具体描述
内容简介
《最优控制理论与系统（第三版）》从理论及工程应用的角度，系统地介绍了最优控制理论及最优控制系统的各个基本方面。全书共分10章。第2～4章介绍变分法、极小值原理和动态规划的基本内容、方法及应用；第5、6章对状态调节器、输出调节器以及跟踪系统进行了较为深入的讨论；第7～9章介绍了最优控制理论中较为新颖的分支——鲁棒最优控制、奇异最优控制以及随机最优控制；第10章介绍各种典型的实用最优控制系统。《最优控制理论与系统（第三版）》深入浅出，结构严谨，实例丰富，便于自学。既可作为高等院校自动控制专业研究生教材和自动化类专业高年级本科生教材，亦可供从事自动控制、信息处理、系统工程及计算机应用等专业的科研人员和工程技术人员参考。
内页插图
目录
前言第1章 导论
1．1 引言
1．2 最优控制问题
1．3 性能指标类型
第2章 最优控制中的变分法
2．1 泛函与变分
2．2 欧拉方程
2．3 横截条件
2．4 用变分法解最优控制问题
2．5 角点条件与内点约束
习题
第3章 极小值原理及其应用
3．1 连续系统的极小值原理
3．2 离散系统的极小值原理
3．3 时间最优控制
3．4 燃料最优控制
3．5 时间-燃料最优控制
习题
第4章 动态规划
4．1 多级决策问题
4．2 离散动态规划
4．3 连续动态规划
4．4 动态规划与极小值原理和变分法
习题
第5章 线性最优状态调节器
5．1 线性二次型问题
5．2 状态调节器
5．3 具有给定稳定度的状态调节器
5．4 逆最优调节器
5．5 离散状态调节器
习题
第6章 线性最优输出调节器与跟踪系统
6．1 输出调节器
6．2 离散输出调节器
6．3 跟踪系统
习题
第7章 鲁棒最优控制
7．1 鲁棒控制问题
7．2 鲁棒控制的基本概念与数学基础
7．3 H最优控制理论
7．4 H最优控制的直接状态空间法
习题
第8章 奇异最优控制
8．1 最优控制问题的奇异解
8．2 线性系统的奇异最优控制
8．3 非线性系统的奇异最优控制
8．4 奇异最优调节器
8．5 奇异最优控制的应用
习题
第9章 随机最优控制
9．1 随机噪声作用下的状态响应
9．2 随机状态反馈调节器
9．3 随机输出反馈调节器
9．4 离散系统的随机最优控制
习题
第10章 实用最优控制系统
10．1 高速高精度数字伺服系统的时间次优控制
10．2 Ⅲ型数字伺服系统的ITAE性能指标最优控制
10．3 交直流混合电力系统直流制动的时间-能量双指标最优控制
10．4 二级倒立摆的二次型最优控制
10．5 电动公交车直流牵引电动机驱动系统最优控制
参考文献
前言/序言
20世纪60年代初，由于空间技术的迅猛发展和数字计算机的广泛应用，动态系统的优化理论得到迅速发展，形成了最优控制理论这一重要的学科分支。时至今日，动态系统优化理论不仅有了许多成功的应用，而且远远超出了自动控制的传统界限，在系统工程、经济管理与决策、人口控制等许多领域都有越来越广泛的应用，取得了显著的成效。同时，最优控制理论自身在不断完善和充实的过程中又产生了许多需要解决的理论和实践问题。也许，正是因为这些原因，最优控制目前仍然是一个相当活跃的学科领域。本书试图从理论及工程应用的角度，系统地介绍最优控制理论的各个基本方面。全书共分10章。第2～4章系统介绍变分法、极小值原理和动态规划的基本内容、方法及应用；第5、6章对状态调节器、输出调节器以及跟踪系统进行了较为深入的讨论；第7～9章介绍了最优控制理论中较为新颖的分支——鲁棒最优控制、奇异最优控制以及随机最优控制；第10章集中介绍各种典型的实用最优控制系统。
在编著过程中，我们在注重理论的严谨性，保持内容的先进性、完整性和系统性的同时，力求深入浅出，便于读者自学。书中编人了相当数量的例题、习题和应用实例，以利于深入理解和应用最优控制理论。
本书第1～6章，为最优控制学科的基本内容，可供32～40学时授课之用。在本书第三版中，提供了授课内容的PPT，并制成二维码，附于书中，以便查询之需。
本书由胡寿松教授、王执铨教授和胡维礼教授编著。在编著过程中，得到了史维教授、刘士中教授、肖迪博士的协助。对此，我们表示衷心的感谢。
本书是编著者在多年教学和科研的基础上，经充实和提高而写成的，其中大部分内容都已为控制专业研究生、高年级本科生以及有关工程技术人员多次讲授过，但由于编著者水平所限，书中疏漏和不妥之处在所难免，殷切希望广大读者不吝指正。
用户评价
我是一名对前沿技术充满好奇的学生，特别是在人工智能与控制交叉的领域。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是思维方式的启发。在接触这本书之前，我对最优控制的理解主要局限于经典的PID控制以及一些基本的反馈理论。然而，这本书让我看到了更广阔的天地，尤其是将“最优”这个概念，从一个抽象的数学模型，具象化为能够解决实际工程问题的强大工具。书中在开篇就对最优控制的历史发展和重要性进行了简要而深刻的概述，这让我迅速对这个领域产生了浓厚的兴趣。紧接着，对于状态空间方法和性能指标函数的深入讲解，为我理解后续的控制律推导打下了坚实的基础。我尤其欣赏书中对于Pontryagin最小原理的阐述，它以一种非常清晰且富有逻辑的方式，揭示了如何通过求解偏微分方程来获得最优控制策略。这对我理解一些复杂的动态系统，如飞行器姿态控制、火箭轨道优化等，提供了重要的理论依据。而且，书中还特别强调了最优控制在机器学习和人工智能中的应用，例如如何将最优控制的框架应用于强化学习中的策略优化，以及如何利用神经网络来近似最优控制律。这对于我目前正在进行的，将机器学习方法应用于智能交通系统的研究项目，提供了非常有价值的理论指导和技术思路。书中对模型预测控制（MPC）的详细介绍，尤其让我眼前一亮。MPC作为一种能够处理约束和最优性的先进控制策略，在自动驾驶、智能电网等领域具有广泛的应用前景。书中对MPC的算法原理、求解方法以及在不同系统中的应用案例进行了详尽的分析，为我理解和实现MPC控制提供了清晰的框架。这本书不仅仅是一本教材，更是一本激发我思考和探索的引路书，让我看到了理论与实践相结合的无限可能。
评分对于我这种在工业自动化领域摸索了十余年的技术人员来说，理论的更新换代往往比实践的节奏要快上不少。《最优控制理论与系统（第三版）》的出现，仿佛为我打开了一扇新的窗户。我一直感觉，在解决一些复杂的生产流程优化问题时，我所掌握的传统控制方法总有些力不从心，尤其是在面对多变量耦合、参数时变以及外部扰动等复杂工况时。这本书恰恰弥补了我在这方面的知识短板。它不仅仅是简单地罗列公式和定理，而是非常注重对理论背后的“为什么”进行解释，并且将这些理论与实际工程应用紧密地结合起来。比如说，在谈到性能指标函数的设计时，书中详细阐述了不同指标函数形式对系统行为的影响，以及如何根据具体的工程目标（如最小化能耗、最大化产量、提高产品质量等）来选择和设计合适的性能指标。这对于我来说，是至关重要的，因为在实际生产中，我们往往需要根据具体的工艺要求来定义“最优”。书中对一些经典的最优控制算法，例如庞特里格林最小原理和动态规划的详细讲解，也让我对这些算法有了更深刻的理解，不再仅仅是停留在“知其然”的层面。我尤其对书中关于模型预测控制（MPC）的章节印象深刻。它不仅清晰地阐述了MPC的基本原理和算法流程，还通过大量的实例，展示了MPC在化工、能源、制造等行业的实际应用。这让我看到，如何将这些先进的最优控制理论，转化为能够切实提升工业生产效率和经济效益的解决方案。书中在介绍MPC时，对于模型精度、预测时域、控制时域以及约束处理等关键问题都进行了深入的探讨，这些都是在实际工程中不可忽视的重要环节。这本书为我提供了解决那些“疑难杂症”的新思路和新方法，让我能够更加自信地应对工业自动化领域日益复杂的挑战。
评分在工业生产过程中，效率和成本的优化始终是企业追求的终极目标。我从事设备维护和工艺优化工作多年，深知传统的经验判断和简易模型往往难以应对日益复杂的生产需求。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，为我带来了全新的视角和解决方案。它不仅仅是理论的堆砌，更是将抽象的数学概念转化为解决实际工程问题的强大工具。书中对“最优”的定义，从最简单的最小化误差，到复杂的考虑多重约束条件下的性能最大化，都进行了清晰的阐述。我尤其欣赏书中对模型预测控制（MPC）的详细介绍。MPC能够预见未来一段时间内的系统行为，并根据实时数据不断调整控制策略，这对于处理生产过程中的动态变化和外部干扰具有天然的优势。例如，在我的工作中，我经常需要处理反应釜温度控制的问题，通过引入MPC，我能够更精确地控制加热和冷却过程，避免温度过冲或不足，从而保证产品质量并降低能耗。书中对MPC算法的多种实现方式，以及如何根据具体的设备特性和工艺要求来调整MPC参数的指导，对我来说具有极高的参考价值。此外，书中对系统辨识与最优控制的结合，也让我看到了如何利用历史生产数据来建立精确的系统模型，并在此基础上设计出更加鲁棒和高效的最优控制器。我曾经遇到过一个棘手的难题，是关于多台生产设备之间的协同调度问题，如何最大化整体产出同时最小化等待时间。在阅读了书中关于多目标优化和分布式控制的章节后，我获得了一些重要的思路，并开始尝试将这些理论应用于实际的调度系统中。这本书为我提供了一个全新的工具箱，让我能够以更科学、更系统的方法来解决工业生产中的优化难题，切实提升设备的运行效率和经济效益。
评分作为一名对系统科学有着浓厚兴趣的跨学科研究者，我一直在寻找一本能够将数学理论的严谨性与工程应用的灵活性完美结合的书籍。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，恰恰满足了我的这一需求。它不仅仅是关于如何“控制”一个系统，更是关于如何让系统以“最优”的方式运行。书中从最基础的状态空间表示和性能指标函数出发，逐步深入到各种复杂的优化算法，如动态规划和Pontryagin最小原理。我尤其欣赏书中对Hamilton-Jacobi-Bellman方程的详细阐述，它揭示了动态规划在求解最优控制问题中的核心地位，尽管计算上可能存在挑战，但其理论的普适性为我提供了解决各种复杂动态系统最优控制问题的理论框架。书中关于非线性最优控制和随机最优控制的章节，对我拓展研究视野，处理现实世界中更复杂的系统问题，具有非常重要的意义。例如，如何设计能够适应不确定性和外部干扰的最优控制器，如何处理具有模糊性和非线性的系统动力学，这些都是我目前正在思考的关键问题。书中对模型预测控制（MPC）的深入讨论，更是让我看到了最优控制在现代工程中的巨大潜力。MPC的预测能力和约束处理能力，使其在自动驾驶、机器人、智能电网等领域都具有广泛的应用前景。书中对MPC的算法原理、实现细节以及在不同行业中的应用案例的分析，为我理解和应用MPC提供了清晰的指导。这本书为我提供了一个强大的理论武器，让我能够更深入地理解系统的本质，并设计出更加高效、鲁棒和智能的控制策略，从而在我的跨学科研究中取得更大的突破。
评分作为一个在航空航天领域从事了多年仿真与设计的工程师，我一直致力于寻找能够提高飞行器性能和效率的控制方法。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，无疑为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。在阅读这本书之前，我曾尝试过许多不同的控制策略，但总是在某些方面存在不足，例如在追求燃油经济性、减小飞行阻力或提高机动性时，往往需要在性能之间做出妥协。这本书则以其严谨的理论体系和丰富的应用案例，向我展示了如何通过最优控制的方法，在满足各种约束条件的前提下，实现飞行器性能的最优化。书中对“状态”和“控制”这两个核心概念的清晰定义，以及对“性能指标”多样化的设计思路，让我能够从更本质的层面去理解控制问题。我尤其欣赏书中关于Hamilton-Jacobi-Bellman方程的讲解，它揭示了动态规划在最优控制中的强大威力，尽管其计算复杂度较高，但其理论上的完备性为我提供了解决复杂最优控制问题的思路。在书中关于最优轨迹生成和轨迹跟踪的部分，我找到了许多可以借鉴的思路，尤其是在处理飞行器在大气层内外的不同飞行阶段以及应对外部扰动时，如何设计出更加鲁棒和高效的控制策略。书中对模型预测控制（MPC）的深入阐述，也让我受益匪浅。MPC在航空航天领域，尤其是在飞行控制和任务规划方面，具有巨大的应用潜力。书中对MPC的原理、算法以及在不同飞行器类型中的应用案例的详细介绍，为我理解和实现MPC控制提供了清晰的框架。例如，如何通过MPC来优化飞行器的爬升、巡航和下降阶段的燃油消耗，以及如何利用MPC来应对突发的气象条件或传感器故障，这些都是我目前正在研究的重要课题。这本书为我提供了解决这些挑战的理论工具和技术手段，让我能够更好地为飞行器的设计和性能提升做出贡献。
评分我一直认为，理论知识的价值在于其能够被有效地应用于解决实际问题。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，正是这样一本理论与实践兼备的优秀著作。作为一名在交通系统规划与管理领域工作的工程师，我深切体会到，如何让交通系统在满足出行需求的同时，最大化通行效率、最小化拥堵和能耗，是亟待解决的难题。这本书为我提供了解决这些问题的理论工具和技术思路。书中对最优控制基本概念的清晰阐述，以及对不同性能指标函数的灵活设计，让我能够更好地理解交通系统运行的“最优”目标。我尤其对书中关于交通流控制和路径优化的章节印象深刻。例如，如何通过最优控制的方法来设计信号灯配时，以最大化交叉口的通行能力，如何利用模型预测控制来动态调整车辆的行驶路径，以缓解交通拥堵，这些都是我正在探索的研究方向。书中对模型预测控制（MPC）的详细讲解，对于我在构建智能交通管理系统方面，提供了非常宝贵的参考。MPC的预测能力，可以帮助我们提前预判交通流量的变化，并据此做出最优的控制决策。书中对MPC算法的实现细节，以及如何处理交通系统中的各种约束（如道路容量、车辆性能等），为我提供了具体的解决方案。此外，书中对随机最优控制的讨论，也让我看到了如何应对交通系统中固有的不确定性，如突发事故、天气变化等，并设计出更加鲁棒的控制策略。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，为我提供了解决交通系统优化难题的理论框架和实践指导，让我能够更好地为建设更高效、更便捷的智能交通系统做出贡献。
评分在我看来，一本好的教材，不仅能够传授知识，更能够激发读者的思考和探索精神。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，无疑做到了这一点。它以一种循序渐进的方式，将复杂的最优控制理论，以一种清晰、严谨且富有启发性的方式呈现给读者。书中对于状态空间方法和性能指标函数的深入剖析，为我理解后续的控制律推导奠定了坚实的基础。我尤其欣赏书中对Pontryagin最小原理的讲解，它以一种极其优美且富有数学韵味的方式，揭示了如何通过求解边界值问题来获得最优控制策略。这对于我理解那些看似“黑箱”的控制算法的背后逻辑，提供了至关重要的启示。书中还详细讨论了最优控制在系统辨识、参数估计和滤波理论中的应用，这对于我拓展研究领域，将最优控制的思想融入到信号处理和数据分析中，具有非常重要的意义。我对于书中关于模型预测控制（MPC）的详细阐述，更是感到耳目一新。MPC作为一种强大的、能够处理约束和最优性的先进控制方法，在现代工程领域具有广泛的应用前景。书中对MPC的算法原理、实现细节以及在不同行业的应用案例的分析，为我理解和应用MPC提供了清晰的指导。例如，如何利用MPC来优化能源系统的运行效率，如何设计能够实现精准操作的机器人控制系统，这些都是我通过阅读这本书而获得的宝贵启发。这本书不仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导，让我能够以更加系统、更加深刻的方式去理解和解决工程中的优化问题。
评分作为一个长期从事机器人动力学与控制研究的学生，我深知最优控制理论在机器人领域的重要性。从轨迹规划到运动控制，再到能量最优化的任务分配，无一不与最优控制的思想息息相关。在撰写我的毕业论文期间，我曾因为对某些复杂的优化算法理解不够透彻而屡屡碰壁。在导师的推荐下，我开始研读《最优控制理论与系统（第三版）》。这本书给我最直观的感受就是其内容的深度和广度都超出了我之前的预期。它并没有简单地停留在理论的介绍层面，而是深入探讨了不同优化方法背后的数学原理，以及它们在实际系统中的适用性和局限性。例如，书中关于变分法和 Pontryagin 最小原理的章节，就以一种非常严谨且易于理解的方式，阐述了如何推导出最优控制的必要条件。这对于我理解那些看似复杂的控制律的由来，建立深刻的数学直觉起到了关键作用。我尤其欣赏书中对不同类型最优控制问题的分类和分析，从连续时间系统到离散时间系统，从确定性系统到随机性系统，几乎涵盖了所有重要的应用场景。这使得我在面对不同类型的机器人控制问题时，能够迅速找到与之对应的理论工具和求解方法。在处理一些具有非线性动力学特性的机器人时，书中关于非线性最优控制方法的论述，如非线性 LQR 和动态逆等，为我提供了宝贵的参考。此外，书中还对实时最优控制的挑战和解决方案进行了探讨，例如在模型预测控制章节中，对于如何权衡计算复杂度和控制性能的讨论，就为我如何设计能够实时运行的机器人控制系统提供了重要的参考。书中丰富的案例研究，尤其是与机器人运动规划和轨迹优化的相关内容，为我提供了解决实际问题的具体思路和方法。通过对这些案例的学习，我能够更好地将抽象的理论知识转化为具体的工程实践，有效地提升机器人的性能和效率。
评分这本书的出版，对于我这个在系统辨识和优化控制领域摸爬滚打多年的工程师来说，无疑是一场及时雨。虽然我已经具备一定的基础知识，但面对日益复杂的工程问题，总感觉理论的深度和广度还需要进一步拓展。在阅读《最优控制理论与系统（第三版）》之前，我翻阅了市面上几本同类书籍，有的过于偏重数学推导，与实际工程应用脱节，读起来枯燥乏味；有的则过于浅显，对关键概念的阐述不够深入，无法满足我解决实际问题的需求。而这一本，恰恰在理论的严谨性和工程的实用性之间找到了一个绝佳的平衡点。首先，它对最优控制的基本概念，如性能指标、控制律、状态空间表示等，进行了系统而清晰的梳理。这对于我重新审视和巩固已有的认知，搭建扎实的理论基础至关重要。书中不仅仅是罗列公式，更注重对这些公式背后的物理意义和工程含义的深入剖析，让我能够更直观地理解为什么会得出这样的结论，以及这些结论在实际系统中如何体现。例如，在讨论线性二次型调节器（LQR）时，它不仅给出了求解 Riccati 方程的多种方法，还详细解释了权矩阵Q和R的选择如何影响系统的响应速度、超调量和能量消耗，这对于我设计具体的控制器参数非常有指导意义。此外，这本书在内容上也展现了与时俱进的特点，涵盖了近年来在最优控制领域涌现出的新理论和新方法，这对于我保持技术的前沿性，不被快速发展的技术浪潮所淘汰，提供了宝贵的学习资源。我尤其对其中关于模型预测控制（MPC）的章节印象深刻，它将 MPC 的基本原理、算法流程以及在不同类型系统中的应用案例进行了详尽的阐述，这对于我目前正在进行的自动化生产线优化项目，提供了非常具有可操作性的思路和方法。书中对一些经典控制问题的案例分析，也让我受益匪浅，通过对具体问题的求解过程的学习，我能够将书中的理论知识灵活运用到实际工作中，解决那些曾经让我头疼不已的技术难题。这本书不仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在我探索最优控制的道路上，给予了我深刻的启迪和坚实的支持。
评分作为一名正在攻读信号处理专业硕士的学生，我一直对如何从海量数据中提取有用信息，并基于这些信息做出最优决策感到着迷。在我的研究方向中，最优控制理论扮演着越来越重要的角色，尤其是在需要对系统进行精准建模和参数估计，并在此基础上设计最优滤波器或预测器时。《最优控制理论与系统（第三版）》这本书，就像是一本为我量身定制的指南，它以一种系统且深入的方式，为我打开了最优控制的大门。书中对线性系统和非线性系统的状态空间表示，以及不同性能指标函数的设计，为我构建了扎实的理论基础。我尤其欣赏书中对于Kalman滤波器的深入讲解，它不仅阐述了Kalman滤波器的原理和递推算法，还讨论了扩展Kalman滤波器（EKF）和无迹Kalman滤波器（UKF）在处理非线性系统时的优势和局限性。这对于我目前正在进行的研究项目——利用传感器融合技术提高定位精度——至关重要。书中对最优控制基本原理，如Pontryagin最小原理的讲解，也让我对如何从数学上找到最优控制策略有了更深刻的认识。我尤其关注书中关于模型预测控制（MPC）的内容，它将“预测”和“优化”两个概念完美地结合在一起，在许多信号处理和估计问题中都具有广泛的应用前景。例如，如何利用MPC来优化信号的采样率，如何基于有限的观测数据预测系统的未来状态，以及如何设计能够抵抗噪声干扰的最优控制器，这些都是我通过阅读这本书而获得的宝贵启发。书中还讨论了最优控制在估计理论和系统辨识中的应用，这与我的研究方向高度契合，为我提供了解决实际问题的理论工具和技术方法。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位睿智的导师，引领我在信号处理和最优控制的交叉领域不断探索和前进。
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