滑模变结构控制MATLAB仿真第3版 刘金琨 著 著作 专业辞典专业科技 新华书店正版图书籍 清华大 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

滑模变结构控制MATLAB仿真

作  者: 刘金琨 著 著作 定  价: 69 出?版?社: 清华大学出版社 出版日期: 2015年12月01日 页  数: 445 装  帧: 平装 ISBN: 9787302413530

内容简介

本书以MATLAB作为仿真环境，系统地介绍了滑模变结构控制的几种优选的控制方法。本书凝练了作者多年来从事控制系统教学和科研工作的经验，同时融入了靠前外同行近年来取得的近期新成果。
本书在第2版的基础上修改而成，并增加和修改了部分内容。全书共分10章，包括欠驱动系统滑模控制、基于观测器和解耦算法的欠驱动系统滑模控制、控制输入受限条件下的滑模控制、挠性系统和奇异摄动系统的滑模控制、机械手滑模控制、基于函数逼近的机械手滑模控制、基于干扰观测器的机械手滑模控制、柔性机械手滑模控制、飞行器滑模控制、基于很优轨迹规划的滑模控制。每种控制方法都通过MATLAB仿真程序进行了仿真分析。
本书各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读，也可作为普通高等学校自动化、电气工程、机械工程、仪器......

●第1章欠驱动系统滑模控制
●1.1一类欠驱动系统的滑模控制
●1.1.1系统描述
●1.1.2滑模控制律的设计及分析
●1.1.3位置和速度跟踪
●1.1.4仿真实例
●1.2基于Hurwitz稳定的欠驱动系统滑模控制
●1.2.1基于Hurwitz稳定的简单欠驱动系统滑模控制
●1.2.2基于Hurwitz稳定的小车倒立摆系统滑模控制
●1.3一类特殊的欠驱动系统的滑模控制
●1.3.1系统描述
●1.3.2控制问题描述
●1.3.3滑模控制算法设计
●1.3.4收敛性分析
●1.3.5仿真实例
●1.4TORA欠驱动系统的滑模控制
●1.4.1系统描述
●1.4.2模型的通用解耦算法
●1.4.3模型的解耦
●1.4.4滑模控制算法设计......

深入探索自适应控制的奥秘：稳定、鲁棒与高效的工程解决方案 在现代工程领域，尤其是在自动控制系统设计中，对系统性能的要求日益严苛。系统模型的不确定性、外部环境的干扰以及参数的动态变化，都给传统固定参数控制器带来了巨大挑战。如何在复杂多变的条件下，依然保证系统的稳定性和鲁棒性，并实现高效的动态响应，一直是工程师们孜孜以求的目标。本书正是聚焦于这一核心问题，深度剖析了“自适应控制”这一强大而灵活的控制理论，旨在为广大工程技术人员、科研工作者以及相关专业学生提供一套系统、深入且极具实践指导意义的学习与研究工具。 本书并非对某一特定控制方法的浅尝辄止，而是以自适应控制为纲，全面展现其理论框架、核心算法、实现技术以及工程应用。自适应控制的核心思想在于，系统控制器能够根据被控对象的特性变化或环境扰动的存在，实时地调整其控制参数，从而在整个工作范围内都能保持良好的控制性能。这与固定参数控制器“一成不变”的局限性形成了鲜明对比，使其在处理非线性、时变、不确定性系统时展现出无与伦比的优势。 理论基石：精妙的数学建模与分析 本书的起点是构建坚实的理论基础。我们首先将系统地介绍自适应控制的数学建模方法，包括如何准确描述具有不确定性或时变特性的动力学系统。这部分内容将涵盖多种建模技术，例如基于物理模型的辨识方法，以及数据驱动的建模方法，并详细阐述在不同工程场景下选择和应用这些方法的考量。 接着，本书将深入探讨自适应控制的关键理论要素。这包括： 系统稳定性分析： 在控制器参数不断调整的过程中，如何保证整个闭环系统的稳定性是自适应控制的首要任务。本书将详细介绍 Lyapunov 稳定性理论在自适应系统分析中的应用，以及如何证明在各种自适应律下系统的渐近稳定性或有限时间稳定性。我们将探讨各种稳定性判据，例如 Barbalat 引理、Lyapunov-Krasovskii 函数等，并结合具体算例进行推导和分析。 参数估计算法： 自适应控制的核心在于实时更新控制器参数，这依赖于精确的参数估计。本书将详细介绍多种主流的参数估计算法，包括： 梯度下降法及其变种： 讲解其基本原理、收敛性分析以及如何选择合适的学习率以平衡收敛速度和噪声抑制能力。 递推最小二乘法 (RLS)： 阐述其在高维参数估计中的优势，以及如何处理矩阵求逆的计算复杂度问题。 扩展卡尔曼滤波 (EKF)： 探讨其在处理非线性系统和噪声干扰下的参数估计能力，并介绍其在自适应控制中的具体实现。 基于模型的辨识方法： 详细介绍如何利用系统输入输出数据，通过最小二乘、最大似然等方法辨识系统模型参数。 自适应律的设计： 自适应律决定了控制器参数如何根据在线估计的结果进行调整。本书将系统介绍几种经典的自适应律，并深入分析它们的优缺点： 门槛自适应律 (Model Reference Adaptive Control, MRAC)： 详细介绍其基本结构，包括参考模型、误差信号、参数调整律等，并分析不同参考模型选择对系统性能的影响。 自校正调节器 (Self-Tuning Regulator, STR)： 解释其通过在线辨识系统模型，然后利用辨识结果设计控制器参数的原理，并分析其在 PID 控制器参数整定等方面的应用。 鲁棒自适应控制： 重点介绍如何设计自适应控制器，使其在模型不确定性较大或存在外部干扰的情况下仍然保持鲁棒性。这将涵盖诸如“死区”机制、信号变换、Lyapunov-Rocha 理论等先进技术。 鲁棒性与稳定性综合考量： 在实际工程应用中，系统模型往往存在不确定性，并且会受到各种噪声和扰动的干扰。本书将重点阐述如何设计能够同时保证稳定性和鲁棒性的自适应控制器。我们将深入探讨不确定性对自适应系统稳定性的影响，并介绍如何通过引入鲁棒性设计方法来克服这些挑战，例如基于范数的鲁棒性分析、区间分析等。 核心算法与实现技巧：从理论到实践的桥梁 本书不仅关注理论的深度，更注重算法的实用性和工程实现的可行性。我们将对各种自适应控制算法进行详细的解析，并提供清晰的伪代码和详细的步骤，以便读者能够轻松地将其应用于实际问题。 模型参考自适应控制 (MRAC) 的深入剖析： 详细介绍 MRAC 的各种实现形式，包括直接自适应和间接自适应。我们将深入探讨不同参考模型的设计原则，如何选择合适的参考模型来满足性能需求，以及误差信号的生成与处理。 自校正调节器的应用与扩展： 重点介绍自校正调节器在 PID 控制器参数在线整定中的应用，以及如何将其扩展到更复杂的控制器结构。我们将分析其在提高系统响应速度、抑制超调等方面的优势。 基于神经网络的自适应控制： 随着人工智能技术的发展，基于神经网络的自适应控制已成为一个热门研究方向。本书将介绍如何利用神经网络的强大逼近能力，构建能够处理高度非线性系统的自适应控制器，包括前馈神经网络、循环神经网络在自适应控制中的应用，以及相关的训练算法。 模糊逻辑自适应控制： 模糊逻辑控制以其易于理解和实现的特点，在很多实际系统中得到了广泛应用。本书将介绍如何将模糊逻辑与自适应控制相结合，构建能够在线调整模糊规则和隶属度函数的自适应模糊控制器，以提高系统的适应性和鲁棒性。 基于优化算法的自适应控制： 介绍如何利用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法，在线调整自适应控制器的参数，以达到更优的控制效果。 工程应用与案例分析：理论指导实践 再精妙的理论也需要通过实践来检验和升华。本书的另一个重要亮点在于其丰富的工程应用案例分析。我们将精选多个典型工程领域的应用场景，详细阐述如何将自适应控制理论和算法应用于解决实际问题。 机器人控制： 介绍如何利用自适应控制来补偿机器人关节的摩擦、负载变化以及模型参数不确定性，实现高精度的轨迹跟踪和姿态控制。我们将探讨在多自由度机器人系统中，如何设计高效的自适应控制律来应对复杂的动力学耦合。 航空航天系统： 在飞行器姿态控制、导弹制导等领域，系统模型常常随飞行状态而变化。本书将展示自适应控制如何在这些动态变化的复杂环境中，实现精确的跟踪和控制。例如，在变升阻比的飞行器控制中，自适应控制器如何实时调整控制参数以维持稳定性和操纵性。 化工过程控制： 化工过程往往存在严重的非线性、时滞以及参数漂移。本书将演示自适应控制在反应器温度控制、产品浓度调节等方面的应用，如何通过在线辨识和调整，实现过程的稳定运行和产品质量的优化。 电力系统稳定控制： 在大型电力系统中，负荷波动和发电机的参数变化会对系统稳定性造成影响。本书将介绍自适应控制在电力系统中的应用，例如如何通过自适应控制器来补偿电网参数的变化，提高系统的鲁棒性和可靠性。 电机驱动与伺服系统： 在各种电机驱动和伺服系统中，负载的变化、摩擦的非线性都会影响控制精度。本书将展示如何利用自适应控制来提高电机的速度和位置控制精度，实现更平稳、更精确的运动。 MATLAB 仿真与验证：加速工程落地 理解理论、掌握算法后，如何将其转化为实际可运行的控制系统至关重要。本书将充分利用 MATLAB 强大的仿真平台，为读者提供一套完整的仿真与验证体系。 MATLAB/Simulink 仿真环境搭建： 详细介绍如何在 MATLAB/Simulink 环境下搭建自适应控制仿真模型，包括各种模块的配置和参数设置。 核心算法的 MATLAB 实现： 提供关键自适应控制算法的 MATLAB 代码实现，方便读者直接调用或进行二次开发。我们将从基础的参数估计算法到复杂的自适应控制器结构，都给出清晰的实现示例。 仿真参数调整与性能评估： 指导读者如何通过调整仿真参数，例如学习率、参考模型参数、鲁棒性因子等，来优化自适应控制器的性能。同时，介绍多种性能评估指标，例如积分绝对误差 (IAE)、积分平方误差 (ISE)、超调量、调节时间等，并提供相应的 MATLAB 脚本用于自动化评估。 仿真结果分析与解读： 帮助读者正确解读仿真结果，分析自适应控制器在不同工况下的表现，发现潜在问题并进行优化。我们将引导读者理解仿真曲线背后的物理意义，以及如何通过仿真结果来指导实际系统的设计。 硬件在环 (HIL) 仿真初步探讨： 简要介绍 HIL 仿真的概念及其在自适应控制系统验证中的重要性，为读者进一步深入研究提供指引。 面向读者群体： 本书面向的读者群体广泛，包括但不限于： 自动化、电气工程、机械工程、航空航天工程、控制科学与工程等专业的本科生和研究生： 为他们提供深入理解自适应控制理论、掌握核心算法、熟悉 MATLAB 仿真技术的系统性学习材料。 从事工业自动化、机器人、航空航天、新能源、过程控制等领域的工程技术人员： 为他们提供解决实际工程问题、提升系统性能的先进控制技术方案。 致力于自适应控制、鲁棒控制、非线性控制等领域的研究人员： 为他们提供理论研究的坚实基础、算法实现的工具以及前沿研究方向的启发。 总结： 本书是一部关于自适应控制的集大成之作，它不仅是对自适应控制理论的深度挖掘，更是对工程实践的有力支撑。通过系统性的理论讲解、详实的算法解析、丰富的工程案例以及实用的 MATLAB 仿真指导，本书将帮助读者全面掌握自适应控制的核心精髓，并将其应用于解决各种复杂的工程挑战，最终实现更稳定、更鲁棒、更高效的工程控制系统。无论您是初学者还是资深工程师，本书都将是您探索自适应控制领域的宝贵财富。