC在處理約束（如輸入約束、狀態約束）以及多變量係統時的強大能力，並介紹其在化工、電力、航空航天等領域的廣泛應用。 第五部分：工程應用與實踐 第十五章：MATLAB/Simulink 在控製係統設計中的應用 本章將理論知識與工程實踐緊密結閤。 詳細介紹如何使用MATLAB和Simulink等仿真工具進行控製係統的建模、分析和設計。 通過具體的實例，演示如何利用Simulink建立係統模型，進行時域和頻域分析，設計控製器（如PID、LQR、H∞），並進行仿真驗證。 指導讀者如何利用MATLAB的控製係統工具箱來高效地完成控製工程任務。 第十六章：現代控製工程實踐案例 本章通過一係列典型的工程應用案例，鞏固和提升讀者對前麵所學控製理論的理解。 涵蓋工業過程控製（如化工反應器、鍋爐控製）、機器人運動控製、車輛動力學控製、航空航天飛行控製等多個領域。 每個案例都將分析實際係統的特點，選擇閤適的控製策略，並討論設計過程中遇到的挑戰和解決方案。 旨在幫助讀者建立將理論知識應用於解決實際工程問題的能力。 本書結構清晰，內容由淺入深，理論與實踐相結閤，配以豐富的圖錶和例題，適閤作為自動化類專業本科生和研究生的教材，也可作為從事控製工程的專業人士的參考書。通過學習本書，讀者將能夠掌握現代控製理論的核心概念和方法，並具備設計和實現高性能控製係統的能力。

評分☆☆☆☆☆

我對於這本《自適應控製與預測控製》的評價，可以用“醍醐灌頂”來形容。在我看來，這本書最大的亮點在於它將兩種看似獨立但又緊密相關的控製理論進行瞭完美的融閤和闡述。以往我接觸到的自適應控製書籍，往往側重於綫性係統或參數時變但結構固定的係統；而預測控製，則更偏嚮於需要精確模型和較強計算能力。這本書則巧妙地將兩者結閤，例如，書中討論瞭如何在模型不確定性較大的情況下，利用自適應技術來實時更新預測模型，從而實現魯棒的預測控製。這在很多實際應用中是至關重要的，因為我們很難獲得一個完全精確的係統模型。書中對“基於模型參考自適應控製的預測控製”的探討，以及“自適應模型預測控製（AMPC）”的詳細介紹，都讓我耳目一新。我特彆喜歡書中通過一個復雜的飛行器模型來展示AMPC的性能，從仿真結果來看，AMPC在麵對外部擾動和內部參數變化時，都能錶現齣卓越的魯棒性和跟蹤性能。此外，書中對強化學習在預測控製中的應用也進行瞭初步的介紹，雖然這部分內容可能還需要更深入的研究，但其展示的可能性是令人興奮的。這本書的語言風格也十分平實易懂，雖然涉及大量數學推導，但作者總是能用清晰的語言解釋其物理意義，使得讀者能夠理解算法背後的邏輯，而不僅僅是記住公式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，既有嚴謹的數學推導，又不失生動的案例分析。在自適應控製方麵，書中對“基於優化理論的自適應控製”進行瞭精彩的闡述。它將自適應控製問題轉化為一個優化問題，並利用各種優化算法來更新控製器參數。我特彆喜歡書中對“梯度下降法”和“牛頓法”在自適應控製中的應用，這讓我對如何設計高效的自適應律有瞭更深的理解。書中還介紹瞭“遺傳算法”和“粒子群優化”等智能優化算法在自適應控製中的應用，這為處理復雜、非凸的優化問題提供瞭新的思路。在預測控製方麵，書中對“多目標模型預測控製（Multi-objective MPC）”的介紹，讓我認識到在實際工程中，往往需要同時優化多個性能指標。書中介紹瞭如何構建多目標代價函數，並利用Pareto優化等方法來求解，這對於實現更全麵的係統性能至關重要。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書的價值在於其將抽象的控製理論轉化為可理解、可實踐的工具。對於自適應控製，書中對“滑模自適應控製（SMC）”的深入剖析，讓我看到瞭它在應對強擾動和參數變化時的強大能力。書中不僅詳細推導瞭滑模控製的基本原理，還引入瞭自適應機製來處理係統模型的不確定性，例如“自適應滑模控製（ASMC）”。書中對ASMC的魯棒性、收斂性和實際實現進行瞭細緻的講解，並給齣瞭仿真例子，展示瞭其在電磁執行器控製等方麵的優越性。在預測控製領域，書中對“基於機器學習的預測控製”的介紹，讓我看到瞭AI技術在控製領域的巨大潛力。例如，利用支持嚮量機（SVM）或深度神經網絡（DNN）來構建預測模型，並在MPC框架下進行優化，這能夠有效地處理高度非綫性、耦閤嚴重的復雜係統。書中對如何訓練這些機器學習模型，以及如何將它們集成到MPC中進行瞭詳細的闡述。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的實踐導嚮性是其最突齣的優點之一。它不僅僅是理論的堆砌，更是充滿瞭“乾貨”。書中對預測控製在實際工業場景中的應用，例如在能源管理、交通流量控製、以及生産製造過程優化中的案例分析，都讓我對這些理論有瞭更直觀的理解。特彆是關於“基於梯度的預測控製（Gradient-based MPC）”的討論，與傳統的二次規劃（QP）求解器相比，梯度下降法在某些情況下能提供更快的計算速度，並且對於一些非凸優化問題也可能更易於處理。書中對梯度下降法的推導和在MPC中的實現細節進行瞭詳細的說明，這對於我理解其優缺點和適用範圍非常有幫助。同時，書中對自適應控製與預測控製的結閤，特彆是“分布式自適應預測控製（DAPMPC）”的概念，讓我看到瞭未來復雜係統控製的發展方嚮。在大型、分布式係統中，集中的預測控製往往麵臨計算量大、通信延遲等問題，而DAPMPC則通過將控製任務分解到各個子係統，並利用自適應技術來協調和優化，能夠有效地解決這些挑戰。書中對DAPMPC的架構設計、通信協議以及穩定性保證進行瞭深入的探討，這給我留下瞭深刻的印象。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它不僅僅是一本教科書，更像是一位循循善誘的老師。書中對自適應控製的介紹，從最基礎的PID參數自整定，到更復雜的基於模型參考自適應控製（MRAC）和自劃優控製（SMC），都做瞭詳盡的闡述。我特彆欣賞書中對於各種自適應控製方法的理論基礎和數學推導，這讓我能夠真正理解其背後的原理，而不是僅僅停留在“如何使用”的層麵。例如，書中對於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}) 理論基礎的嚴謹性讓我能夠深入理解自適應控製的設計理念。書中還介紹瞭許多現代的預測控製技術，例如，基於深度學習的預測控製，這部分內容讓我看到瞭未來控製技術的發展方嚮，並且提供瞭實際可操作的思路。對於一些難以用傳統模型描述的非綫性係統，利用神經網絡來構建預測模型，並在MPC框架下進行優化，這真的是非常前沿且實用的方法。書中沒有迴避這些復雜技術，而是詳細講解瞭其數學模型、算法流程以及仿真驗證，讓我覺得這些先進技術並不遙不可及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都令人印象深刻，它不僅僅是理論知識的集閤，更是對如何將這些理論應用於實際問題的思考。在自適應控製部分，我被書中關於“非綫性自適應控製”的講解所吸引。書中介紹瞭多種設計方法，包括基於李雅普諾夫函數、反步法以及遞歸神經網絡等，能夠處理更廣泛的非綫性係統。我特彆欣賞書中對“自適應反步法”的詳盡推導，它能夠有效地解決“復雜性爆炸”問題，並確保係統的全局穩定性。在預測控製方麵，書中對“魯棒模型預測控製（RMPC）”的深入探討，讓我認識到如何在存在模型不確定性和外部擾動的情況下，設計齣性能優越的控製器。書中介紹瞭多種RMPC的設計方法，例如基於不確定性集、區間算子以及區間分析等，並詳細闡述瞭它們的理論基礎和實現細節。

評分☆☆☆☆☆

從讀者的角度來說，這本書是一份寶貴的財富。它不僅僅教授瞭自適應控製和預測控製的知識，更重要的是培養瞭解決實際工程問題的思維方式。在自適應控製部分，我被書中關於“模糊自適應PID控製”的講解所吸引。它巧妙地將模糊邏輯的自適應能力與PID控製的簡單易行相結閤，能夠有效地應對被控對象的非綫性特性和參數變化。書中通過一個機器人關節的例子，詳細展示瞭模糊自適應PID控製器的設計過程和仿真結果，讓我對這種方法的有效性有瞭直觀的認識。在預測控製方麵，書中對“基於模型預測的強化學習（Model Predictive Reinforcement Learning, MPRL）”的介紹，讓我看到瞭AI與控製的深度融閤。MPRL能夠結閤模型的先驗知識和強化學習的探索能力，以更高效的方式學習最優控製策略，尤其適用於那些模型難以精確建立或環境動態變化的場景。書中對MPRL的算法框架、訓練過程以及在復雜任務中的應用進行瞭詳細的闡述。

評分☆☆☆☆☆

這本《自適應控製與預測控製》確實是一本讓我愛不釋手的教材。作為一名自動化專業的學生，我一直在尋找能夠真正將理論與實踐相結閤的書籍，而這本教材無疑做到瞭。它沒有簡單地堆砌公式和定義，而是通過大量的實例分析，將抽象的概念具象化。我尤其喜歡書中對模型預測控製（MPC）的深入講解，它不僅僅是介紹瞭MPC的原理，還詳細闡述瞭其在不同工業場景下的應用，比如在化工過程控製、機器人軌跡跟蹤、甚至電力係統優化等領域。書中對於滾動優化、約束處理、以及模型不確定性下的魯棒MPC都有非常詳盡的推導和解讀，這對於理解MPC的核心優勢和實際挑戰至關重要。我記得有一章專門講解瞭如何構建精確的預測模型，這部分內容結閤瞭係統辨識的知識，讓我對如何將實際係統建模以應用於MPC有瞭更深的認識。此外，書中對於自適應控製的闡述也同樣齣色，它循序漸進地介紹瞭各種自適應律，比如梯度下降法、李雅普諾夫法，以及它們在參數辨識和控製器設計中的應用。特彆是，書中對於“極端學習機（ELM）”在自適應控製中的創新應用，給瞭我很多啓發。我之前對ELM的瞭解僅限於其快速訓練的特點，但在這本書裏，我纔第一次瞭解到它如何能夠與自適應控製巧妙結閤，實現對未知或時變係統的高效控製。整本書的編排邏輯清晰，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓我在學習過程中始終保持著學習的動力和成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我學習自適應控製和預測控製的過程中，起到瞭至關重要的作用。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，還提供瞭大量的實踐指導。我尤其印象深刻的是書中關於“強化學習在自適應控製中的應用”的章節。以往我對強化學習的理解主要停留在遊戲AI或者推薦係統等領域，但書中將其巧妙地引入到自動控製中，比如利用Q-learning或SARSA算法來設計自適應控製器，能夠應對非常復雜的非綫性、時變甚至未建模動態係統。書中通過一個機器人手臂的例子，詳細展示瞭如何將強化學習算法集成到控製係統中，並進行瞭仿真實驗，結果錶明該方法在提高係統的魯棒性和適應性方麵效果顯著。對於預測控製部分，書中對“多模型預測控製（MMPC）”的介紹讓我受益匪淺。這種方法能夠處理係統在不同工作點錶現齣不同動力學特性的情況，通過切換或融閤多個局部模型來構建全局預測模型，從而提高控製精度和性能。書中對MMPC的算法設計、模型切換策略以及穩定性分析都進行瞭詳盡的闡述，這對於處理實際工程中的復雜係統具有極大的參考價值。我個人認為，這本書的價值在於它敢於挑戰傳統，將前沿的AI技術與經典的控製理論相結閤，為讀者打開瞭新的視野，提供瞭解決實際問題的創新思路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在是太豐富瞭，讓我欲罷不能。對於自適應控製部分，書中對“模糊自適應控製（FAC）”的闡述尤其精彩。它結閤瞭模糊邏輯的靈活性和自適應的動態調整能力，能夠有效地處理具有非綫性、不確定性以及人機交互的復雜係統。書中不僅介紹瞭模糊自適應控製器的基本結構和設計原理，還通過實例演示瞭其在機器人控製、傢電控製等領域的齣色錶現。我特彆喜歡書中關於“自適應模糊神經網絡（AFNN）”的介紹，它將模糊係統、神經網絡和自適應理論融為一體，形成瞭一種強大的學習和控製框架。在預測控製方麵，書中對“事件觸發預測控製（ETMPC）”的探討，為解決傳統MPC計算量大、通信負擔重的問題提供瞭一種新的思路。事件觸發機製可以在係統狀態滿足特定條件時纔觸發一次預測控製器的更新，從而顯著降低瞭計算和通信的頻率，在資源受限的分布式係統中具有重要意義。書中對事件觸發條件的選取、觸發算法的設計以及穩定性分析都做瞭詳細的介紹。

評分☆☆☆☆☆

東西很好吃，物流也很快，好評

評分☆☆☆☆☆

還未讀，紙質可以

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不錯

評分☆☆☆☆☆

內容充實還不錯

評分☆☆☆☆☆

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