复杂系统的模糊变结构控制及其应用米阳 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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米阳，韩云昊 著

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• 复杂系统
• 模糊控制
• 变结构控制
• 自适应控制
• 非线性控制
• 控制理论
• 应用数学
• 自动化
• 系统工程
• 米阳

店铺： 广影图书专营店

出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502447625

商品编码：29729092134

包装：平装

出版时间：2008-11-01

基本信息

书名:复杂系统的模糊变结构控制及其应用米阳

定价：20.00元

售价：13.6元,便宜6.4元,折扣68

作者:米阳,韩云昊

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2008-11-01

ISBN：9787502447625

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.182kg

编辑推荐

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内容提要

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本书从基本原理与方法、多种控制算法和实际应用等多个方面，阿述了近年来复杂系统模糊变结构控制方面的研究成果。内容包括：不确定离散系统的滑模控制；状态不完全可测时滞系统的研究；非线性离散系统的模糊鲁棒镇定；时滞不确定离散系统的鲁棒镇定；不确定系统的模糊滑模控制；不确定时滞系统的模糊滑模控制；基于分区切换方法设计倒立摆系统的控制器；基于变结构控制的时滞复杂动态网络的鲁棒自适应同步。本书是国内模糊变结构控制领域方面的专著，取材新颖、广泛，结合实际，反映了这一领域近年来所取得的进展。
本书适宜信息、自动化及计算机应用等专业科技人员阅读，也可供高等院校相关专业的师生参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《现代控制理论中的先进方法》 内容梗概： 本书深入探讨了现代控制理论中一系列前沿且具有挑战性的方法，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的理解。其核心关注点在于如何设计和分析能够处理复杂、不确定和动态变化的系统，并解决实际工程问题。全书围绕“先进控制方法”这一主题展开，并非局限于某一特定技术，而是力求展现控制理论在不断演进中的广阔图景。 第一部分：复杂系统建模与分析的基石 在复杂系统控制的宏大框架下，精确的系统描述是设计有效控制器的前提。本部分将从基础的系统建模方法出发，逐步深入到能够捕捉非线性、时变、耦合以及具有不确定性的复杂系统特性的模型。 模型表征与辨识： 首先，我们将回顾经典的线性时不变（LTI）系统模型，如传递函数和状态空间表示。在此基础上，重点介绍如何构建非线性模型，包括多项式模型、泰勒展开逼近、以及基于物理原理的微分方程建模。对于难以获得精确解析模型的系统，本书将深入讲解系统辨识的理论与实践，涵盖模型结构选择、参数估计（如最小二乘法、最大似然法）以及模型验证的先进技术。特别是，我们将关注如何处理因测量噪声、环境扰动或内在随机性导致的系统不确定性，介绍概率模型和统计模型在描述这些不确定性方面的作用。 不确定性与鲁棒性分析： 复杂系统往往伴随着显著的不确定性，这些不确定性可能源于模型参数的摄动、外部干扰的不可预测性，甚至是系统内部动力学的未知变化。本部分将详细阐述不确定性描述的几种常用方法，如区间不确定性、结构不确定性、以及参数依赖性不确定性。在此基础上，我们将引入系统鲁棒性分析的理论工具。读者将学习如何运用Lyapunov稳定性理论、H-infinity范数、以及结构可靠性分析等方法，来量化和评估系统在不确定性存在下的性能，并理解如何设计能够保证系统在一定不确定性范围内的稳定性和性能指标的控制器。 非线性系统理论： 许多实际系统，如机器人、航空航天器、生物系统等，其动力学本质上是非线性的。本书将深入讲解非线性控制理论的核心概念，包括李雅普诺夫稳定性理论（直接法和间接法）、二次型李雅普诺夫函数构造、以及稳定性分析的几种关键方法。读者将接触到如反馈线性化、滑模控制（后续部分将深入）、饱和系统分析、以及增益调度等用于分析和控制非线性系统的强大工具。我们将通过具体算例，展示如何分析和理解非线性系统独特的动态行为，如极限环、混沌等。 第二部分：先进控制策略的设计与实现 在充分理解了复杂系统的特性与挑战后，本部分将聚焦于设计和实现一系列先进的控制策略，以应对这些挑战。这些策略在处理非线性、不确定性、时变性等方面表现出卓越的能力。 最优控制与模型预测控制（MPC）： 最优控制的目标是找到一个控制律，使得系统在满足约束条件的前提下，优化某个性能指标（如能量消耗、响应时间）。本书将介绍经典的LQR（线性二次调节器）和Kalman滤波器的理论基础，并扩展到非线性最优控制的数值求解方法。在此基础上，我们将重点深入讲解模型预测控制（MPC）。MPC通过滚动优化预测未来一段时间的系统行为，并根据当前状态和系统模型，计算出最优的控制序列，然后只执行第一个控制输入，并在下一个采样时刻重复此过程。本书将详细阐述MPC的原理、约束处理（状态约束和输入约束）、以及不同MPC算法（如MPC、ECMPC、DMPC）的优缺点和适用范围，并结合实际应用案例，例如工业过程控制、自动驾驶等，展示MPC在处理多约束、多变量系统中的强大优势。 自适应控制与学习控制： 对于模型参数未知或随时间变化的系统，自适应控制提供了一种有效的解决方案。本部分将介绍自适应控制的基本框架，包括参数估计和控制器更新。读者将学习到如梯度下降法、Lyapunov方程法等参数自适应律的设计，以及如何处理参数不确定性下的系统稳定性。此外，本书还将探讨学习控制的概念，特别是如何利用历史数据或与环境的交互来不断优化控制器性能，包括强化学习在控制问题中的初步应用。 鲁棒控制理论： 针对模型不确定性和外部干扰，鲁棒控制旨在设计控制器，使其性能在一定的不确定性范围内保持稳定。我们将深入讲解H-infinity控制的设计方法，包括如何将控制问题转化为半定规划（SDP）问题，以及如何求解最优H-infinity控制器。同时，mu-分析和mu-合成等更高级的鲁棒控制技术也将得到介绍，它们能够处理更复杂的结构化不确定性。本书将强调鲁棒控制在提高系统抗干扰能力和处理模型误差方面的重要性，并给出在航空航天、电力系统等领域的应用实例。 第三部分：面向特定复杂性的控制技术 本部分将进一步拓展讨论范围，聚焦于处理特定类型复杂性的控制技术，这些技术在解决实际问题时显得尤为关键。 分布式与协同控制： 随着多智能体系统（MAS）和大规模网络的兴起，分布式控制和协同控制已成为研究热点。本书将介绍分布式控制的基本思想，即在网络化系统中，信息和控制决策在局部进行，无需全局集中。我们将探讨分布式状态估计、分布式优化以及在分布式环境中实现系统稳定性或协同行为的方法。重点将放在如何设计通信协议和局部控制律，使得多智能体能够协同完成任务，如编队控制、协同感知等。 高维与大系统控制： 许多实际系统，如大型电力网络、复杂的交通系统、生物分子网络等，具有非常高的维度和复杂的耦合关系。本书将探讨处理高维系统的挑战，如计算复杂度、建模困难等。读者将了解降维技术（如主元分析、模态截断）在简化模型和控制器设计中的作用。同时，我们将介绍网络化控制系统（NCS）的分析与设计，包括采样、量化、通信延迟等对控制性能的影响，以及如何设计能够在存在这些限制下保证性能的控制器。 智能与混合动力系统控制： 智能控制技术，如模糊逻辑控制和神经网络控制，能够有效处理难以精确建模的非线性系统和经验性知识。本书将详细阐述模糊逻辑控制器的设计原理，包括模糊化、模糊推理和解模糊化等过程，以及如何通过模糊规则来表达专家知识。神经网络控制将介绍如何利用神经网络的自学习能力来逼近复杂非线性函数，并实现自适应或鲁棒控制。此外，混合动力系统控制将触及如何将不同控制策略（如PID、模型预测、模糊逻辑）集成起来，以发挥各自优势，实现更优的控制性能。 第四部分：前沿应用与未来展望 本书的最后一部分将结合前面介绍的理论和方法，探讨其在多个关键领域的实际应用，并对未来控制理论的发展趋势进行展望。 机器人与自动化系统： 机器人技术是先进控制理论的重要应用领域。本书将展示如何利用非线性控制、最优控制和MPC等技术，实现高性能的机器人轨迹跟踪、力控、以及人机交互。特别是在工业机器人、服务机器人以及无人驾驶车辆等领域，对精确、鲁棒和智能控制的需求日益迫切。 航空航天与国防： 航空航天系统，如飞行器、卫星等，其动力学复杂且对稳定性、鲁棒性和安全性要求极高。本书将讨论如何应用鲁棒控制、自适应控制以及模型预测控制等方法，来解决飞行控制、姿态稳定、以及任务规划等问题。在国防领域，先进控制技术在导弹制导、无人作战系统等方面也发挥着至关重要的作用。 能源与环境系统： 智能电网、可再生能源系统、以及工业过程的节能优化等，都离不开先进的控制理论。本书将探讨如何利用MPC等方法，实现能源的有效调度和分配，提高系统效率，减少环境污染。同时，对复杂环境动态的建模和控制也将是重点关注的内容。 生物医学工程： 生物系统具有固有的复杂性和非线性，先进控制理论在此领域展现出巨大的潜力。本书将介绍如何利用控制理论来理解和干预生理过程，如血糖调控、药物递送系统、以及神经假体等。 未来研究方向： 最后，本书将对未来控制理论的发展进行展望，包括对人工智能与控制的深度融合（如深度强化学习在复杂系统控制中的应用）、网络化控制的进一步发展、以及面向可持续发展和人类社会需求的控制技术创新等。 总结： 《现代控制理论中的先进方法》旨在为读者提供一个深入、全面且实用的学习平台，使其能够掌握处理现代复杂系统控制问题的关键理论工具和技术。本书不仅仅是理论的堆砌，更注重将复杂的概念与实际应用相结合，通过丰富的算例和案例分析，帮助读者理解这些先进方法的强大能力和应用潜力。希望本书能够激发读者在控制理论领域进一步探索的兴趣，并为解决现实世界中的重大工程挑战提供有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

整本书的行文风格可以说是相当“硬核”，但又不失学术的温度。我在阅读关于鲁棒性和自适应控制那几个章节时，深感作者在数学建模和算法设计上的精湛功力。他似乎有一种能力，能够将那些晦涩难懂的数学表达，转化为清晰的物理意义。比如，在讨论非线性系统的不确定性处理时，作者并没有停留在理论的抽象层面，而是引用了多个真实的工业案例进行对比分析，这极大地增强了理论的可操作性和说服力。随书附带的案例代码和仿真结果也相当详尽，这对于希望将理论付诸实践的研究人员来说，无疑是极大的便利。我花了大量时间对照着书中的推导步骤进行复现，每一步的逻辑衔接都天衣无缝，展现了作者深厚的学术功底和严谨的治学态度。这本书的价值，绝不仅仅是提供了一种解决方案，更在于它提供了一种系统性的、批判性的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的著作，书脊上的装帧设计颇具匠心，沉稳的色调中透着一股严谨的学术气息。初翻开来，首先映入眼帘的是那些密密麻麻的公式和图表，让人立刻感受到其内容的深度和广度。我特别留意了绪论部分，它没有像许多教科书那样泛泛而谈，而是直击核心，深入浅出地阐述了该领域的基本哲学思想和研究脉络。作者在开篇就构建了一个宏大的理论框架，将看似分散的控制理论、系统科学与信息处理等多个学科巧妙地编织在一起。尤其欣赏作者在描述一些经典控制难题时所展现出的洞察力，他不仅仅是在罗列知识点，更是在引导读者思考这些问题背后的深层结构。这本书的阅读体验是循序渐进的，即使是对初学者来说，通过细致的推导和大量的实例解析，也能逐渐把握住复杂系统内在的运动规律。那种在解决一个貌似无解的工程问题后豁然开朗的感觉，正是这类专业书籍带给读者的最大魅力所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术视野非常开阔，它成功地搭建了一座连接纯理论研究与尖端工程应用的桥梁。我在阅读最后几章时，感受到了强烈的时代气息，作者将讨论的焦点引向了大数据、人工智能等新兴技术与传统控制理论的融合点。他没有故作高深地描绘未来图景，而是脚踏实地地探讨了现有算法在处理高维、海量数据系统时的潜在瓶颈，并提出了富有建设性的研究方向。这种前瞻性与现实性并存的特点，使得这本书的生命力可以持续很久。对于研究生和青年研究人员来说，这本书不仅是一本教材，更是一份高质量的“研究课题指南”。它清晰地指出了当前控制科学中亟待解决的挑战，并提供了坚实的理论基础去迎接这些挑战。读完此书，我感到自己对复杂系统行为的理解上升到了一个新的层次，不再满足于线性的、简单的模型，而是更愿意去拥抱真实世界固有的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，更像是一次与一位经验丰富的老教授进行深入的学术探讨。作者在讲解过程中大量使用了类比和隐喻，使得一些抽象的控制概念变得更容易被非本专业背景的人士所理解，尽管它本质上仍然是一本高度专业的著作。我特别欣赏作者在处理“变结构”这一核心概念时所展现出的灵活性，他不仅介绍了经典的滑模设计方法，还深入探讨了如何应对切换带来的抖振问题，并提出了若干种平滑和优化的技术路线。这些技术的引入，极大地拓宽了传统方法的应用边界。对于工程师而言，这本书提供的不仅仅是理论模型，更是一种解决实际工程难题的思维导图。通过对不同控制律的比较，读者能够根据具体场景的性能要求和约束条件，做出最合理的理论选型和参数调整。这种实用主义的倾向，使得本书的含金量大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和细节处理也令人印象深刻。虽然内容本身极其专业，但印刷质量和图表的清晰度都达到了极高的标准。在阅读过程中，我注意到作者在引用前沿文献时非常及时和全面，这表明作者对该领域最新的研究动态保持着高度的关注。更难能可贵的是，作者在探讨某一技术分支的发展历程时，并没有简单地堆砌文献，而是加入了自己对不同学派观点冲突与融合的独到见解。这种“评点式”的叙述，让原本枯燥的综述部分变得引人入胜。例如，他对某一特定控制策略局限性的剖析，既尖锐又中肯，让人忍不住思考：在现有框架下，我们究竟还能在哪些维度上进行突破？这本书无疑是为那些希望在复杂系统控制领域做出创新性贡献的学者们准备的“工具箱”，里面的每一个工具都经过了精心的打磨和校对。