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| 編輯推薦： |
１、本书结合当前控制科学热点，对人工智能、智能控制研究人员有较大参考价值。
２、理论探讨深入，建模仿真研究实例重点突出、分析详尽，既介绍原理分析，又兼顾研究方法与研究思路。
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| 內容簡介： |
本书结合当今控制领域的研究热点，讲解了复杂系统的分层结构、计算机网络控制的基本原理和系统概貌、实时控制程序的设计方法，以及网络控制系统的实施方法。内容包括网络控制系统基础知识、网络传输延时、网络控制系统的稳定性分析与镇定策略、基于模型参考自适应的无刷直流电机网络控制传动系统、基于动态规划的网络控制系统状态反馈控制策略。
本书可作为高等院校控制理论与控制工程、系统工程、检测与自动化、通信工程、信息与计算科学、运筹学与控制论、计算机应用技术等相关专业的高年级本科生和研究生的专业参考书，也可供高等院校与科研院所从事网络控制系统研究的教师和科研人员参考。
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| 目錄：
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第1章绪论 001
1.1网络控制系统的发展历史 001
1.1.1自动控制理论的发展历史 001
1.1.2网络技术与控制系统 008
1.1.3物联网与自动控制系统 013
1.2网络控制系统的主要问题 014
1.2.1网络信息传输延时 015
1.2.2时钟同步 018
1.2.3数据包丢失与乱序 019
1.2.4网络调度 019
1.2.5单包传输与多包传输 020
1.2.6通信约束 021
1.3网络控制系统研究现状 021
1.3.1网络传输延时的检测与处理 021
1.3.2网络控制系统建模 024
1.3.3网络控制系统的稳定性分析 028
1.3.4网络控制系统的控制策略 031
1.4本书的工作 040
第2章网络传输延时 042
2.1网络传输延时的特性 042
2.2网络传输延时线性神经网络预测方法 048
2.2.1网络传输延时的线性神经网络预测原理 050
2.2.2网络传输延时的线性神经网络预测数值仿真 051
2.3小结 052
第3章网络控制系统的稳定性分析与镇定策略 054
3.1引言 054
3.2预备知识与模型描述 056
3.2.1预备知识 056
3.2.2系统建模 057
3.3状态反馈闭环网络控制系统稳定性分析 061
3.4输出反馈闭环网络控制系统稳定性分析 069
3.5状态反馈闭环网络控制系统镇定策略 078
3.6数值仿真 084
3.7小结 086
第4章基于模型参考自适应的无刷直流电机网络控制传动系统 087
4.1模型参考自适应控制的基本概念 087
4.2无刷直流电动机的数学模型 089
4.3离散系统Narendra模型参考自适应控制 095
4.3.1Narendra模型参考自适应控制器设计 095
4.3.2数值仿真 097
4.4基于网络传输延时预测的模型参考自适应控制 100
4.4.1对象模型已知的模型参考自适应控制器设计 100
4.4.2数值仿真 102
4.5小结 105
第5章基于动态规划的网络控制系统状态反馈控制策略 106
5.1动态规划状态反馈控制策略的基本概念 106
5.2动态规划化方法在网络控制系统中的应用 110
5.2.1网络控制系统状态反馈控制器的设计 110
5.2.2存在的问题 114
5.3基于执行器节点时间驱动的动态规划化方法 115
5.3.1基本原理 115
5.3.2数值仿真 117
5.4基于网络传输延时在线预测的动态规划化方法 120
5.4.1基本原理 120
5.4.2数值仿真 121
5.5小结 123
第6章总结与展望 125
6.1总结 125
6.2展望 126
参考文献 128
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| 內容試閱：
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近年来，网络控制系统已在国防、工业控制和医学等领域中获得了广泛的应用，同时，也成为控制理论学术界的研究热点之一，并取得了一定的研究成果。与传统的点对点控制系统相比，网络控制系统具有以下主要优点：能方便地利用网络资源实现信息资源共享；能进行远程监测与远程控制；增强了控制系统的灵活性，减少了系统的布线，降低投资；易于扩展，具有更广泛的开放性；网络控制系统更容易和管理系统统一为管控系统。网络控制系统虽然具有以上突出的优点，但由于在控制系统闭环中引入了通信网络，造成了传感器信号和控制信号传输过程中存在不确定、时变和随机的网络传输延时，故也存在许多有挑战性的问题，迫切需要研究解决。
本书通过对大量网络传输延时的实测数据进行统计分析，了解网络传输延时的特性。介绍了3种常用的网络传输延时建模方法。同时，对应用较广的网络传输延时线性神经网络预测算法进行了仿真研究。
在合理假设的条件下，将具有随机、有界网络传输延时的网络控制系统建模为时变时滞的离散时滞控制系统；利用Lyapunov-Krasovskii定理推导出具有线性矩阵不等式形式的状态反馈和输出反馈闭环网络控制系统渐近稳定和H∞稳定的充分条件；在此基础上，通过矩阵变换，将状态反馈闭环网络控制系统的稳定性充分条件转换成能使状态反馈闭环系统渐近稳定和H∞稳定的控制器的设计方法。在矩阵不等式的推导过程中，选择了合理的零等式，获取了需要的上限约束技术，并通过带约束的自由权矩阵来消除计算Lyapunov泛函的差分时产生的求和项，虽然增加了自由权矩阵的个数，但是，明显改善了计算结果的保守性，取得了更好的控制效果。
本书还探讨了自适应控制算法在无刷直流电机网络调速系统中的应用。通过一阶Pade方法，将网络传输延时环节转换为惯性环节，从而得到无刷直流电机网络调速系统的近似线性数学模型；采用比较成熟的Narendra模型参考自适应控制策略设计控制器；针对网络控制系统中随机、时变的网络信息传输延时，使用带有时间戳的线性神经网络进行在线预测，实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值。从而，在每一个网络传输延时不同的采样周期内，都能得到近似的线性数学模型。后，采用对象模型已知的模型参考自适应控制方法，进行了反馈控制器的设计。仿真表明，模型参考自适应控制策略在无刷直流电机闭环网络控制系统中可以取得良好的控制效果。
本书探讨并给出了基于动态规划的网络控制系统状态反馈控制器的设计方法。为了解决网络传输延时的不确定性和时变性，本书给出了两种基于动态规划的状态反馈控制器设计方法。种方法的主要特点是：执行器节点采用时间驱动方式，控制信号到达执行器以后，执行器节点不会立刻动作，而是需要等到统一设定的执行器动作时间再动作。统一设定的执行器动作时间为τ∈{max［τ(k)］，h}。为了实现执行器节点事件驱动机制，需要在执行器节点引入储存控制信号的缓冲器，用以存储到达执行器节点的控制信号。这种方法可以将不确定、时变的网络传输延时变换成确定性的网络传输延时处理，能使基于动态规划的状态反馈矩阵进行离线计算，简化了反馈控制器的设计，降低了对控制器硬件的要求。但是由于人为地加大了网络传输延时，这种设计方法使控制系统在稳定性分析和系统设计上都显得过于保守。而且这种方法需要通过实验权衡执行器动作时间τ的设定，以同时满足控制系统的动态性能和稳态性能。第二种方法的主要特点是：引入带有时间戳的线性神经网络，在每一个采样周期内，对网络传输延时进行在线实时预测，并应用网络传输延时的预测值进行参数矩阵和状态反馈矩阵的在线实时计算。这种控制方法使系统能同时具有较高的稳态控制精度和较好的动态响应特性，但是计算量较大，对硬件要求高。寻求速度更快的算法是今后重要的研究任务。后，对上述两种控制策略，给出了仿真实验结果，以验证其可行性和优越性。
本书广泛借鉴国内外相关研究，重点突出，适合涉及控制论相关领域的专家学者和从业人员参考阅读。
本书由辽东学院于晓明著。由于水平所限，不妥之处敬请广大专家和各位同行批评指正。
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