自动控制原理典型题解析与实战模拟 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防科技大学出版社

作者:刘明俊

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2004-6

价格:36.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810248440

丛书系列:

图书标签:

• 自动控制原理
• 控制系统
• 典型题
• 模拟仿真
• 工程教育
• 教材
• 自动化
• 电路分析
• 数学建模
• 控制工程

工程优化与现代控制理论：面向复杂系统的高级策略 图书简介 本书旨在为具备一定控制系统基础的工程师、研究人员和高年级本科生提供一个深入理解和应用现代控制理论与先进优化方法的平台。它专注于超越传统PID控制范畴，面向工业界日益复杂的非线性、时变、高维系统，提供一套系统化的理论框架和实用的工程实施指南。 全书结构严谨，内容涵盖了现代控制理论的核心基石、先进的系统辨识技术，以及前沿的优化控制策略，并辅以大量的工程案例分析，以确保理论与实践的紧密结合。 第一部分：现代控制理论的深化与扩展 本部分首先对经典控制理论中的局限性进行了回顾，随后重点引入现代控制理论的关键概念，为后续的高级主题奠定坚实的数学基础。 第一章：状态空间描述与系统分析的再认识 本章深入探讨了线性定常系统（LTI）的状态空间建模方法，从物理系统的直观建立到矩阵微分方程的推导。重点内容包括： 可控性与可观测性分析： 详细阐述了卡尔曼秩判据的推导过程及其在系统结构分析中的意义。讨论了如何利用奇异值分解（SVD）评估系统的鲁棒性和固有模态的独立性。 模态分解与系统结构： 讲解了如何通过相似变换将系统矩阵对角化或约当化，以揭示系统的固有动态特性，包括慢模态与快模态的区分，这对设计分层控制结构至关重要。 时变系统的状态估计： 介绍了线性时变（LTV）系统的基本性质，并引入了时间依赖的李雅普诺夫稳定性判据，为非线性系统的稳定性分析做铺垫。 第二章：最优控制理论的奠基 本章是全书的理论核心之一，集中讨论了如何在给定的性能指标下，寻找最优的控制律。 性能指标函数的构建： 详细分析了能量泛函、二次型性能指标（LQR）以及约束条件下的性能度量。讨论了如何处理不对称的成本函数。 变分法基础与欧拉-拉格朗日方程： 严格推导了变分法的基本原理，并将其应用于推导最优控制问题的必要条件，这是庞特里亚金最小化原理的数学前驱。 线性二次型调节器（LQR）： 深入推导了代数黎卡提方程（ARE）的求解方法，包括迭代法和直接求解法。重点分析了LQR控制器的结构特性，如零极对消、稳定性和对系统参数变化的敏感性。讨论了无限时间LQR（LQR-∞）的收敛性。 第二章补充：庞特里亚金最小化原理 本章以严谨的数学推导，介绍了庞特里亚金最小化原理（PMP）作为解决带状态和控制约束的最优控制问题的核心工具。讲解了协态变量的定义、哈密顿函数构造，以及通过求解PMP导出的必要条件。通过具体的例子，展示了如何利用PMP确定Bang-Bang控制的开关律。 第二部分：鲁棒性、估计与非线性控制 现代工业系统面临不确定性、模型误差和外部扰动，本部分聚焦于如何设计能够有效应对这些挑战的控制策略。 第三章：系统辨识与模型辨识 精确的模型是先进控制的前提。本章侧重于从实验数据中提取系统动态模型的有效方法。 参数估计方法： 详细介绍最小二乘法（LS）及其递归形式（RLS）。重点分析了数据采集的策略（如输入信号的设计，白噪声激励），以及如何处理数据中的相关性和噪声。 状态空间模型辨识： 引入子空间辨识（Subspace Identification）方法，特别是N4SID算法。该方法能直接估计系统矩阵（A, B, C, D），避免了对输入输出数据的依赖，并能更有效地处理高阶系统。 模型验证与选择： 讨论了如何通过残差分析、模型预测性能评估等方法来判断辨识模型的有效性和阶数选择的合理性。 第四章：卡尔曼滤波与状态估计 状态估计是处理传感器噪声和系统不确定性的关键技术。 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）： 详细阐述了EKF在线性化非线性系统中的应用及其局限性（如线性化误差）。随后，重点介绍UKF，通过确定性采样点（Sigma Points）来更精确地估计非线性变换后的均值和协方差，避免了一阶泰勒展开的精度损失。 H-无穷滤波： 引入了基于控制论的滤波思想，设计出对未知扰动具有最佳抑制能力的滤波器，确保估计误差满足特定的性能界限。 第五章：非线性系统的先进控制技术 直接在非线性系统上应用线性方法往往导致性能下降或不稳定。本章介绍了处理非线性动力学的核心策略。 反馈线性化（Feedback Linearization）： 详细介绍了微分平坦性（Differential Flatness）的概念，以及如何通过坐标变换和输入-状态反馈，将复杂的非线性系统转化为线性的积分链形式，从而应用LQR等线性设计方法。 滑模控制（SMC）： 深入解析了SMC的设计原理，包括滑模面的选择、等效控制力与不确定性/扰动的补偿。重点讨论了抖振现象（Chattering）的根源及其抑制方法，如引入高阶滑模（HOSM）或利用$sigma$-函数逼近。 基于李雅普诺夫函数的间接自适应控制： 讲解如何利用李雅普诺夫稳定性理论来设计控制器，使其参数可以根据系统的实时反馈在线调整，以适应模型参数的未知或缓慢变化。 第三部分：优化与智能控制前沿 本部分将控制理论与现代优化算法相结合，解决实际工程中更具挑战性的问题，如系统约束、全局优化和人机协同。 第六章：模型预测控制（MPC）的工程实现 MPC是现代工业过程控制的支柱，本章侧重于其算法细节和计算效率。 MPC的核心算法： 详细阐述了滚动时域优化过程，包括如何将优化问题转化为标准二次规划（QP）或二次约束二次规划（QCQP）。 约束处理： 重点讨论了如何将输入约束（饱和）、状态约束（安全边界）以及软约束有效地纳入到性能指标函数中，以确保控制器的可行性和安全性。 计算效率与在线求解器： 分析了实时MPC的计算瓶颈，并介绍了增量控制（Incremental MPC）和高效的内点法求解器在实时系统中的应用。 第七章：鲁棒最优控制与H-无穷控制 本章关注系统在模型不确定性下的性能保证。 H-无穷控制的理论基础： 阐述了如何将系统性能需求转化为$mathcal{H}_infty$范数约束。推导了求解输入/输出反馈控制器（$K$）的LMI（线性矩阵不等式）条件，这是保证系统闭环性能最优的关键数学工具。 $H_2$与$H_infty$的折衷： 讨论了如何结合LQR的性能优化（最小化能量）和$H_infty$的鲁棒性保证，设计出兼顾性能与鲁棒性的混合控制器。 第八章：智能与混合系统控制简介 本章展望了更高级别的、超越传统微分方程描述的控制范畴。 模糊逻辑控制（FLC）的设计与调优： 介绍基于专家知识的模糊规则库构建、隶属度函数的选择，以及如何结合自整定机制（如使用遗传算法或神经网络）来优化模糊控制器的性能。 混合系统控制： 概述了包含连续动态和离散事件的混合系统模型（如使用混合自动机描述）。讨论了如何设计能保证系统在不同工作模式间安全切换的控制策略。 总结与工程实践建议 本书最后一部分总结了从理论到实践的转化路径，强调了系统建模、仿真验证（推荐使用MATLAB/Simulink或Python科学计算库进行验证）、以及硬件在环（HIL）测试的重要性。全书配有大量的图表和伪代码，旨在帮助读者将抽象的数学工具转化为可靠、高性能的工程控制解决方案。

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说实话，我买过不少同类书籍，很多都是翻译腔很重，或者干脆就是把习题和答案简单罗列了一下，缺乏深入的剖析和灵活的应用指导。这本书给我的感觉完全不一样，它更像是一本实战手册。作者显然对国内的教学体系和考试重点有着深刻的理解，选题的角度非常刁钻，直击那些老师们最喜欢出的“陷阱”题。比如，在处理非线性系统简化或者复杂耦合系统解耦设计时，它提供的思路非常开阔，不仅仅是给出一个标准解法，还会探讨其他可能的优化路径。我特别欣赏它在“实战模拟”这块的投入，那些模拟试卷的难度设置得非常合理，既有基础巩固，也有高难度综合应用，让我在做完模拟测试后，能够清晰地看到自己知识体系中的薄弱环节。而且，卷子的解析部分，对于错误选项的分析也做得很到位，告诉你为什么错，而不是仅仅指出正确答案是什么。这对于提升解题的“质量”而非仅仅是“数量”，帮助太大了。

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这本书的封面设计得相当有档次，那种深邃的蓝色调和简洁的字体搭配，让人一看就知道里面装的是硬核的干货。我当初买它的时候，主要是被书名里“典型题解析”这几个字吸引的，因为我正在啃《自动控制原理》这门课，理论知识看得我云里雾里，最缺的就是那种能把抽象概念落地到具体题目上的讲解。翻开内页，排版也挺讲究，公式推导过程清晰，每一个步骤都留有足够的空间让你自己思考和演算，不像有些教材恨不得把所有东西都塞在一页上，看了让人喘不过气。尤其是那些经典例题，从最基础的传递函数建立，到闭环系统的稳定性分析，再到根轨迹、频率特性图的绘制，每一步的逻辑链都梳理得非常到位。它不是那种只给出答案的书，而是像一个耐心十足的导师，手把手带着你走过那些最容易卡壳的地方。这种手感和阅读体验，对于自学者或者正在攻克期末考试的学生来说，简直是福音。我甚至会把一些解析部分反复看几遍，直到完全理解了背后的物理意义和数学原理，那种醍醐灌顶的感觉，真是久违了。

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最让我惊喜的是，这本书在处理一些前沿的、或者说在传统教材中容易被一带而过的小技巧时，着墨颇多。比如，在进行PID参数整定时，它没有停留在传统的Ziegler-Nichols方法上，而是引入了几种更现代、更具鲁棒性的在线整定策略的简化模型分析。这对我目前工作中遇到的一些工业现场的快速响应需求非常有帮助。它就像一个“隐藏的秘籍”集合，把那些只有在专业期刊或者资深工程师交流中才会流传的“经验之谈”系统地整理并嵌入到了理论框架中。我感觉自己读的不仅仅是一本应试教材，更像是在参与一场高水平的学术研讨会，作者不断抛出新的视角和工具箱。如果你只是想应付一下考试，这本书或许有点“超纲”；但如果你立志于成为一个真正能够设计和优化复杂控制系统的工程师，那么这本书提供的知识广度和深度，绝对是市场上同类书籍中难得一见的宝藏。它真的拓宽了我对自动控制学科的理解边界。

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这本书的装帧和纸张质量，绝对是图书馆级别的水准。要知道，像这种理工科的参考书，我们经常需要反复翻阅、涂写笔记，对纸张的耐用度和印刷的清晰度要求很高。这本书的纸张厚度适中，墨水浓郁，即使用细的针管笔写字，也不会有洇墨的现象，这对于我这种有做笔记强迫症的人来说，简直太重要了。更值得一提的是，书中涉及到的各种控制系统的方框图和波特图，线条的精度非常高，即便是用尺子重新描绘参考线也完全没有问题。这种对细节的打磨，侧面反映了编著者对内容质量的极致追求。很少有出版社愿意在参考书的物理载体上投入这么多精力，但正是这种对“物”的重视，保证了我们这些用户在长时间、高强度使用过程中，书籍本身不会因为频繁翻阅而散架或者模糊不清，这比很多徒有其表的“网红书”要实在得多。

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这本书的结构安排，简直是为我这种时间紧张的在职学习者量身定做的。它没有冗长晦涩的前言和不切实际的哲学探讨，开篇就直奔主题，知识点的组织遵循了从宏观到微观、从理论到应用的递进逻辑。我发现，它在讲解像奈奎斯特判据或李雅普诺夫稳定性分析这类偏理论性的内容时，用词非常精炼，同时辅以大量的图形辅助说明。那些复杂的函数图像，线条清晰、标注明确，即使是初次接触这些高维概念，也能迅速建立起直观的印象。我记得有一次晚上加班后回来，很疲惫，但翻到这本书的某个章节，发现它用非常生活化的语言解释了一个原本让我头疼的系统辨识问题，瞬间思路就打开了。这种能把高深理论“降维打击”成易于理解的知识点的能力，真的体现了作者深厚的功底和教育热情。读起来不觉得累，反而有一种“原来如此”的酣畅淋漓。

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