True Digital Control: Statistical Modelling and Non–Minimal State Space Design - это книга, развивающая истинную цифровую философию управления, охватывающую идентификацию моделей на основе данных, разработку алгоритмов управления, оценку робастности и реализацию. Опираясь на классический и современный синтез систем управления, эта книга подкреплена подробными практическими примерами, основанными на исследованиях авторов в области экологических, мехатронных и робототехнических систем. Рассмотрение как статистического моделирования, так и проектирования систем управления в рамках одной книги необычно и подчеркивает важные связи между этими дисциплинами. Начиная с повсеместного пропорционально-интегрального регулятора и вводя важные концепции, такие как назначение полюсов, с помощью прямолинейной алгебры и блок-схем, эта книга отвечает потребностям тех студентов, исследователей и инженеров, которые хотели бы продвинуть свои знания теории и практики управления в область пространства состояний. Такая неминимальная обратная связь по состоянию используется в качестве универсальной основы для обобщенного проектирования цифровых систем управления. Данный подход обеспечивает плавную кривую обучения, с помощью которой потенциально сложные темы, такие как оптимальное, стохастическое и многомерное управление, могут быть представлены и усвоены интересным и прямолинейным способом.
В книге предлагается новая концепция истинного цифрового управления, охватывающая идентификацию моделей на основе данных, разработку алгоритмов управления, оценку устойчивости и внедрение. Она является реализацией философского достижения, соединяющего классический и современный синтез систем управления. Как необычное явление, она охватывает статистическое моделирование и разработку управления под одной обложкой, что подчеркивает важность связи между этими областями.
Электронная Книга «True Digital Control» написана автором C. James Taylor в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118535509
Описание книги от C. James Taylor
True Digital Control: Statistical Modelling and Non–Minimal State Space Designdevelops a true digital control design philosophy that encompasses data–based model identification, through to control algorithm design, robustness evaluation and implementation. With a heritage from both classical and modern control system synthesis, this book is supported by detailed practical examples based on the authors’ research into environmental, mechatronic and robotic systems. Treatment of both statistical modelling and control design under one cover is unusual and highlights the important connections between these disciplines. Starting from the ubiquitous proportional–integral controller, and with essential concepts such as pole assignment introduced using straightforward algebra and block diagrams, this book addresses the needs of those students, researchers and engineers, who would like to advance their knowledge of control theory and practice into the state space domain; and academics who are interested to learn more about non–minimal state variable feedback control systems. Such non–minimal state feedback is utilised as a unifying framework for generalised digital control system design. This approach provides a gentle learning curve, from which potentially difficult topics, such as optimal, stochastic and multivariable control, can be introduced and assimilated in an interesting and straightforward manner. Key features: Covers both system identification and control system design in a unified manner Includes practical design case studies and simulation examples Considers recent research into time–variable and state–dependent parameter modelling and control, essential elements of adaptive and nonlinear control system design, and the delta–operator (the discrete–time equivalent of the differential operator) systems Accompanied by a website hosting MATLAB examples True Digital Control: Statistical Modelling and Non–Minimal State Space Design is a comprehensive and practical guide for students and professionals who wish to further their knowledge in the areas of modern control and system identification.
