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基於學習的自適應控制(理論及應用)/工業控制與智能製造叢書

  • 作者：(美)穆哈辛·本奧斯曼|責編:張夢玲|譯者:樊慧津//劉兵//黃心漢
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111651994
  • 出版日期：2020/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：195
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    自適應控制一直是控制理論研究的主要內容之一，而基於學習的自適應控制是這個領域的研究前沿。本書將基於學習的方法與傳統的自適應控制有機地結合在一起，融合了基於模型和基於數據的優勢，提出了基於學習的自適應控制策略，並通過大量機電一體化示例展示了性能的優化，從而為傳統的自適應控制理論開拓了新的思路。
    主要內容如下：
    針對控制向量仿射的非線性模型，提出了迭代反饋增益整定方法，並將該方法應用到電磁執行器和剛性機械臂兩個機電一體化的系統中。
    介紹了基於學習的間接自適應控制方法，提出了一種新型的模塊化自適應控制器實現方法，其中對比並融合了無模型和基於模型的學習演算法。
    研究了實時系統辨識問題，提出了一種基於極值搜索的辨識演算法。同時，研究了無限維繫統模型簡化問題，將偏微分方程形式的無限維模型簡化為常微分方程形式的有限維模型。
    研究了結構不確定的線性時不變系統的自適應控制問題，結合基於模型的控制器和無模型極值搜索學習演算法，提出了一種基於極值搜索的迭代學習模型預測控制方法。
作者介紹
(美)穆哈辛·本奧斯曼|責編:張夢玲|譯者:樊慧津//劉兵//黃心漢
    穆哈辛·本奧斯曼（Mouhacine Benosman），IEEE高級會員，控制系統協會會議編輯委員會副主編。曾先後工作于義大利羅馬地區高校、法國蘭斯大學和英國思克萊德大學，隨後成為新加坡國立大學淡馬錫實驗室的研究員。自2010年起，加入美國的三菱電子研究實驗室。主要研究興趣包括：柔性系統的建模與控制、工業系統的振動抑制、非線性魯棒及容錯控制、多智能體控制在智能電網中的應用、非線性系統的學習與自適應控制。已發表50余篇期刊和會議論文，在機電一體化控制領域有超過15項專利。
目錄
譯者序
前言
致謝
第1章  基礎數學工具
  1.1  范數的定義和性質
  1.2  向量函數及其性質
  1.3  動態系統的穩定性
  1.4  控制中的動態系統仿射
  1.5  幾何、拓撲和不變集性質
  1.6  總結
  參考文獻
第2章  自適應控制概述
  2.1  引言
  2.2  自適應控制問題描述
  2.3  基於模型的自適應控制
    2.3.1  基於模型的直接自適應控制
    2.3.2  基於模型的間接自適應控制
  2.4  無模型自適應控制
  2.5  基於學習的自適應控制
  2.6  總結
  參考文獻
第3章  基於極值搜索的迭代反饋增益整定理論
  3.1  引言
  3.2  基本符號和定義
  3.3  問題描述
    3.3.1  系統類型
    3.3.2  控制目標
  3.4  輸入輸出線性化控制的極值搜索式迭代增益整定
    3.4.1  第一步：魯棒控制設計
    3.4.2  第二步：反饋增益的迭代自動調整
  3.5  機電一體化示例
    3.5.1  電磁執行器
    3.5.2  雙連桿剛性機械臂
  3.6  總結與展望
  參考文獻
第4章  基於極值搜索的間接自適應控制
  4.1  引言
  4.2  基本符號和定義
  4.3  具有常值模型不確定性的一般非線性系統的ES間接自適應控制
  4.4  具有時變模型不確定性的一般非線性系統的ES間接自適應控制
  4.5  關於控制量仿射的非線性模型情形
    4.5.1  控制目標
    4.5.2  自適應控制器設計
  4.6  機電一體化示例
    4.6.1  電磁執行器
    4.6.2  雙連桿剛性機械臂
    4.6.3  基於MES的不確定參數估計
  4.7  總結與展望
  參考文獻
第5章  基於極值搜索的非線性系統實時參數辨識

  5.1  引言
  5.2  基本符號和定義
  5.3  非線性系統的基於ES的開環參數辨識
    5.3.1  問題描述
    5.3.2  開環參數估計
  5.4  非線性系統的基於ES的閉環參數辨識
    5.4.1  問題描述
    5.4.2  非線性系統仿射控制的參數估計
  5.5  基於ES的辨識和穩定PDE模型簡化
    5.5.1  基於ES的ROM參數辨識
    5.5.2  基於MES的PDE穩定模型簡化
  5.6  應用示例
    5.6.1  電磁執行器
    5.6.2  雙連桿剛性機械臂
    5.6.3  耦合Burger PDE
  5.7  總結與展望
  參考文獻
第6章  基於極值搜索的迭代學習模型預測控制
  6.1  引言
  6.2  基本符號和定義
  6.3  問題描述
    6.3.1  魯棒正不變集
    6.3.2  緊縮約束
    6.3.3  跟蹤不變集
    6.3.4  MPC問題
  6.4  基於DIRECT ES的迭代學習MPC
    6.4.1  基於DIRECT的迭代學習MPC
    6.4.2  MPC的ISS保證和學習收斂的證明
  6.5  基於抖振的MES自適應MPC
    6.5.1  約束線性標稱MPC
    6.5.2  基於MES的自適應MPC演算法
    6.5.3  穩定性討論
  6.6  數值示例
    6.6.1  基於DIRECT的ILC MPC
    6.6.2  基於抖振的ESILC-MPC
  6.7  總結與展望
  參考文獻
結論和進一步說明
  參考文獻

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