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林达 著

图书标签:

• 混沌控制
• 自适应控制
• 非线性系统
• 复杂系统
• 控制理论
• 工程应用
• 数学模型
• 优化算法
• 现代控制
• 自组织控制

店铺： 辽宁美术出版社图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030494375

商品编码：12987910364

出版时间：2016-08-01

内容介绍

基本信息

书名:混沌系统自适应控制理论与方法

售价：75.00元

作者:林达 著

出版社：科学出版社

出版日期：2016-08-01

ISBN：9787030494375

字数：

页码：208

版次：01

装帧：平装

开本：32开

商品重量：

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目录

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内容提要

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本书是作者多年从事科研工作积累的成果，系统地介绍了混沌动力学的基本理论和*新混沌控制方法。全书共分为九章，内容括：绪论；不确定多卷混沌系统的滑摸控制；基于模糊神经网络补偿器的混沌系统跟踪控制；互联未知混沌系统的自组织模糊神经滑模控制；动态模糊神经网络建模与自适应反步控制不确定混沌系统；具有随机时变参数的不确定混沌系统同步；具有饱和输入的不确定混沌系统的模糊神经网络自适应跟踪控制；具有间隙线性输入的不确定混沌系统的模糊神经网络自适应控制；基于符号动力学的混沌同步误差分析。此外，还含3个附录，内容括本书主要的Matlab仿真程序。

文摘

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作者介绍

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复杂系统动力学与智能优化前沿探索 图书简介 本书汇集了近年来复杂系统理论、非线性动力学、智能优化算法以及先进控制工程领域的前沿研究成果，旨在为读者提供一个系统、深入且具有前瞻性的知识框架。全书内容横跨理论建模、复杂现象分析、新型控制策略设计与工程应用，特别聚焦于那些传统线性方法难以有效处理的、具有内在不确定性、时变性或强非线性特征的工程难题。 本书的结构设计遵循从基础理论到高级应用的逻辑，内容严谨且注重理论与实践的紧密结合。 第一部分：复杂系统建模与动力学分析 本部分系统梳理了描述复杂系统行为的基础数学工具和分析方法。重点在于如何建立能精确反映系统本质特征的数学模型，以及如何通过这些模型揭示系统潜在的、非直观的动力学行为。 1. 高维非线性系统的建模范式： 探讨了从物理原理、数据驱动到混合建模（Physics-Informed AI）的转变。详细讨论了迟滞、摩擦、间隙等常见的工程非线性源，并介绍了张量分析在多尺度系统建模中的应用。内容涵盖了基于偏微分方程（PDEs）的场论模型、随机微分方程（SDEs）在噪声影响下的建模，以及模糊系统在知识不确定性处理中的地位。 2. 混沌与分岔理论的现代视角： 深入解析了经典混沌理论（如洛伦兹吸引子、Rössler系统）的拓扑结构和遍历性。重点阐述了周期倍增、拟周期运动、全局分岔等关键现象的判定标准和定量分析。引入了更现代的工具，例如基于庞加莱截面的高精度重构技术、局部以及全局稳定性理论（如李雅普诺夫指数谱分析和特征值方法），并探讨了在开放系统中，外部激励如何诱发或抑制混沌行为。 3. 网络化系统的同步与复杂性： 针对由大量相互连接单元构成的网络系统（如电力系统、生物网络、交通流），详细分析了网络拓扑结构（无标度网络、小世界网络）对整体动力学的影响。重点研究了基于网络耦合的同步现象，包括完全同步、相位锁定、以及在存在延迟和异构性下的簇同步问题。讨论了网络故障诊断和鲁棒同步控制的理论基础。 第二部分：智能信息处理与优化算法 本部分聚焦于开发和应用能够有效处理不确定性、高维搜索空间和非凸目标函数的智能算法。这些算法是实现高级自适应控制和优化决策的关键支撑。 1. 元启发式优化算法的深入剖析： 全面介绍了经典遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）的改进版本，并着重讲解了近年来兴起的基于自然现象的算法，如鲸鱼优化算法（WOA）、麻雀搜索算法（SSA）等。分析了这些算法的收敛性、全局搜索能力与局部寻优能力的平衡机制。特别指出如何通过引入动态适应度函数、自适应变异率来增强其在复杂工程约束条件下的性能。 2. 模糊逻辑与证据理论： 探讨了如何利用模糊逻辑处理人类专家的经验知识和不精确信息。详细介绍了Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型在描述非线性系统中的优势，以及其在状态估计中的应用。结合Dempster-Shafer证据理论，阐述了如何量化和融合来自不同传感器的不确定信息，从而提高系统状态估计的可靠性。 3. 神经网络与深度学习在系统辨识中的应用： 介绍了多层感知机（MLP）、径向基函数网络（RBFN）在系统辨识中的经典应用。着重分析了长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）在处理时序依赖性和网络结构数据方面的优势。讨论了数据量、网络结构深度与模型泛化能力之间的关系，并提出了小样本学习在系统辨识中的新范式。 第三部分：先进控制策略与工程实现 本部分将前两部分的理论成果转化为具体的控制和决策框架，重点解决具有强不确定性和动态变化的系统控制难题。 1. 滑模控制理论的演进： 详细阐述了经典滑模控制（SMC）的二阶及更高阶推导，并着力解决传统SMC中存在的“抖振”问题。深入研究了基于李雅普诺夫函数的滑模面设计，以及如何通过引入SMC与神经网络的混合结构（如神经滑模控制）来消除或显著减轻抖振现象，同时保持对外部扰动和模型不匹配的强鲁棒性。 2. 模型预测控制（MPC）的拓展： 阐述了MPC在约束优化控制中的核心思想。本书着重讨论了处理非线性约束和不确定性的高级MPC技术，包括：求解二次规划（QP）问题的实时优化器设计、无模型预测控制（NMPC）的算法实现、以及如何利用不确定性集合（如多面体或椭圆体）来保证控制的鲁棒性，即鲁棒模型预测控制（RMPC）。 3. 基于Lyapunov-Krasovskii泛函的稳定性分析： 对于含有时间延迟的系统，本书提供了基于Lyapunov-Krasovskii泛函（LKF）的系统稳定性与可控性分析的严格方法。讲解了如何选择合适的LKF结构（如线性、分段或积分型LKF），以及如何结合半定规划（SDP）技术来求解稳定性判据，确保延迟系统的全局稳定性。 第四部分：系统故障诊断与容错控制 本部分关注系统在遭受内部故障或外部严重扰动时，如何进行实时监测、定位故障源，并重构控制律以维持系统基本功能。 1. 故障检测与隔离（FDI）： 讨论了基于解析冗余和信息冗余的故障检测框架。详细介绍了基于观测器的故障检测方法，特别是利用Luenberger观测器和卡尔曼滤波器（EKF/UKF）来估计残差信号。重点讲解了如何利用判别分析和机器学习方法对残差信号进行分类和隔离，以精确判断故障的类型和位置。 2. 主动容错控制（ATCS）： 介绍了故障发生后，系统如何主动调整其控制结构或参数以适应新的系统动态。内容包括基于切换控制的容错设计、基于在线重构模型的自适应重构控制，以及利用控制分配策略在执行器失效或饱和情况下重新分配控制力矩的方法。强调了在故障发生前，系统应具备的预先设计好的容错能力。 本书的理论论述严谨，例证丰富，适合高等院校研究生、科研机构的科研人员以及从事复杂工业系统（如航空航天、智能电网、精密制造、生物医学工程）控制系统设计的高级工程师作为专业参考资料。阅读本书需要具备扎实的线性代数、微积分以及经典控制理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为控制理论界增添了一块坚实的基石。我尝试从一个侧重算法实现的角度来审视它，发现作者在描述新颖的自适应机制时，采取了一种非常精妙的平衡策略——既保持了数学上的优雅，又兼顾了计算的可行性。特别是对于参数估计的收敛性证明部分，我反复对照了几遍，作者的论证过程流畅且有力，展现了极高的专业素养。读到后期关于鲁棒性的探讨时，我感觉作者对当前研究前沿的把握非常到位，提出的思路具有很强的启发性。如果说有什么可以改进的地方，那就是某些证明的中间步骤如果能增加更多的文字解释，可能会帮助非数学背景的工程师读者更快地理解其背后的物理意义。但即便如此，这本书的学术价值和参考意义仍然是毋庸置疑的，它提供了一个极佳的平台，供人在此基础上继续深入研究。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的感受，就像是经历了一场结构严密的学术马拉松。作者似乎并没有打算取悦那些只追求快速解决方案的读者，而是将重点放在了理论体系的构建和完善上。我特别留意了其中关于“不确定性”处理的部分，感觉作者在这方面投入了大量的精力，从理论假设到算法设计，都试图覆盖到尽可能多的现实工况。书中的图表和仿真结果虽然不那么花哨，但却非常具有说服力，它们直观地展示了所提方法的有效性。然而，我也注意到，在某些特定复杂非线性系统的应用实例上，作者的阐述略显简略，也许是为了保持全书的理论统一性而有所取舍。对于渴望在工程实践中看到更多“硬核”应用细节的读者来说，这可能是一个小小的遗憾。总的来说，这是一部扎实且充满智识挑战的作品，适合那些不惧怕深奥数学和复杂逻辑推演的学者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是渐进式的，初读时感到压力巨大，仿佛面对一座知识的高山，但随着深入，逐渐领略到作者精心设计的路径和布局。最让我印象深刻的是，作者在描述理论时，总能巧妙地穿插一些历史脉络和不同学派的观点，使得整个知识体系显得立体而非扁平。它不仅仅是在介绍“如何做”，更是在阐述“为什么这样最好”。对于那些热衷于探索控制理论根源和最新发展动态的研究者来说，这本书提供了一个难得的、高屋建瓴的视角。唯一的“挑剔”是，书中对一些涉及高级拓扑结构和复杂动力学特性的系统描述，如果能配上更具象化的图示或仿真动画辅助说明，对于理解那些抽象概念会更有帮助。总而言之，这是一部值得反复研读、能够提升理论认知水平的深度专著。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书拿到手上，首先映入眼帘的是它那充满学术气息的封面设计，让人一看就知道这不是一本轻松的读物。我本身对控制理论领域有一些基础了解，但这本书的深度显然超出了我的预期。章节的编排逻辑性很强，从基础的系统建模到复杂的自适应算法，每一步都铺垫得非常扎实。我尤其欣赏作者在推导复杂数学模型时所展现出的严谨性，每一个公式的引用和推导都清晰可循，这对于我们这些需要将理论应用于实际工程的读者来说，是至关重要的。书中的案例分析虽然偏向理论探讨，但其展现出的解决问题的思维框架，足以让人受益匪浅。不过，对于初学者来说，可能需要花费大量时间去啃读前几章的基础知识，才能真正跟上作者的思路。整体感觉，这是一本为专业研究人员量身定制的深度参考书，里面的知识点密度非常高，需要反复阅读才能消化。

评分☆☆☆☆☆

从一名资深工程师的角度来看待这本书，我更关注的是其理论成果能否有效转化为可操作的工程方案。这本书的优势在于它构建了一个非常完备的理论框架，使得我们可以系统地思考如何在存在模型误差和外部干扰的情况下设计出可靠的控制系统。书中对不同自适应策略的对比分析非常到位，帮助读者理解每种方法的优势和局限性，这在项目选型阶段尤为关键。不过，我个人期待看到更多关于大规模系统或分布式控制网络中的应用探讨，这本书目前更多聚焦于单输入单输出或少数几个耦合系统的分析。尽管如此，其严密的数学基础为我们处理更复杂的现实问题提供了不可或缺的工具箱。这本书不像是教材，更像是一本高级研究手册，要求读者具备较高的数学功底和问题抽象能力。