[正版]2023新书 自主智能系统控制 唐漾 金鑫 徐加鹏 黄家豪 数字浪潮工业互联网先进技术丛书 工业互联网理论技术书

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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。

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最小最大状态估计、多刚体的有限时间协同控制、多刚体系统的姿态同步、多刚体系统的最优一致性、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。

唐漾，博士，华东理工大学教授、博士生导师。德国洪堡基金、国家级高层次人才、科技部中青年科技创新领军人才、国家级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。以第一作者、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。

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最小最大状态估计 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 事件触发最小最大最优估计问题 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 一步事件触发最小最大估计 073
4.4.1 一步事件触发LEQG估计 075
4.4.2 一步事件触发最小最大估计器 076
4.5 多传感器场景 079
4.6 仿真示例 082

第5章 具有随机丢包的最优状态估计 087
5.1 概述 088
5.2 独立同分布丢包信道下最优风险敏感状态估计 089
5.2.1 最优估计问题 089
5.2.2 最优LEQG估计 090
5.2.3 仿真示例1 099
5.3 多个Markovian丢包信道下最优稳态状态估计 101
5.3.1 最优稳态状态估计器 101
5.3.2 均方镇定解 105
5.3.3 均方可检测性和局部最优稳态估计器 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 绝对和相对姿态测量下的姿态一致性 179
7.3.1 基于绝对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最优一致性 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 无模型最优控制器的设计 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

当前，人类社会来到第四次工业革命的十字路口。数字化、网络化、智能化是新一轮工业革命的核心特征与必然趋势。工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业乃至产业数字化、网络化、智能化发展提供了实现途径，是第四次工业革命的重要基石。目前，我国经济社会发展处于新旧动能转换的关键时期，作为在国民经济中占据绝对主体地位的工业经济同样面临着全新的挑战与机遇。在此背景下，我国将工业互联网纳入新型基础设施建设范畴，相关部门相继出台《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》《“十四五”智能制造发展规划》《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》等一系列与工业互联网紧密相关的政策，希望把握住新一轮的科技革命和产业革命，推进工业领域实体经济数字化、网络化、智能化转型，赋能中国工业经济实现高质量发展，通过全面推进工业互联网的发展和应用来进一步促进我国工业经济规模的增长。
因此，我牵头组织了“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书的编写。本丛书是一套全面、系统、专门研究面向工业互联网新一代信息技术的丛书，是“十四五”时期国家重点出版物出版专项规划项目和国家出版基金项目。丛书从不同的视角出发，兼顾理论、技术与应用的各方面知识需求，构建了全面的、跨层次、跨学科的工业互联网技术知识体系。本套丛书着力创新、注重发展、体现特色，既有基础知识的介绍，更有应用和探索中的新概念、新方法与新技术，可以启迪人们的创新思维，为运用新一代信息技术推动我国工业互联网发展做出重要贡献。
为了确保“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书的前沿性，我邀请杜文莉、侍洪波、顾幸生、牛玉刚、唐漾、严怀成、杨文、和望利、王喆等20余位专家参与编写。丛书编写人员均为工业互联网、自动化、人工智能领域的领军人物，包含多名国家级高层次人才、国家杰出青年基金获得者、国家优秀青年基金获得者，以及各类省部级人才计划入选者。多年来，这些专家对工业互联网关键理论和技术进行了系统深入的研究，取得了丰硕的理论与技术成果，并积累了丰富的实践经验，由他们编写的这套丛书，系统全面、结构严谨、条理清晰、文字流畅，具有较高的理论水平和技术水平。
这套丛书内容非常丰富，涉及工业互联网系统的平台、控制、调度、安全等。丛书不仅面向实际工业场景，如《工业互联网关键技术》《面向工业网络系统的分布式协同控制》
《工业互联网信息融合与安全》《工业混杂系统智能调度》《数据驱动的工业过程在线监测与故障诊断》，也介绍了工业互联网相关前沿技术和概念，如《信息物理系统安全控制设计与分析》《网络化系统智能控制与滤波》《自主智能系统控制》和《机器学习关键技术及应用》。通过本套丛书，读者可以了解到信息物理系统、网络化系统、多智能体系统、多刚体系统等常用和新型工业互联网系统的概念表述，也可掌握网络化控制、智能控制、分布式协同控制、信息物理安全控制、安全检测技术、在线监测技术、故障诊断技术、智能调度技术、信息融合技术、机器学习技术以及工业互联网边缘技术等最新方法与技术。丛书立足于国内技术现状，突出新理论、新技术和新应用，提供了国内外最新研究进展和重要研究成果，包含工业互联网相关落地应用，使丛书与同类书籍相比具有较高的学术水平和实际应用价值。本套丛书将工业互联网相关先进技术涉及到的方方面面进行引申和总结，可作为高等院校、科研院所电子信息领域相关专业的研究生教材，也可作为工业互联网相关企业研发人员的参考学习资料。
工业互联网的全面实现是一个长期的过程，当前仅仅是开篇。“数字浪潮：工业互联网先进技术”丛书的编写是一次勇敢的探索，系统论述国内外工业互联网发展现状、工业互联网应用特点、工业互联网基础理论和关键技术，希望本套丛书能够对读者全面了解工业互联网并全面提升科学技术水平起到推进作用，促进我国工业互联网相关理论和技术的发展。也希望有更多的有志之士和一线技术人员投身到工业互联网技术和应用的创新实践中，在工业互联网技术创新和落地应用中发挥重要作用。