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編輯推薦：
理论与实践紧密结合：通过深入探讨基于控制理论的动态系统建模与分析的实用编程方法，将复杂的控制理论知识与实际编程操作紧密相连，大大增强了理论知识的实用性和可操作性。 覆盖领域广泛深入：涵盖了姿态动力学、姿态运动学、自主车辆、系统生物学、最优估计、鲁棒性分析以及随机系统等多个核心控制工程领域，提供了一个全面系统的控制工程知识体系。 编程工具应用丰富：借助 MATLAB 和 Python 等强大工具，对多种动态建模理论及其实际应用案例进行了详细分析，以帮助读者提高编程能力和解决实际问题的能力。 案例分析详细具体：书中提供了姿态估计与控制技术、自主车辆任务规划、生物网络建模等多个具体领域的案例分析，详细阐述了从问题建模到算法实现的全过程，为读者在实际项目中应用所学知识提供了丰富的参考和借鉴。
內容簡介：
本书详细介绍了基于MATLAB和Python的动态系统建模与分析所需的一系列控制主题及高级编程技能。首先对姿态估计与控制进行了全面介绍，包括姿态运动学、传感器以及用于姿态估计的扩展卡尔曼滤波器。然后对自动驾驶车辆任务规划进行了实用讨论，包括无人机路径规划和移动目标跟踪。接着对生物系统建模进行了综合探索，包括生物分子网络和随机建模。最后对使用生物系统的控制算法以及其实现进行了深入研究。本书对于期望使用控制理论进行动态系统建模和分析，并熟练掌握相关编程技能的学生或工程师来说，是不可或缺的资源。
關於作者：
金钟莱(Jongrae Kim)，英国利兹大学机械工程学院副教授。主要研究领域包括控制系统的鲁棒性分析、优化、随机动态等。他分别在1991年和1995年获得韩国仁荷大学航天工程学士和硕士学位，并在2002年获得美国德州农工大学博士学位。他先后在美国和英国的多所高校从事科研工作，并于2007年加入英国格拉斯哥大学航空工程系。自2014年起，他一直任职于英国利兹大学机械工程系，致力于推动相关领域的学术研究与创新。
目錄
前言第1章 引言 11.1 本书适用范围 11.2 实例分析 11.2.1 自由落体 11.2.2 配体–受体相互作用 121.3 本书章节安排 18习题 19参考文献 19第2章 姿态估计和控制 212.1 姿态运动学和传感器 212.1.1 四元数运动学问题 232.1.2 陀螺仪传感器模型 292.1.3 光学传感器模型 512.2 姿态估计算法 562.2.1 一个简单的算法 562.2.2 QUEST算法 582.2.3 卡尔曼滤波器 592.2.4 扩展卡尔曼滤波器 672.3 姿态动力学和控制 782.3.1 动力学运动方程 782.3.2 执行器和控制算法 85习题 100参考文献 102第3章 自动驾驶车辆任务规划 1053.1 路径规划 1053.1.1 势场法 1053.1.2 基于图论的采样方法 1113.1.3 复杂障碍物 1173.2 移动目标跟踪 1263.2.1 无人机与移动目标模型 1273.2.2 最优目标跟踪问题 1293.3 跟踪算法的实现 1463.3.1 约束条件 1463.3.2 最优解 1503.3.3 仿真验证 157习题 159参考文献 159第4章 生物系统的建模 1614.1 生物分子间的相互作用 1614.2 确定性建模 1614.2.1 细胞群和多重实验 1624.2.2 大肠杆菌色氨酸调节模型 1664.3 生物振荡 1974.3.1 Gillespie直接法 2014.3.2 仿真实现 2034.3.3 鲁棒性分析 209习题 212参考文献 213第5章 生物系统的控制 2175.1 控制算法的实现 2175.1.1 PI控制器 2185.1.2 误差 P的计算 2255.2 鲁棒性分析：μ-分析法 2325.2.1 简单示例 2325.2.2 合成回路 241习题 252参考文献 252第6章 延伸阅读 2546.1 布尔网络 2546.2 网络结构分析 2556.3 时空建模 2566.4 深度学习神经网络 2566.5 强化学习 257参考文献 257附录 部分习题答案 259
內容試閱
本书主要介绍动态系统的建模和仿真，以及控制系统的设计和分析，并给出了MATLAB或Python的示例程序供控制工程师学习。本书假设读者具有常微分方程、向量微积分、概率论和基本编程知识。书中所有的MATLAB和Python程序都已在MATLAB R2021a和Python 3.8中得到了验证，为避免运行过程中发生混乱，这些程序大多是独立的。对多个程序进行联合编程将作为一项进阶技能，读者可在阅读本书后自行学习。本书的撰写离不开我的老师和合作者的帮助，在此对Jinho Kim博士、John L. Crassidis教授、Joao P. Hespanhna教授、Declan G. Bates教授、Daizhan Cheng博士、Kwang-Hyun Cho教授、Frank Pollick教授，以及Rajeev Krishnadas博士表示衷心的感谢。本书配套网站www.wiley.com/go/kim/dynamicmodeling上含有各章习题的参考答案，以及对应的MATLAB和Python程序代码。
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