内容简介
The text is written to comprise a two-quarter or two-semester graduate course in applied mathematics or engineering. Alternatively, for students with background in state space methods, a serious approach at a significant portion of the material can be achieved in one semester. The material has been successfully taught in this capacity during the past few years by the authors at Caltech, University of Waterloo, University of Illinois, and UCLA. Students are assumed to have some familiarity with linear algebra, and otherwise only advanced calculus and basic complex analysis are strictly required. The presentation style assumes, however, a mathematically inclined reader, since we focus on a complete theoreticaJ foundation rather than on application examples.
内页插图
目录
Series Preface
Preface
Figures
0 Introduction
0.1 System representations
0.1.1 Block diagrams
0.1.2 Nonlinear equations and linear decompositions
0.2 R,obust control problems and uncertainty
0.2.1 Stabilization
0.2.2 Disturbances and commands
0.2.3 Unmodeled dynamics
Notes and references
1 Preliminaries in Finite Dimensional Space
1.1 Linear spaces and mappings
1.1.1 Vector spaces
1.1.2 Subspaces
1.1.3 Bases, 8pans, and linear independence
1.1.4 Mappings and matrix representations
1.1.5 Change of basis and invariance
1.2 Subsets and convexity
1.2.1 Some basic topology
1.2.2 Convex sets
1.3 Matrixtheory
1.3.1 Eigenvalues and Jordan form
1.3.2 Self-adjoint, unitary, and positive definite matrices
1.3.3 Singular value decomposition
1.4 Linear matrix inequalities
Exercises
Notes and references
2 State Space System Theory
2.1 The autonomous system
2.2 Controllability
2.2.1 Reachability
2.2.2 Properties of controllability
2.2.3 Stabilizability...
2.2 ,4 Controllability from a single input
2.3 Eigenvalue assignment
2.3.1 Single-input case
2.3.2 Multi-input case
2.4 Observability...
2,4.1 The unobservable subspace
2.4.2 Observers
2.4.3 Observer-based Controllers
2.5 Minimal realizations
2.6 Transfer functions and state space
2.6.1 R,ational matrices and state space realizations
2.6.2 Minimality
Exercises
Notes and references
3 Linear Analysis
3.1 Normed and inner product spaces
3.1 ,1 Complete spaces
3.2 Operators
3.2.1 Banach algebras
3.2.2 Some elements of spectral theory
3.2.3 Adjoint operators in Hilbert space
3.3 Frequency domain spaces: Signals
3.3.1 The space /2 and the Fourier transform
3.3.2 The spaces H2 and H21 and the Laplace transform
3.3.3 Summarizing the big picture
3.4 Frequency domain spaces: Operators
3.4.1 Time invariance and multiplication operators
3.4.2 Causality with time invariance
……
前言/序言
好的,这是一份关于《鲁棒控制理论教程》的图书简介,其内容详尽,旨在深入探讨现代控制理论的核心分支,而不涉及您提供的特定教材本身的内容: --- 《现代控制系统设计与分析》 书籍简介 本教程旨在为读者提供一个全面、深入的现代控制理论视角,重点聚焦于系统建模、性能分析与控制器综合的严谨方法。本书结构严谨,内容涵盖了从经典控制到现代高性能控制设计的基础理论框架,致力于培养读者分析复杂动态系统的能力和设计鲁棒控制策略的工程实践技能。 第一部分:系统动力学与状态空间描述 本书的开篇部分为读者奠定了分析现代控制系统的数学基础。我们首先深入探讨了线性时不变(LTI)系统的基本性质,包括模态分析、可控性与可观测性。重点讲解了如何将物理系统的微分方程精确地转化为标准的状态空间表示形式,这是后续所有分析和设计工作的前提。 状态空间建模与变换: 详细阐述了如何通过坐标变换来简化系统矩阵,理解系统的内在结构。系统的能控性和能观性是系统设计的基础判据,本书对此进行了详尽的数学推导和几何解释。 线性系统的稳定性分析: 引入了李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,从能量和能量函数的角度来评估系统的长期行为。讨论了不同类型的稳定性(渐近稳定、指数稳定)及其在实际工程中的意义。 第二部分:经典控制理论的深化与局限性 在掌握状态空间描述后,本书回顾并深化了经典控制理论的基石——频率响应分析法。虽然现代控制更侧重时域分析,但频率域工具在性能评估和初步设计中仍不可或缺。 频域分析工具: 深入解析了波德图、奈奎斯特图等工具的构建与应用。侧重于使用这些工具来评估系统的带宽、相位裕度和增益裕度,这是衡量系统“鲁棒性”的初步指标。 根轨迹分析与反馈设计: 详述了闭环极点配置与根轨迹法的原理,并讨论了在实际系统中,如何通过PID控制器等经典结构来实现期望的瞬态响应。然而,本书也明确指出了经典设计方法在面对模型不确定性或外部扰动时的固有局限性。 第三部分:现代控制设计技术——极点配置与状态反馈 本部分是连接理论与高性能控制设计的核心桥梁。重点在于如何利用系统状态信息,通过线性反馈策略实现对系统行为的精确塑造。 极点配置(Pole Placement): 详细介绍了通过状态反馈矩阵 $K$ 来任意配置闭环系统特征多项式的方法。讨论了当系统不可控时,如何利用部分极点配置(Partial State Feedback)实现有限性能目标。 观测器设计(Observers): 鉴于实际工程中状态信息往往难以完全获取,本书引入了状态观测器的概念。详尽讲解了卡尔曼-布奇(Kalman-Bucy)滤波器的理论基础和最小阶/全阶观测器的设计,确保反馈信号的准确性。 线性二次调节器(LQR): LQR作为一种最优控制方法的典范,被深入剖析。本书不仅推导了黎卡提方程(Riccati Equation),还阐明了如何通过调整权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 来平衡系统性能(状态衰减速度)与控制努力(输入幅度)之间的矛盾。 第四部分:面向不确定性的控制策略 本教程的价值核心在于超越了对“完美模型”的假设,直接面对现实世界中普遍存在的模型误差、参数摄动和外部干扰。 系统不确定性的量化: 引入了描述不确定性的数学框架,如参数不确定性(Structured/Unstructured Perturbations)和外部扰动模型。 控制设计的鲁棒性裕度: 阐释了如何通过增益裕度、相位裕度等指标,结合现代控制的分析工具(如奇异值分析),来量化系统在面对不确定性时的性能保持能力。 先进控制方法概述: 概述了那些直接针对不确定性进行优化的控制范式,例如 $H_2$ 控制(最小化输出能量)和 $H_{infty}$ 控制(最小化最坏情况下的响应)。虽然 $H_{infty}$ 控制的完整推导需要更专业的背景,但本书将重点放在其核心思想——将控制设计转化为一个涉及 LMI(线性矩阵不等式)或 Riccati 方程的约束优化问题上,从而在设计过程中主动规避模型误差带来的风险。 第五部分:非线性系统的初步探索 为了拓宽读者的视野,本书的最后部分触及了非线性控制的基础概念,强调了线性化方法在局部分析中的作用,并介绍了全局分析的必要性。 反馈线性化: 探讨了如何通过微分同胚变换和输入/状态反馈,将某些特定的非线性系统转化为线性的状态空间形式,从而应用已有的线性控制设计工具。 滑模控制基础: 简要介绍了滑模控制(Sliding Mode Control)作为一种对外部干扰和模型不确定性具有内在鲁棒性的非线性控制策略,其基于超扭曲面(Switching Surface)的设计理念。 总结 《现代控制系统设计与分析》旨在构建一个从理论基础到高性能设计的完整知识体系。它强调数学的严谨性、工程的可实现性,并特别关注在不完美信息和不确定性环境中,设计出既能满足性能指标又具备足够容错能力的闭环控制系统的必要工具与方法论。本书适用于控制工程、航空航天、机械工程及相关领域的本科高年级学生、研究生以及致力于提升工业控制系统性能的工程师。 ---