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出版者:不明供货商

作者:Benjamin C. Kuo

出品人:

页数:928

译者:

出版时间:1995-1

价格:775.60元

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isbn号码:9780471366089

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• 自动控制
• 控制系统
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《自动化控制原理与应用》 引言： 在现代科技飞速发展的浪潮中，自动化控制系统已成为推动各行各业进步的强大引擎。从精密制造到智能家居，从航空航天到生物医疗，自动控制无处不在，深刻地改变着我们的生产和生活方式。本书旨在系统地阐述自动化控制的基本原理，深入剖析各类控制系统的设计与实现，并结合丰富的工程实例，展现自动化控制在实际应用中的强大魅力与无限可能。本书不仅适合于自动化、电子工程、机械工程、计算机科学等相关专业的本科生和研究生，也是广大从事自动化技术研发、系统集成、工程应用等领域的技术人员的理想参考书。 第一章 自动控制系统的基础 本章将为读者构建起对自动控制系统的整体认知。我们将从“什么是自动控制”这一根本问题出发，明确其定义、目标以及在不同领域的重要性。接着，我们会详细介绍自动控制系统的基本组成部分，包括传感器、控制器、执行器以及被控对象，并阐述它们各自的功能与相互作用。 1.1 自动控制系统的概念与分类： 定义： 自动控制系统是指在无人干预的情况下，利用反馈机制，使被控对象（系统）的某个或多个物理量（输出信号）自动地跟踪或维持在预定的数值（设定值）范围内的技术和系统。 目标： 提高生产效率、保障产品质量、保证生产安全、降低能耗、提升系统性能（如稳定性、精度、响应速度等）。 重要性： 介绍自动化控制在工业生产（如石油化工、电力、钢铁、汽车制造）、交通运输（如自动驾驶、轨道交通）、环境保护（如污水处理、空气净化）、民用领域（如家电、楼宇自动化）等领域的广泛应用及其带来的效益。 分类： 按输入信号性质分： 连续控制系统、离散控制系统（脉冲系统、数字控制系统）。 按控制作用性质分： 开环控制系统、闭环控制系统（反馈控制系统）。详细解释开环与闭环系统的区别、优缺点及适用场景，重点强调闭环控制在提高系统性能方面的优势。 按系统变量性质分： 线性系统、非线性系统。 按系统结构分： 单输入单输出（SISO）系统、多输入多输出（MIMO）系统。 1.2 自动控制系统的组成： 被控对象（Plant）： 介绍被控对象的概念，即需要被控制的实际物理系统或过程，并举例说明（如电机、加热炉、机器人手臂、飞机）。 传感器（Sensor）： 详细阐述传感器在系统中的作用，即测量被控对象的输出信号并将其转化为可供控制器处理的信号。介绍常见传感器类型（如温度传感器、压力传感器、位移传感器、速度传感器、视觉传感器等）及其工作原理。 控制器（Controller）： 讲解控制器是系统的“大脑”，负责根据接收到的测量信号和预设的控制规律，产生控制指令。介绍几种基本的控制策略，如比例（P）、比例-积分（PI）、比例-积分-微分（PID）控制，并初步解释其作用。 执行器（Actuator）： 描述执行器是将控制器的指令转化为实际作用于被控对象的物理量（如电压、电流、力、位移）的设备。介绍常见执行器类型（如电机、液压缸、气动阀门、加热元件）。 控制器与被控对象的连接： 解释输入输出信号的传递路径，强调反馈信号的获取与作用。 1.3 系统性能指标： 时域指标： 介绍描述系统瞬态响应特性的指标，如超调量（Overshoot）、峰值时间（Peak Time）、调节时间（Settling Time）、上升时间（Rise Time）等。通过图形化的方式展示这些指标的含义。 频域指标： 介绍描述系统稳态响应特性的指标，如稳态误差（Steady-state Error）、带宽（Bandwidth）、增益裕度（Gain Margin）、相位裕度（Phase Margin）等。 稳定性（Stability）： 强调稳定性是自动控制系统最基本的要求，并引入稳定性概念的初步认识。 第二章 自动控制系统的数学模型 本章将深入探讨如何用数学语言来描述和分析自动控制系统。建立准确的数学模型是设计和优化控制器的基础。 2.1 线性定常系统（LTI）的描述： 微分方程： 讲解如何用微分方程来表示系统的动态特性，并举例说明。 传递函数（Transfer Function）： 重点介绍传递函数这一在复频域（s域）描述系统输入输出关系的数学工具。讲解其定义、性质、如何通过拉普拉斯变换获得，以及在系统框图中的应用。 系统框图（Block Diagram）： 阐述系统框图在直观表示系统结构、信号流向以及分析系统传递函数方面的作用。介绍基本框图组成元素（如积分环节、微分环节、比例环节）及等效变换规则。 信号流图（Signal Flow Graph）： 简要介绍信号流图作为另一种描述系统模型的方法，以及如何运用梅森公式（Mason’s Rule）计算系统传递函数。 2.2 典型环节的数学模型： 比例环节（Proportional Element）： 模型及传递函数。 积分环节（Integral Element）： 模型及传递函数，及其对系统响应的影响。 微分环节（Derivative Element）： 模型及传递函数，及其对系统响应的影响，以及实际应用中的限制。 惯性环节（First-order Inertial Element）： 模型及传递函数，描述其延迟特性。 振荡环节（Second-order Oscillatory Element）： 模型及传递函数，引入阻尼比和无阻尼自然频率的概念。 延迟环节（Delay Element）： 模型及传递函数，描述信号传输的延迟。 2.3 线性系统的时域响应分析： 单位阶跃响应（Unit Step Response）： 分析不同系统参数（如惯性环节时间常数、二阶系统阻尼比）对单位阶跃响应的影响，与第一章介绍的时域性能指标相联系。 稳态误差分析： 讲解系统在不同输入信号（阶跃、斜坡、抛物线）作用下的稳态误差，引入系统类型（Type 0, Type 1, Type 2）的概念及其与稳态误差的关系。 2.4 线性系统的根轨迹法（Root Locus）： 概念： 介绍根轨迹法是分析闭环系统稳定性随开环增益变化而变化的一种图解方法。 绘制规则： 详细讲解绘制根轨迹的基本规则（起点、终点、渐近线、分离点、与虚轴交点等）。 应用： 分析根轨迹与系统稳定性的关系，以及如何根据根轨迹选择合适的控制器参数。 第三章 线性系统的稳定性分析 稳定性是评价自动控制系统性能的首要条件。本章将系统地介绍多种判断系统稳定性的方法。 3.1 稳定性概念的深入理解： 李雅普诺夫稳定性： 介绍李雅普诺夫稳定性作为系统状态偏离平衡点后的行为特性。 强稳定性与弱稳定性： 区分不同程度的稳定性。 渐近稳定性： 强调系统状态最终会收敛到平衡点。 3.2 代数稳定判据： 劳斯判据（Routh Criterion）： 详细介绍劳斯判据的原理、步骤以及如何通过劳斯表来判断闭环系统的稳定性，并处理特征方程根在虚轴上的情况。 3.3 频率响应稳定性判据： 奈奎斯特判据（Nyquist Criterion）： 介绍奈奎斯特判据的概念，利用开环传递函数的频率响应曲线（奈氏图）来判断闭环系统的稳定性。详细讲解路径包围原理。 幅相频率特性曲线（Bode Diagram）： 幅频特性与相频特性： 讲解如何绘制幅频特性曲线和相频特性曲线，以及它们如何反映系统的频率响应特性。 增益裕度（Gain Margin）与相位裕度（Phase Margin）： 结合幅相频率特性曲线，详细解释增益裕度和相位裕度的定义，以及它们与系统稳定性的关系。 应用： 如何利用Bode图分析系统的稳定性，并初步引入设计控制器参数的思路。 3.4 状态空间方法与稳定性： 状态方程与输出方程： 介绍状态空间描述作为一种更通用的系统建模方法，能够处理多输入多输出（MIMO）和非线性系统。 系统矩阵（A矩阵）特征值与稳定性： 阐述系统矩阵的特征值与系统稳定性的直接关系。 可控性与可观性： 引入可控性和可观性这两个重要概念，并说明其在状态反馈控制设计中的意义。 第四章 PID 控制器设计与整定 PID控制器因其结构简单、鲁棒性好、易于实现等优点，在工业界得到了最广泛的应用。本章将深入探讨PID控制器的设计、参数整定以及实际应用。 4.1 PID 控制器的原理与结构： 比例（P）控制： 讲解比例控制的作用，即输出与误差成正比，分析其优缺点（如改善动态响应，但可能存在稳态误差）。 积分（I）控制： 讲解积分控制的作用，即输出与误差的积分成正比，分析其优缺点（如消除稳态误差，但可能引入超调和降低系统稳定性）。 微分（D）控制： 讲解微分控制的作用，即输出与误差的微分成正比，分析其优缺点（如预测误差变化，改善动态响应，但对噪声敏感）。 PID控制器的组合： 详细阐述 P、I、D 三种控制作用的组合形式，以及它们共同作用下对系统性能的影响。 PID 控制器的离散化： 介绍如何将连续PID控制器转化为数字控制器，适用于数字计算机实现。 4.2 PID 控制器参数整定方法： 经验整定法： 试凑法（Trial and Error）： 介绍手动调整参数的方法，适用于简单系统。 手调法（Manual Tuning）： 介绍常用的手调策略，如先调P，再调I，最后调D。 经验公式法（Rule-based Tuning）： 临界比例法（Ziegler-Nichols Method）： 详细介绍临界比例法（包括临界比例区法和临界周期法）的原理、步骤和公式，以及其局限性。 自动整定法： 基于模型的方法： 简要介绍基于系统模型的整定方法。 自适应整定（Self-Tuning）： 介绍自动整定器（Autotuner）的工作原理。 其他整定方法： 简要提及模糊整定、遗传算法整定等优化整定方法。 4.3 PID 控制器在实际应用中的问题与改进： 积分饱和（Integral Windup）： 解释积分饱和现象，以及如何通过抗积分饱和措施（如限幅、回溯）来解决。 微分先行（Derivative Kick）： 讲解微分项对设定值变化的敏感性，以及如何通过微分环节只作用于测量值（而非误差）来改善。 参数整定后的验证与优化： 强调在实际系统中对整定参数的测试和微调。 第五章 现代控制理论基础 本章将介绍更先进的控制理论，为设计高性能、鲁棒性强的复杂系统提供理论基础。 5.1 状态空间法在控制设计中的应用： 状态反馈控制（State Feedback Control）： 介绍如何利用系统的所有状态变量来设计控制器，实现极点配置（Pole Placement），从而任意配置闭环系统的动态特性。 线性二次型调节器（LQR - Linear Quadratic Regulator）： 讲解LQR的设计原理，即在满足系统稳定性的前提下，最小化一个二次型性能指标（权衡状态的偏差和控制器的能量）。 状态观测器（State Observer）： 介绍当系统状态变量无法直接测量时，如何通过状态观测器来估计状态变量，并与状态反馈相结合形成全状态反馈控制器。 5.2 最优控制（Optimal Control）： 动态规划（Dynamic Programming）与贝尔曼方程（Bellman Equation）： 介绍动态规划作为一种求解最优控制问题的方法。 庞特里亚金最小值原理（Pontryagin’s Minimum Principle）： 简要介绍最小值原理在求解最优控制问题中的应用。 5.3 鲁棒控制（Robust Control）： 系统不确定性： 讨论实际系统中存在的模型不确定性、参数变化和外部扰动。 H∞控制（H-infinity Control）： 简要介绍H∞控制的基本思想，即在最坏情况下，保证系统的性能指标（如鲁棒性和抗干扰能力）在可接受的范围内。 μ-合成（μ-Synthesis）： 简要介绍μ-合成作为一种更先进的鲁棒控制方法。 5.4 预测控制（Model Predictive Control - MPC）： 基本思想： 介绍MPC利用系统模型在有限的时间范围内预测系统未来行为，并优化控制序列，只将第一个控制作用施加于系统，然后重复此过程。 优势： 强调MPC能够处理约束、非线性系统以及多变量系统，并在工业界得到广泛应用。 第六章 自动控制系统的仿真与实验 理论分析与实际应用相结合是掌握自动化控制知识的关键。本章将介绍如何利用仿真工具和实验平台来验证和深化对控制系统的理解。 6.1 控制系统仿真软件： MATLAB/Simulink： 详细介绍MATLAB和Simulink在自动控制系统建模、仿真、分析和设计中的强大功能。演示如何使用Simulink搭建各种控制系统模型，进行仿真分析，并观察系统响应。 其他仿真软件： 简要提及LabVIEW、Python（配合相应库）等其他常用的仿真工具。 6.2 典型控制系统仿真实例： 电机调速系统仿真： 搭建电机调速系统的Simulink模型，分析不同PID参数对调速性能的影响。 飞行器姿态控制仿真： 建立简化飞行器模型，通过仿真实现姿态稳定控制。 机器人手臂轨迹跟踪仿真： 模拟机器人手臂的运动，并通过控制系统实现精确的轨迹跟踪。 6.3 自动控制实验平台： 硬件组成： 介绍典型的自动化控制实验平台，包括主控单元（PLC、单片机、嵌入式系统）、传感器、执行器、信号调理电路以及上位机。 实验内容： 基本环节实验： 验证比例、积分、微分环节的特性。 PID控制器参数整定实验： 在实验平台上实际操作，通过 Ziegler-Nichols 法或手动整定来优化PID参数。 开环与闭环系统性能对比实验： 比较开环和闭环系统在扰动下的表现。 现代控制算法实验： 如条件允许，可进行状态反馈或预测控制的实验验证。 6.4 实验数据采集与分析： 数据采集方法： 介绍如何利用实验平台上的数据采集卡或专用DAQ设备来记录系统的实时信号。 数据分析工具： 利用MATLAB等软件对实验数据进行可视化、统计分析，并与仿真结果进行对比。 第七章 自动化控制系统的应用实例 本章将通过具体的工程应用案例，展现自动化控制技术在不同行业领域的实际价值。 7.1 工业自动化： 过程控制（Process Control）： 石油化工： 介绍炼油、化工生产中的温度、压力、流量、液位等参数的自动控制系统，如PID控制在反应器、蒸馏塔中的应用。 电力系统： 介绍火力发电厂、水力发电厂的锅炉控制、汽轮机调速控制、电网负荷分配等自动控制系统。 冶金工业： 介绍钢材轧制、炉温控制、连铸等过程的自动化。 制造自动化： 机器人系统： 介绍工业机器人（如焊接机器人、搬运机器人）的运动控制、路径规划和任务执行。 数控机床（CNC）： 讲解数控机床通过闭环控制实现高精度加工。 柔性制造系统（FMS）： 介绍FMS中各单元之间的协调与控制。 7.2 交通运输自动化： 航空航天： 飞机自动驾驶仪（Autopilot）： 介绍飞机自动驾驶仪如何实现航向、高度、速度的自动保持和导航。 火箭与卫星姿态控制： 介绍复杂的姿态控制系统。 汽车自动化： 发动机控制单元（ECU）： 介绍ECU如何控制燃油喷射、点火时间等，实现燃油经济性和排放优化。 电子稳定程序（ESP）： 讲解ESP在湿滑路面上的车辆稳定性控制。 自动驾驶技术： 简要介绍自动驾驶系统中的感知、决策与控制环节。 轨道交通： 列车自动运行系统（ATO）： 介绍列车ATO在地铁、高铁中的应用，实现自动启停、速度控制和间隔保持。 7.3 智能楼宇与家居自动化： 楼宇自动化系统（BAS）： 介绍楼宇的暖通空调（HVAC）、照明、安防等系统的集中控制与优化。 智能家居： 介绍智能家居中的环境调节、家电控制、安全监控等自动化应用。 7.4 机器人技术与人工智能结合： 服务机器人： 介绍清洁机器人、配送机器人等。 无人机（UAV）： 介绍无人机的自主导航、路径规划和任务执行。 人工智能在控制中的应用： 探讨机器学习、深度学习在提升控制系统性能、实现自适应控制和智能决策方面的潜力。 第八章 自动化控制系统的新发展与展望 本章将对自动化控制领域的最新进展进行梳理，并展望其未来的发展趋势。 8.1 网络化控制系统（Networked Control Systems - NCS）： 概念与特点： 介绍NCS中控制器、传感器、执行器通过通信网络连接的特点。 挑战与机遇： 探讨NCS在延迟、丢包、安全性等方面的挑战，以及其在分布式控制、远程监控等方面的优势。 8.2 分布式控制系统（Distributed Control Systems - DCS）： 概念与优势： 介绍DCS将控制功能分散到多个独立的控制器中，提高系统的可靠性和灵活性。 在大型工业过程中的应用： 重点介绍DCS在炼油、化工、电力等大型连续生产过程中的广泛应用。 8.3 智能控制（Intelligent Control）： 模糊控制（Fuzzy Control）： 介绍基于模糊逻辑的控制方法，能够处理不确定性和非线性系统。 神经网络控制（Neural Network Control）： 探讨利用神经网络的自学习能力来设计控制器。 自适应控制（Adaptive Control）： 介绍当系统参数变化时，控制器能够自动调整自身参数以保持性能。 学习型控制（Learning Control）： 探讨通过不断学习和优化来提升控制性能。 8.4 物联网（IoT）与工业4.0中的自动化控制： 互联互通： 探讨IoT如何将物理世界中的设备连接起来，实现数据共享和协同控制。 智能工厂： 阐述在工业4.0背景下，自动化控制在实现智能制造、柔性生产、个性化定制等方面的作用。 8.5 安全与可靠性： 控制系统安全（Cybersecurity）： 探讨网络攻击对控制系统安全带来的威胁，以及相应的防护措施。 系统冗余与容错： 介绍如何通过冗余设计和容错技术来提高系统的可靠性。 8.6 未来展望： 更加智能化和自主化： 预测未来控制系统将更加依赖人工智能，具备更强的自主学习和决策能力。 人机协同： 探讨人类操作员与自动化系统之间更加紧密的协同关系。 跨领域融合： 展望自动化控制与其他学科（如大数据、云计算、生物技术）的深度融合，催生新的应用和技术。 结语： 自动化控制系统是一门集理论与实践于一体的交叉学科，其发展速度和应用范围不断拓展。本书力求从基础概念到前沿技术，为读者提供一个全面、深入的自动化控制知识体系。希望本书能够激发读者对自动化控制的兴趣，引导读者掌握相关的理论知识和工程实践技能，为未来在自动化领域的学习、研究和工作打下坚实的基础。

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我是在一个非常功利的角度来评价这本《AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS》的，那就是它在现代控制理论方面的覆盖率。说实话，很多控制类的书籍在讲到状态空间方法时往往一带而过，或者内容深度不够。但这本书在这块的处理简直是教科书级别的典范。从状态变量的选取到可控性、可观测性的判定，每一个环节都讲解得丝丝入扣。李雅普诺夫稳定性判据的引入，让读者从能量的角度去理解系统的长期行为，这比单纯依赖代数判据要来得深刻得多。而且，书中对现代控制设计技术，例如极点配置和观测器设计（如卡尔曼滤波器在更高级应用中的铺垫），都有非常扎实的介绍。我尤其喜欢它对 MIMO（多输入多输出）系统的处理方式，这在实际工业应用中是绕不开的话题。作者的叙事风格非常沉稳老练，每一个章节都像是经过精心打磨的工艺品，逻辑链条极其严密，让人在阅读时感觉自己正在一步步构建一个完整的、现代化的控制理论知识体系。

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这本《AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS》的深度和广度真的令人惊叹。我记得当时拿到这本书时，首先被它严谨的数学基础所吸引。作者并没有停留在仅仅介绍控制系统的概念，而是深入挖掘了系统的建模过程，无论是线性的还是非线性的，都有详尽的阐述。拉普拉斯变换、Z变换这些核心工具被解释得极为透彻，使得即便是初次接触控制理论的读者也能建立起坚实的数学直觉。书中对经典控制理论的讲解，比如根轨迹分析、频率响应分析（波德图、奈奎斯特图），简直是教科书级别的示范。每一个公式的推导都清晰可见，让你明白“为什么”是这样，而不是简单地记住“是什么”。更让我印象深刻的是，作者巧妙地将理论与实际工程问题联系起来，通过大量的实例说明了如何利用这些工具来设计一个稳定、高性能的控制器。对于想要真正掌握控制系统设计精髓的人来说，这本书绝对是不可或缺的基石。它不是那种浮光掠影的入门读物，而是需要你投入时间和精力去啃食的“硬骨头”，但一旦你啃下来，收获将是巨大的。

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这本书给我的感觉非常“踏实”，仿佛是站在一个坚实的地基上进行学习。《AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS》在初期的激励和响应分析部分，花费了大量篇幅来讲解瞬态响应指标和稳态误差的计算。很多现代教材为了追求篇幅和前沿性，会快速带过这些经典但基础的内容，但本书的作者显然深知“万丈高楼平地起”的道理。他对二阶系统阻尼比和自然频率与时域响应特性的关系分析，细致入微，帮助初学者建立起对系统性能直观的理解。这种对基础概念的尊重和深入挖掘，使得后续学习状态空间方法或最优控制时，不会感到突兀或基础不牢。我甚至发现书中对PID控制器的经典参数整定方法（如Ziegler-Nichols方法）的讨论都非常到位，不仅讲了方法，还分析了其局限性。这使得这本书成为一本贯穿始终、从入门到精通都极具价值的参考资源。

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如果让我用一个词来概括《AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS》给我的感觉，那就是“详尽的参考手册”。这本书的排版和图示设计可能不如一些新出版的、追求视觉冲击力的教材那么花哨，但其内容的密度和准确性却是顶级的。我发现它更像是一本你可以随时翻阅查找特定公式或证明的工具书。例如，当我在处理数字控制系统的离散化问题时，书中关于零阶保持器和一阶保持器的误差分析部分，提供了非常精确的推导和对比，远比我手头其他资料来得详细。对于那些需要深入理解采样对系统性能影响的读者来说，这一部分简直是黄金。此外，书中对传递函数矩阵在多变量系统分析中的应用，以及对特殊反馈结构（如解耦控制）的探讨，都体现了作者在广度和深度上的双重把控力。它更像是一位资深导师，默默地为你提供最可靠的知识支撑。

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对于一个有着数十年工程经验的工程师而言，评价一本控制系统书籍，我更关注的是它对非线性系统和鲁棒性理论的探讨。《AUTOMATIC CONTROL SYSTEMS》在这方面的展现，可以说是超出了我的预期。它没有把非线性系统简单地看作是线性系统的延伸，而是专门开辟了章节来讨论李雅普诺夫第二法、描述函数法以及相平面分析法。这些工具对于分析那些在实际中无法用简单线性模型描述的系统至关重要。更重要的是，本书对鲁棒控制的引入非常及时且恰当。H-无穷控制和$mu$综合等前沿理论虽然复杂，但作者通过清晰的数学框架，展示了如何量化不确定性并设计出对模型误差不敏感的控制器。这种从经典到现代，再到处理实际工程中“不完美性”的递进结构，使得这本书的实用价值大大提升。它不仅仅是理论的罗列，更是对如何应对真实世界复杂性的深刻思考。

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