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Feedback Control for Dynamic Systems, 6th & 7th Editions

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简介：
本书《动态系统反馈控制（第六、七版）》详细介绍了动态系统的分析与设计方法，侧重于应用反馈原理解决工程问题。 《Feedback Control of Dynamic Systems》第六版和第七版都是文字版本，清晰易读，便于读者进行标注。

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  • Feedback Control for Dynamic Systems, 6th & 7th Editions
    优质
    本书《动态系统反馈控制（第六、七版）》详细介绍了动态系统的分析与设计方法，侧重于应用反馈原理解决工程问题。 《Feedback Control of Dynamic Systems》第六版和第七版都是文字版本，清晰易读，便于读者进行标注。
     
  • Dynamic Systems Feedback Control (7th Edition)
    优质
    《动态系统反馈控制（第七版）》全面介绍了自动控制系统的设计与分析方法，深入探讨了现代工程中的反馈控制原理及其应用。 《Feedback Control of Dynamic Systems》第七版描述了动态系统的反馈控制。
     
  • Dynamic-System-Feedback-Control ppt.pdf
    优质
    本PDF文件详细探讨了动态系统反馈控制的基本原理与应用，涵盖了控制系统的设计、分析及优化方法。适合研究和工程实践参考。 这份PPT对控制系统设计的经典方法与状态空间方法进行了深入而全面的探讨。它将这些不同的方法联系起来，使设计师能够根据当前的问题选择最合适的方法。作者提供的案例研究和详细示例与MATLAB紧密集成，并且对应于书籍《动态系统反馈控制》的内容，同时也有助于提高科技英语水平。
     
  • Adaptive Backstepping Control for Uncertain Systems
    优质
    《自适应背步控制在不确定系统中的应用》探讨了针对含有未知参数和外部扰动的动态系统的先进控制策略。该方法通过逐层设计控制律，确保系统稳定性和性能优化。 Adaptive Backstepping Control of Uncertain Systems Lecture Notes in Control and Information Sciences 372 Editors: M. Thoma, M. Morari
     
  • Lyapunov-Based Control for Robotic Systems
    优质
    本研究聚焦于基于李雅普诺夫理论的机器人控制系统设计与分析，旨在提升机器人系统的稳定性、响应速度及鲁棒性。 关于机器人控制的书籍非常实用。
     
  • Adaptive Control for Systems Experiencing Actuator Failures
    优质
    本研究探讨了在执行器故障情况下系统的自适应控制策略，旨在提高系统鲁棒性和稳定性。 自适应容错控制方面的权威著作非常值得深入研究，这一领域的容错控制技术具有很高的学术价值和技术深度。
     
  • Digital Control of Dynamic Systems by Gene F. Franklin, J. David Powell...
    优质
    《动态系统的数字控制》由Gene F. Franklin和J. David Powell等人合著，全面介绍了控制系统的设计与分析方法，是自动控制领域的经典教材。 The book Digital Control of Dynamic Systems is authored by Franklin, Powell, and Workman.
     
  • A Control-Theoretic Method for Dynamic Adaptive Video Streaming...
    优质
    本文提出了一种基于控制理论的方法，用于动态自适应视频流传输。该方法通过实时调整视频质量和带宽使用效率来优化用户体验。 本段落探讨了一种基于控制理论的动态自适应视频流传输方法，旨在提升用户的视觉体验质量（QoE）。在互联网视频应用领域，QoE的重要性不言而喻，它直接影响内容提供商及传输系统的收入状况。然而，在网络环境中缺乏对QoE优化的支持可能导致瓶颈出现在任何环节中。因此，在客户端播放器中的比特率自适应算法显得尤为重要，以确保用户获得良好的体验。 先前的研究表明当前商业解决方案存在一些限制，并提出了一些启发式修复方法。但是关于设计客户端比特率自适应逻辑的共识仍然不足，例如是否采用速率估计或是缓冲区使用情况作为依据。此外，在不同操作环境下各类方法的表现也存在问题，以及如何平衡诸如启动延迟与重新加载等不同的QoE目标。 本段落有三个主要贡献：第一是提出了一种基于控制理论的模型来系统地分析一系列策略；第二是一个新颖的预测控制算法，可以结合吞吐量和缓冲区使用情况的信息，并优于传统方法；第三是在一个示例视频播放器中实现了该方法并用追踪驱动模拟验证了其有效性。 本段落的一个主要贡献在于提出了一种基于控制理论模型来解决客户端比特率自适应的问题。此模型能够分析不同的策略，提供一种系统的方式来设计和优化比特率自适应逻辑，并结合吞吐量及缓冲区使用情况的信息以确保QoE的最优化。 此外，本段落还提出了一个新颖的预测控制算法，该算法能将吞吐量与缓冲区占用信息结合起来并优于传统方法。此算法的优点在于其能够实时地调整到变化中的网络环境和用户行为中去，从而保证了QoE的最佳化。 在示例视频播放器中实施了上述方法，并通过追踪驱动模拟验证了该方案的有效性。实验结果表明，这种方法可以显著提高用户的视觉体验质量（QoE），同时降低重新加载的概率及启动延迟。 本段落提出了一种基于控制理论的动态自适应视频流传输策略以提升用户视觉体验的质量。此策略能够结合吞吐量和缓冲区占用信息，并优于传统方法，还能实时地调整到变化中的网络环境与用户行为中去。
     
  • Optimal Feedback Control via Reinforcement Learning
    优质
    本研究探讨通过强化学习实现最优反馈控制的方法，旨在解决复杂动态系统中的控制问题，提出了一种新的算法框架以提高系统的适应性和性能。 本书名为“Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control”，是一本关于机器学习的电子书，提供高清版本，并且是该领域的经典著作之一。 书中涵盖了两个核心概念：强化学习与最优反馈控制。这两个主题在机器学习与控制工程交叉领域中占据着重要地位。 首先，本书探讨了强化学习的概念及其应用。这是一种让机器通过环境互动来优化策略的机器学习方法，其目标是在长期过程中获得最大化的累积奖励。该领域的标志性算法包括Q-learning、SARSA和深度Q网络（DQN）。在围棋、国际象棋以及机器人控制等复杂场景中，这些技术展现了强大的适应性和决策能力。 其次，书中介绍了最优反馈控制理论。这一概念旨在设计能够对特定条件作出最佳响应的控制系统，并通常涉及状态变量、控制器输入及性能指标函数的选择和优化问题。实际应用包括但不限于机器人运动规划与航空器路径优化等情境下的高效解决方案。 本书的重点在于结合Lyapunov方法，探讨了一种强化学习技术在实现最优反馈控制中的运用。通过这种方法，在系统稳定性得到保障的同时，还能确保达到最佳的控制系统性能。Lyapunov函数在此扮演着关键角色——它不仅用于证明系统的稳定性质，也帮助构建有效的控制器设计策略。 此外，《Communications and Control Engineering》系列书籍被提及作为参考文献的一部分。这个出版物专注于控制理论、系统理论与通信学领域的学术研究和应用实践，并且广受工程师、研究人员及教育工作者的欢迎。该系列还涵盖了金融领域和生物启发控制系统等新兴技术的应用案例，体现了跨学科合作的重要性。 本书作者团队由来自机械与航空航天工程（如Rushikesh Kamalapurkar）、电气工程以及控制系统的专家组成，他们的研究成果在强化学习及相关领域的研究中产生了深远影响。 最后，出版伦理是该系列书籍强调的一个重要方面。所有研究人员都应遵循专业机构和国际监管组织设立的最佳实践标准，在从项目提案到最终发表的整个过程中保持高标准的职业道德规范。