基於 MATLAB 和 Python 的動態系統建模與仿真實例

趙雲波

基於 MATLAB 和 Python 的動態系統建模與仿真實例

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商品描述

本書詳細介紹了基於MATLAB和Python的動態系統建模與分析所需的一系列控制主題及 編程技能。首先對姿態估計與控制進行了全面介紹，包括姿態運動學、傳感器以及用於姿態估計的擴展卡爾曼濾波器。然後對自動駕駛車輛任務規劃進行了實用討論，包括無人機路徑規劃和移動目標跟蹤。接著對生物系統建模進行了綜合探索，包括生物分子網絡和隨機建模。 對使用生物系統的控制算法以及其實現進行了深入研究。本書對於期望使用控制理論進行動態系統建模和分析，並熟練掌握相關編程技能的學生或工程師來說，是不可或缺的資源。

作者簡介

金鐘萊(Jongrae Kim)，英國利茲大學機械工程學院副教授。主要研究領域包括控制系統的魯棒性分析、優化、隨機動態等。他分別在1991年和1995年獲得韓國仁荷大學航天工程學士和碩士學位，並在2002年獲得美國德州農工大學博士學位。他先後在美國和英國的多所高校從事科研工作，並於2007年加入英國格拉斯哥大學航空工程系。自2014年起，他一直任職於英國利茲大學機械工程系，致力於推動相關領域的學術研究與創新。

目錄大綱

前言
第1章 引言
1.1 本書適用範圍
1.2 實例分析
1.2.1 自由落體
1.2.2 配體-受體相互作用
1.3 本書章節安排
習題
參考文獻
第2章 姿態估計和控制
2.1 姿態運動學和傳感器
2.1.1 四元數運動學問題
2.1.2 陀螺儀傳感器模型
2.1.3 光學傳感器模型
2.2 姿態估計算法
2.2.1 一個簡單的算法
2.2.2 QUEST算法
2.2.3 卡爾曼濾波器
2.2.4 擴展卡爾曼濾波器
2.3 姿態動力學和控制
2.3.1 動力學運動方程
2.3.2 執行器和控制算法
習題
參考文獻
第3章 自動駕駛車輛任務規劃
3.1 路徑規劃
3.1.1 勢場法
3.1.2 基於圖論的采樣方法
3.1.3 覆雜障礙物
3.2 移動目標跟蹤
3.2.1 無人機與移動目標模型
3.2.2 最優目標跟蹤問題
3.3 跟蹤算法的實現
3.3.1 約束條件
3.3.2 最優解
3.3.3 仿真驗證
習題
參考文獻
第4章 生物系統的建模
4.1 生物分子間的相互作用
4.2 確定性建模
4.2.1 細胞群和多重實驗
4.2.2 大腸桿菌色氨酸調節模型
4.3 生物振蕩
4.3.1 Gillespie直接法
4.3.2 仿真實現
4.3.3 魯棒性分析
習題
參考文獻
第5章 生物系統的控制
5.1 控制算法的實現
5.1.1 PI控制器
5.1.2 誤差ΔP的計算
5.2 魯棒性分析：μ-分析法
5.2.1 簡單示例
5.2.2 合成回路
習題
參考文獻
第6章 延伸閱讀
6.1 布爾網絡
6.2 網絡結構分析
6.3 時空建模
6.4 深度學習神經網絡
6.5 強化學習
參考文獻
附錄 部分習題答案

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