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侯忠生，金尚泰 著

圖書標籤:

• 自適應控製
• 無模型控製
• 控製理論
• 現代控製
• 智能控製
• 係統辨識
• 非綫性控製
• 優化控製
• 機器人控製
• 過程控製

店鋪： 科學齣版社旗艦店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030379931

商品編碼：1257246144

包裝：平裝

叢書名： --

開本：B5

齣版時間：2013-06-30

頁數：303

字數：381000

正文語種：漢語

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無模型自適應控製——理論與應用
	定價	70.00
	齣版社	科學齣版社
	版次	1
	齣版時間	2016年02月
	開本	16
	作者	侯忠生，金尚泰
	裝幀	平裝
	頁數	320
	字數	381
	ISBN編碼	9787030379931

內容介紹

內容提要

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《無模型自適應控製：理論與應用》係統地總結瞭作者自1994年以來關於無模型自適應控製理論和應用的研究成果。無模型自適應控製是僅利用受控係統的輸入輸齣數據進行控製器的設計和分析，並能實現受控係統的參數自適應控製和結構自適應控製的一種理論與方法。主要內容包括；僞偏導數、僞梯度嚮量和廣義Lipschitz條件等新概念；非綫性係統的動態綫性化方法；無模型自適應控製；無模型自適應預測控製；無模型迭代學習控製等控製方法；以及相應的穩定性分析和典型的實際應用。同時也包括；無模型自適應控製係統的對稱相似結構構想、復雜互聯係統的無模型自適應控製、無模型自適應控製與其它控製方法之間的模塊化設計、無模型自適應控製的魯棒性等若乾重要問題。

目錄

目錄

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前言
縮寫錶
符號對照錶

第1章 緒論
1.1 基於模型的控製
1.1.1 建模和辨識
1.1.2 基於模型的控製器設計
1.2 數據驅動控製
1.2.1 數據驅動控製的定義和動機
1.2.2 數據驅動控製方法的被控對象
1.2.3 數據驅動控製理論與方法的必要性
1.2.4 已有數據驅動控製方法的簡要綜述
1.2.5 數據驅動控製方法總結
1.3 章節概況

第2章 離散時間係統的遞推參數估計
2.1 引言
2.2 綫性參數化係統的參數估計算法
2.2.1 投影算法
2.2.2 zui小二乘算法
2.3 非綫性參數化係統的參數估計算法
2.3.1 投影算法及其改進形式
2.3.2 zui小二乘算法及其改進形式
2.4 小結

第3章 離散時間非綫性係統的動態綫性化方法
3.1 引言
3.2 SISO離散時間非綫性係統
3.2.1 緊格式動態綫性化方法
3.2.2 偏格式動態綫性化方法
3.2.3 全格式動態綫性化方法
3.3 MIMO離散時間非綫性係統
3.3.1 緊格式動態綫性化方法
3.3.2 偏格式動態綫性化方法
3.3.3 全格式動態綫性化方法
3.4 小結

第4章 SISO離散時間非綫性係統的無模型自適應控製
4.1 引言
4.2 基於緊格式動態綫性化的無模型自適應控製
4.2.1 控製係統設計
4.2.2 穩定性分析
4.2.3 仿真研究
4.3 基於偏格式動態綫性化的無模型自適應控製
4.3.1 控製係統設計
4.3.2 穩定性分析
4.3.3 仿真研究
4.4 基於全格式動態綫性化的無模型自適應控製
4.4.1 控製係統設計
4.4.2 仿真研究
4.5 小結

第5章 MIMO離散時間非綫性係統的無模型自適應控製
5.1 引言
5.2 基於緊格式動態綫性化的無模型自適應控製
5.2.1 控製係統設計
5.2.2 穩定性分析
5.2.3 仿真研究
5.3 基於偏格式動態綫性化的無模型自適應控製
5.3.1 控製係統設計
5.3.2 穩定性分析
5.3.3 仿真研究
5.4 基於全格式動態綫性化的無模型自適應控製
5.4.1 控製係統設計
5.4.2 仿真研究
5.5 小結

第6章 無模型自適應預測控製
第7章 無模型自適應迭代學習控製
第8章 復雜互聯係統的無模型自適應控製及控製器模塊化設計
第9章 無模型自適應控製的魯棒性
第10章 控製係統設計的對稱相似性
第11章 應用
第12章 結論與展望

《無模型自適應控製：理論與應用》 內容簡介 在現代工程和科學領域，許多係統在運行時會展現齣動態特性的未知或時變。這些“無模型”係統，由於其內在的復雜性、環境的不可預測性或老化等因素，使得傳統的基於精確模型設計的控製器難以直接應用。然而，對這些係統進行有效、魯棒的控製是至關重要的，因為它們廣泛存在於航空航天、機器人、電力係統、生物醫學工程乃至化工過程等各個學科。 本書深入探討瞭“無模型自適應控製”（Model-Free Adaptive Control, MFAC）這一前沿控製理論。與依賴於係統精確數學模型的傳統控製方法不同，MFAC的核心思想在於，即便不瞭解係統的具體動態方程，也能通過觀察係統的輸入輸齣數據，實時地估計和逼近係統的動態行為，並據此動態調整控製器的參數，從而實現對係統性能的持續優化和穩定控製。 本書首先從概念層麵闡釋瞭無模型自適應控製的獨特之處及其與傳統模型參考自適應控製（MRAC）和自適應模型逆控製（AMIC）等方法的區彆。它強調瞭MFAC在無需預先知道係統模型的情況下，利用巧妙的數據采集和算法設計，實現對未知係統動態的“黑箱”式逼近，從而剋服瞭模型不確定性帶來的挑戰。 接著，本書係統地梳理瞭MFAC理論的基石——動態綫性化（Dynamic Linearisation）。這一核心技術，能夠在不依賴顯式模型的情況下，利用數據的局部信息，在當前工作點附近將非綫性或時變係統等效地錶示為綫性係統。在此基礎上，本書詳細介紹瞭MFAC的幾種關鍵實現方法，包括： 動態增廣法（Dynamic Augmentation）：通過對係統狀態或輸齣進行某種形式的動態增廣，使得係統在新的狀態空間下展現齣更易於控製的綫性或近似綫性特性。 僞偏導數（Pseudo-Partial Derivative, PPD）：這是一種無需計算實際偏導數即可估計係統梯度信息的技術，是MFAC在處理非綫性係統時不可或缺的工具。本書將深入講解PPD的計算原理、收斂性分析以及在不同MFAC算法中的應用。 連續時間MFAC（CT-MFAC）：針對連續時間動力學係統，介紹如何利用數據插值、微分估計等技術，構建連續時間的自適應控製器。 離散時間MFAC（DT-MFAC）：針對離散時間係統，闡述如何利用差分方程和先進的估計算法，設計高效的離散時間MFAC策略。 本書的理論部分並非止步於基礎算法的介紹，更深入地探討瞭MFAC的關鍵理論問題，包括： 收斂性分析：詳細分析MFAC算法在不同假設下的收斂性質，包括參數收斂、狀態收斂以及控製性能的收斂。 魯棒性設計：研究MFAC在麵對外部擾動、傳感器噪聲以及係統模型未完全匹配時的魯棒性，並提齣相應的魯棒MFAC設計方法。 性能優化：探討如何通過調整MFAC的增益、學習率等參數，以及引入更高級的優化準則，來進一步提升係統的控製性能，如響應速度、精度和穩定性。 在理論框架搭建完成後，本書將目光投嚮MFAC的廣泛應用。針對實際工程中遇到的具體問題，本書提供瞭一係列詳實的案例研究和應用實例，涵蓋： 機器人控製：講解如何利用MFAC控製具有復雜動力學和不確定負載的機器人臂，實現精確的軌跡跟蹤和力控製。 航空航天：探討MFAC在無人機、衛星姿態控製中的應用，尤其是在模型變化劇烈或外部乾擾嚴重的情況下。 電力係統：展示MFAC在可再生能源並網、電網穩定性控製等領域的潛力，如何應對風能、太陽能等不確定能源的波動。 智能交通係統：分析MFAC在自動駕駛車輛路徑跟蹤、交通流優化等方麵的可行性。 生物醫學工程：介紹MFAC在藥物輸送係統、假肢控製等方麵的創新應用。 在每個應用案例中，本書都詳細闡述瞭如何將MFAC算法映射到具體問題，包括數據采集策略、參數整定方法、仿真驗證以及與實際係統的對接考量。同時，本書還對MFAC在解決實際工程問題時可能遇到的挑戰，如數據采樣率、計算復雜度、安全性等，進行瞭深入的討論，並提齣瞭相應的工程化解決方案。 此外，本書也展望瞭MFAC的未來發展方嚮，包括： 深度學習與MFAC的融閤：探討如何利用深度學習的強大特徵提取和模式識彆能力，與MFAC的在綫自適應機製相結閤，以應對更復雜的非綫性係統。 多智能體MFAC：研究在分布式係統中，多個智能體如何利用MFAC進行協同控製和任務分配。 事件觸發MFAC：開發基於事件觸發機製的MFAC算法，以減少通信和計算資源消耗。 高階MFAC：拓展MFAC理論，使其能夠處理更高階的係統動態。 通過係統化的理論闡述、深入的數學分析以及豐富多樣的應用實例，本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角來理解和掌握無模型自適應控製的精髓。無論您是從事科學研究的學者、工程實踐的工程師，還是對前沿控製理論感興趣的學生，本書都將是您探索未知係統控製奧秘的寶貴資源。它不僅教授一種強大的控製技術，更引領一種全新的、麵嚮實際問題的控製思維方式。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的書名，[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用，感到非常興奮。我的研究方嚮正好涉及到瞭復雜動態係統的建模和控製，而精確的模型獲取一直是其中的一大挑戰。很多實際係統，例如生物係統、環境係統，甚至是某些高功率的工業設備，其內在的動力學特性非常復雜，難以用簡單的數學方程來精確描述。即使能夠建立一個模型，也往往是綫性化的，或者隻在特定的工作點有效。因此，“無模型”這個概念直接擊中瞭我的痛點。我設想，這本書可能提供瞭一些全新的視角，來處理那些難以建模的係統。或許它會側重於數據驅動的控製方法，通過大量地學習係統的輸入輸齣關係，來設計齣魯棒的控製器。而“自適應”更是強調瞭控製器的靈活性，能夠在係統參數漂移或者環境發生變化時，自動地進行調整，以保持係統的穩定性或達到預期的性能。我特彆期待書中能夠深入探討理論的嚴謹性，比如是否有關於穩定性和收斂性的數學證明？同時，我也非常關注其在實際應用中的可行性，例如書中是否提供瞭具體的算法實現細節，或者在特定工業場景下的成功案例？這對於我將研究成果轉化為實際應用具有重要的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名實在太吸引我瞭，[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用，光是聽著就感覺內容深邃而又實用。“無模型”這三個字就足以勾起我極大的好奇心，因為在很多控製係統中，精確的係統模型往往是難以獲取的，甚至是理想化的産物。如果這本書真的能提供一套不依賴於精確模型就能實現自適應控製的理論和方法，那將是多麼巨大的突破！我設想，這背後一定蘊含著一套精妙的算法設計和深刻的數學原理。例如，書中是否會深入探討諸如神經網絡、模糊邏輯、或者其他數據驅動的建模方法，來間接或直接地逼近係統的行為？又或者，是否存在某種“黑箱”式的控製策略，能夠根據係統的實時反饋自動調整控製律，從而達到預期的性能指標？我特彆期待書中能通過大量的實例來驗證這些理論的有效性，尤其是在一些實際工程問題中，比如機器人控製、航空航航天、或者過程工業等領域，這些地方模型的不確定性往往是製約性能提升的關鍵瓶頸。如果書中能夠提供清晰的數學推導，並且附帶易於理解的算法僞代碼，那就太棒瞭。我甚至可以想象，通過學習這本書，我或許能夠解決一些睏擾我很久的工程難題，或者在新的研究方嚮上取得進展。這本書的書名本身就預示著它將填補理論研究和實際應用之間的鴻溝，我對此充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名，[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用，我的目光就被牢牢吸引住瞭。在我看來，模型是傳統控製理論的基石，但現實世界中，精確的模型往往是奢侈品。許多工業過程、生物係統，甚至是復雜的機器人係統，其內在的動力學方程都可能難以獲得，或者隨著運行時間的推移而發生變化。因此，“無模型”的控製思想，對於解決這些實際工程難題，具有極其重要的意義。我非常好奇，這本書將如何構建一個不依賴於精確模型，卻能實現有效控製的理論框架。是利用輸入輸齣的實時數據進行學習和辨識？還是通過某種巧妙的算法設計，直接從反饋信號中提取控製信息？而“自適應”更是點睛之筆，它意味著控製器能夠不斷地適應係統變化，以保持預期的性能。我期待書中能夠深入探討實現這種自適應的機製，例如，是基於某種性能指標的實時優化？還是通過對係統誤差的不斷修正？我尤其關注書中是否會提供一些在實際工程應用中的具體案例，能夠清晰地展示無模型自適應控製在處理高度不確定性和時變係統時的優勢，例如在復雜工業流程的優化、無人機集群的協同控製，或是新型材料生産過程的精確調控等領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用——讓我聯想到瞭控製理論領域一個極其重要且富有挑戰性的方嚮。長久以來，精確的係統模型一直是許多先進控製策略得以實現的基礎，然而在現實世界中，很多係統的模型很難獲取，即使獲取瞭也可能隨著時間和工況的變化而失效。因此，能夠擺脫對精確模型依賴的“無模型”控製策略，一直以來都是研究者們追求的目標。而“自適應”更是錦上添花，意味著控製器能夠在係統未知或變化的情況下，自動調整自身參數以維持或優化性能。這本書的書名暗示瞭它將深入探討這一極具潛力的理論框架，並將其與實際應用緊密結閤。我非常好奇，書中是如何定義“無模型”的？它是否意味著完全不涉及任何形式的模型辨識，而是完全依賴於輸入輸齣數據的實時反饋？又或者，它允許使用一些簡化的、非精確的模型來輔助控製？對於“自適應”部分，我希望能看到清晰的收斂性分析和穩定性保證，這對於實際應用來說至關重要。另外，書中是否會涉及到一些新興的機器學習方法，例如強化學習，來解決無模型自適應控製的問題？我特彆期待書中能提供一些典型的應用案例，能夠清晰地展示該理論在解決實際工程問題中的優勢和局限性。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名——[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用——的時候，我的大腦立刻被點燃瞭。原因很簡單，在我的工程實踐中，模型的獲取和維護一直是控製係統設計中一個非常棘手的問題。很多情況下，我們麵對的是一個“黑箱”，隻能通過觀察輸入和輸齣的變化來推斷其內部行為。而“無模型”控製，恰恰是解決這個難題的一條極具潛力的路徑。我非常好奇，這本書將如何闡述“無模型”的控製思想。它是否會完全摒棄模型，僅憑輸入輸齣數據來進行控製？或者，它允許使用一些非常簡化的、近似的模型？而“自適應”更是關鍵，它意味著控製器能夠隨著係統的變化而不斷調整，從而始終保持良好的性能。我非常期待書中能夠詳細介紹實現這種自適應能力的機製，例如，是通過在綫辨識係統參數，還是通過某種形式的在綫優化來調整控製器？理論部分我希望能夠嚴謹而深入，能夠有充分的數學證明來支撐其結論。同時，我也非常看重書中對“應用”的闡述，希望能夠看到它在解決實際工程問題中的成功案例，例如在機器人軌跡跟蹤、無人駕駛、或者過程控製等領域，這些領域往往對模型的準確性要求很高，而無模型自適應控製則可能提供一種更具魯棒性的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的控製工程師，我一直在尋找能夠突破傳統模型基礎控製理論局限性的方法。當我看到這本書的書名“[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用”時，我幾乎毫不猶豫地將它加入瞭我的書單。多年的實踐經驗告訴我，現實世界中的許多復雜動態係統，其數學模型往往是高度非綫性、時變甚至存在未知擾動的。在這種情況下，傳統的基於模型的控製器設計方法，如PID控製，雖然在許多簡單場景下錶現良好，但在麵對高度不確定性和復雜性時，其性能會大打摺扣，甚至失效。因此，“無模型”這一概念對於我來說，是極具吸引力的。我猜測，這本書可能會引入一些基於學習、辨識或者在綫優化思想的方法。或許它會探討如何利用係統的輸入輸齣數據，在不建立顯式數學模型的前提下，設計齣能夠不斷調整控製參數以適應係統變化的控製器。我非常好奇書中會如何處理“自適應”這一關鍵點，它是通過什麼樣的機製來檢測係統性能的下降，又通過什麼樣的方式來更新控製器的參數，以恢復甚至提升係統的性能？書中對“理論與應用”的強調也讓我頗為振奮，這意味著它不僅會深入剖析背後的數學原理，還會提供切實可行的工程實現方案。我希望能夠從中學習到如何處理實際工程項目中的不確定性，例如設備的老化、原材料批次的變化、或者外部環境的乾擾等，並找到有效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用，立刻引起瞭我極大的興趣，因為它觸及瞭我長期以來在控製工程領域所麵臨的一個核心挑戰。很多實際係統，尤其是在工業自動化和機器人領域，其動態特性往往極其復雜，並且可能隨時間發生顯著變化，例如磨損、環境溫度的變化，或者不同負載下的操作。在這種情況下，建立一個精確且長久有效的數學模型是一項艱巨的任務，甚至是不可能的。因此，“無模型”自適應控製，如果它真的能夠提供一套有效的理論和方法，將是革命性的。我設想，書中可能會深入探討一些數據驅動的控製策略，例如基於機器學習的控製，或者一些基於係統輸齣反饋的直接控製方法。而“自適應”部分，則意味著控製器能夠實時地監測係統的性能，並在檢測到性能下降時，自動地調整控製參數，以恢復甚至優化係統的性能。我特彆好奇書中會如何處理係統的穩定性問題，以及如何保證控製器的收斂性，尤其是在沒有明確模型信息的情況下。我期待書中能夠提供清晰的數學推導，以及一係列精心設計的仿真和實驗案例，能夠生動地展示該理論在應對復雜和不確定係統時的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用，仿佛為我打開瞭一扇通往未知領域的大門。作為一個在控製領域摸爬滾打多年的研究者，我深知模型在傳統控製理論中的核心地位。然而，我也屢次在實踐中遭遇模型不確定性帶來的瓶頸：從難以精確辨識的非綫性係統，到參數隨時間漂移的動態過程，模型的局限性常常使得理論上的最優控製策略在實際應用中效果大打摺扣。因此，“無模型”這個詞匯，在我看來，是一種解放，是對傳統思維模式的挑戰。我猜想，這本書將探索如何跳齣對精確模型依賴的藩籬，轉而利用係統的實時反饋信息來構建控製策略。那麼，如何實現“自適應”呢？是通過某種形式的在綫參數估計？還是基於某種性能指標的實時優化？書中或許會介紹一些基於神經網絡、模糊邏輯或者其他智能算法的解決方案，它們能夠“學習”係統的動態特性，並據此調整控製器的行為。我對書中理論的深度和廣度充滿瞭好奇，尤其是關於無模型自適應控製在穩定性保證方麵的研究。如果書中能夠清晰地闡述其背後的數學原理，並輔以豐富的應用實例，那將是極大的收獲。我尤其關注它在處理那些難以建模但又至關重要的係統上的應用，例如在新能源、智能製造等前沿領域的潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用，仿佛是一劑強心針，為我這個在控製理論領域探索多年的研究者注入瞭新的希望。多年來，我一直被一個核心問題所睏擾：如何在缺乏精確係統模型的情況下，設計齣魯棒且高效的控製器？傳統的基於模型的控製方法，雖然理論成熟，但在麵對高度非綫性、時變、或者存在大量不確定性的實際係統時，往往顯得力不從心。因此，“無模型”控製，尤其是能夠實現“自適應”的控製，一直是我的夢想。我猜測，這本書的核心內容將圍繞如何利用係統的輸入輸齣數據，在不建立顯式數學模型的前提下，實現對係統行為的有效控製和性能的持續優化。它是否會引入諸如強化學習、模型預測控製的變種，或者一些全新的數據驅動的辨識和控製技術？我非常期待書中能夠深入探討理論的嚴謹性，例如關於穩定性、收斂性和魯棒性的數學證明。同時，我也極度渴望看到書中能夠提供詳實的“應用”章節，通過一些具有代錶性的工程實例，來展示無模型自適應控製在解決實際問題中的可行性和優越性，例如在智能電網的負荷預測與調控，或者在復雜生物醫學信號處理中的應用。

評分☆☆☆☆☆

當我第一眼看到這本書的書名——[按需印刷] 無模型自適應控製理論與應用——我的內心就湧現齣一種強烈的共鳴。在我的學術研究中，模型的獲取和精確性一直是製約控製係統性能提升的關鍵瓶頸。很多現實世界中的係統，其內在的動態規律極其復雜，難以用簡單的數學方程來精確描述，甚至會隨著時間和環境的變化而發生改變。在這種背景下，“無模型”自適應控製的理念，恰恰擊中瞭這一痛點。我設想，這本書將深入探討如何跳齣對精確模型依賴的思維定式，轉而利用係統本身的輸入輸齣數據，以及實時的反饋信息，來設計和調整控製器。我尤其好奇，“自適應”是如何實現的？書中是否會介紹一些基於在綫辨識、機器學習或者其他智能算法的方法，使得控製器能夠不斷學習和適應係統的變化，從而始終保持最優的控製性能？我也非常期待書中能夠提供嚴謹的理論分析，包括穩定性、收斂性和魯棒性方麵的保證。而“應用”部分，則是我最為關注的。我希望能從中看到，這些先進的理論如何在實際工程領域大放異彩，例如在應對復雜工業過程的擾動，或者在提高機器人操作的精度和靈活性等方麵。