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『簡體書』“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书--自主智能系统控制

書城自編碼： 3870934
分類：簡體書→大陸圖書→管理→一般管理學
作者： 唐漾、金鑫、徐加鹏、黄家豪 著
國際書號(ISBN)： 9787122422897
出版社： 化学工业出版社
出版日期： 2023-05-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 170.2

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編輯推薦：
本书为十四五国家重点图书本书旨在瞄准自主智能系统的控制理论研究前沿问题，从自主智能系统的状态估计、自主控制与系统安全三个角度对相关的理论研究成果做了相关整理和总结，进一步为我国自主无人系统技术的发展与应用提供理论指导与技术支撑。
內容簡介：
本书对自主智能系统前沿控制理论问题以及主要方法做了详细阐述，主要从自主智能系统的状态估计、协同控制和网络安全防御三个方面展开，内容涵盖事件触发风险敏感状态估计、具有相对熵约束的事件触发小状态估计、多刚体的有限时间协同控制、多刚体系统的姿态同步、多刚体系统的一致性、多智能体系统在网络攻击下的安全控制以及多智能体系统的分布式攻击检测与防御机制等理论研究成果。本书可供人工智能领域理论研究者或工程技术人员参考，也可供高等院校自动控制专业的本科生和研究生学习。
關於作者：
唐漾，博士，华东理工大学教授、博士生导师。德国洪堡基金、高层次人才、科技部中青年科技创新领军人才、海外高层次人才引进计划青年项目和上海市优秀学术带头人等计划入选者， ESI全球高被引科学家。主要研究方向为智能无人系统和工业智能。在Nature子刊、Cell子刊、Physics Reports、IEEE汇刊、IFAC会刊上发表论文100余篇，申请/公开/授权专利20余件。主持国家科技部重点研发计划项目/课题、3项国家自然科学基金重点类项目等多个项目。担任7本IEEE汇刊、1本IFAC会刊和《中国科学：信息科学》等多个国际期刊的副主编/编委。获得2019年度上海市自然科学奖一等奖。金鑫，华东理工大学讲师。长期从事资源受限下多刚体系统一致性协同控制等方面的研究工作。在Automatica、IEEE Trans. on Automatic Control、IEEE Trans. on Control Systems Technology等国际期刊/会议发表论文20余篇，主持中国博士后科学基金特别资助项目1项，面上项目1项，同时担任多个国际期刊审稿人。于2021年入选上海市”超级博士后”激励计划， 2023年入选上海市”启明星扬帆”计划和中国科协”青年人才托举”计划。徐加鹏，博士。获得中国自动化学会优秀博士学位论文奖，上海市优秀毕业生，博士研究生国家奖学金，入选华东理工大学”张江树优博重点培育”计划。研究方向为网络化反馈控制、事件触发的状态估计、多目标互补控制、平均场博弈。发表期刊和会议论文15篇。黄家豪，博士。研究方向包括分布式状态估计、网络攻击检测以及信息物理系统安全。以作者、参与作者的身份在Automatica、IEEE Trans. on Cybernetics以及IEEE Trans. on Industrial Informatics等国际期刊发表论文10余篇，同时担任多个国际期刊审稿人。参与国家科技部重点研发计划项目课题1项、国家自然科学基金重点类项目2项。
目錄：
第1章　绪论 001
1.1 自主智能系统控制介绍 002
1.1.1　自主智能系统控制的特点及研究现状 002
1.1.2　多智能体系统的分布式估计和协同控制 005
1.2　自主智能系统举例 009
1.2.1　工业智能控制系统 009
1.2.2　多机器人协作系统 011
第2章　自主智能系统建模方法 015
2.1　面向状态估计的自主智能系统建模 016
2.1.1　线性随机系统的Kalman滤波方程 016
2.1.2　线性指数二次高斯状态估计方程 017
2.1.3　隐马尔可夫模型的状态估计方程 018
2.2　基于刚体动力学的自主智能系统建模 020
2.2.1　旋转矩阵的基本知识 020
2.2.2　姿态表征和运动学 021
2.2.3　轴角姿态表征与姿态动力学 022
2.2.4　刚体的欧拉-拉格朗日系统模型 023
2.2.5　基于欧拉-拉格朗日系统的四旋翼无人机模型 023
2.3　基于事件触发通信机制的自主智能系统建模 025
2.3.1　动态事件触发机制的设计原则Ⅰ 025
2.3.2　动态事件触发机制的设计原则Ⅱ 029
2.4　面向网络安全的自主智能系统建模 030
2.4.1　网络攻击模型 031
2.4.2　网络攻击的检测以及识别技术 032
2.4.3　抵抗网络攻击的鲁棒滤波 034
第3章　隐马尔可夫模型的事件触发风险敏感状态估计 037
3.1　概述 038
3.2　问题描述 038
3.3　递归估计结果 040
3.3.1　参考概率测度 040
3.3.2　递归估计 044
3.3.3　测量噪声为高斯时的解 047
3.4　仿真示例 051
第4章　具有相对熵约束的事件触发小状态估计 057
4.1　概述 058
4.2　问题描述 059
4.2.1　不确定系统 059
4.2.2　事件触发策略 060
4.2.3　事件触发小估计问题 062
4.3　事件触发LEQG估计 064
4.3.1　递归的信息状态 064
4.3.2　动态规划 070
4.4　一步事件触发小估计 073
4.4.1　一步事件触发LEQG估计 075
4.4.2　一步事件触发小估计器 076
4.5　多传感器场景 079
4.6　仿真示例 082
第5章　具有随机丢包的状态估计 087
5.1　概述 088
5.2　独立同分布丢包信道下风险敏感状态估计 089
5.2.1　估计问题 089
5.2.2　LEQG估计 090
5.2.3　仿真示例1 099
5.3　多个Markovian丢包信道下稳态状态估计 101
5.3.1　稳态状态估计器 101
5.3.2　均方镇定解 105
5.3.3　均方可检测性和局部稳态估计器 112
5.3.4　仿真示例2 121
第6章　多刚体系统有限时间协同控制 127
6.1　概述 128
6.2　相关引理与问题描述 130
6.2.1　引理 130
6.2.2　欧拉-拉格朗日系统有限时间一致性 132
6.2.3　多刚体系统固定时间姿态一致性 133
6.3　欧拉-拉格朗日系统有限时间一致性 135
6.3.1　基于事件驱动的有限时间一致性协议 135
6.3.2　基于螺旋滑模的一致性算法 142
6.3.3　非奇诺现象分析 147
6.4　多刚体系统固定时间姿态一致性 148
6.4.1　固定拓扑的情况 149
6.4.2　切换拓扑的情况 156
6.5　仿真示例 162
第7章　多刚体系统姿态同步控制 171
7.1　概述 172
7.2　相关引理和问题描述 175
7.2.1　引理 175
7.2.2　问题描述1 177
7.2.3　问题描述2 179
7.3　和相对姿态测量下的姿态一致性 179
7.3.1　基于姿态的事件驱动姿态一致性 179
7.3.2　基于相对姿态的事件驱动姿态一致性 185
7.3.3　自触发姿态一致性 191
7.4　无角速度测量下的姿态一致性 193
7.4.1　固定拓扑下的事件驱动姿态一致性 193
7.4.2　切换拓扑下的事件驱动姿态一致性 201
7.5　仿真示例 205
7.5.1　仿真示例1 205
7.5.2　仿真示例2 207
第8章　基于事件触发强化学习的多刚体系统一致性 213
8.1　概述 214
8.2　基于增广系统的无模型事件触发方法 214
8.2.1　问题描述 214
8.2.2　增广系统的设计 217
8.2.3　无模型控制器的设计 218
8.2.4　事件触发机制的引入 219
8.3　基于事件触发强化学习的算法实现 221
8.3.1　无模型事件触发的强化学习算法 221
8.3.2　基于神经网络的在线算法实现 223
8.3.3　事件触发条件的设计 226
8.4　算法验证与分析 230
第9章　单个刚体系统的安全性能 237
9.1　概述 238
9.2　基于拒绝服务攻击的姿态系统弹性跟踪控制算法 240
9.2.1　姿态系统在攻击下的动力学模型 240
9.2.2　姿态系统的追踪控制分析 245
9.2.3　算法验证与分析1 256
9.3　基于拒绝服务攻击的非饱和移动机器人系统跟踪控制 259
9.3.1　移动机器人系统在攻击下的动力学模型 259
9.3.2　移动机器人系统的跟踪控制分析 265
9.3.3　算法验证与分析2 274
第10章　多个智能体系统的安全协同性能 281
10.1　概述 282
10.2　欺诈攻击下网络化多智能体系统的编队控制 284
10.2.1　多智能体系统在攻击下的动力学模型 284
10.2.2　三种欺诈攻击下的分布式事件驱动策略 294
10.2.3　算法验证与分析 309
10.3　拒绝服务攻击下网络化多智能体系统的编队控制 312
10.3.1　攻击下的分布式事件驱动策略 313
10.3.2　多智能体系统的编队控制分析 319
10.3.3　算法验证与分析 326
第11章　网络化状态估计的安全性分析以及攻击检测 331
11.1　概述 332
11.2　抵御线性中间人攻击的安全远程状态估计 332
11.2.1　系统和攻击模型 332
11.2.2　数据传输的安全模块 334
11.2.3　不同信息泄露场景下的检测性能与估计性能分析 337
11.2.4　仿真示例1 353
11.2.5　场景I的仿真结果 353
11.2.6　场景II的仿真结果 355
11.2.7　场景III的仿真结果 356
11.2.8　扩展：检测重放攻击 357
11.3　隐秘攻击下分布式状态估计的收敛性分析 358
11.3.1　系统和攻击模型 358
11.3.2　资源充足的隐秘攻击下的分布式一致性估计 364
11.3.3　资源受限的隐秘攻击下的分布式一致性估计 367
11.3.4　仿真示例2 374
参考文献 379
內容試閱：
随着国务院关于《新一代人工智能技术发展规划》的发布，以人工智能技术为核心驱动的自主智能系统技术近年来在学术界和工业界都引起了广泛关注，其相关应用已经渗透工业制造、无人驾驶、航空航天、国防军事等各个领域。自主智能系统是一个具有交叉学科特点的研究领域，其涵盖的理论与技术研究问题十分广泛。其中，自主智能系统的运动控制是基本也是重要的问题之一。为了实现自主智能系统的精确控制，对其状态的滤波与估计算法设计十分关键。此外，随着信息技术的不断革新以及自主智能系统网络化程度的不断提高，数据之间的传输和共享面临着极大的安全问题。在此背景下，本书旨在瞄准自主智能系统的控制理论研究前沿问题，从自主智能系统的状态估计、自主控制与系统安全三个角度对理论研究成果做了整理和总结，进一步为我国自主智能系统技术的发展与应用提供理论指导与技术支撑。
本书以智能体系统为研究对象，涵盖了自主智能系统的主要建模与控制方法，主要内容从状态估计、协同控制以及安全防御三个方面展开，对自主智能系统相关问题的理论结果和分析方法做了介绍。全书共分为11章，大体可分为四个部分:部分包括第1、2章，主要介绍自主智能系统的相关背景知识以及主要的建模方法；第二部分包括第3～5章，主要介绍自主智能系统的状态估计方法；第三部分包括第6～8章，主要介绍多刚体系统有限时间协同控制和多刚体系统的姿态同步控制方法，以及多刚体系统的一致性控制；第四部分包括第9～11章，主要介绍智能体系统在网络攻击下的安全控制以及多智能体系统的分布式攻击检测与防御机制等内容。
本书由唐漾、金鑫、徐加鹏、黄家豪编写，特别感谢参与本书各章节主要内容整理工作的张丹丹和王赛威等同学。同时感谢在本书的撰写与勘误过程中提出宝贵意见的同行和同学们。
尽管本书在编撰过程中做了大量工作，但由于时间紧张，水平有限，书中疏漏之处在所难免，敬请读者批评指正。
著者

 

 

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