北京理工大學”211工程“研究生規劃教材·控製科學與工程：自適應控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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董寜 編

圖書標籤:

• 控製科學
• 自適應控製
• 研究生教材
• 211工程
• 北京理工大學
• 控製工程
• 自動控製
• 規劃教材
• 係統控製
• 現代控製

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787564016531

版次：1

商品編碼：10344507

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-03-01

用紙：膠版紙

頁數：379

字數：509000

正文語種：中文

內容簡介

本書主要介紹自適應控製係統的工程控製理論、設計方法和應用實例。
全書共7章。第1章主要介紹自適應控製的作用、結構、類型和應用概況，第2章介紹一些常用的係統辨識方法，第3章介紹自校正控製係統，第4章和第5章主要介紹模型參考自適應控製係統的基本原理和設計，第6章介紹其他形式的自適應控製係統，第7章是應用舉例。
本書既可作為自動化、計算機科學與技術以及相關專業高年級本科生和研究生的教材，也可供相關專業技術人員閱讀。

目錄

第1章 概論
§1.1 自適應控製係統的研究對象和特點
§1.2 自適應控製係統的基本結構和分類
§1.3 自適應控製的主要理論問題
§1.4 自適應控製的應用概況

第2章 實時參數估計
§2.1 係統辨識的基本內容
§2.2 隨機過程概論
§2.3 經典的辨識方法
§2.4 控製係統的數學描述
§2.5 綫性參數模型最小二乘估計
§2.6 綫性參數模型極大似然估計
§2.7 遞推算法的收斂性
§2.8 各種估計方法的選用和初步比較
§2.9 過程模型結構辨識
§2.10 閉環參數估計

第3章 自校正控製係統
§3.1 概述
§3.2 Diophantine方程
§3.3 最小方差調節器
§3.4 自校正調節器
§3.5 廣義最小方差控製
§3.6 自校正控製器
§3.7 極點配置白校正調節器
§3.8 極點配置自校正控製器
§3.9 多變量自校正控製
§3.10 自校正PID控製器

第4章 模型參考適應控製係統設計基礎
§4.1 Lyapunov穩定性理論
§4.2 正實引理及其應用
§4.3 超穩定性理淪

第5章 模型參考自適應控製係統
§5.1 概述
§5.2 局部參數優化設計
§5.3 基於Lyapunov穩定性理論的設計方法
§5.4 基於超穩定性理論的狀態方程設計方法
§5.5 模型參考自適應係統的魯棒性問題

第6章 其他形式的自適應控製係統
§6.1 模糊自適應控製係統
§6.2 具有人工神經網絡的自適應控製係統
§6.3 自適應逆控製

第7章 自適應控製係統的應用
§7.1 船舶駕駛的自適應控製
§7.2 溫度自校正控製
§7.3 工業自適應控製器及其應用
§7.4 飛機自適應駕駛儀
參考文獻

精彩書摘

第1章 概論
§1.1 自適應控製係統的研究對象和特點
1.1.1 自適應控製問題的提齣
在控製工程中，有各種各樣的被控對象，它們的結構、復雜程度和環境條件可能各不相同，但對它們施加控製的目的卻是基本相同的，都是為瞭使它們的狀態或運動軌跡符閤某個預定要求，即使被控對象的運行性能滿足預定的性能指標。被控對象的運行狀態或運動軌跡稱為被控過程，或簡稱為過程。顯然，過程不僅與被控係統本身有關，還與對象所處的環境有關。因此，在綜閤控製作用時，必須把對象和它所處的環境統一地加以考慮。本書把被控對象和它所處的環境稱為被控係統，由被控係統及其控製器所組成的整體稱為控製係統，簡稱係統。過程和被控係統並沒有什麼本質差彆，隻是強調的重點不同而已。控製係統的組成如圖1—1—1所示。
如果過程的脈衝響應函數或傳遞函數已知，可以用經典控製理論設計控製器，使控製係統的過渡過程指標（超調量、振蕩次數、調節時間）、通頻帶等滿足要求。如果過程的運動方程已知，可以用最優控製理論設計最優控製器，使控製係統的某項性能指標最優。然而實際上在許多工程中，被控對象或過程的數學模型事先是難以確定的，即使在某一條件下被確定瞭的數學模型，在工況和條件改變後，其動態參數乃至於模型的結構仍經常發生變化。例如飛機由於近地點和高空的空氣密度不同，其動力學特性變化很大，因此，其控製特性隨高度、飛行速度的不同而變化，一些參數的變化率可達10％～50％；導彈在飛行過程中，其質量和重心位置會隨著燃料的消耗而改變，這也會影響其數學模型的參數。這種變化的例子在過程控製、電力拖動、船舶控製和冶金過程等方麵還有很多。
……

前言/序言

　　隨著微電子技術、計算機技術的迅猛發展和廣泛應用一自適應控製無論是在理論上還是在應用上都取得瞭很大的進展，它已成為現代控製理論中一個十分活躍的重要的學科領域。本書係統地介紹瞭自適應控製最基本的理論知識和設計方法，以及一些實際應用例子，旨在為讀者進一步學習、深入瞭解自適應控製的研究成果和進行實際應用奠定基礎。
　　本書共分為7章。第l章是概論，主要介紹自適應控製的研究對象和特點、自適應控製係統的基本結構和主要類型以及自適應控製理論和應用概況。第2章介紹一些常用的係統辨識方法，研究如何從觀測到的含有噪聲的係統輸入、輸齣數據中提取對象的數學模型以及數學模型的應用場閤和方式。第3章介紹自校正控製係統，包括自校正調節器、自校正控製器、極點配置自校正控製器、多變量自校正控製以及自校正PID控製器。第4章和第5章主要介紹模型參考適應控製係統的基本原理和設計。第6章簡單介紹其他形式的自適應控製係統，包括模糊自適應控製係統、具有人工神經網絡的自適應控製係統和自適應逆控製等。第7章是應用舉例。

自適應控製：原理、方法與應用 引言 自適應控製作為現代控製理論的一個重要分支，其核心在於使控製器能夠根據係統動態特性或環境的變化，實時地調整其控製策略，從而在未知或時變條件下實現最優的控製性能。與傳統的固定參數控製器不同，自適應控製係統具有更強的魯棒性和更高的適應性，能夠有效應對模型不確定性、外部擾動以及係統自身參數的漂移等復雜工況。本書旨在係統地介紹自適應控製的基本原理、經典與前沿的自適應控製方法，以及其在不同工程領域的廣泛應用。 第一章 自適應控製基礎 本章將從自適應控製的定義、必要性齣發，闡述其基本框架和構成要素。我們將深入探討自適應控製係統的核心思想，即“識彆”與“重構”。 1.1 自適應控製的定義與動機 何為自適應控製？與固定控製器、PID控製器等的區彆。 為何需要自適應控製？係統模型不確定性、參數時變性、外部擾動的影響。 自適應控製在工程實踐中的優勢。 1.2 自適應控製的基本框架 模型參考自適應控製（MRAC）的理念：參考模型的作用，性能指標。 自調整控製（AMC）的理念：控製器參數的在綫調整，性能指標。 通用自適應控製結構：識彆模塊、控製模塊、設計模塊。 1.3 自適應控製的關鍵問題 參數估計（識彆）：如何在綫準確地估計係統參數。 控製器設計：如何根據估計的參數設計閤適的控製器。 穩定性分析：如何保證自適應控製係統的全局穩定性。 收斂性：參數估計和控製信號的收斂性分析。 1.4 自適應控製的分類 基於模型的自適應控製。 基於數據的自適應控製。 在綫自適應與離綫自適應。 直接自適應與間接自適應。 第二章 參數估計與係統辨識 準確的係統參數估計是自適應控製的基礎。本章將詳細介紹幾種常用的參數估計方法，並討論其在自適應控製中的應用。 2.1 最小二乘法（Least Squares Method） 經典最小二乘法原理。 遞推最小二乘法（RLS）及其算法實現。 遺忘因子最小二乘法（RLS with Forgetting Factor）的應用。 RLS在自適應控製中的局限性與改進。 2.2 梯度下降法（Gradient Descent Method） 最速下降法原理。 隨機梯度下降法（SGD）及其變種。 步長選擇與收斂性。 梯度下降法在自適應控製中的應用。 2.3 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF） 卡爾曼濾波基本原理。 EKF在非綫性係統參數估計中的應用。 EKF的計算復雜性與收斂性。 2.4 基於模型參考的參數辨識 如何將參數辨識融入模型參考自適應控製框架。 參考信號的選擇對參數辨識的影響。 2.5 實際應用中的考慮 噪聲對參數估計的影響。 數據采集與預處理。 計算資源的限製。 第三章 模型參考自適應控製（MRAC） 模型參考自適應控製是自適應控製領域最早也是最成熟的一種方法。本章將詳細介紹MRAC的幾種典型結構及其實現。 3.1 MRAC基本原理 參考模型的設定：理想的係統動態。 誤差信號的定義：實際輸齣與參考模型輸齣之差。 自適應律的設計：如何調整控製器參數以減小誤差。 3.2 綫性係統MRAC Lui-Adams MRAC（直綫方程增益自適應）。 Lyapunov函數方法在MRAC中的應用。 自適應律的推導與證明。 穩定性與收斂性分析。 3.3 非綫性係統MRAC 基於Feedback Linearization的MRAC。 Sliding Mode Control (SMC) 與MRAC的結閤。 其他非綫性MRAC方法。 3.4 MRAC的特點與挑戰 優點：直觀易懂，性能指標明確。 缺點：對參考模型要求高，可能存在收斂速度問題，對模型不確定性敏感。 3.5 MRAC的工程應用實例 飛行器姿態控製。 機器人軌跡跟蹤。 第四章 自調整控製（AMC） 自調整控製的核心在於控製器參數的在綫調整，以期使係統在給定性能指標下工作。本章將介紹幾種主要的自調整控製方法。 4.1 自調整控製基本原理 性能測度（performance measure）的定義。 控製器參數的在綫優化。 自調整控製器的結構。 4.2 最小方差控製（Minimum Variance Control, MVC） 一類重要的自調整控製策略。 有限脈衝響應（FIR）模型下的MVC。 廣義最小方差控製（GMVC）。 MVC的實現與局限性。 4.3 極點配置型自調整控製 在綫估計係統模型，然後設計極點配置控製器。 自適應極點配置的挑戰。 4.4 基於模型預測控製（MPC）的自調整 在綫更新MPC模型，並重新計算控製序列。 計算量較大的問題。 4.5 自調整控製的穩定性與收斂性 使用Lyapunov方法或Lyapunov-Krasovskii泛函進行穩定性分析。 參數估計和性能測度的收斂性。 4.6 AMC的工程應用實例 化工過程控製。 電機伺服控製。 第五章 魯棒自適應控製 魯棒性是自適應控製係統在實際應用中麵臨的重要挑戰。本章將探討如何設計具有魯棒性的自適應控製器。 5.1 魯棒控製理論基礎 不確定性的描述（結構化不確定性、非結構化不確定性）。 H-infinity控製、$mu$-分析等概念。 5.2 魯棒自適應控製器的設計 如何處理參數估計中的不確定性。 自適應反步法（Adaptive Backstepping）在魯棒控製中的應用。 模糊自適應控製（Fuzzy Adaptive Control）與神經網絡自適應控製（Neural Adaptive Control）在處理不確定性方麵的優勢。 5.3 飽和與限製下的自適應控製 執行器飽和對自適應控製性能的影響。 信號發生器（Sigal Generation）技術。 投影算法、飽和函數等處理方法。 5.4 魯棒自適應控製的穩定性與收斂性分析 利用Lyapunov函數、Barbalat引理等分析。 全局漸近穩定性與有限時間穩定性。 5.5 魯棒自適應控製的應用 強乾擾下的係統控製。 模型誤差較大的復雜係統。 第六章 模糊自適應控製與神經網絡自適應控製 模糊邏輯與神經網絡作為強大的函數逼近器，為自適應控製的設計提供瞭新的思路。本章將深入探討這兩種基於智能算法的自適應控製方法。 6.1 模糊自適應控製 模糊邏輯控製器（FLC）的基本結構。 基於模糊係統的自適應律設計。 如何將模糊規則與係統動態相結閤。 模糊自適應控製的穩定性與收斂性。 6.2 神經網絡自適應控製 人工神經網絡（ANN）的基本模型（前饋網絡、循環網絡）。 基於神經網絡的函數逼近特性。 利用BP算法等進行權值自適應調整。 遞歸神經網絡（RNN）在動態係統控製中的應用。 神經網絡自適應控製的穩定性與收斂性。 6.3 模糊與神經網絡的混閤方法 模糊神經網絡（Fuzzy Neural Networks, FNN）。 融閤兩種技術的優勢。 6.4 智能自適應控製的應用 非綫性、時變、模糊係統。 復雜機械係統、機器人。 生物醫學工程。 第七章 自適應控製在工程領域的應用 本章將通過具體的工程案例，展示自適應控製在不同領域的實際應用效果。 7.1 航空航天工程 飛行器姿態與軌道控製。 導航與製導係統中的自適應控製。 7.2 機器人學 機器人軌跡跟蹤與力控製。 靈巧手的自適應控製。 7.3 過程控製 化工、冶金、電力等行業中的自適應控製。 大型復雜過程的參數優化與控製。 7.4 汽車工程 發動機控製（空燃比、點火時刻）。 車輛動力學控製（ABS、ESP）。 7.5 生物醫學工程 人工器官的控製（如人工胰腺）。 藥物遞送係統的自適應控製。 7.6 其他領域 通信係統、經濟學模型等。 第八章 前沿與展望 本章將介紹自適應控製領域的一些前沿研究方嚮，並對未來的發展進行展望。 8.1 學習型自適應控製 強化學習（Reinforcement Learning）與自適應控製的結閤。 在綫學習與在綫控製。 8.2 分布式自適應控製 多智能體係統（Multi-agent Systems）的自適應協同控製。 網絡化控製係統中的自適應性。 8.3 具有數據驅動特性的自適應控製 少樣本學習（Few-shot Learning）在自適應控製中的應用。 模型無關的自適應控製。 8.4 安全與可靠性 保證自適應控製係統的安全性和可靠性。 故障診斷與容錯自適應控製。 8.5 理論與實踐的結閤 如何更好地將先進的自適應控製理論應用於實際工程問題。 對計算資源、實時性等方麵的要求。 結論 自適應控製以其獨特的優勢，在解決復雜、不確定、時變係統控製問題方麵展現齣強大的生命力。本書從基礎原理到前沿應用，係統地梳理瞭自適應控製的理論體係，並結閤瞭大量工程實例，旨在幫助讀者深入理解自適應控製的核心思想，掌握關鍵技術，並能夠將其應用於實際的工程設計與研究中。隨著科學技術的不斷發展，自適應控製的研究與應用必將更加廣泛和深入。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對控製工程充滿熱情的學習者，我深知掌握紮實的理論基礎是多麼重要。這本《自適應控製》在這一點上做得非常齣色。我翻閱瞭一下，發現它對自適應控製的各個方麵都有非常詳盡的介紹，從基本的概念，到各種算法的推導，再到穩定性分析，可以說是麵麵俱到。我尤其欣賞書中在講解復雜算法時，所使用的圖示和類比，這使得原本抽象的概念變得生動起來，更容易被理解和記憶。我感覺作者們在編寫這本書的時候，充分考慮到瞭不同層次的學習者的需求，既有對理論基礎的嚴謹闡述，也有對實際應用的初步探討。雖然我還沒有機會深入學習每一個細節，但這本書的整體框架和內容深度，已經讓我對它充滿瞭期待。我相信，通過對這本書的學習，我能夠對自適應控製有一個更加係統、深刻的理解，並為我未來在控製科學與工程領域的深入研究打下堅實的基礎，並且能夠激發齣我解決更復雜問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象就是它的“係統性”和“前瞻性”。我瀏覽瞭目錄和一些章節的開頭部分，感覺它不像市麵上一些零散的教材，而是真正地從一個宏觀的視角齣發，構建瞭一個完整的自適應控製知識體係。從基礎的信號處理和係統辨識，到各種先進的自適應控製策略，再到其在不同領域的應用，整條綫索都顯得非常清晰流暢。我尤其關注到書中關於“神經網絡自適應控製”和“模糊自適應控製”等內容，這讓我看到瞭它在緊跟當前研究熱點方麵的努力。對於我來說，這些前沿的課題正是未來研究的方嚮，能夠在這本教材中看到它們的初步介紹，無疑給我增添瞭極大的信心。而且，書中對理論推導的嚴謹性以及公式的規範性也非常到位，這對於需要進行深入研究和論文寫作的學生來說，是極其重要的。我相信，通過深入研讀這本書，我不僅能夠掌握自適應控製的基本原理，還能夠對該領域的最新發展趨勢有一個初步的瞭解，為我未來的學術探索提供重要的理論支撐和研究思路。

評分☆☆☆☆☆

這本《自適應控製》的教材，從封麵設計到印刷質量，都透著一股嚴謹和專業的氣息，讓人一眼就能感受到它背後蘊含的知識分量。拿到手裏沉甸甸的，扉頁上“211工程”的字樣更是增添瞭幾分厚重感，仿佛預示著即將開啓一段充滿挑戰但又收獲滿滿的學習之旅。我翻開瞭目錄，裏麵詳盡的章節劃分和細緻的知識點梳理，立刻吸引瞭我。雖然我還沒有深入研讀每一頁，但從大綱來看，它似乎涵蓋瞭自適應控製領域的核心概念和前沿技術，比如模型參考自適應控製、參數辨識、穩定性分析等等。我尤其期待關於具體工程應用的案例分析部分，因為理論知識的掌握固然重要，但如何將其轉化為解決實際問題的工具，往往纔是檢驗學習成果的關鍵。這本書的齣版，無疑為廣大學習者提供瞭一個寶貴的學習資源，尤其對於緻力於控製科學與工程研究的同學們來說，這將是一條通往精深知識殿堂的康莊大道，我迫不及待地想深入其中，去探索那未知的領域，去理解那些精妙的理論，並希望從中汲取力量，為未來的科研道路打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《自適應控製》給我的感覺是“腳踏實地”，但又不失“高屋建瓴”。我粗略地翻閱瞭前幾章，發現它在講解理論概念的時候，並沒有迴避那些繁瑣但又至關重要的數學推導，而是循序漸進地引導讀者一步步理解。這對於我這種喜歡刨根問底的學習者來說，是非常友好的。我尤其注意到書中對一些關鍵定理的闡述，以及對這些定理在實際應用中的意義的解釋，這幫助我將抽象的理論與實際的工程問題聯係起來。雖然我還沒有深入到後麵的章節，但從前麵內容展現齣的深度和廣度來看，這本書無疑是一本能夠經得起仔細推敲的學術著作。它不僅僅停留在概念的介紹，更側重於理解原理的背後邏輯，這對於培養紮實的專業功底至關重要。我期待能夠在這本書的引領下，逐步攻剋自適應控製的難點，並且能夠將其中的知識融會貫通，運用到實際的科研項目中，解決那些棘手的工程難題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對控製理論充滿好奇的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地講解自適應控製的權威教材。這次有幸看到瞭這本《自適應控製》，它的齣現簡直就像及時雨。這本書的排版布局非常清晰，每一步的推導都力求嚴謹，但又不會顯得過於晦澀難懂，這對於初學者來說無疑是巨大的福音。我特彆欣賞的是書中在介紹每個重要概念時，都會穿插一些曆史的淵源或者與其他控製理論的對比，這使得知識的學習不再是孤立的，而是能夠形成一個更加廣闊的知識網絡。雖然我還在初步瀏覽階段，但書中對一些經典自適應控製算法的介紹，比如李雅普諾夫方法在穩定性分析中的應用，以及各種參數更新律的設計思路，都讓我印象深刻。我感覺這本書的作者們一定是花費瞭大量的心血，將復雜的理論以一種相對易於理解的方式呈現齣來，並且在邏輯的嚴密性和內容的深度上都做到瞭很好的平衡，相信通過對這本書的學習，我能夠對自適應控製有一個更加深刻和全麵的認識，為我在控製工程領域的進一步學習和實踐打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

學生學起來估計會有些迷惑的。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

及時！

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還不錯

評分☆☆☆☆☆

書封麵都發黃瞭，感覺像是舊的

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

專業

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及時！

評分☆☆☆☆☆

書封麵都發黃瞭，感覺像是舊的