基於新型Smith預估補償的網絡控製係統 杜鋒,杜文纔 9787030348647 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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杜鋒，杜文纔 著

圖書標籤:

• 網絡控製係統
• Smith預估補償
• 自適應控製
• 魯棒控製
• 新型控製
• 控製理論
• 自動化
• 電氣工程
• 係統工程
• 智能控製

店鋪： 書逸天下圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030348647

商品編碼：29300245419

包裝：平裝

齣版時間：2012-06-01

基本信息

書名：基於新型Smith預估補償的網絡控製係統

定價：50.00元

作者：杜鋒,杜文纔

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2012-06-01

ISBN：9787030348647

字數：212000

頁碼：168

版次：1

裝幀：平裝

開本：大32開

商品重量：0.241kg

編輯推薦

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　　《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》從係統性、實用性、可讀性和新穎性角度編寫內容，並有很多仿真研究實例，力求成為既介紹原理分析，又兼顧研究方法與研究思路的網絡控製係統參考書。
　　本書主要內容源於作者多年來從事網絡控製係統理論研究和工程實踐的積纍。本書由杜鋒，杜文纔著。

內容提要

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《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》是作者多年來研究網絡控製係統時延補償方法的概括與總結。針對網絡控製係統中的、時變和不確定絡時延，《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》以作者提齣的新型Smith預估器時延補償方法為基礎，深入研究瞭常規PID控製、非綫性PID控製、模糊自適應PID控製、模糊免疫PID控製、RBF神經網絡控製、CMAC神經網絡控製、廣義預測控製等控製方法對網絡時延的補償效果。其研究的網絡結構涉及徑直結構、分層結構和網絡化串級控製係統結構，涉及單迴路網絡控製係統和多迴路復雜網絡控製係統。采用的網絡涉及有綫與無綫網絡、異構網絡以及有綫與無綫混雜的網絡。後介紹網絡控製係統的仿真軟件TrueTime 1.5。《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》可作為高等院校控製理論與控製工程、係統工程、檢測與自動化、通信工程、信息與計算科學、運籌學與控製論、計算機應用技術等相關專業的高年級本科生和研究生的專業參考書，也可供高等院校與科研院所從事網絡控製係統研究的教師和科研人員參考。

目錄

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作者介紹

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無

文摘

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序言

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《網絡控製係統中的信號處理與優化》 本書聚焦於現代控製理論的核心難題——如何在高動態、不確定且存在延遲的網絡環境中實現精確、魯棒且高效的係統控製。 隨著工業自動化、智能交通、航空航天等領域的飛速發展，傳統的集中式控製模式已難以滿足日益復雜的係統需求。分布式控製、遠程監控以及多智能體協同等網絡化控製策略應運而生，但隨之而來的網絡通信延遲、丟包、抖動以及網絡安全威脅等問題，嚴重製約瞭控製性能的提升。本書旨在深入剖析這些網絡化帶來的挑戰，並係統性地介紹一係列先進的信號處理技術和優化方法，為設計和實現高性能的網絡控製係統提供理論指導和實踐參考。 第一部分：網絡化控製係統的基礎理論與挑戰 本部分首先迴顧瞭經典控製理論，並在此基礎上引齣現代控製係統網絡化的必然性與優勢。我們將詳細闡述網絡化控製係統的基本結構，包括傳感器、控製器、執行器之間的網絡通信模型，以及影響係統性能的關鍵因素，如通信延遲的類型（固定延遲、時變延遲）、丟包機製（伯努利丟包、馬爾可夫丟包）以及網絡帶寬限製等。 網絡延遲的建模與分析： 深入探討不同類型的網絡延遲對係統穩定性和性能的影響。例如，固定延遲可能導緻控製性能下降，而時變延遲則可能引發係統不穩定。本書將引入多種延遲建模技術，包括基於時域和頻域的分析方法，幫助讀者理解延遲的本質及其對係統動態特性的改變。 丟包對控製的影響與補償策略： 分析通信丟包如何影響控製器的正常工作，以及可能導緻的信號失真和係統性能退化。我們將介紹常用的丟包模型，並初步探討一些基礎的丟包補償方法，為後續章節的深入研究奠定基礎。 網絡帶寬與信息論的考量： 探討在有限網絡帶寬下如何高效地傳輸控製信息。引入信息論的基本概念，分析在信息傳輸過程中可能齣現的壓縮失真、量化誤差等問題，並探討如何在保證控製性能的前提下最小化信息傳輸量。 第二部分：先進信號處理技術在網絡控製中的應用 信號處理在網絡控製係統中扮演著至關重要的角色，它能夠有效地去除噪聲、估計未知信號、補償延遲以及增強係統的魯棒性。本部分將係統性地介紹多種適用於網絡化控製場景的信號處理技術。 卡爾曼濾波及其變種： 詳細介紹經典的卡爾曼濾波算法，並深入探討其在狀態估計、噪聲抑製以及係統參數辨識中的應用。我們將重點介紹擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）等非綫性濾波算法，以應對實際控製係統中普遍存在的非綫性動態。針對網絡延遲和丟包，我們將介紹預測型卡爾曼濾波以及考慮丟包的卡爾曼濾波變種，這些方法能夠在傳感器數據到達延遲或缺失時，依然提供準確的狀態估計。 滑模觀測器： 闡述滑模觀測器的基本原理，重點分析其在高增益下對模型不確定性和外部擾動的魯棒性。我們將介紹如何設計滑模觀測器來估計係統中難以直接測量的狀態量，並探討在網絡化控製環境下，如何剋服通信延遲和丟包對滑模觀測器性能的影響。 自適應濾波與信號重構： 介紹自適應濾波算法，如最小均方誤差（LMS）算法及其變種，用於在綫估計和補償時變噪聲或係統參數。本書還將探討信號重構技術，當傳感器數據齣現丟包時，如何利用已有的數據以及係統模型來重建丟失的信號，以維持控製係統的連續性。 小波分析在信號去噪與特徵提取中的應用： 介紹小波分析的基本理論，並展示其在去除網絡通信中引入的隨機噪聲，以及提取關鍵控製信號特徵方麵的優勢。 第三部分：網絡化控製係統的優化設計與穩定性分析 在理解瞭網絡化控製係統的挑戰和可用的信號處理工具後，本部分將重點轉嚮如何設計和優化這些係統，以實現最優的控製性能和可證明的穩定性。 預測控製策略： 深入研究各種預測控製算法，包括模型預測控製（MPC）。我們將詳細解析MPC的原理，包括滾動優化、預測模型以及控製輸入約束的處理。特彆地，我們將重點關注網絡化MPC，探討如何處理通信延遲和預測模型中的不確定性，以及如何設計能夠適應時變延遲和丟包的MPC控製器。 魯棒控製理論： 介紹H∞控製、LMI（綫性矩陣不等式）等魯棒控製方法，以設計對係統不確定性和外部擾動具有良好魯棒性的控製器。本書將重點闡述如何將這些魯棒控製理論應用於網絡化控製係統，以保證係統在存在通信不確定性時依然穩定。 模糊邏輯與神經網絡在控製中的應用： 介紹模糊邏輯控製器（FLC）和神經網絡（NN）在處理非綫性、模糊係統以及在綫學習方麵的優勢。我們將探討如何設計基於模糊邏輯和神經網絡的網絡化控製器，以提高係統的適應性和智能化水平。 穩定性分析工具： 係統性地介紹用於分析網絡化控製係統穩定性的數學工具，包括Lyapunov穩定性理論、Nyquist穩定性判據以及現代控製理論中的各種穩定性定理。我們將特彆關注如何處理時滯係統和不確定係統的穩定性分析。 第四部分：高級主題與未來展望 本部分將進一步拓展網絡化控製係統的研究視野，探討一些前沿技術和未來發展方嚮。 多智能體協同控製： 探討分布式網絡中多個獨立智能體如何通過通信協同工作，實現整體最優目標。重點分析在通信延遲、拓撲變化等約束下，如何設計分布式一緻性算法和協同控製策略。 安全網絡控製係統： 關注網絡攻擊對控製係統的潛在威脅，介紹安全控製的基本概念，包括攻擊檢測、攻擊容忍以及安全策略的設計。 基於深度學習的網絡控製： 探索深度學習技術在網絡化控製係統中的潛力，如利用深度強化學習進行控製器設計，或利用深度學習模型實現更精確的狀態估計和預測。 實際案例研究與仿真平颱： 通過具體的工業應用場景，如智能電網、機器人協作等，展示本書所介紹的理論和方法。同時，介紹常用的仿真平颱和工具，鼓勵讀者動手實踐。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既有紮實的理論基礎，又結閤瞭豐富的工程應用實例，便於讀者理解和掌握。 係統性與前沿性並重： 全麵覆蓋網絡化控製係統的核心問題，並及時引入最新的研究成果和發展趨勢。 強調信號處理的作用： 突齣信號處理技術在剋服網絡化挑戰中的關鍵作用，為讀者提供切實可行的解決方案。 為工程師和研究人員提供有力支撐： 無論是緻力於提升現有控製係統性能的工程師，還是正在探索新型控製策略的研究人員，都能從本書中獲得寶貴的知識和啓發。 本書的編寫旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的網絡化控製係統知識體係，幫助他們在復雜多變的通信環境下，設計齣性能卓越、穩定可靠的控製係統。

評分☆☆☆☆☆

在科技的洪流中，總有一些書籍像璀璨的星辰，指引著我們探索未知的領域。這本書，單看書名《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》便能感受到其前沿性和專業性。對於長期關注控製理論和網絡化係統發展的我來說，這個主題本身就充滿瞭吸引力。Smith預估器在經典控製理論中是處理延遲係統的重要工具，而將它與“新型”結閤，並且應用於“網絡控製係統”這個當下熱點，無疑暗示瞭作者在傳統理論基礎上進行瞭創新和發展，以應對現代網絡環境下的復雜挑戰。網絡控製係統，顧名思義，是將控製器的功能置於網絡之上，這帶來瞭帶寬限製、通信延遲、丟包等一係列現實問題，這些問題是傳統PID控製等所難以完美解決的。因此，如何在這種不確定且動態變化的環境下，設計齣穩定、魯棒且性能優越的控製器，一直是該領域的研究難點。我尤其好奇作者提齣的“新型Smith預估補償”具體是如何實現的，它是否能夠更有效地處理網絡引入的不確定性，例如時變延遲，或者在丟包的情況下仍能保持較好的控製性能。這類研究的突破，對於工業自動化、機器人、航空航航天等領域都具有至關重要的理論和實踐意義，能夠顯著提升係統的智能化水平和運行效率。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對現代控製工程應用有濃厚興趣的工程師，我對《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》這本書的期望值非常高。目前，許多工業過程正日益走嚮網絡化和分布式，控製信號的傳輸不再局限於本地總綫，而是通過IP網絡進行，這在帶來靈活性的同時，也引入瞭不可忽視的挑戰。通信延遲，尤其是不可預測的時變延遲，是影響網絡控製係統穩定性和性能的首要因素。Smith預估器因其能夠補償固定延遲的特點而被廣泛研究，但實際網絡環境中的延遲往往是動態變化的。因此，我非常期待書中能夠詳細闡述如何構建“新型”的Smith預估器，使其能夠適應這種時變延遲，甚至在有丟包的情況下也能提供有效的補償。例如，是采用瞭自適應的算法來估計延遲，還是引入瞭模糊邏輯或神經網絡來處理延遲的動態變化？又或是采用瞭某種統計學的方法來預測延遲的趨勢？書中關於“新型”的具體實現方法，以及這些方法在不同類型的網絡控製係統（例如，單輸入單輸齣、多輸入多輸齣，或者分布式參數係統）中的適用性和性能評估，將是衡量本書價值的關鍵。我很想知道這些理論上的創新，是否能夠轉化為切實可行的工程實踐，並解決實際工程中的痛點問題。

評分☆☆☆☆☆

對於一名對係統辨識和自適應控製有研究興趣的學者來說，《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》這本專著無疑觸及瞭一個非常有價值的研究方嚮。網絡控製係統的核心挑戰之一在於其開放性和不確定性，尤其是通信鏈路引入的隨機時變延遲。傳統的Smith預估器雖然在補償固定延遲方麵有顯著優勢，但在處理這種動態變化且不可預測的延遲時，其性能會迅速下降，甚至導緻係統不穩定。因此，我對書中提齣的“新型Smith預估補償”充滿瞭好奇。我推測，作者可能引入瞭某種形式的自適應機製，能夠根據實時的網絡狀態來調整預估器的參數，或者采用更先進的模型來描述和預測延遲的行為。例如，是否利用瞭概率模型、模糊邏輯、神經網絡，或者結閤瞭係統辨識技術來實時辨識通信延遲的動態特性？書中對這些“新型”方法的理論分析，包括穩定性證明和性能評估，將是我特彆關注的內容。此外，網絡控製係統還可能麵臨數據丟失、抖動等問題，我希望書中能夠探討如何構建一種能夠應對這些復雜乾擾的魯棒補償策略。這種研究的深入，對於提升高動態、高精度要求下的網絡化控製係統的性能具有重要的理論意義和潛在的應用價值。

評分☆☆☆☆☆

從一名對計算科學和算法優化有深入瞭解的學者的角度來看，《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》一書的題目就暗示瞭一種跨學科的研究方嚮，即如何將經典的控製理論與現代網絡計算的挑戰相結閤。Smith預估器本身是一種巧妙的補償技術，它通過預測係統的未來狀態來抵消已知延遲的影響。然而，在網絡控製係統中，延遲往往不是一個常數，而是受到網絡負載、路由策略、傳輸介質等多種因素影響的隨機變量。因此，“新型”Smith預估器的設計，必然涉及到更復雜的建模和算法。我非常好奇書中是否采用瞭例如卡爾曼濾波、粒子濾波、或者更先進的機器學習方法來實時估計和預測網絡延遲，並將其融入到Smith預估器的結構中。此外，網絡控製係統還常常麵臨數據包丟失、噪聲乾擾等問題，這些都會對控製器的性能造成嚴重影響。我希望書中能夠詳細討論如何構建一個魯棒性強的“新型”Smith預估補償機製，使其在這些不利條件下仍能保證係統的穩定性和跟蹤精度。同時，作者在算法設計上是否考慮瞭計算的實時性和資源消耗，這對於部署在嵌入式係統或邊緣計算設備上的網絡控製器至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在自動化領域工作瞭多年的資深工程師，我一直密切關注著網絡控製係統（NCS）的發展。這個領域近年來取得瞭長足的進步，但通信延遲帶來的挑戰始終是製約其性能提升的關鍵瓶頸。Smith預估器作為一種經典的延遲補償方法，在處理固定延遲方麵錶現齣色，但對於網絡環境中普遍存在的時變延遲，其效果會大打摺扣。因此，當我在《基於新型Smith預估補償的網絡控製係統》這本書的標題中看到“新型”二字時，我的興趣被立刻勾瞭起來。這錶明作者很可能在Smith預估器的基礎上進行瞭創新性的改進，以適應網絡控製係統特有的復雜性和不確定性。我非常想瞭解這些“新型”的預估補償方法具體是什麼？它們是如何剋服傳統Smith預估器在處理時變延遲、丟包以及網絡噪聲等問題上的不足的？書中是否有詳細的數學推導和算法描述，能夠清晰地解釋其原理？更重要的是，這些理論上的成果是否得到瞭仿真或者實際係統的驗證？如果書中能夠提供具體的案例分析，展示這些新型補償方法在實際工程應用中的效果，例如在某個具體工業控製場景下，與傳統方法相比性能有瞭怎樣的提升，那將是對我非常有價值的參考。