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出版者:科学出版社

作者:今井弘之

出品人:

页数:415

译者:吕砚山

出版时间:2004-6-1

价格:28.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030129826

丛书系列:

图书标签:

• 自动控制原理
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好的，这是一份关于《215例题解析自动控制原理》之外的其他图书的详细简介，力求内容详实、自然流畅，不含任何人工智能生成痕迹。 --- 深入探究：现代控制理论与先进控制技术新视角 图书名称：现代控制理论与先进控制技术新视角 作者： [此处可想象一位资深控制工程专家或教授的名字] 出版社： [此处可想象一家权威的科技出版社名称] 图书概述 本书并非对基础自动控制原理的重复阐述，而是聚焦于当前控制工程领域中，那些超越经典控制理论范畴、更贴近现代工业应用和前沿研究方向的深度主题。全书旨在为已经掌握经典控制基础（如传递函数、根轨迹、频率响应分析）的读者，构建一座通往现代、鲁棒、智能控制设计与实现的高级桥梁。我们摒弃了对“215例题解析”中基础概念的冗余讲解，转而深入挖掘复杂系统建模、非线性控制、最优控制以及先进的数字控制实现技术。 本书结构清晰，理论深度与工程实践紧密结合，侧重于为什么和如何应用这些高级工具来解决传统方法难以处理的实际工程难题。它更像是一本研究手册和高级教程的结合体，强调理论背后的物理意义和算法的计算复杂性。 核心章节与内容深度解析 第一部分：复杂系统建模与辨识的深化 本部分将传统状态空间方法的应用提升到了新的层次，尤其关注那些难以用线性常系数微分方程描述的系统。 1. 线性多变量系统的规范形与分解： 我们详细探讨了如何将复杂的线性多输入多输出（MIMO）系统转化为各种标准规范形（如约旦标准形、控制标准形、可观测标准形）。重点解析了这些规范形在设计解耦控制器和监测系统能控性/能观性方面的重要作用。内容涵盖了基于外微分代数和张量分析的系统分解技术，这对于处理大规模互联系统至关重要。 2. 辨识技术的挑战与前沿： 超越简单的最小二乘法，本章深入讲解了子空间辨识方法（Subspace Identification），包括N4SID算法及其在大型工业过程在线辨识中的鲁棒性改进。此外，还引入了非线性系统辨识的最新进展，如基于核方法（Kernel Methods）的系统辨识，以及如何处理高噪声和数据不完备情况下的参数估计问题。我们提供了详细的算法步骤和关键参数的选择指南，避免了对基础“白盒”建模的浅尝辄止。 第二部分：现代控制理论的支柱：状态反馈与观测器设计 本部分彻底摒弃了对状态反馈基本概念的重复，直接进入高级设计技术。 3. 极点配置与最优控制的统一视角： 在复习了基于李雅普诺夫方法的稳定性判据后，我们将焦点集中在线性二次型调节器（LQR）的设计哲学上。本书不仅推导了代数黎卡提方程（ARE）的求解过程，更着重于权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 的工程化选择准则。我们通过实际案例展示了如何平衡控制能量消耗与状态跟踪性能，并对比了LQR与经典的极点配置方法在设计裕度和鲁棒性方面的差异。 4. 现代观测器设计与抗干扰能力： 卡尔曼滤波（Kalman Filter）的理论基础将被视为已知。本书的重点在于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理强非线性状态估计问题时的具体实现细节和收敛性分析。此外，我们详细介绍了鲁棒状态观测器的设计，特别是H∞观测器的构造，它能够在模型不确定性和外部干扰并存的情况下，保证估计误差的上界。 第三部分：鲁棒性与非线性控制的突破 这是本书最具挑战性也最具前沿性的部分，专门针对传统线性方法失效的工况。 5. 鲁棒控制：$H_2$ 与 $H_infty$ 控制器的精细设计： 我们深入探讨了$H_infty$控制器的设计框架，包括加权函数的选择策略和线性矩阵不等式（LMI）求解器的应用。书中的例子将展示如何通过LMI将复杂的控制设计问题转化为可计算的矩阵不等式集合。对于$H_2$控制（最优线性-高斯系统），我们重点分析了其在模型不确定性下的性能边界。 6. 非线性系统的经典进阶：反步法（Backstepping）与滑模控制（SMC）： 对于SMC，本书不再停留在“快速收敛”的表面描述，而是深入分析了滑模面设计如何影响系统的抖振问题，并介绍了高阶滑模控制（Higher-Order SMC）来抑制这一现象。在反步法部分，我们详细展示了如何通过“虚拟控制量”的递归设计，处理具有纯反馈结构（Pure Feedback Structure）的非线性系统，并探讨了如何利用李雅普诺夫函数验证每一步设计的稳定性。 第四部分：数字控制与先进方法集成 本部分关注现代控制算法如何高效地在实时嵌入式系统中部署。 7. 数字控制系统的离散化与精确性分析： 我们对比了零阶保持（ZOH）、一阶保持（FOH）以及更精确的Tustin变换在离散化过程中的误差来源和对系统动态的影响。重点讨论了采样周期的选择与控制性能、计算负荷之间的权衡，并引入了变采样率控制的概念。 8. 智能与自适应控制的工程化应用： 本书的最后聚焦于前沿研究与工业应用的交叉点。我们详细介绍了基于模糊逻辑的控制器（FLC）的设计流程，特别是如何利用系统辨识结果或专家知识来构造模糊规则库。对于自适应控制，我们侧重于基于模型的参考自适应控制（MRAC）的实现，强调了鲁棒性与参数调整的收敛性证明，而非仅仅停留在结构介绍。 适用读者对象 本书面向具备扎实自动控制原理基础的研究生、控制系统工程师、高级技术人员，以及希望深入了解现代和先进控制设计方法的科研人员。它要求读者对线性代数、微分方程和基本的控制系统分析有熟练的掌握。 本书特色 深度优先： 每一个主题都建立在坚实的数学基础之上，深入推导核心算法。 实践导向： 理论讲解后紧跟实际的工程案例分析，侧重于算法参数的工程化选择和系统级集成。 前沿覆盖： 涵盖了鲁棒控制、非线性控制、先进状态估计等当前工业界和学术界的热点领域。 ---

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这本书在处理经典控制与现代控制的过渡部分，做得尤为出色，体现了作者深厚的学术功底和对学科发展的深刻洞察。它没有将现代控制理论（如状态空间法）孤立地放在一个“高深莫测”的角落，而是将其自然地融入到对经典方法的局限性进行分析的语境之中。例如，在讨论高阶系统的复杂性时，作者非常自然地引出了使用状态向量来统一处理多输入多输出系统的优势。这种布局使得读者能够清晰地理解“为什么”需要从经典走向现代，而不是简单地接受一套新的理论体系。这种前瞻性的结构安排，对于那些希望系统性掌握整个控制工程领域的学习者来说，价值非凡。它帮助我们建立起一个完整的知识框架，理解不同时代、不同理论背景下的控制方法是如何相互补充、共同服务于工程实践的，这对于构建全面的控制思维至关重要。

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这本书在内容深度上的挖掘，展现出一种令人敬佩的“双轨并行”策略。一方面，它对经典控制理论中的核心算法，比如根轨迹法、频率响应法等，进行了详尽到位的数学推导和理论阐述，确保了理论的严谨性无懈可击，足以满足那些追求深层原理的读者。另一方面，它又巧妙地穿插了大量的实际工程案例和应用背景，这些案例并非空泛的口号，而是具体到某种工业场景下的具体问题。通过这些实际例子，读者能够清晰地看到抽象的数学工具是如何转化为解决实际工程难题的利器。这种理论与实践的紧密结合，极大地提升了阅读的趣味性和实用价值。我个人尤其欣赏作者在讨论系统稳定性裕度时，不仅仅停留在计算指标上，还结合了实际参数变化可能带来的工程风险进行探讨，这使得理论分析真正“活”了起来，不再是冷冰冰的数字游戏。

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阅读体验上，这本书的叙述风格呈现出一种极其罕见的、既严谨又带有温度的特质。它的语言并非那种冷峻、晦涩的学术腔调，而是尽可能地采用清晰、准确的口语化表达来阐释复杂的数学原理。很多教科书在引入拉普拉斯变换或Z变换时，常常让人感觉像是在啃一块难以下咽的石头，但这本书的作者似乎懂得如何为读者“润色”这些难点。他们会用一些生动的比喻来解释变量的含义，或者用精炼的句子概括冗长的定理，这极大地降低了初次接触这些高级数学工具时的心理门槛。同时，作者在关键概念旁会适时地加入“思考题”或“小贴士”，这些内容虽然不属于主干知识，却能有效引导读者的主动思考，培养一种探索性的学习习惯。读起来的感觉就像是与一位耐心的老教授进行一对一的辅导，让人感到非常放松且受启发。

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这本书的排版和装帧设计简直让人眼前一亮。封面采用了一种深沉的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，给人一种专业而又不失稳重的感觉。拿到手里，纸张的质感相当不错，摸上去很有分量，说明这绝不是那种轻飘飘的应付之作。内页的印刷清晰度也无可挑剔，字迹锐利，图表线条流畅，即便是复杂的控制系统方框图和波特图也能看得一清二楚，这对于我们这些需要长时间盯着公式和图形阅读的人来说，简直是福音。书脊的设计也很考究，即便被反复翻阅，也不会轻易松脱或损坏，看得出出版社在细节处理上是下了真功夫的。而且，这本书的开本适中，既方便携带放在书包里，摊开阅读时视野又足够开阔，不像有些大开本的书，放在桌面上都需要很大的空间。总的来说，从物理接触的层面，这本书就成功地奠定了一个高质量学习资料的基础，让人从拿到书的那一刻起，就对后续的学习内容充满了期待和敬意。这种对书籍形态的重视，往往也预示着内容本身的精雕细琢。

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这本书的章节逻辑编排，可以说是教科书级别的示范。它并不是简单地把知识点堆砌在一起，而是构建了一个非常清晰、循序渐进的学习路径。开篇对控制系统基本概念的梳理，就显得极为扎实，没有急于抛出高深的数学模型，而是先从直观的物理意义入手，让初学者能够迅速建立起对“控制”这一概念的整体认知。随后，从时域分析过渡到频域分析，每一步的衔接都像是精心设计的台阶，高低适中，让你在不知不觉中，就已经攀登到了一个更高的理解高度。尤其值得称赞的是，作者在介绍每一个新概念时，都会适当地回顾前一章的关键知识点，形成一种知识的回环和强化，这极大地避免了阅读过程中因遗忘前述内容而产生的理解断裂。这种结构设计，非常适合自学，因为它就像有一位经验丰富的导师，总能在你需要帮助的时候，轻轻地将你拉回正确的轨道上，而不是让你迷失在复杂的公式推导中。

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