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出版者:电子工业出版社

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2005-3-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121009372

丛书系列:

图书标签:

• 控制
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MATLAB 7 辅助控制系统设计与仿真 内容概述 本书是一本面向控制系统工程师、科研人员以及高等院校相关专业学生的实用指南，详细介绍了如何利用 MATLAB 7 强大的仿真和分析工具来辅助控制系统的设计与实现。全书紧密结合实际工程应用，从基础概念入手，逐步深入到高级主题，旨在帮助读者掌握运用 MATLAB 7 高效解决控制系统设计与仿真问题的能力。 章节详情 第一部分：MATLAB 7 基础与控制系统建模 第一章：MATLAB 7 概览与基本操作 介绍 MATLAB 7 的基本界面、命令窗口、M文件编辑器、工作空间等核心组件。 讲解 MATLAB 7 的基本数据类型、变量赋值、运算符、表达式以及常用的数学函数。 演示如何创建、保存和运行 M 文件脚本，以及如何进行简单的程序调试。 重点介绍 MATLAB 7 在矩阵运算方面的强大功能，为后续控制系统建模奠定基础。 示例： 使用 MATLAB 7 进行简单的线性方程组求解，展示矩阵乘法和求逆等操作。 第二章：控制系统数学模型表示 深入探讨连续时间系统和离散时间系统的数学模型表示方法，包括微分方程、传递函数、状态空间方程等。 讲解如何使用 MATLAB 7 的符号数学工具箱（Symbolic Math Toolbox）来推导和简化系统模型。 介绍 LAPLACE 变换和 Z 变换在系统分析中的应用，并演示如何在 MATLAB 7 中实现这些变换。 示例： 利用符号数学工具箱推导一个二阶电路的传递函数，并进行部分分式展开。 第三章：系统辨识与模型获取 介绍系统辨识的基本概念和常用方法，如模型结构选择、参数估计等。 演示如何利用 MATLAB 7 的系统辨识工具箱（System Identification Toolbox）从实验数据中获取系统的数学模型。 讲解常用的辨识算法，例如 ARX, ARMAX, OE, BJ 等模型。 示例： 使用一组实际测量数据，通过系统辨识工具箱辨识一个已知动态特性的系统模型。 第二部分：控制器设计与仿真 第四章：经典控制理论在 MATLAB 7 中的应用 回顾 PID 控制、超前/滞后校正等经典控制理论的核心思想。 演示如何在 MATLAB 7 中利用 `tf`、`tfest` 等函数创建和操作传递函数模型。 讲解如何使用 `rlocus`、`bode`、`nyquist`、`margin` 等函数进行根轨迹、伯德图、奈奎斯特图等分析，并基于这些分析进行控制器参数整定。 示例： 设计一个 PID 控制器来改善一个开环不稳定系统的性能，并通过伯德图验证系统的稳定裕度。 第五章：状态空间方法控制系统设计 介绍状态空间方法的优势，以及如何在 MATLAB 7 中使用 `ss` 函数表示状态空间模型。 讲解极点配置（Pole Placement）方法，演示如何使用 `place`、`acker` 函数来设计状态反馈控制器。 介绍观测器（Observer）的设计原理，并演示如何使用 `estim` 函数设计状态观测器。 示例： 为一个多输入多输出（MIMO）系统设计极点配置控制器，并仿真系统的响应。 第六章：现代控制理论与先进控制方法 介绍最优控制理论，如 LQR（Linear Quadratic Regulator）和 LQG（Linear Quadratic Gaussian）设计。 演示如何在 MATLAB 7 中使用 `lqr`、`dlqr`、`kalman` 等函数进行最优控制器和卡尔曼滤波器的设计。 探讨模型预测控制（MPC）的基本原理，并介绍 MATLAB 7 的 MPC 工具箱（Model Predictive Control Toolbox）的应用（如果版本支持）。 示例： 使用 LQR 设计控制器以最小化系统的二次性能指标，并仿真系统在噪声下的响应。 第七章：数字控制系统设计与仿真 介绍离散化技术，如零阶保持、一阶保持等，并演示如何在 MATLAB 7 中进行系统离散化。 讲解离散时间系统的控制器设计方法，包括离散 PID、状态空间设计在离散域的应用。 示例： 将一个连续时间系统离散化，并设计离散 PID 控制器，然后在离散时间仿真环境中验证其性能。 第三部分：高级仿真与系统分析 第八章：Simulink 仿真环境深入应用 详细介绍 Simulink 的强大功能，包括模块库、信号流、仿真步长设置等。 演示如何构建复杂的控制系统模型，包括线性、非线性组件。 讲解常用的 Simulink 模块，如 Gain, Transfer Fcn, State-Space, Integrator, Sum, Scope 等。 介绍仿真事件、触发器、事件驱动仿真等高级仿真技术。 示例： 在 Simulink 中搭建一个完整的闭环控制系统，并进行不同工况下的仿真。 第九章：非线性控制系统分析与仿真 介绍非线性系统的特点，以及分析非线性系统面临的挑战。 演示如何使用 Simulink 仿真非线性系统，包括使用查找表（Lookup Table）、非线性函数块等。 探讨分段线性化、奇异摄动等近似方法在非线性系统分析中的应用。 示例： 仿真一个具有饱和或死区特性的非线性系统，并分析其对系统性能的影响。 第十章：鲁棒性与稳定性分析 介绍控制系统鲁棒性的概念，以及模型不确定性对系统性能的影响。 演示如何使用 MATLAB 7 的控制系统工具箱进行系统的稳定性裕度分析（增益裕度、相位裕度）。 探讨 $mu$ 分析（Mu Analysis）等先进的鲁棒性分析方法（如果版本支持）。 示例： 分析一个存在参数不确定性的控制系统，并评估其鲁棒稳定性。 第十一章：仿真结果分析与可视化 讲解如何对仿真结果进行深入分析，包括时域响应、频域响应、相轨迹图等。 演示如何使用 MATLAB 7 的绘图函数（如 `plot`, `subplot`, `xlabel`, `ylabel`, `title`）创建高质量的仿真结果图。 介绍如何使用 `stepinfo`、`impulse` 等函数获取系统响应的关键参数。 示例： 绘制不同控制器参数下的系统阶跃响应曲线，并对比分析其性能差异。 第四部分：实例应用与进阶 第十二章：实际工程案例分析 选取多个具有代表性的实际工程案例，涵盖机器人控制、飞行器控制、工业过程控制等领域。 详细阐述每个案例的系统建模、控制器设计、仿真验证过程，突出 MATLAB 7 在解决实际问题中的应用价值。 示例： 以一个简化的机器人轨迹跟踪系统为例，演示如何设计 PID 控制器并进行 Simulink 仿真。 第十三章：MATLAB 7 程序优化与高级技巧 介绍编写高效 MATLAB 7 代码的技巧，包括向量化操作、 MEX 文件调用等。 讲解常用的算法优化策略，以提高仿真速度和计算效率。 示例： 演示如何将一个循环计算的 M 文件改写成向量化形式，从而显著提升运行效率。 本书特点 实操性强： 全书以 MATLAB 7 为工具，紧密结合控制系统设计与仿真的实践需求，提供大量可执行的 MATLAB 7 代码示例。 理论与实践并重： 在介绍 MATLAB 7 工具应用的同时，兼顾了控制理论的核心概念和方法，帮助读者深刻理解理论知识。 内容全面： 覆盖了从基础建模到现代控制理论，再到高级仿真技术的广泛内容。 结构清晰： 章节安排循序渐进，逻辑严谨，便于读者系统学习。 面向工程应用： 案例分析贴近实际工程问题，使读者能够直接将所学知识应用于实际工作中。 通过学习本书，读者将能够熟练运用 MATLAB 7 这个强大的工程计算和仿真平台，高效地完成控制系统的设计、分析与验证工作，从而提升在控制工程领域的专业技能。

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我一直在寻找一本能够深度解析现代信号处理算法的书籍，终于找到一本让我感到醍醐灌顶的宝典。这本书的厉害之处在于，它并没有停留在对经典理论的罗列上，而是真正深入到了算法的“黑箱”内部，探究其背后的数学根源和实际应用中的局限性。作者对于傅里叶分析在不同域之间的转换所带来的信息损失和优势分析得极为透彻，这一点是我在其他任何一本同类书籍中都未曾见过的深度。更值得称赞的是，书中关于数值稳定性的讨论，这往往是理论研究和工程实践之间最大的鸿沟，而这本书却花了大量的篇幅来讲解如何规避常见的数值陷阱。我特别喜欢它对不同优化算法的收敛速度和计算复杂度的对比分析，这种量化的评价标准，对于工程决策者来说简直是无价之宝。读完感觉自己的工具箱一下子被升级了，不再只是停留在调用库函数层面，而是真正理解了这些强大工具的内在机制。

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我最近入手了一本关于经典力学的新书，这本书的讲解方式简直是教科书级别的典范。作者在阐述那些看似复杂的理论时，总能找到一个非常直观的切入点，就像是有一位耐心十足的导师在你身边，一步步引导你拨开迷雾。例如，在处理拉格朗日量和哈密顿量转换的那几个关键环节，以往我读其他资料总是感到晦涩难懂，但这本书里，作者巧妙地引入了一些日常生活的类比，瞬间就让那些抽象的数学符号变得生动起来。而且，它对历史背景的梳理也做得非常到位，让你了解这些理论是如何一步步发展起来的，这种“知其所以然”的感觉，远比死记硬背公式要来得深刻和持久。书中的例题选择也极具代表性，从基础到前沿都有覆盖，每道题的解答步骤都写得详尽无遗，完全没有那种“跳步”或“跳跃性思维”的倾向，真正做到了对初学者的友好和对高阶读者的挑战并存。

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作为一名有着多年编程经验的软件架构师，我最近翻阅了一本关于高性能计算的书籍，这本书的侧重点显然是放在了底层硬件的优化和并行编程模型上，这正是我目前工作中最需要补强的地方。这本书的作者显然对现代CPU和GPU的架构有着深刻的理解，他对缓存一致性、流水线效率以及内存访问模式的分析，简直是精确到位的洞察。我尤其欣赏它将理论与具体的C++代码实现紧密结合的方式，每一条优化建议都不是空泛的口号，而是附带有可验证的性能测试数据和代码片段。书中所介绍的OpenMP和MPI的混合编程策略，我已经开始尝试应用到我们的核心服务中，初步的效果非常显著，延迟降低了近百分之十五。这本书的风格非常务实，不玩虚的，直击性能瓶颈，对于追求极致运算效率的工程师来说，这绝对是案头必备的“武功秘籍”，读起来让人热血沸腾，恨不得马上投入到代码的优化之中去。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调和简洁的字体排版，一下子就捕捉住了我的目光。我一直对工程领域的经典著作抱有很高的期待，而这本书从装帧的质感上就能感受到作者和出版方的用心。内页的纸张选择也非常考究，既保证了文字的清晰度，又在长时间阅读后不容易产生视觉疲劳。特别是插图和图表的排版，那种对细节的打磨，让人觉得这不是一本简单的教材，而更像是一件工艺品。光是翻阅目录就能感受到内容的厚重与系统性，那种对知识体系的梳理和整合能力，绝对不是轻易能达到的。如果单从书籍的物理呈现来看，它无疑达到了一个极高的水准，让人忍不住想立刻沉浸其中，探索它所蕴含的理论深度。我特别欣赏它在视觉上传达出的那种严谨又不失现代感的风格，这对于需要长时间面对技术文档的读者来说，是一种非常友好的体验。

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最近阅读了一本关于复杂系统建模与仿真的著作，这本书的理论基础建立在严谨的拓扑学和动力系统理论之上，但其展现出来的广度和应用深度却令人惊叹。它并没有将复杂的数学工具束之高阁，而是巧妙地将其融入到对真实世界现象的描述中。比如，书中关于生态系统演化和金融市场波动的案例分析，都是基于非常前沿的模型构建的，而且模型的可解释性被放在了极其重要的位置。我个人最欣赏的是作者在介绍新概念时，总是先从一个直观的、非线性的反馈回路现象入手，让读者建立起感性认识，然后再引入严格的数学定义和分析工具。这种“先感性，后理性”的叙事结构，极大地降低了理解复杂系统的门槛。全书的论证逻辑严密，层层递进，仿佛在引导读者经历一次从宏观混沌到微观秩序的探索之旅，读完后对“涌现”这一概念有了全新的、更加深刻的理解。

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