北京理工大学”211工程“研究生规划教材·控制科学与工程：自适应控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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董宁 编

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• 控制科学
• 自适应控制
• 研究生教材
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• 规划教材
• 系统控制
• 现代控制

出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564016531

版次：1

商品编码：10344507

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-03-01

用纸：胶版纸

页数：379

字数：509000

正文语种：中文

内容简介

本书主要介绍自适应控制系统的工程控制理论、设计方法和应用实例。
全书共7章。第1章主要介绍自适应控制的作用、结构、类型和应用概况，第2章介绍一些常用的系统辨识方法，第3章介绍自校正控制系统，第4章和第5章主要介绍模型参考自适应控制系统的基本原理和设计，第6章介绍其他形式的自适应控制系统，第7章是应用举例。
本书既可作为自动化、计算机科学与技术以及相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供相关专业技术人员阅读。

目录

第1章 概论
§1.1 自适应控制系统的研究对象和特点
§1.2 自适应控制系统的基本结构和分类
§1.3 自适应控制的主要理论问题
§1.4 自适应控制的应用概况

第2章 实时参数估计
§2.1 系统辨识的基本内容
§2.2 随机过程概论
§2.3 经典的辨识方法
§2.4 控制系统的数学描述
§2.5 线性参数模型最小二乘估计
§2.6 线性参数模型极大似然估计
§2.7 递推算法的收敛性
§2.8 各种估计方法的选用和初步比较
§2.9 过程模型结构辨识
§2.10 闭环参数估计

第3章 自校正控制系统
§3.1 概述
§3.2 Diophantine方程
§3.3 最小方差调节器
§3.4 自校正调节器
§3.5 广义最小方差控制
§3.6 自校正控制器
§3.7 极点配置白校正调节器
§3.8 极点配置自校正控制器
§3.9 多变量自校正控制
§3.10 自校正PID控制器

第4章 模型参考适应控制系统设计基础
§4.1 Lyapunov稳定性理论
§4.2 正实引理及其应用
§4.3 超稳定性理沦

第5章 模型参考自适应控制系统
§5.1 概述
§5.2 局部参数优化设计
§5.3 基于Lyapunov稳定性理论的设计方法
§5.4 基于超稳定性理论的状态方程设计方法
§5.5 模型参考自适应系统的鲁棒性问题

第6章 其他形式的自适应控制系统
§6.1 模糊自适应控制系统
§6.2 具有人工神经网络的自适应控制系统
§6.3 自适应逆控制

第7章 自适应控制系统的应用
§7.1 船舶驾驶的自适应控制
§7.2 温度自校正控制
§7.3 工业自适应控制器及其应用
§7.4 飞机自适应驾驶仪
参考文献

精彩书摘

第1章 概论
§1.1 自适应控制系统的研究对象和特点
1.1.1 自适应控制问题的提出
在控制工程中，有各种各样的被控对象，它们的结构、复杂程度和环境条件可能各不相同，但对它们施加控制的目的却是基本相同的，都是为了使它们的状态或运动轨迹符合某个预定要求，即使被控对象的运行性能满足预定的性能指标。被控对象的运行状态或运动轨迹称为被控过程，或简称为过程。显然，过程不仅与被控系统本身有关，还与对象所处的环境有关。因此，在综合控制作用时，必须把对象和它所处的环境统一地加以考虑。本书把被控对象和它所处的环境称为被控系统，由被控系统及其控制器所组成的整体称为控制系统，简称系统。过程和被控系统并没有什么本质差别，只是强调的重点不同而已。控制系统的组成如图1—1—1所示。
如果过程的脉冲响应函数或传递函数已知，可以用经典控制理论设计控制器，使控制系统的过渡过程指标（超调量、振荡次数、调节时间）、通频带等满足要求。如果过程的运动方程已知，可以用最优控制理论设计最优控制器，使控制系统的某项性能指标最优。然而实际上在许多工程中，被控对象或过程的数学模型事先是难以确定的，即使在某一条件下被确定了的数学模型，在工况和条件改变后，其动态参数乃至于模型的结构仍经常发生变化。例如飞机由于近地点和高空的空气密度不同，其动力学特性变化很大，因此，其控制特性随高度、飞行速度的不同而变化，一些参数的变化率可达10％～50％；导弹在飞行过程中，其质量和重心位置会随着燃料的消耗而改变，这也会影响其数学模型的参数。这种变化的例子在过程控制、电力拖动、船舶控制和冶金过程等方面还有很多。
……

前言/序言

　　随着微电子技术、计算机技术的迅猛发展和广泛应用一自适应控制无论是在理论上还是在应用上都取得了很大的进展，它已成为现代控制理论中一个十分活跃的重要的学科领域。本书系统地介绍了自适应控制最基本的理论知识和设计方法，以及一些实际应用例子，旨在为读者进一步学习、深入了解自适应控制的研究成果和进行实际应用奠定基础。
　　本书共分为7章。第l章是概论，主要介绍自适应控制的研究对象和特点、自适应控制系统的基本结构和主要类型以及自适应控制理论和应用概况。第2章介绍一些常用的系统辨识方法，研究如何从观测到的含有噪声的系统输入、输出数据中提取对象的数学模型以及数学模型的应用场合和方式。第3章介绍自校正控制系统，包括自校正调节器、自校正控制器、极点配置自校正控制器、多变量自校正控制以及自校正PID控制器。第4章和第5章主要介绍模型参考适应控制系统的基本原理和设计。第6章简单介绍其他形式的自适应控制系统，包括模糊自适应控制系统、具有人工神经网络的自适应控制系统和自适应逆控制等。第7章是应用举例。

自适应控制：原理、方法与应用 引言 自适应控制作为现代控制理论的一个重要分支，其核心在于使控制器能够根据系统动态特性或环境的变化，实时地调整其控制策略，从而在未知或时变条件下实现最优的控制性能。与传统的固定参数控制器不同，自适应控制系统具有更强的鲁棒性和更高的适应性，能够有效应对模型不确定性、外部扰动以及系统自身参数的漂移等复杂工况。本书旨在系统地介绍自适应控制的基本原理、经典与前沿的自适应控制方法，以及其在不同工程领域的广泛应用。 第一章 自适应控制基础 本章将从自适应控制的定义、必要性出发，阐述其基本框架和构成要素。我们将深入探讨自适应控制系统的核心思想，即“识别”与“重构”。 1.1 自适应控制的定义与动机 何为自适应控制？与固定控制器、PID控制器等的区别。 为何需要自适应控制？系统模型不确定性、参数时变性、外部扰动的影响。 自适应控制在工程实践中的优势。 1.2 自适应控制的基本框架 模型参考自适应控制（MRAC）的理念：参考模型的作用，性能指标。 自调整控制（AMC）的理念：控制器参数的在线调整，性能指标。 通用自适应控制结构：识别模块、控制模块、设计模块。 1.3 自适应控制的关键问题 参数估计（识别）：如何在线准确地估计系统参数。 控制器设计：如何根据估计的参数设计合适的控制器。 稳定性分析：如何保证自适应控制系统的全局稳定性。 收敛性：参数估计和控制信号的收敛性分析。 1.4 自适应控制的分类 基于模型的自适应控制。 基于数据的自适应控制。 在线自适应与离线自适应。 直接自适应与间接自适应。 第二章 参数估计与系统辨识 准确的系统参数估计是自适应控制的基础。本章将详细介绍几种常用的参数估计方法，并讨论其在自适应控制中的应用。 2.1 最小二乘法（Least Squares Method） 经典最小二乘法原理。 递推最小二乘法（RLS）及其算法实现。 遗忘因子最小二乘法（RLS with Forgetting Factor）的应用。 RLS在自适应控制中的局限性与改进。 2.2 梯度下降法（Gradient Descent Method） 最速下降法原理。 随机梯度下降法（SGD）及其变种。 步长选择与收敛性。 梯度下降法在自适应控制中的应用。 2.3 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF） 卡尔曼滤波基本原理。 EKF在非线性系统参数估计中的应用。 EKF的计算复杂性与收敛性。 2.4 基于模型参考的参数辨识 如何将参数辨识融入模型参考自适应控制框架。 参考信号的选择对参数辨识的影响。 2.5 实际应用中的考虑 噪声对参数估计的影响。 数据采集与预处理。 计算资源的限制。 第三章 模型参考自适应控制（MRAC） 模型参考自适应控制是自适应控制领域最早也是最成熟的一种方法。本章将详细介绍MRAC的几种典型结构及其实现。 3.1 MRAC基本原理 参考模型的设定：理想的系统动态。 误差信号的定义：实际输出与参考模型输出之差。 自适应律的设计：如何调整控制器参数以减小误差。 3.2 线性系统MRAC Lui-Adams MRAC（直线方程增益自适应）。 Lyapunov函数方法在MRAC中的应用。 自适应律的推导与证明。 稳定性与收敛性分析。 3.3 非线性系统MRAC 基于Feedback Linearization的MRAC。 Sliding Mode Control (SMC) 与MRAC的结合。 其他非线性MRAC方法。 3.4 MRAC的特点与挑战 优点：直观易懂，性能指标明确。 缺点：对参考模型要求高，可能存在收敛速度问题，对模型不确定性敏感。 3.5 MRAC的工程应用实例 飞行器姿态控制。 机器人轨迹跟踪。 第四章 自调整控制（AMC） 自调整控制的核心在于控制器参数的在线调整，以期使系统在给定性能指标下工作。本章将介绍几种主要的自调整控制方法。 4.1 自调整控制基本原理 性能测度（performance measure）的定义。 控制器参数的在线优化。 自调整控制器的结构。 4.2 最小方差控制（Minimum Variance Control, MVC） 一类重要的自调整控制策略。 有限脉冲响应（FIR）模型下的MVC。 广义最小方差控制（GMVC）。 MVC的实现与局限性。 4.3 极点配置型自调整控制 在线估计系统模型，然后设计极点配置控制器。 自适应极点配置的挑战。 4.4 基于模型预测控制（MPC）的自调整 在线更新MPC模型，并重新计算控制序列。 计算量较大的问题。 4.5 自调整控制的稳定性与收敛性 使用Lyapunov方法或Lyapunov-Krasovskii泛函进行稳定性分析。 参数估计和性能测度的收敛性。 4.6 AMC的工程应用实例 化工过程控制。 电机伺服控制。 第五章 鲁棒自适应控制 鲁棒性是自适应控制系统在实际应用中面临的重要挑战。本章将探讨如何设计具有鲁棒性的自适应控制器。 5.1 鲁棒控制理论基础 不确定性的描述（结构化不确定性、非结构化不确定性）。 H-infinity控制、$mu$-分析等概念。 5.2 鲁棒自适应控制器的设计 如何处理参数估计中的不确定性。 自适应反步法（Adaptive Backstepping）在鲁棒控制中的应用。 模糊自适应控制（Fuzzy Adaptive Control）与神经网络自适应控制（Neural Adaptive Control）在处理不确定性方面的优势。 5.3 饱和与限制下的自适应控制 执行器饱和对自适应控制性能的影响。 信号发生器（Sigal Generation）技术。 投影算法、饱和函数等处理方法。 5.4 鲁棒自适应控制的稳定性与收敛性分析 利用Lyapunov函数、Barbalat引理等分析。 全局渐近稳定性与有限时间稳定性。 5.5 鲁棒自适应控制的应用 强干扰下的系统控制。 模型误差较大的复杂系统。 第六章 模糊自适应控制与神经网络自适应控制 模糊逻辑与神经网络作为强大的函数逼近器，为自适应控制的设计提供了新的思路。本章将深入探讨这两种基于智能算法的自适应控制方法。 6.1 模糊自适应控制 模糊逻辑控制器（FLC）的基本结构。 基于模糊系统的自适应律设计。 如何将模糊规则与系统动态相结合。 模糊自适应控制的稳定性与收敛性。 6.2 神经网络自适应控制 人工神经网络（ANN）的基本模型（前馈网络、循环网络）。 基于神经网络的函数逼近特性。 利用BP算法等进行权值自适应调整。 递归神经网络（RNN）在动态系统控制中的应用。 神经网络自适应控制的稳定性与收敛性。 6.3 模糊与神经网络的混合方法 模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks, FNN）。 融合两种技术的优势。 6.4 智能自适应控制的应用 非线性、时变、模糊系统。 复杂机械系统、机器人。 生物医学工程。 第七章 自适应控制在工程领域的应用 本章将通过具体的工程案例，展示自适应控制在不同领域的实际应用效果。 7.1 航空航天工程 飞行器姿态与轨道控制。 导航与制导系统中的自适应控制。 7.2 机器人学 机器人轨迹跟踪与力控制。 灵巧手的自适应控制。 7.3 过程控制 化工、冶金、电力等行业中的自适应控制。 大型复杂过程的参数优化与控制。 7.4 汽车工程 发动机控制（空燃比、点火时刻）。 车辆动力学控制（ABS、ESP）。 7.5 生物医学工程 人工器官的控制（如人工胰腺）。 药物递送系统的自适应控制。 7.6 其他领域 通信系统、经济学模型等。 第八章 前沿与展望 本章将介绍自适应控制领域的一些前沿研究方向，并对未来的发展进行展望。 8.1 学习型自适应控制 强化学习（Reinforcement Learning）与自适应控制的结合。 在线学习与在线控制。 8.2 分布式自适应控制 多智能体系统（Multi-agent Systems）的自适应协同控制。 网络化控制系统中的自适应性。 8.3 具有数据驱动特性的自适应控制 少样本学习（Few-shot Learning）在自适应控制中的应用。 模型无关的自适应控制。 8.4 安全与可靠性 保证自适应控制系统的安全性和可靠性。 故障诊断与容错自适应控制。 8.5 理论与实践的结合 如何更好地将先进的自适应控制理论应用于实际工程问题。 对计算资源、实时性等方面的要求。 结论 自适应控制以其独特的优势，在解决复杂、不确定、时变系统控制问题方面展现出强大的生命力。本书从基础原理到前沿应用，系统地梳理了自适应控制的理论体系，并结合了大量工程实例，旨在帮助读者深入理解自适应控制的核心思想，掌握关键技术，并能够将其应用于实际的工程设计与研究中。随着科学技术的不断发展，自适应控制的研究与应用必将更加广泛和深入。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对控制工程充满热情的学习者，我深知掌握扎实的理论基础是多么重要。这本《自适应控制》在这一点上做得非常出色。我翻阅了一下，发现它对自适应控制的各个方面都有非常详尽的介绍，从基本的概念，到各种算法的推导，再到稳定性分析，可以说是面面俱到。我尤其欣赏书中在讲解复杂算法时，所使用的图示和类比，这使得原本抽象的概念变得生动起来，更容易被理解和记忆。我感觉作者们在编写这本书的时候，充分考虑到了不同层次的学习者的需求，既有对理论基础的严谨阐述，也有对实际应用的初步探讨。虽然我还没有机会深入学习每一个细节，但这本书的整体框架和内容深度，已经让我对它充满了期待。我相信，通过对这本书的学习，我能够对自适应控制有一个更加系统、深刻的理解，并为我未来在控制科学与工程领域的深入研究打下坚实的基础，并且能够激发出我解决更复杂问题的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应控制》的教材，从封面设计到印刷质量，都透着一股严谨和专业的气息，让人一眼就能感受到它背后蕴含的知识分量。拿到手里沉甸甸的，扉页上“211工程”的字样更是增添了几分厚重感，仿佛预示着即将开启一段充满挑战但又收获满满的学习之旅。我翻开了目录，里面详尽的章节划分和细致的知识点梳理，立刻吸引了我。虽然我还没有深入研读每一页，但从大纲来看，它似乎涵盖了自适应控制领域的核心概念和前沿技术，比如模型参考自适应控制、参数辨识、稳定性分析等等。我尤其期待关于具体工程应用的案例分析部分，因为理论知识的掌握固然重要，但如何将其转化为解决实际问题的工具，往往才是检验学习成果的关键。这本书的出版，无疑为广大学习者提供了一个宝贵的学习资源，尤其对于致力于控制科学与工程研究的同学们来说，这将是一条通往精深知识殿堂的康庄大道，我迫不及待地想深入其中，去探索那未知的领域，去理解那些精妙的理论，并希望从中汲取力量，为未来的科研道路打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对控制理论充满好奇的学生，我一直在寻找一本能够系统性地讲解自适应控制的权威教材。这次有幸看到了这本《自适应控制》，它的出现简直就像及时雨。这本书的排版布局非常清晰，每一步的推导都力求严谨，但又不会显得过于晦涩难懂，这对于初学者来说无疑是巨大的福音。我特别欣赏的是书中在介绍每个重要概念时，都会穿插一些历史的渊源或者与其他控制理论的对比，这使得知识的学习不再是孤立的，而是能够形成一个更加广阔的知识网络。虽然我还在初步浏览阶段，但书中对一些经典自适应控制算法的介绍，比如李雅普诺夫方法在稳定性分析中的应用，以及各种参数更新律的设计思路，都让我印象深刻。我感觉这本书的作者们一定是花费了大量的心血，将复杂的理论以一种相对易于理解的方式呈现出来，并且在逻辑的严密性和内容的深度上都做到了很好的平衡，相信通过对这本书的学习，我能够对自适应控制有一个更加深刻和全面的认识，为我在控制工程领域的进一步学习和实践打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象就是它的“系统性”和“前瞻性”。我浏览了目录和一些章节的开头部分，感觉它不像市面上一些零散的教材，而是真正地从一个宏观的视角出发，构建了一个完整的自适应控制知识体系。从基础的信号处理和系统辨识，到各种先进的自适应控制策略，再到其在不同领域的应用，整条线索都显得非常清晰流畅。我尤其关注到书中关于“神经网络自适应控制”和“模糊自适应控制”等内容，这让我看到了它在紧跟当前研究热点方面的努力。对于我来说，这些前沿的课题正是未来研究的方向，能够在这本教材中看到它们的初步介绍，无疑给我增添了极大的信心。而且，书中对理论推导的严谨性以及公式的规范性也非常到位，这对于需要进行深入研究和论文写作的学生来说，是极其重要的。我相信，通过深入研读这本书，我不仅能够掌握自适应控制的基本原理，还能够对该领域的最新发展趋势有一个初步的了解，为我未来的学术探索提供重要的理论支撑和研究思路。

评分☆☆☆☆☆

这本《自适应控制》给我的感觉是“脚踏实地”，但又不失“高屋建瓴”。我粗略地翻阅了前几章，发现它在讲解理论概念的时候，并没有回避那些繁琐但又至关重要的数学推导，而是循序渐进地引导读者一步步理解。这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，是非常友好的。我尤其注意到书中对一些关键定理的阐述，以及对这些定理在实际应用中的意义的解释，这帮助我将抽象的理论与实际的工程问题联系起来。虽然我还没有深入到后面的章节，但从前面内容展现出的深度和广度来看，这本书无疑是一本能够经得起仔细推敲的学术著作。它不仅仅停留在概念的介绍，更侧重于理解原理的背后逻辑，这对于培养扎实的专业功底至关重要。我期待能够在这本书的引领下，逐步攻克自适应控制的难点，并且能够将其中的知识融会贯通，运用到实际的科研项目中，解决那些棘手的工程难题。

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学生学起来估计会有些迷惑的。

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此书主要是理论用书，实用估计作者也鲜有实例。

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学生学起来估计会有些迷惑的。

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书封面都发黄了，感觉像是旧的

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不错

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