自动控制原理

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出版者:化学工业出版社
作者:王敏 编
出品人:
页数:186
译者:
出版时间:2003-9
价格:19.00元
装帧:平装
isbn号码:9787502545789
丛书系列:
图书标签:
  • 控制工程
  • 自动控制
  • 控制理论
  • 控制系统
  • 经典控制
  • 现代控制
  • MATLAB控制
  • 自动化
  • 电气工程
  • 机械工程
  • 系统工程
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具体描述

本书介绍了自动控制原理的基本概念和方法,包括经典控制理论和现代控制理论的主要内容,适合作为信息学科本科学生平台课程教材和非自动专业理工科学生的教材。全书共分7章,第1章绪论,引入控制系统的基本概念、定义、术语;第2章控制系统的数学模型,介绍连续系统的时域模型、复域模型、状态空间描述;第3章线性系统的时域分析,对系统动态性能、稳态性能和稳定性进行分析的方法作了详细的读者讨论;第4章线性系统的频域分析,介绍线性系统的频率特性和频域分析方法;第5章线性系统的校正,介绍线性系统的校正的原理和方法,着重讨论了PID控制器的设计及其在系统校正中的作用。第6章采样系统分析,介绍了z变换、脉冲传递函数以及离散系统的分析方法;第7章状态空间分析设计,讨论了线性定常系统的状态空间分析和基本设计方法,各学校可根据专业需要,选择有关章节组织教学。

  本书的特点是内容精炼,重点突出,强调基本概念、基本原理的掌握与应用,特别适合少学时数自动控制原理数学的要求。

图书简介:《深度学习与复杂系统建模》 主题: 本书深入探讨了运用现代深度学习技术对高度非线性、多变量、时变且难以用传统数学模型精确描述的复杂系统进行建模、分析与控制的前沿方法。 内容概述: 在工程、经济、生物、气候等诸多领域,我们经常面对的挑战是如何有效理解和驾驭那些由海量数据驱动、内部结构复杂且动态演化规律不甚明朗的系统。传统的基于物理机理的建模方法在处理高维度、强耦合的复杂系统时往往力不从心,要么模型过于简化而丢失关键信息,要么模型参数估计的难度呈指数级增长。 《深度学习与复杂系统建模》正是为应对这一挑战而生。本书摒弃了对系统先验知识的过度依赖,转而聚焦于从海量观测数据中自动学习系统的内在动态特性、隐藏结构和潜在关系。全书结构严谨,从基础理论奠基到前沿应用展示,层层递进,旨在为读者提供一套完整的、基于数据驱动的复杂系统分析与控制的工具箱。 第一部分:复杂系统基础与数据驱动范式转型 本部分首先界定了“复杂系统”的内涵,强调了其在非线性、涌现性、自组织等方面的特征,并简要回顾了经典控制理论在处理复杂性时的局限性。随后,本书引入了数据驱动建模的必要性。重点阐述了如何从系统辨识的角度,理解深度神经网络在作为“万能逼近器”的理论基础上,如何能够替代或增强传统状态空间模型。 关键内容: 复杂性度量、经典系统理论回顾、数据质量对建模的影响、从机理模型到数据模型(混合建模的潜力)。 第二部分:深度学习核心架构与系统动力学映射 这是本书的核心理论部分。我们详细剖析了几种最适合处理时间序列和序列依赖问题的深度学习架构,并将其与系统动态特性精确对应。 1. 循环神经网络(RNNs)及其变体(LSTMs与GRU): 重点阐述了它们如何有效地捕获系统在时间维度上的长短期依赖关系,是构建状态时间演化模型的基石。书中会包含如何设计损失函数,使其不仅关注预测精度,还关注系统稳定性和可控性指标的优化。 2. 时间卷积网络(TCNs): 探讨TCNs如何利用膨胀因果卷积,在保持并行计算效率的同时,实现比传统RNN更广阔的有效感受野,特别适用于高采样率的物理过程建模。 3. 深度自编码器(DAEs)与变分自编码器(VAEs): 这些架构被用于复杂系统的降维与特征提取。通过学习低维潜变量(Latent Variables)表示,可以将高维观测数据映射到更具物理意义或更易于分析的低维流形上,揭示复杂系统潜在的本征模态。 4. 图神经网络(GNNs): 针对具有明确或隐含拓扑结构的系统(如电网、交通网络、分子动力学),GNNs被用于建模节点间的相互作用和信息传递机制。本书将介绍如何构建合适的图结构,以表征系统组件间的耦合关系。 第三部分:基于学习的系统分析与状态估计 在成功建立系统的黑箱或灰箱模型后,本部分转向如何利用这些模型进行深入分析。 1. 可解释性与因果推断: 深度学习模型常因其“黑箱”特性受到质疑。本书将介绍后霍克斯(Post-hoc)分析技术(如LIME, SHAP)以及基于神经正交投影(Neural Orthogonal Projection)的方法,尝试从学习到的权重和激活模式中,反推出系统中的关键影响因素和潜在的反馈回路。 2. 非线性状态观测器: 传统卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波在处理强非线性系统时性能急剧下降。本书将介绍如何使用神经网络来替代非线性转换函数,构建“深度卡尔曼滤波”或基于生成模型的增强型状态估计器,以实现对系统内部不可测状态的鲁棒估计。 第四部分:数据驱动的复杂系统控制 本书的最高潮部分,是将学习到的系统模型直接应用于决策和控制。 1. 模型预测控制(MPC)的深度集成: 传统的MPC依赖精确的前向模型。本书详细展示了如何使用训练好的深度网络模型(如LSTM预测器)作为MPC中的预测引擎。特别强调了如何处理深度模型中的预测不确定性(如使用集成学习或量化神经网络来估计方差),并将不确定性纳入优化目标,以保证控制的安全性(Robust MPC)。 2. 深度强化学习(DRL)在控制中的应用: 针对难以建立精确模型的系统,DRL提供了一种无需显式模型即可直接学习最优控制策略的方法。本书将区分基于模型的强化学习(Model-based RL,利用学习到的环境模型加速学习)和无模型强化学习(Model-free RL),并给出在连续状态和动作空间复杂系统控制任务中的具体算法选择和调优指南。 3. 安全与泛化性: 鉴于复杂系统(如自动驾驶、能源系统)对安全性的极端要求,本书专门辟章节讨论如何约束深度学习控制器的输出,确保其在系统边界内运行。讨论包括安全层(Safety Layer)的设计以及如何通过领域适应(Domain Adaptation)技术,提高控制器在未见场景下的鲁棒性和泛化能力。 读者对象: 本书面向控制工程、自动化、人工智能、系统科学、应用数学等领域的本科高年级学生、研究生、科研人员及高级工程师。要求读者具备扎实的线性代数、微积分基础,以及初步的机器学习概念。 本书价值: 《深度学习与复杂系统建模》不仅是前沿理论的汇编,更是一本实战指南。它弥合了传统系统科学与现代人工智能之间的鸿沟,为读者提供了一套行之有效的方法论,以驾驭当今世界最复杂、最具挑战性的工程与科学难题。读者将能够设计出比传统方法更精准、更具鲁棒性的系统模型,并基于这些模型实现更智能、更优化的决策与控制。

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读后感

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这次收到一本名为《自动控制原理》的书,但内容却是一部关于园艺的书籍,聚焦于如何打造一个充满生机的家庭花园。作为一个对绿色植物有着浓厚兴趣,但又常常因为缺乏经验而头疼的花友来说,这简直是打开了新世界的大门。书的内容非常实用,从选择合适的植物种类开始,详细介绍了不同植物对光照、水分、土壤和温度的要求。我特别喜欢书中关于土壤改良的部分,它不仅解释了不同土壤类型的优缺点,还提供了详细的配制方法,让我不再盲目地购买各种肥料。书中还涵盖了病虫害防治的知识,而且重点在于如何利用天然、环保的方法来解决问题,避免使用化学农药,这对我来说非常重要。最令我印象深刻的是,书中详细讲解了如何根据季节变化来规划花园的种植和维护,以及如何通过合理的布局来最大化空间利用率,让小小的阳台也能变成一个五彩斑斓的花卉天堂。书中的插图也非常精美,各种植物的形态和花朵的色彩都描绘得栩栩如生,读起来让人心旷神怡。它还分享了一些关于如何利用容器种植,以及如何制作堆肥的技巧,让我在享受园艺乐趣的同时,也能更好地实现资源的循环利用。这本书的出现,彻底改变了我对“自动控制”的理解,原来,大自然也有它自己的“原理”,而这本书就是教我如何去理解和顺应它。

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我手里这本《自动控制原理》,其实内容是一部关于历史侦探小说的杰作。故事背景设定在19世纪的伦敦,一位才华横溢但行事低调的私人侦探,凭借着敏锐的观察力和过人的智慧,在繁华的都市背后,揭露了一系列扑朔迷离的案件。这本书的魅力在于,它将历史的厚重感与悬疑的扣人心弦巧妙地结合在一起。作者对那个时代的社会风貌、生活习惯、甚至是街道的布局都描绘得极为细致,仿佛将读者带回了维多利亚时代。侦探在调查过程中,会接触到形形色色的人物,从贵族到流浪汉,从绅士到罪犯,每一个角色都塑造得有血有肉,他们之间的对话充满了那个时代的韵味。案件的设计也非常巧妙,充满了反转和出人意料的情节,让我每一次都以为已经接近真相,却又被新的线索所引导。书中对于犯罪心理的分析也十分到位,侦探总是能够从细微之处洞察凶手的动机和破绽。我尤其喜欢书中对细节的描绘,无论是证物上的微小痕迹,还是人物的一个眼神,都可能成为解开谜团的关键。作者的叙事节奏把握得非常好,既有紧张刺激的追捕场面,也有娓娓道来的推理过程。这本书的书名虽然是《自动控制原理》,但它所展现的,却是人类复杂情感和逻辑推理所构成的“非自动”的,充满变数的“原理”。它让我沉浸其中,跟着侦探一起思考,一起寻找真相,是一种非常享受的阅读体验。

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这本书的书名是《自动控制原理》,不过这次我拿到的是一本完全不相关的书,书名也叫《自动控制原理》,但内容却讲的是一个关于时间旅行的小说。故事的主人公是一位年轻有为的物理学家,他意外地发现了一种能够穿越时空的方法。起初,他只是想利用这项技术去看看历史上的重大事件,比如恐龙时代,或者亲眼见证文艺复兴的辉煌。然而,随着他的一次次穿越,他逐渐发现时间并非是可以随意改变的河流,每一次微小的干预都可能引发连锁反应,导致意想不到的后果。他开始被卷入一场关于时间线稳定的斗争中,需要对抗那些企图利用时间旅行来牟取私利的反派。小说在时间旅行的理论构建上相当有趣,虽然是虚构,但作者运用了一些听起来颇具科学性的概念,让读者在阅读过程中不会觉得过于突兀。情节跌宕起伏,悬念丛生,特别是主人公在每次穿越后,如何应对已经发生改变的现实,以及如何努力修正错误,都写得扣人心弦。人物塑造也很成功,主人公的成长历程,从最初的鲁莽好奇,到后来的责任感与担当,都刻画得十分到位。这本书虽然名字和“自动控制原理”一样,但其内容却完全是科幻冒险的范畴,给我的阅读体验带来了巨大的惊喜,完全颠覆了我对这本书的预期。

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拿到这本《自动控制原理》,我原本以为会是枯燥的工程学理论,结果却是一本关于宠物心理学的读物。这本书的视角非常独特,它不是从训练技巧出发,而是深入探讨了猫狗等常见宠物的行为模式、情感需求以及它们与人类的互动方式。作者用非常生动的语言,结合大量的案例,解释了为什么狗狗会摇尾巴,猫咪为什么会发出呼噜声,以及它们在不同的情境下会表现出怎样的情绪。我一直觉得我的狗狗有时会表现出一些我难以理解的行为,看了这本书后,很多困惑都迎刃而解。比如,书中解释了狗狗的“分离焦虑”,以及如何通过一些温和的方法来帮助它们适应独处。对于猫咪的领地意识和捕猎天性,书中也有非常细致的描述,让我更能理解它们的一些“奇怪”举动。书中最让我受益匪浅的是关于如何与宠物建立更深层次情感连接的部分。它强调了理解和尊重宠物个体差异的重要性,以及如何通过细致的观察和耐心的陪伴来赢得它们的信任。书中还讨论了一些关于宠物教育的误区,并提供了更科学、更人道的解决方案。总的来说,这本书让我觉得,养宠物不仅仅是提供食物和住所,更重要的是去理解它们,成为它们生活中不可或缺的“家庭成员”。这本书的书名虽然是《自动控制原理》,但它教我的却是如何去“自然”地与另一个生命建立和谐的关系,这是一种更深层次的“控制”与“被控制”的智慧。

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我收到一本名为《自动控制原理》的书,但打开后发现它是一本关于烹饪技巧的书籍,而且是专门针对意大利菜系的。这本书详细介绍了各种意大利面、披萨、烩饭以及提拉米苏等经典菜肴的制作方法。我一直对意大利美食情有独钟,但总觉得自己在家里做出来的味道总是不那么地道。这本书的出现简直是雪中送炭。它不仅仅是简单地罗列食材和步骤,而是深入讲解了每一种食材的特性,比如不同种类的小麦粉对意面口感的影响,番茄酱如何才能达到最佳的酸甜平衡,以及如何在家中制作出媲美专业披萨店的饼底。书中还有很多关于食材选择和搭配的建议,比如如何挑选新鲜的罗勒叶,以及不同奶酪的融化特性和风味组合。最让我惊喜的是,书中还附带了许多精美的图片,展示了最终菜肴的诱人模样,并且对一些关键步骤做了图示讲解,非常直观易懂。它还介绍了一些意大利南部和北部地区不同的烹饪风格和特色菜肴,让我对意大利的美食文化有了更深的了解。这本书的语言风格亲切自然,充满了对食物的热爱,读起来一点也不枯燥,仿佛一位经验丰富的意大利奶奶在亲自传授她的私房秘籍。虽然书名是《自动控制原理》,但内容却让我彻底爱上了厨房,迫不及待地想尝试书中的每一个菜谱。

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