内容简介
最优控制是现代控制理论的重要分支,目前已广泛应用于工业生产、经济管理以及国防军事等领域。《最优控制:理论、方法与应用》系统地介绍了最优控制理论内容,包括变分法、极小值原理、线性二次型最优控制、动态规划方法、最优控制的计算方法、随机最优控制、奇异最优控制、鲁棒最优控制、遗传优化算法在最优控制中的应用,并介绍了最优控制理论在工程中的具体应用。《最优控制:理论、方法与应用》融入了很多最优控制理论与应用的新成果,同时提供了丰富的工程实例,便于读者理解并掌握最优控制理论。《最优控制:理论、方法与应用》附CD-ROM光盘一张,包含所有MATLAB仿真代码。
《最优控制:理论、方法与应用》可作为高等工科院校自动控制及相关专业的研究生教材或高年级本科生选修教材,也可供相关领域的科研人员和工程技术人员参考。
作者简介
王青,北京航空航天大学教授,博士生导师。分别于1993年和1996年获得西北工业大学飞行器控制、制导与仿真专业工学硕士和博士学位,1996年至1998年在北京航空航天大学自动控制系进行博士后研究。多年来一直从事飞行器制导与控制领域的研究,主讲最优控制、智能控制等课程,主持国家自然科学基金、航空科学基金及航天航空科研院所项目30余项,发表论文百余篇。
内页插图
目录
第1章 绪论
1.1 最优控制的发展历程
1.2 最优控制问题的实例
1.2.1 登月舱的月球软着陆问题
1.2.2 空间拦截问题
1.2.3 生产计划问题
1.3 最优控制问题的描述
1.4 本书内容安排
1.4.1 章节结构
1.4.2 使用建议
第2章 变分法
2.1 泛函与变分的数学基础
2.1.1 泛函与变分的定义
2.1.2 泛函极值的必要条件
2.2 无条件泛函极值的变分原理
2.3 等式约束泛函极值的变分原理
2.3.1 终端时刻固定,终端状态自由
2.3.2 终端时刻自由,终端状态受约束
2.3.3 终端时刻固定,终端状态受约束
2.4 小结
习题
第3章 极小值原理
3.1 变分法的局限性
3.2 连续系统的极小值原理
3.3 双积分系统的最短时间控制
3.4 双积分系统的最少能量控制
3.5 时间和能量综合最优控制
3.6 离散系统的极小值原理
3.7 小结
习题
第4章 线性系统的二次型最优控制
4.1 线性二次型最优控制的数学描述
4.2 连续系统的有限时间状态调节器
4.2.1 基于极小值原理的设计方法
4.2.2 黎卡提微分方程的求解
4.3 连续系统的无限时间状态调节器
4.3.1 黎卡提代数方程
4.3.2 LQR系统的稳定裕度分析
4.3.3 利用MATLAB求解黎卡提代数方程
4.4 具有指定衰减速率的无限时间状态调节器
4.5 连续系统的伺服跟踪最优控制器
4.6 离散系统的状态调节器
4.6.1 离散系统的有限时间状态调节器
4.6.2 离散系统的无限时间状态调节器
4.7 小结
习题
第5章 动态规划
5.1 动态规划的基本思想
5.1.1 多级决策问题
5.1.2 动态规划的基本原理——最优性原理
5.2 离散系统的动态规划方法
5.3 连续系统的动态规划方法
5.3.1 HJB方程
5.3.2 HJB方程与极小值原理
5.3.3 HJB方程与LQR设计问题
5.4 小结
习题
第6章 最优控制的计算方法
第7章 随机最优控制
第8章 奇异最优控制
第9章 鲁棒控制与最优控制
第10章 遗传算法与最优控制
第11章 变分法应用
第12章 极小值原理应用
第13章 线性二次型最优控制方法应用
第14章 动态规划方法应用
第15章 随机最优控制方法应用
第16章 遗传算法在最优控制中的应用
参考文献
精彩书摘
本书第2章~第10章阐述最优控制的理论基础,首先介绍容许控制属于开集情况下的最优控制求解方法,即利用变分法求解最优控制。而后,展开论述极小值原理,并利用其解决容许控制属于闭集情况下的最短时间问题、最少燃料问题和时间燃料综合最优问题。在变分法和极小值原理的基础上,本书阐述最优控制中应用最广泛的线性二次型问题,给出其状态调节器和伺服跟踪器的设计方案。在第5章,本书介绍最优控制理论中除极小值原理外的另一理论基石——动态规划,并着重分析其与极小值原理、线性二次型设计的密切关系。上述内容是控制工程界普遍认可的最适于教学的基本内容。为了确保最优控制课程的理论完整性,本书又介绍了部分与其相关的理论内容,如最优控制的计算方法、随机最优控制和面向不确定系统的最优控制——鲁棒控制等。
本书第11章~第16章介绍最优控制方法在工程设计中的应用。随着计算机技术的快速发展,高性能科学计算软件为最优控制的求解提供了极大方便。本书采用最有代表性的科学计算软件——MATLAB作为求解最优控制问题的专门工具,涉及的每一个工程实例都有详细的MATLAB代码供读者学习和使用。
《智能制造中的先进传感与系统集成》 本书聚焦于当前工业界和学术界热点——智能制造,深入探讨支撑这一变革的技术基石:先进传感技术、数据处理与系统集成方法。全书结构严谨,内容涵盖从基础理论到前沿应用的多个层面,旨在为工程技术人员、科研工作者以及相关专业的高年级学生提供一本全面、深入且极具实践指导意义的参考著作。 第一部分:智能制造的传感基础与需求解析 (约 400 字) 本部分首先界定了智能制造的内涵与外延,明确了其核心特征在于数据驱动的实时感知、决策与执行。在此基础上,详细分析了支撑智能制造体系(如工业物联网、数字孪生、柔性生产线)对传感器的具体要求,包括高精度、高可靠性、低延迟、异构兼容性以及极端环境适应性。 第一章:智能制造系统的架构与传感层级 本章构建了面向全生命周期的智能制造系统参考架构,清晰划分了现场感知层、网络传输层、平台服务层和应用决策层。重点剖析了不同层级对传感器数据的时空分辨率、采样率和信息熵的不同需求。 第二章:先进物理量传感原理与实现 深入探讨了当前主流与新兴的物理量传感器(如温度、压力、振动、位移)的工作机理。特别关注了微机电系统(MEMS)技术的最新进展,如新型压电材料在超声波传感器中的应用、基于光纤布拉格光栅(FBG)的分布式传感技术在大型结构健康监测中的优势,以及磁阻抗(MI)传感器在非接触式状态监测中的潜力。讨论了传感器在抗电磁干扰、提高信噪比方面的关键技术挑战。 第二部分:多模态数据获取与信息融合 (约 550 字) 智能制造的复杂性要求系统不能仅依赖单一类型的传感器。本部分集中探讨如何高效、可靠地获取多源异构数据,并运用先进技术将这些数据转化为有价值的、可操作的信息。 第三章:工业视觉与非接触式计量技术 本章系统梳理了机器视觉在质量检测、定位导航和过程监控中的应用。详细讲解了2D/3D视觉系统的成像原理,包括结构光、激光三角测量、TOF(Time-of-Flight)技术。重点讨论了如何应对工业现场的光照变化、表面反射率不均等问题,并介绍了基于深度学习的图像增强与缺陷识别算法在工业场景下的优化策略。 第四章:工业过程中的化学与生物传感 针对化工、制药等流程工业的需求,本章分析了气体、液体成分在线监测技术。内容包括电化学传感器、光学光谱技术(如拉曼光谱、近红外光谱)在反应过程实时分析中的应用。同时,探讨了生物传感器技术如何应用于洁净室环境监控和过程微生物污染控制。 第五章:数据异构融合与信息增强 这是实现真正“智能”的关键。本章深入讲解了传感器数据融合的理论框架,包括卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)及其在多传感器定位与跟踪中的应用。更进一步,引入了基于概率图模型(如贝叶斯网络)和 Dempster-Shafer 理论的决策级融合方法,用以处理传感器间的冲突信息和不确定性,以提供更为鲁棒的系统状态估计。 第三部分:无线通信与边缘计算集成 (约 400 字) 传感器收集到的海量数据必须通过可靠的网络传输到处理中心。本部分重点解决数据传输的带宽、延迟和安全问题,并探讨了将计算能力下沉到数据源附近的边缘计算架构。 第六章:面向工业物联网(IIoT)的无线通信协议 比较分析了适用于工业环境的各类无线通信技术,包括低功耗广域网(LPWAN,如LoRa, NB-IoT)的适用场景,以及对高吞吐率、低延迟要求场景下的5G-Advanced(特别是URLLC特性)和TSN(时间敏感网络)技术的应用潜力。强调了网络安全在数据传输过程中的重要性,以及如何设计具有抗干扰能力的通信链路。 第七章:传感器网络中的边缘计算范式 阐述了边缘计算在降低云端负荷、实现毫秒级反馈控制中的作用。详细介绍了如何在资源受限的边缘节点上部署轻量级的机器学习模型,以实现数据的预处理、异常的初步识别和闭环控制指令的快速生成。讨论了边缘节点间的协同计算策略和数据一致性维护问题。 第四部分:系统集成、测试与应用案例 (约 200 字) 最后一部分将理论与实践相结合,指导读者如何将所学的传感、通信、计算技术有效地整合到实际的工业系统中,并通过严格的测试验证其性能。 第八章:系统集成与标定验证 讲解了传感器模块、数据采集卡(DAQ)与上位机软件的接口标准(如OPC UA, Modbus TCP)。强调了系统级标定的必要性,涵盖了从单个传感器到整个数据链的系统误差分析与补偿技术。 第九章:典型行业应用与未来趋势 通过对大型设备状态监测(PHM)、柔性装配生产线监控、以及数字孪生模型构建中的传感数据应用的案例分析,展示了本书所介绍技术的实际价值。最后展望了自适应传感网络、认知无线电传感等前沿研究方向。 本书特点: 理论与实践并重: 每章节均配有丰富的工业实例和数学模型推导。 技术前沿性: 覆盖了从传统传感器升级到AIoT集成的全链条技术。 系统性强: 完整地覆盖了数据采集、传输、融合与应用的各个环节。
这本书的书名《最优控制:理论、方法与应用》听起来就非常有分量,一看就是一本深度探讨数学和工程领域核心问题的学术著作。 我一直对如何让系统以最高效、最经济或者最安全的方式运行感到着迷,而最优控制理论正是解答这些问题的关键。 例如,在航空航天领域,如何精确计算飞行器的轨迹以节省燃料消耗并确保安全着陆?在金融领域,如何构建最优投资组合以最大化收益并最小化风险?在制造业中,如何设计生产计划以最小化成本并最大化产出?这些都是最优控制能够提供深刻见解和实际解决方案的场景。 这本书的书名暗示了它将涵盖理论基础,例如变分法、庞特里亚金最小原理、动态规划等,这些是理解最优控制思想的基石。 同时,它也承诺了“方法”,这意味着书中会介绍解决实际问题的算法和技术,例如梯度下降法、牛顿法、内点法等,以及如何将这些理论转化为可执行的代码。 最后,“应用”部分则更是吸引人,能够看到这些抽象的理论在现实世界中是如何落地生根,解决各种复杂问题的案例,这无疑会极大地拓宽我的视野,并激发我将所学知识应用到自己感兴趣的领域。 总而言之,这本书给我一种它能够提供系统性、全面性、并且具有实际指导意义的知识体系的印象,非常期待能从中获得启发。