基于新型Smith预估补偿的网络控制系统 杜锋,杜文才 9787030348647 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杜锋，杜文才 著

图书标签:

• 网络控制系统
• Smith预估补偿
• 自适应控制
• 鲁棒控制
• 新型控制
• 控制理论
• 自动化
• 电气工程
• 系统工程
• 智能控制

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030348647

商品编码：29300245419

包装：平装

出版时间：2012-06-01

基本信息

书名：基于新型Smith预估补偿的网络控制系统

定价：50.00元

作者：杜锋,杜文才

出版社：科学出版社

出版日期：2012-06-01

ISBN：9787030348647

字数：212000

页码：168

版次：1

装帧：平装

开本：大32开

商品重量：0.241kg

编辑推荐

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　　《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》从系统性、实用性、可读性和新颖性角度编写内容，并有很多仿真研究实例，力求成为既介绍原理分析，又兼顾研究方法与研究思路的网络控制系统参考书。
　　本书主要内容源于作者多年来从事网络控制系统理论研究和工程实践的积累。本书由杜锋，杜文才著。

内容提要

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《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》是作者多年来研究网络控制系统时延补偿方法的概括与总结。针对网络控制系统中的、时变和不确定络时延，《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》以作者提出的新型Smith预估器时延补偿方法为基础，深入研究了常规PID控制、非线性PID控制、模糊自适应PID控制、模糊免疫PID控制、RBF神经网络控制、CMAC神经网络控制、广义预测控制等控制方法对网络时延的补偿效果。其研究的网络结构涉及径直结构、分层结构和网络化串级控制系统结构，涉及单回路网络控制系统和多回路复杂网络控制系统。采用的网络涉及有线与无线网络、异构网络以及有线与无线混杂的网络。后介绍网络控制系统的仿真软件TrueTime 1.5。《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》可作为高等院校控制理论与控制工程、系统工程、检测与自动化、通信工程、信息与计算科学、运筹学与控制论、计算机应用技术等相关专业的高年级本科生和研究生的专业参考书，也可供高等院校与科研院所从事网络控制系统研究的教师和科研人员参考。

目录

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作者介绍

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无

文摘

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序言

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《网络控制系统中的信号处理与优化》 本书聚焦于现代控制理论的核心难题——如何在高动态、不确定且存在延迟的网络环境中实现精确、鲁棒且高效的系统控制。 随着工业自动化、智能交通、航空航天等领域的飞速发展，传统的集中式控制模式已难以满足日益复杂的系统需求。分布式控制、远程监控以及多智能体协同等网络化控制策略应运而生，但随之而来的网络通信延迟、丢包、抖动以及网络安全威胁等问题，严重制约了控制性能的提升。本书旨在深入剖析这些网络化带来的挑战，并系统性地介绍一系列先进的信号处理技术和优化方法，为设计和实现高性能的网络控制系统提供理论指导和实践参考。 第一部分：网络化控制系统的基础理论与挑战 本部分首先回顾了经典控制理论，并在此基础上引出现代控制系统网络化的必然性与优势。我们将详细阐述网络化控制系统的基本结构，包括传感器、控制器、执行器之间的网络通信模型，以及影响系统性能的关键因素，如通信延迟的类型（固定延迟、时变延迟）、丢包机制（伯努利丢包、马尔可夫丢包）以及网络带宽限制等。 网络延迟的建模与分析： 深入探讨不同类型的网络延迟对系统稳定性和性能的影响。例如，固定延迟可能导致控制性能下降，而时变延迟则可能引发系统不稳定。本书将引入多种延迟建模技术，包括基于时域和频域的分析方法，帮助读者理解延迟的本质及其对系统动态特性的改变。 丢包对控制的影响与补偿策略： 分析通信丢包如何影响控制器的正常工作，以及可能导致的信号失真和系统性能退化。我们将介绍常用的丢包模型，并初步探讨一些基础的丢包补偿方法，为后续章节的深入研究奠定基础。 网络带宽与信息论的考量： 探讨在有限网络带宽下如何高效地传输控制信息。引入信息论的基本概念，分析在信息传输过程中可能出现的压缩失真、量化误差等问题，并探讨如何在保证控制性能的前提下最小化信息传输量。 第二部分：先进信号处理技术在网络控制中的应用 信号处理在网络控制系统中扮演着至关重要的角色，它能够有效地去除噪声、估计未知信号、补偿延迟以及增强系统的鲁棒性。本部分将系统性地介绍多种适用于网络化控制场景的信号处理技术。 卡尔曼滤波及其变种： 详细介绍经典的卡尔曼滤波算法，并深入探讨其在状态估计、噪声抑制以及系统参数辨识中的应用。我们将重点介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）等非线性滤波算法，以应对实际控制系统中普遍存在的非线性动态。针对网络延迟和丢包，我们将介绍预测型卡尔曼滤波以及考虑丢包的卡尔曼滤波变种，这些方法能够在传感器数据到达延迟或缺失时，依然提供准确的状态估计。 滑模观测器： 阐述滑模观测器的基本原理，重点分析其在高增益下对模型不确定性和外部扰动的鲁棒性。我们将介绍如何设计滑模观测器来估计系统中难以直接测量的状态量，并探讨在网络化控制环境下，如何克服通信延迟和丢包对滑模观测器性能的影响。 自适应滤波与信号重构： 介绍自适应滤波算法，如最小均方误差（LMS）算法及其变种，用于在线估计和补偿时变噪声或系统参数。本书还将探讨信号重构技术，当传感器数据出现丢包时，如何利用已有的数据以及系统模型来重建丢失的信号，以维持控制系统的连续性。 小波分析在信号去噪与特征提取中的应用： 介绍小波分析的基本理论，并展示其在去除网络通信中引入的随机噪声，以及提取关键控制信号特征方面的优势。 第三部分：网络化控制系统的优化设计与稳定性分析 在理解了网络化控制系统的挑战和可用的信号处理工具后，本部分将重点转向如何设计和优化这些系统，以实现最优的控制性能和可证明的稳定性。 预测控制策略： 深入研究各种预测控制算法，包括模型预测控制（MPC）。我们将详细解析MPC的原理，包括滚动优化、预测模型以及控制输入约束的处理。特别地，我们将重点关注网络化MPC，探讨如何处理通信延迟和预测模型中的不确定性，以及如何设计能够适应时变延迟和丢包的MPC控制器。 鲁棒控制理论： 介绍H∞控制、LMI（线性矩阵不等式）等鲁棒控制方法，以设计对系统不确定性和外部扰动具有良好鲁棒性的控制器。本书将重点阐述如何将这些鲁棒控制理论应用于网络化控制系统，以保证系统在存在通信不确定性时依然稳定。 模糊逻辑与神经网络在控制中的应用： 介绍模糊逻辑控制器（FLC）和神经网络（NN）在处理非线性、模糊系统以及在线学习方面的优势。我们将探讨如何设计基于模糊逻辑和神经网络的网络化控制器，以提高系统的适应性和智能化水平。 稳定性分析工具： 系统性地介绍用于分析网络化控制系统稳定性的数学工具，包括Lyapunov稳定性理论、Nyquist稳定性判据以及现代控制理论中的各种稳定性定理。我们将特别关注如何处理时滞系统和不确定系统的稳定性分析。 第四部分：高级主题与未来展望 本部分将进一步拓展网络化控制系统的研究视野，探讨一些前沿技术和未来发展方向。 多智能体协同控制： 探讨分布式网络中多个独立智能体如何通过通信协同工作，实现整体最优目标。重点分析在通信延迟、拓扑变化等约束下，如何设计分布式一致性算法和协同控制策略。 安全网络控制系统： 关注网络攻击对控制系统的潜在威胁，介绍安全控制的基本概念，包括攻击检测、攻击容忍以及安全策略的设计。 基于深度学习的网络控制： 探索深度学习技术在网络化控制系统中的潜力，如利用深度强化学习进行控制器设计，或利用深度学习模型实现更精确的状态估计和预测。 实际案例研究与仿真平台： 通过具体的工业应用场景，如智能电网、机器人协作等，展示本书所介绍的理论和方法。同时，介绍常用的仿真平台和工具，鼓励读者动手实践。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有扎实的理论基础，又结合了丰富的工程应用实例，便于读者理解和掌握。 系统性与前沿性并重： 全面覆盖网络化控制系统的核心问题，并及时引入最新的研究成果和发展趋势。 强调信号处理的作用： 突出信号处理技术在克服网络化挑战中的关键作用，为读者提供切实可行的解决方案。 为工程师和研究人员提供有力支撑： 无论是致力于提升现有控制系统性能的工程师，还是正在探索新型控制策略的研究人员，都能从本书中获得宝贵的知识和启发。 本书的编写旨在为读者构建一个全面、深入且实用的网络化控制系统知识体系，帮助他们在复杂多变的通信环境下，设计出性能卓越、稳定可靠的控制系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在自动化领域工作了多年的资深工程师，我一直密切关注着网络控制系统（NCS）的发展。这个领域近年来取得了长足的进步，但通信延迟带来的挑战始终是制约其性能提升的关键瓶颈。Smith预估器作为一种经典的延迟补偿方法，在处理固定延迟方面表现出色，但对于网络环境中普遍存在的时变延迟，其效果会大打折扣。因此，当我在《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》这本书的标题中看到“新型”二字时，我的兴趣被立刻勾了起来。这表明作者很可能在Smith预估器的基础上进行了创新性的改进，以适应网络控制系统特有的复杂性和不确定性。我非常想了解这些“新型”的预估补偿方法具体是什么？它们是如何克服传统Smith预估器在处理时变延迟、丢包以及网络噪声等问题上的不足的？书中是否有详细的数学推导和算法描述，能够清晰地解释其原理？更重要的是，这些理论上的成果是否得到了仿真或者实际系统的验证？如果书中能够提供具体的案例分析，展示这些新型补偿方法在实际工程应用中的效果，例如在某个具体工业控制场景下，与传统方法相比性能有了怎样的提升，那将是对我非常有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对现代控制工程应用有浓厚兴趣的工程师，我对《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》这本书的期望值非常高。目前，许多工业过程正日益走向网络化和分布式，控制信号的传输不再局限于本地总线，而是通过IP网络进行，这在带来灵活性的同时，也引入了不可忽视的挑战。通信延迟，尤其是不可预测的时变延迟，是影响网络控制系统稳定性和性能的首要因素。Smith预估器因其能够补偿固定延迟的特点而被广泛研究，但实际网络环境中的延迟往往是动态变化的。因此，我非常期待书中能够详细阐述如何构建“新型”的Smith预估器，使其能够适应这种时变延迟，甚至在有丢包的情况下也能提供有效的补偿。例如，是采用了自适应的算法来估计延迟，还是引入了模糊逻辑或神经网络来处理延迟的动态变化？又或是采用了某种统计学的方法来预测延迟的趋势？书中关于“新型”的具体实现方法，以及这些方法在不同类型的网络控制系统（例如，单输入单输出、多输入多输出，或者分布式参数系统）中的适用性和性能评估，将是衡量本书价值的关键。我很想知道这些理论上的创新，是否能够转化为切实可行的工程实践，并解决实际工程中的痛点问题。

评分☆☆☆☆☆

从一名对计算科学和算法优化有深入了解的学者的角度来看，《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》一书的题目就暗示了一种跨学科的研究方向，即如何将经典的控制理论与现代网络计算的挑战相结合。Smith预估器本身是一种巧妙的补偿技术，它通过预测系统的未来状态来抵消已知延迟的影响。然而，在网络控制系统中，延迟往往不是一个常数，而是受到网络负载、路由策略、传输介质等多种因素影响的随机变量。因此，“新型”Smith预估器的设计，必然涉及到更复杂的建模和算法。我非常好奇书中是否采用了例如卡尔曼滤波、粒子滤波、或者更先进的机器学习方法来实时估计和预测网络延迟，并将其融入到Smith预估器的结构中。此外，网络控制系统还常常面临数据包丢失、噪声干扰等问题，这些都会对控制器的性能造成严重影响。我希望书中能够详细讨论如何构建一个鲁棒性强的“新型”Smith预估补偿机制，使其在这些不利条件下仍能保证系统的稳定性和跟踪精度。同时，作者在算法设计上是否考虑了计算的实时性和资源消耗，这对于部署在嵌入式系统或边缘计算设备上的网络控制器至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在科技的洪流中，总有一些书籍像璀璨的星辰，指引着我们探索未知的领域。这本书，单看书名《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》便能感受到其前沿性和专业性。对于长期关注控制理论和网络化系统发展的我来说，这个主题本身就充满了吸引力。Smith预估器在经典控制理论中是处理延迟系统的重要工具，而将它与“新型”结合，并且应用于“网络控制系统”这个当下热点，无疑暗示了作者在传统理论基础上进行了创新和发展，以应对现代网络环境下的复杂挑战。网络控制系统，顾名思义，是将控制器的功能置于网络之上，这带来了带宽限制、通信延迟、丢包等一系列现实问题，这些问题是传统PID控制等所难以完美解决的。因此，如何在这种不确定且动态变化的环境下，设计出稳定、鲁棒且性能优越的控制器，一直是该领域的研究难点。我尤其好奇作者提出的“新型Smith预估补偿”具体是如何实现的，它是否能够更有效地处理网络引入的不确定性，例如时变延迟，或者在丢包的情况下仍能保持较好的控制性能。这类研究的突破，对于工业自动化、机器人、航空航航天等领域都具有至关重要的理论和实践意义，能够显著提升系统的智能化水平和运行效率。

评分☆☆☆☆☆

对于一名对系统辨识和自适应控制有研究兴趣的学者来说，《基于新型Smith预估补偿的网络控制系统》这本专著无疑触及了一个非常有价值的研究方向。网络控制系统的核心挑战之一在于其开放性和不确定性，尤其是通信链路引入的随机时变延迟。传统的Smith预估器虽然在补偿固定延迟方面有显著优势，但在处理这种动态变化且不可预测的延迟时，其性能会迅速下降，甚至导致系统不稳定。因此，我对书中提出的“新型Smith预估补偿”充满了好奇。我推测，作者可能引入了某种形式的自适应机制，能够根据实时的网络状态来调整预估器的参数，或者采用更先进的模型来描述和预测延迟的行为。例如，是否利用了概率模型、模糊逻辑、神经网络，或者结合了系统辨识技术来实时辨识通信延迟的动态特性？书中对这些“新型”方法的理论分析，包括稳定性证明和性能评估，将是我特别关注的内容。此外，网络控制系统还可能面临数据丢失、抖动等问题，我希望书中能够探讨如何构建一种能够应对这些复杂干扰的鲁棒补偿策略。这种研究的深入，对于提升高动态、高精度要求下的网络化控制系统的性能具有重要的理论意义和潜在的应用价值。