Robust Control Design: An Optimal Control Approach (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: John Wiley & Sons Inc, Hoboken, 2007
- Primera edición
- Tapa dura
- Nuevo
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Hardcover. Comprehensive and accessible guide to the three main approaches to robust control design and its applications Optimal control is a mathematical field that is concerned with control policies that can be deduced using optimization algorithms. The optimal control approach to robust control design differs from conventional direct approaches to robust control that are more commonly discussed by firstly translating the robust control problem into its optimal control counterpart, and then solving the optimal control problem. Robust Control Design: An Optimal Control Approach offers a complete presentation of this approach to robust control design, presenting modern control theory in an concise manner. The other two major approaches to robust control design, the H_infinite approach and the Kharitonov approach, are also covered and described in the simplest terms possible, in order to provide a complete overview of the area. It includes up-to-date research, and offers both theoretical and practical applications that include flexible structures, robotics, and automotive and aircraft control. Robust Control Design: An Optimal Control Approach will be of interest to those needing an introductory textbook on robust control theory, design and applications as well as graduate and postgraduate students involved in systems and control research. Practitioners will also find the applications presented useful when solving practical problems in the engineering field. Robust Control Design is based on research into an optimal control approach to robust control design. This book presents an approach that differs from the conventional direct approaches to robust control usually discussed, by firstly translating the robust control problem into its optimal control counterpart. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780470031919
- Título
- Robust Control Design: An Optimal Control Approach (Hardcover)
- Autor
- Feng Lin
- Editorial
- John Wiley & Sons Inc, Hoboken
- Año de publicación
- 2007
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0470031913
- ISBN 13
- 9780470031919
- Edición
- 1ª Edición
Optimal control is a mathematical field that is concerned with control policies that can be deduced using optimization algorithms. The optimal control approach to robust control design differs from conventional direct approaches to robust control that are more commonly discussed by firstly translating the robust control problem into its optimal control counterpart, and then solving the optimal control problem.
Robust Control Design: An Optimal Control Approach offers a complete presentation of this approach to robust control design, presenting modern control theory in an concise manner. The other two major approaches to robust control design, the H_infinite approach and the Kharitonov approach, are also covered and described in the simplest terms possible, in order to provide a complete overview of the area. It includes up-to-date research, and offers both theoretical and practical applications that include flexible structures, robotics, and automotive and aircraft control.
Robust Control Design: An Optimal Control Approach will be of interest to those needing an introductory textbook on robust control theory, design and applications as well as graduate and postgraduate students involved in systems and control research. Practitioners will also find the applications presented useful when solving practical problems in the engineering field.
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Acerca del autor
Feng Lin, PhD, is a Senior Design Engineer in DRAM Design R&D at Micron Technology, Inc. His research interests include high-speed I/O circuits, PLL/DLL, and mixed-signal circuit design. Dr. Lin holds over 50 granted or pending patents related to DRAM and integrated circuit design.
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