控制系统的数字仿真及计算机辅助设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:王慧

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:2001-7-1

价格:12.50元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787308013383

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 数字仿真
• 计算机辅助设计
• MATLAB
• Simulink
• 自动控制
• 系统建模
• 仿真技术
• 控制工程
• 信号处理

现代控制工程：理论、方法与实践 本书是一部全面介绍现代控制工程的学术专著，旨在为读者提供深入理解和掌握控制系统设计与分析的理论基础、先进方法以及实际应用。本书内容涵盖了从经典控制理论到现代先进控制技术，强调理论与实践的紧密结合，力求培养读者独立解决复杂控制工程问题的能力。 第一部分：控制系统基础理论 本部分为读者打下坚实的理论基础，详细阐述了控制系统的基本概念、建模方法以及时域和频域分析技术。 绪论： 介绍控制系统的定义、重要性、发展历程以及在各个领域的广泛应用。深入剖析了开环与闭环控制的区别与联系，为后续学习奠定基础。 数学模型： 详细讲解了建立不同类型控制系统数学模型的常用方法，包括微分方程、传递函数、状态空间方程等。重点阐述了线性定常系统、线性时变系统以及非线性系统的建模原理与技巧。特别地，会探讨如何根据物理规律或实验数据建立精确可靠的模型。 系统时域分析： 深入研究了单位阶跃响应、单位脉冲响应等典型输入下的系统行为。详细分析了系统的稳定性、暂态响应指标（如超调量、调节时间、峰值时间）和稳态误差。通过对经典二阶系统的分析，引申出高阶系统性能分析的通用方法。 系统频域分析： 介绍了描述系统频率特性的方法，如伯德图、尼奎斯特图和根轨迹图。重点阐述了如何利用这些图线分析系统的稳定性裕度、频率响应特性以及设计补偿器。详细讲解了奈奎斯特稳定性判据和根轨迹法在系统分析与设计中的应用。 第二部分：现代控制理论与技术 本部分将重点介绍现代控制理论的核心内容，包括状态空间法、最优控制、鲁棒控制以及数字控制等。 状态空间分析与设计： 详细讲解了状态空间法的基本概念，包括状态向量、状态方程和输出方程。阐述了如何进行状态反馈、观测器设计以及系统的可控性与可观测性分析。重点探讨了状态空间法在多输入多输出（MIMO）系统设计中的优势。 最优控制理论： 介绍了最优控制的基本原理，如性能指标函数、庞特里亚金最小值原理和动态规划。重点讲解了线性二次调节器（LQR）的设计方法及其在工程实践中的应用。 鲁棒控制： 针对存在不确定性（如参数变化、外部干扰）的系统，本部分介绍了鲁棒控制的设计理念和方法。详细阐述了H∞控制、μ综合等先进的鲁棒控制技术，旨在设计出对模型不确定性不敏感的控制器。 非线性控制： 探讨了非线性系统分析与控制的特殊性。介绍了李雅普诺夫稳定性理论、反馈线性化、滑模控制等经典和现代非线性控制方法。 数字控制系统： 深入分析了数字控制系统的采样、保持、量化等过程。详细介绍了脉冲传递函数、离散状态空间方程等数字系统的建模方法。重点阐述了离散系统的时间响应和频率响应分析，以及基于零阶保持器的连续-离散系统转换。 第三部分：控制系统设计与实现 本部分将控制理论与实际工程问题相结合，详细介绍控制器的设计方法、仿真技术以及硬件实现。 PID控制器设计与整定： 详细讲解了比例-积分-微分（PID）控制器的原理、结构以及参数整定方法，包括经验整定法（如齐格勒-尼克斯法）和模型参考自适应控制（MRAC）等。 反馈与前馈控制： 深入探讨了反馈控制在消除扰动、改善系统性能方面的作用，并介绍了前馈控制在克服已知干扰或改善响应速度方面的应用。 先进控制器设计： 结合前述理论，介绍如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等智能控制方法的原理与设计步骤。 控制系统仿真： 详细介绍使用专业仿真软件（如MATLAB/Simulink）进行控制系统建模、仿真分析和验证的详细流程。包括搭建仿真模型、设置仿真参数、分析仿真结果等。 系统辨识： 介绍了从实验数据中估计系统模型参数的方法，包括最小二乘法、最大似然法等。 实际应用案例分析： 选取多个典型工程领域（如机器人控制、航空航天、过程控制、电力系统等）的控制系统设计案例，详细剖析其设计思路、控制器选择、仿真验证和实际实现过程。 本书特色： 理论严谨： 各章节内容均建立在坚实的数学和工程原理基础上，确保理论的准确性和可靠性。 方法全面： 涵盖了从经典到现代的各类控制理论和技术，为读者提供广阔的视野。 实践导向： 强调理论与实践的结合，通过丰富的案例分析和仿真说明，帮助读者掌握实际应用技能。 层次清晰： 内容由浅入深，循序渐进，适合不同层次的读者学习。 通过对本书的学习，读者将能够透彻理解控制系统的基本原理，熟练掌握各种先进的控制理论与方法，并能够将所学知识应用于实际工程问题中，进行有效的控制系统设计、分析和优化。本书不仅是高等院校相关专业学生的理想教材，也是从事控制工程领域工作的工程师们的宝贵参考资料。

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这本书的书名虽然听起来颇具技术性，但当我翻开它时，却意外地被书中关于“算法的艺术”这一章节深深吸引。作者并没有仅仅停留在枯燥的公式推导，而是用一种近乎诗意的语言，描绘了不同控制算法在解决实际问题时所展现出的优雅与精妙。例如，在阐述PID控制器时，他没有直接给出参数整定的方法，而是借用了一个“耐心而又固执的牧羊人”的比喻，来形象地解释比例、积分、微分项如何分别应对误差的大小、累积以及变化趋势。这种将抽象概念具象化的手法，让我在脑海中勾勒出了一幅幅生动的画面，仿佛真的能感受到控制器在不断调整，最终将系统“牵引”到目标状态。此外，书中对“模糊控制”的解读也别具一格，它并未将模糊逻辑视为一种生硬的数学工具，而是将其比作人类的直觉和经验，描述了如何将非精确的语言描述转化为计算机可以理解的规则，最终实现复杂系统的智能化控制。这种对技术背后哲学思考的挖掘，无疑是本书最令人惊喜的部分，它让我意识到，控制理论不仅仅是工程学科，更是一种解决问题的智慧。

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令我眼前一亮的是，这本书在结尾处探讨了“人工智能与传统控制理论的融合”。我一直觉得人工智能，特别是机器学习，是一个独立于传统控制的领域，但作者却巧妙地将两者联系起来。他并没有将AI视为对传统控制的颠覆，而是将其看作是一种强大的补充和增强。书中用了一个形象的比喻，将传统控制比作“精心设计的蓝图”，而将AI则比作“经验丰富的建筑工人”，后者能够根据实际情况不断调整施工细节，从而优化整体效果。作者详细阐述了如何利用机器学习算法，例如强化学习，来自动学习复杂的控制策略，尤其是在模型未知或动态变化的情况下。他还介绍了将深度学习用于系统辨识，以更精确地构建被控对象的数学模型。让我印象深刻的是，书中还探讨了如何将AI的“黑箱”特性与传统控制理论的“白箱”可解释性相结合，以提高控制系统的鲁棒性和可靠性。这章内容让我看到了未来控制系统发展的无限可能，也激发了我进一步探索AI在控制领域应用的兴趣。

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这本书中有一章专门讲述了“实时操作系统在控制系统中的应用”，这部分内容为我打开了新的视野。我一直以为控制系统就是编写算法，让机器按照指令运行，却从未深入思考过“时间”对于控制系统的意义。作者从一个非常基础的角度出发，解释了为什么计算机的“慢”和“快”对于控制任务来说是至关重要的。他用一个生动的比喻，将实时操作系统比作一个精密的“时间管理者”，确保每一个控制指令都能在恰当的时间被执行，否则就可能导致系统失步，甚至发生灾难性的后果。书中详细介绍了硬实时和软实时系统的区别，以及它们各自的应用场景。我尤其对“中断机制”的讲解感到兴奋，作者将中断比作“紧急电话”，解释了它如何让系统在处理普通任务的同时，也能及时响应突发事件。此外，他还探讨了任务调度算法，如优先级调度和时间片轮转，并结合具体的控制场景，分析了不同算法的优劣。这章内容不仅让我理解了实时操作系统的作用，更让我认识到，在复杂的控制系统中，时间管理与算法本身同样重要。

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我对书中的“模型预测控制”部分印象尤为深刻。不同于一般的控制理论书籍，它没有将重点放在模型建立的繁琐细节上，而是着力于揭示MPC的核心思想——“预测与优化”。作者通过一个生动的例子，模拟了自动驾驶车辆在复杂交通环境下的决策过程。他详细阐述了MPC如何根据当前车辆状态和前方道路信息，预测未来一段时间内的交通状况，并在此基础上，通过求解一个优化问题，生成最优的控制指令，以确保行驶安全和效率。其中，关于“滚动时域”的概念，作者将其比作“边走边看，并根据最新的路况不断调整导航路线”，这一比喻极大地简化了其理解难度。更令我赞叹的是，书中还探讨了MPC在能源管理、生产调度等领域的实际应用，通过引用多个案例研究，展示了MPC在提高系统性能、降低运行成本方面的巨大潜力。虽然对优化算法的数学推导部分，我还需要进一步消化，但MPC所展现出的前瞻性和智能化特质，已经深深地吸引了我，让我对未来的智能控制系统有了更清晰的认识。

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本书中关于“仿真软件的比较与选择”这一章节，对我来说是实操性的宝藏。作为一名初涉控制领域的研究者，面对市面上琳琅满目的仿真工具，我常常感到无从下手。作者并没有简单地罗列软件名称，而是从多个维度对主流仿真软件进行了深入剖析。他首先介绍了不同软件的设计理念和侧重点，例如，有的软件侧重于信号流图的图形化建模，有的则更强调基于模型的物理系统仿真。接着，他对软件在模型建立、仿真运行、结果分析以及用户友好度等方面进行了详细的对比。我尤其欣赏他对“建模语言”的分析，作者不仅介绍了S函数等高级定制化工具，还强调了不同语言在代码复用性和跨平台性上的差异。在仿真性能方面，作者引用了大量实际测试数据，对比了不同软件在处理大规模、复杂系统时的计算效率和稳定性。最让我受益匪浅的是，他在章节最后给出了一个决策框架，指导读者如何根据自己的研究方向、项目需求以及硬件条件，选择最适合的仿真软件。这使得我不再盲目跟风，而是能够有针对性地进行学习和实践。

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