神经网络教义下的鲁棒控制理论与参考书推荐

《神经网络教义》是一本关于神经网络的参考书籍，它涵盖了鲁棒控制理论的基础知识，特别关注于控制系统的稳健性。该理论强调了即使在被控对象和工作环境存在不确定性的情况下，闭环控制系统仍能保持稳定性和性能的重要概念。稳定性鲁棒性指的是系统在面对变化时仍能维持稳定的能力，而性能鲁棒性则涉及在闭环稳定前提下确保特定性能指标在一个预定范围内。 书中推荐了多本经典的教材作为学习资源，如K.M. Zhou、J.C. Doyle和K. Glover合著的《Robust Optimal Control》（中译本《鲁棒与最优控制》），M. Green和D. Limebeer的《Linear Robust Control》，J.C. Doyle、B.A. Francis和A.R. Tannenbaum的《Feedback Control Theory》，以及俞立的《鲁棒控制—线性矩阵不等式处理方法》。这些书籍提供了深入理解鲁棒控制理论的坚实基础，包括信号与系统的范数概念。 在控制设计的基本步骤中，作者列举了如下流程：首先，构建被控系统的模型并简化；其次，分析系统的特性；接着，基于性能需求设定指标和控制器类型；然后，选择适合的控制理论进行控制器设计；接下来，在仿真环境中测试设计，如通过计算机数值仿真或物理实验模型；如果结果不满意，则返回前几个步骤进行调整；最后，选择合适的硬件和软件来实现设计的控制器。 在《神经网络教义》中，章节二专门讨论了信号与系统的范数，这是鲁棒控制理论中的关键概念，涉及信号的多种范数定义，如欧几里得范数、矩阵范数等，以及它们如何影响系统增益和系统整体性能。这部分内容对于理解系统的动态行为及其对扰动的响应至关重要。 《神经网络教义》为读者提供了一个全面的学习框架，将神经网络与鲁棒控制理论相结合，帮助读者掌握设计和分析复杂系统时所需的稳健控制策略。通过深入研究这些书籍，学生和工程师能够提升他们设计鲁棒控制系统的能力，确保在实际应用中系统能够在各种不确定性条件下稳定且高效地运行。