控制理论

网络约束迭代学习控制理论

《网络约束迭代学习控制理论》,作者:卜旭辉,侯忠生著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030609854。《网络约束迭代学习控制理论》主要介绍网络参量约束下系统存在数据丢失、数据量化压缩等不确定因素时迭代学习控制的收敛性分析理论和控制器设计方法。《网络约束迭代学习控制理论》内容主要包括三部分:第一部分介绍迭代学习控制的基本原理与研究现状,讨论迭代学习控制在网络控制环境下所面临的新问题

复杂环境下无人机控制理论与方法

《复杂环境下无人机控制理论与方法》,作者:林达,刘永春,孙天凯 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030656681。本书是作者多年从事科研工作积累的成果,系统地介绍了无人机动力学的基本理论和控制方法。全书共分为15章,内容包括:绪论;预备知识;具有时变拓扑结构的多无人机姿态同步控制;紊流风场下基于虚拟结构的多无人机编队控制;基于RBF神经网络的多无人机编队控制;基于自适应滑模的多无人机编

不确定时滞系统的鲁棒控制理论

《不确定时滞系统的鲁棒控制理论》,作者:苏宏业等著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030192660。本书针对不确定时滞系统的鲁棒控制问题,从不确定系统的鲁棒控制基本理论入手,系统阐述了不确定时滞线性系统的时滞独立与时滞依赖的鲁棒控制问题、执行器具有饱和特性的鲁棒控制问题、滑模变结构鲁棒控制问题以及具有非线性特性的不确定Lur'e系统等。

空间机械臂使用可靠性系统控制理论与优化控制方法

《空间机械臂使用可靠性系统控制理论与优化控制方法》,作者:谭春林,陈钢著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030600950。《空间机械臂使用可靠性系统控制理论与优化控制方法》阐述空间机械臂使用可靠性系统控制的基本原理和方法,主要内容有空间机械臂使用可靠性系统控制基本概念、使用可靠性系统控制模型、使用可靠性影响因素与控制变量映像关系,以及整间机械臂任务规划方法、轨迹优化方法、运动控制方法和故

奇异系统的鲁棒控制理论

《奇异系统的鲁棒控制理论》,作者:鲁仁全[等]著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030203816。本书采用Lyapunov-Razumikhin、Lyapunov-Krasovskii稳定性理论以及凸优化等重要理论,基于Barbalat引理以及非奇异线性降阶变换,以线性矩阵不等式作为研究的工具,提出了奇异系统鲁棒稳定性、输入输出稳定性、鲁棒D-稳定的判据,研究了鲁棒控制器、滤

临近空间拦截弹制导控制理论与方法

《临近空间拦截弹制导控制理论与方法》,作者:王斐等 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030550279。  本书主要研究气动力/直接力复合控制的空基拦截弹的制导与控制问题,内容主要包括:绪论、临近空间拦截弹数学模型、基于干扰观测器的临近空间拦截弹复合控制、临近空间拦截弹多模型切换跟踪控制、临近空间拦截弹非线性鲁棒导引律设计、临近空间拦截弹导引/控制一体化设计、临近空间拦截弹制导/控

正混杂系统控制理论

《正混杂系统控制理论》,作者:张俊锋 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030663450。混杂系统是指系统包含连续与离散两类运动模态,正系统是指状态为非负的系统。本书介绍了正混杂系统的基础知识、基本结论和研究的主要问题,然后结合作者的研究成果讲述了正混杂系统的一些新的控制方法,介绍了正混杂系统的非脆弱可靠控制、含有时滞和非线性的正混杂系统的鲁棒控制、正系统的预测控制等

柔性材料加工智能控制理论与应用

《柔性材料加工智能控制理论与应用》,作者:邓耀华,刘桂雄,吴黎明 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030585844。  本书围绕柔性材料加工智能控制方法与应用这一主题,介绍柔性材料加工控制智能建模、加工轨迹机器视觉提取等相关理论与方法。全书共8章,详细介绍了柔性材料加工变形影响因素提取方法、变形补偿模糊神经网络建模、加工轨迹提取方法、变形补偿嵌入式多核协同控制技术、柔性材料高速振动切割

非线性网络模型预测控制理论与应用

《非线性网络模型预测控制理论与应用》,作者:虞继敏,唐晓铭,杨晨晨 著 出版社:科学出版社 ISBN:9787030657480。本书在状态空间理论的统一框架下系统深入地介绍非线性网络控制系统的建模、分析与控制等问题。首先,简要介绍非线性控制系统的模型、稳定性分析方法,以及反馈线性化理论。然后,分别介绍单边丢包和量化以及双边丢包和量化的非线性网络控制系统的模型预测控制方法,得到遵循“预测系统动态—

滑模变结构的智能控制理论与应用研究

《滑模变结构的智能控制理论与应用研究》,作者:张昌凡, 何静著 出版社:科学出版社 ISBN:7030144724。本书介绍了滑模变结构智能控制的理论及应用。内容包括变结构控制基本理论,基于模糊神经网络的滑模变结构控制,神经网络自适应变结构控制,基于观测器的变结构智能控制以及滑模变结构智能控制理论在电机控制、工业过程控制中的应用等。