大系统控制论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:国防工业出版社

作者:涂序彦

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-10-01

价格:20.0

装帧:精装

isbn号码:9787118012613

丛书系列:

图书标签:

• 系统
• 科学
• 控制论
• 控制
• 控制论
• 系统科学
• 复杂系统
• 系统工程
• 人工智能
• 自动化
• 建模
• 优化
• 信息论
• 跨学科

现代系统思维与工程实践：复杂系统设计、优化与管理 第一部分：复杂系统的本质与建模 本书深入探讨了现代工程领域中无处不在的复杂系统的本质、结构与行为。我们不再将系统视为孤立的组件集合，而是将其视为一个动态演化、相互依赖的整体。 1. 复杂系统的界定与特征： 非线性动力学与涌现性： 强调系统行为的不可预测性，如何从微观层面的简单规则中涌现出宏观层面的复杂模式。深入分析了反馈回路、时滞效应在塑造系统动态中的关键作用。 多尺度性与层次结构： 探讨系统在不同时间尺度和空间尺度上的表现差异，以及如何跨越这些尺度进行有效的建模与分析。 鲁棒性与脆弱性： 分析系统如何抵御外部扰动（如故障、环境变化），并识别导致系统崩溃的关键弱点。 2. 数学与计算建模方法： 基于主体的建模（ABM）： 详细介绍如何利用个体代理的行为规则来模拟大规模、分布式系统的宏观演化，适用于交通流、生态系统和市场行为的分析。 网络科学与拓扑分析： 运用图论工具，深入剖析系统内部连接的结构特征（如小世界、无标度网络），以及这些拓扑结构对信息传播、鲁棒性与效率的影响。 概率图模型： 介绍贝叶斯网络和马尔可夫随机场，用于处理系统中的不确定性与依赖关系，特别是在信息融合和决策支持中的应用。 混合动力系统（Hybrid Systems）： 针对同时包含连续动态和离散事件的系统（如机器人、制造单元），提供建模与验证的数学框架。 第二部分：系统分析、优化与决策 在准确建模复杂系统的基础上，本书转向如何通过分析来理解系统，并通过优化来改进系统性能。 3. 性能度量与状态估计： 多目标性能评估： 讨论在面对冲突性目标（如速度与能耗、安全与吞吐量）时，如何定义帕累托最优前沿，并进行权衡取舍。 状态空间分析与观测器设计： 针对难以直接测量的内部状态，介绍卡尔曼滤波（包括扩展卡尔曼滤波EKF和无迹卡尔曼滤波UKF）在高维、非线性系统状态估计中的应用。 数据驱动的系统辨识： 结合大数据技术，探讨如何从观测数据中提取系统的动态模型参数，实现“黑箱”或“灰箱”模型的建立。 4. 优化理论在系统工程中的应用： 凸优化基础： 回顾线性规划（LP）、二次规划（QP）在资源分配和调度问题中的经典应用。 非凸优化与启发式算法： 针对现实世界中普遍存在的非凸优化问题，介绍模拟退火、遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）等全局搜索策略。 实时优化（RTO）： 探讨如何设计能够在系统运行过程中快速、迭代地求解优化问题的算法框架，以应对快速变化的操作环境。 第三部分：分布式协调与适应性 现代系统往往是分布式的，其核心挑战在于如何在缺乏中央权威的情况下实现局部行动到全局一致性的转化。 5. 分布式协调与一致性： 共识算法： 深入分析领导者-跟随者模型、基于投票的共识机制以及在延迟和丢包网络中实现状态一致性的算法（如向量加权平均法）。 多智能体系统（MAS）的协作： 探讨如何设计激励机制和通信协议，使得多个独立的代理能够有效地协同完成一个全局任务（如编队飞行、传感器网络覆盖）。 6. 适应性与自组织： 自适应控制： 介绍如何使控制器参数能够根据系统模型或环境的变化自动调整，确保性能的维持（如基于模型的自适应控制与基于误差的模型参考自适应控制MRAC）。 鲁棒控制与不确定性容忍： 讲解 $mathcal{H}_infty$ 控制、滑模控制（SMC）等方法，这些方法的设计目标是保证在系统模型存在较大误差或受到有界干扰时，控制性能依然可接受。 自组织与涌现的工程实现： 从生物学和物理学的启发中，探讨如何通过简单的局部交互规则，促使大规模系统自发地达到期望的全局状态，无需预先编程的全局指令。 第四部分：系统工程、安全与新兴应用 本书最后将理论方法与实际的系统生命周期和前沿挑战相结合。 7. 安全性、可靠性与验证： 形式化验证基础： 介绍如何使用数学工具来严格证明一个系统的某些关键属性（如永不发生死锁、始终保持安全边界），特别是在航空航天和医疗设备中的必要性。 故障诊断与容错： 分析故障模式与影响分析（FMEA），并探讨先进的故障检测技术，如基于模型的残差生成与阈值判定。 网络物理系统（CPS）的安全挑战： 讨论连接性带来的新威胁，如数据篡改攻击和拒绝服务攻击，以及相应的安全加固策略。 8. 案例研究与未来方向： 工业物联网（IIoT）的系统集成： 探讨大规模传感、数据传输、边缘计算与云端分析如何共同构建高效的智能制造系统。 城市级复杂系统管理： 应用系统思维来分析和调控智慧城市的交通流、能源分配和应急响应网络。 高维数据分析中的系统视角： 如何从复杂的实验数据集中识别出驱动系统行为的低维流形和关键变量。 本书旨在为工程师、研究人员和决策者提供一个全面、深入且实用的框架，以理解、设计和管理当前世界中最具挑战性的复杂工程系统。它强调理论深度与工程实践的紧密结合，引导读者从静态的分解思维转向动态的、整体的系统视角。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，最终体现为它提供的思维框架的普适性。我试着将书中的一些核心概念——比如“目标函数的可达性分析”和“控制作用的时滞补偿”——应用到我正在负责的人力资源调度模型中，取得了意想不到的清晰度。它成功地将那些原本被视为“定性”的管理学难题，转化成了可以用系统动态来量化的领域。作者并没有直接提供具体的管理工具，而是给出了一个更高阶的“元认知”工具箱，让你学会如何将任何一个复杂问题结构化，并找到那个最关键的控制旋钮。它所探讨的，是关于如何在信息不完全、目标函数不断漂移的环境下，依然能够有效地引导系统走向期望状态的普遍艺术。对于那些渴望将硬科学的严谨性引入到软科学领域的实践者来说，这本书是打开新世界大门的钥匙，它教会我们用控制论的语言去描述和重塑我们的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的冲击，很大程度上来自于它对“尺度”的敏感性。我过去接触的控制理论，大多集中在可观测、可建模的子系统层面，但《大系统控制论》却大胆地将目光投向了那些跨越数个数量级的相互作用。书中对“尺度不变性”和“临界现象”的建模尝试，听起来像是科幻，但作者却用严谨的数学工具将其落地。它让我意识到，很多我们视为“黑箱”的现象，比如市场周期的突变或者生物种群的大规模迁移，可能遵循着在不同尺度下形式相似的控制原理。它挑战了我们对系统边界的传统认知，提醒我们真正的控制往往发生在不同层次的交界面上。这种跨尺度的视野，迫使我重新审视自己过去研究中那些被简化和忽略的“背景噪声”，原来那些噪声恰恰是系统中更高级别控制律的体现。这本书不只是在讲控制，它在教我们如何理解自然与人工世界运作的深层组织架构。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初次接触这本书时，我有些被其深厚的理论基础和密集的数学表达所震慑。我本来期望的是一本能快速上手应用的工具书，结果发现它更像是对控制思想底层逻辑的一次彻底“重构”。这本书的叙事节奏非常缓慢而扎实，每一章都像是在为构建一个宏伟的理论大厦添砖加瓦。我尤其欣赏作者对于“不确定性”处理方式的哲学思辨，它不像其他教材那样将随机性简单地视为噪声，而是将其视为系统内在信息处理的一部分。在解读那些涉及到模糊边界和开放环境的控制策略时，作者那种近乎诗意的精确描述，让人感受到了一种深刻的理性美感。虽然阅读过程需要极大的耐心和重复咀嚼，但一旦消化了其中的核心概念，你会发现自己看待任何复杂系统——无论是技术上的还是社会层面的——都多了一层穿透表象的“透视眼”。这对于需要进行长期战略规划和风险预估的决策者来说，其价值是无法估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本《大系统控制论》真是让人耳目一新，它不仅仅是一本学术专著，更像是一次对复杂世界认知的深度探索。我作为一个长期在工程领域摸爬滚打的人，原以为控制论无非是些经典的反馈回路和稳定性分析，但这本书完全颠覆了我的固有印象。它巧妙地将宏观的社会经济系统、生态平衡乃至复杂的认知过程，都纳入到一个统一的控制框架下进行审视。书中对“涌现性”和“自组织”的探讨尤为精彩，作者并没有止步于传统的线性或弱非线性模型，而是深入挖掘了高维、非平衡态系统中的动态规律。特别是关于多尺度耦合和跨域信息流动的分析，提供了全新的视角来理解那些看似无序实则内在存在着精妙调控机制的现象。阅读过程中，我时不时会停下来，对照现实生活中的案例去印证书中的理论推导，那种茅塞顿开的感觉非常强烈。它成功地搭建了一座连接基础数学理论与实际复杂问题解决之间的桥梁，对于希望突破传统学科壁垒，拥抱系统思维的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上讲，这本书的排版和逻辑推进非常具有“建筑感”。它不是线性的讲解，而是像一个螺旋上升的迷宫，每深入一层，你都会从一个新的角度重新审视前面学到的知识点。我最喜欢它的地方在于它对“信息”与“能量”之间辩证关系的阐述。作者将控制过程抽象为对系统有效信息的捕获、转换和利用，这远比单纯的误差修正复杂得多。书中关于“信息瓶颈”和“冗余设计”在维护系统鲁棒性中的作用分析，非常精辟。它提醒我们，一个过于“高效”的系统往往是最脆弱的，而那些看似低效、保留了大量冗余连接的系统，反而具备更强的适应和恢复能力。这种基于信息论的控制观，为理解生命体和韧性城市的设计提供了强有力的理论支撑。读完后，我感觉自己对“优化”这个词的理解都变得更加辩证和成熟了。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆