具体描述
本书是为液压，机械专业大学本科生编写的自动控制理论教材，内容包括：线性定常连续系统理信纸，非线性系统中的描述函数法，采样控制系统分析，状态空间方法基础，以及与之相配合的计算机辅助数学程序。
为了适应专业及工程的需要，书中还介绍了含有低阻尼比二阶振荡环节为被控对象系统的分析方法和校正方法、非线性特性振荡线性化、PID调节器设计及其高散化 算法。书中有较多的例题和习题。
本书可作为液压、机械及非自控专来大学本科生、各类大专生的教材，也可以作为从事自动 控制专业教学工作的教师和工程技术人员的参考书。
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用户评价
这本书在处理“非线性系统辨识”这一前沿领域的内容时，表现出了远超一般本科教材的深度和广度。我原本以为它会像很多国内教材一样，在非线性部分草草收场，只提一下相平面法，然后就让读者去啃更专业的书籍。没想到，它居然用了一整章的篇幅，详尽地介绍了描述函数法和等效刚度法的适用条件和局限性。特别是关于“极限环的稳定性判断”，书中不仅给出了李雅普诺夫判据的初步应用实例，还结合一个典型的范德堡振荡器模型，演示了如何通过相平面轨迹的“螺旋性”来直观判断系统的稳定性。这种从数学工具到工程实例的完美嫁接，让我对非线性控制不再抱有敬畏之心，而是有了着手的信心。此外，书中还穿插了一些关于智能控制方法（如模糊逻辑控制器的基本原理）的介绍，虽然篇幅不长，但足以打开一扇窗户，让我知道现代控制工程是如何与人工智能技术结合的。这对于我们这些期望未来从事前沿研究的学子来说，无疑是宝贵的指引。它没有把理论和应用割裂开来，而是让读者始终保持着对未来技术发展的敏感度。
评分我不得不说，这本书的排版和装帧设计简直是业界良心，拿在手上就感觉分量十足，绝对不是那种匆匆忙忙拼凑出来的教材。内页采用的是哑光纸张，长时间阅读眼睛完全没有那种刺眼的疲劳感，这对于我们这些需要长时间盯着公式看的读者来说太重要了。最值得称赞的是它的图示清晰度。在分析状态空间模型的描述时，很多教材的图往往模糊不清，变量和箭头混在一起，让人分不清主次。但这本书对每一个框图和信号流图都做了精心处理，关键的变量用加粗字体标注，反馈路径和前馈路径的箭头粗细都做了区分，即便是初次接触状态空间表示法的读者，也能一眼看出系统的结构和信息流向。而且，它在每个章节的末尾都精心设计了一个“回顾与展望”的小节，这个设计非常巧妙。它不只是简单总结了本章知识点，而是将本章内容与前后章节，甚至与其他控制理论（比如鲁棒控制、最优控制的雏形）联系起来，提供了一个宏观的视角。这种结构安排，让我感觉自己不是在一个孤立的知识点上打转，而是正在攀登一座结构严谨、层层递进的知识高山。这种对细节的打磨和对读者阅读体验的关怀，是很多技术书籍所欠缺的，也体现了编著者深厚的教学功力。
评分这本《自动控制原理》的习题解析真是太给力了！我之前啃教材啃得头大，那些复杂的数学推导和抽象的概念总是让我感觉云里雾里。直到我遇到了这本书，简直像是找到了通往理解彼岸的灯塔。它不是简单地罗列公式，而是花了大量的篇幅，图文并茂地剖析了每一个典型例题背后的物理意义和工程背景。比如，在讲解根轨迹法时，它没有直接抛出那个复杂的“相角判据”，而是用了一个非常形象的比喻，把系统的闭环极点看作是在“寻找平衡点”的过程，每一步的移动都对应着开环增益的变化，这样一来，那些原本枯燥的代数运算就变得有迹可循了。更让我惊喜的是，对于那些经典控制器的设计，比如PID，它不仅给出了标准形式，还深入探讨了比例、积分、微分项对系统瞬态响应和稳态误差的“脾气”影响。我记得有一次调试一个机械臂的位置控制，系统老是出现小幅振荡，我按照书上的思路，先用Ziegler-Nichols法粗调，再结合书里关于“积分项消除稳态误差但可能引入超调”的讨论，微调了$K_i$，结果立马就稳定下来了。这本书的价值不在于让你背下多少公式，而在于它真正教会了你如何“思考”控制系统，如何用数学语言描述和解决现实世界中的工程难题。对于一个正在努力从理论走向实践的工科生来说，这本习题集比纯理论教材更接地气，是真正的实战指南。
评分这本书的语言风格非常严谨，但又不像一些俄式教材那样晦涩难懂，它更偏向于一种清晰、逻辑性极强的英式学术叙事。它的魅力在于对“假设”和“前提条件”的强调。在介绍任何一个控制方法时，作者都会首先明确指出这个方法适用的系统类型（如是否为线性时不变系统、是否满足可控可观条件）。例如，当讲解状态反馈极点配置时，书中反复强调了“可控性”是设计的前提，并提供了一个非常简洁的反例——一个不可控系统，展示了为什么强行进行极点配置会导致设计失败。这种强调基础和前提的写作方式，有效地帮助读者建立起对控制理论的敬畏感，避免了在实际工程中“套用公式”而导致灾难性后果的风险。我发现，很多初学者犯的错误不是计算能力不足，而是对理论的适用边界理解不清。这本书通过大量的“限定条件说明”，成功地弥补了这一点。它教我的不仅是“如何做”，更是“在什么情况下才能做”。这种对科学严谨性的坚持，是其成为一本优秀参考书的关键所在。
评分我必须承认，这本书对“系统辨识”这块内容的深度挖掘，远超我的预期。通常，控制原理的书籍对辨识部分只是浅尝辄止，更多地是作为后续学习的铺垫。但《自动控制原理》这本书，却花了足足两个章节来系统地阐述最小二乘法（OLS）在线性系统参数估计中的应用。作者不仅推导了经典的OLS算法，还非常细致地对比了批量式（Batch）和递归式（Recursive）最小二乘法的优缺点。尤其是在讲解递归最小二乘（RLS）时，它引入了“遗忘因子”的概念，并解释了该因子如何影响系统对历史数据的“记忆”程度，以及如何通过调整它来应对时变参数系统。这种对算法细节的深入剖析，使得我对“如何从实验数据中提取系统模型”这一关键环节有了本质性的理解。我甚至尝试用书中学到的RLS算法，对一个简单的电机实验数据进行了编程实现，结果发现其估计出的传递函数模型与理论模型高度吻合。这本书的这种“理论推导—算法实现—工程应用”的闭环教学结构，真正将抽象的数学理论转化为了可操作的工程技术。
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