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出版者:中国水利水电出版社

作者:李明富

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2005-8

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787508429397

丛书系列:

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现代控制理论与系统辨识：从经典到前沿的深度探索 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的现代控制理论与系统辨识领域的知识体系。它不仅仅是对传统控制理论概念的简单复述，而是着重于当前工程实践中最具影响力和前瞻性的方法论、算法和应用案例的系统阐述。全书结构严谨，逻辑清晰，理论推导详实，力求在数学严谨性和工程实用性之间找到完美的平衡点。 --- 第一部分：现代控制理论基础与状态空间方法论的深化 本部分聚焦于现代控制理论的基石——状态空间表示法，并将其应用于复杂系统的建模、分析与设计。我们跳出了传统传递函数方法的局限性，深入探讨了线性、时不变（LTI）系统以及线性、时变（LTV）系统在状态空间中的精确描述。 第一章：系统的状态空间建模与描述 本章详细介绍了从物理系统描述（如机械运动方程、电路微分方程）到标准状态空间模型（$dot{mathbf{x}} = mathbf{A}mathbf{x} + mathbf{B}mathbf{u}$，$mathbf{y} = mathbf{C}mathbf{x} + mathbf{D}mathbf{u}$）的系统化转换过程。重点讲解了模态分析在理解系统内部结构和行为中的关键作用，以及如何利用李雅普诺夫（Lyapunov）变换将复杂系统转化为易于分析的对角标准型。此外，引入了卡尔曼分解，用于精确区分系统的可控子空间和不可控子空间，为后续的控制设计奠定基础。 第二章：系统的可控性、可观测性与能控标准型 精确的控制设计依赖于系统是否具备可控性和可观测性。本章深入剖析了卡尔曼行列式和汉克尔矩阵在判断这些性质上的数学依据。在此基础上，我们详细推导了能控标准型（Controllable Canonical Form）和能观标准型（Observable Canonical Form）的构建步骤。这些标准型的引入不仅简化了理论证明，更是后续状态反馈设计和观测器设计的基础。针对非LTI系统，还简要讨论了在特定工作点附近的线性化方法及其局限性。 第三章：线性二次型调节器（LQR）与最优控制基础 最优控制是现代控制的核心价值所在。本章集中讲解了线性二次型调节器（LQR）的设计原理。通过最小化一个二次型的性能指标函数（包含状态误差和控制输入的加权），推导出求解最优状态反馈增益$mathbf{K}$的代数黎卡提方程（ARE）。本书对ARE的求解方法进行了详尽的数值分析讨论，包括迭代法和特征值分解法。此外，引入了无限时间LQR和有限时间LQR的差异，并以电力系统和航天姿态控制为例，展示了LQR在工程中的鲁棒性优势。 第四章：状态观测器与全阶/降阶设计 当系统状态无法直接测量时，必须设计状态观测器来估计内部状态。本章详细阐述了观测器原理，并基于可观测性条件推导了与LQR设计相对应的最优状态估计器——卡尔曼滤波器的确定性系统对偶。重点讨论了Luenberger观测器的设计，包括如何根据观测误差的动态特性确定观测器增益。对于高维系统，本书专门辟出章节讨论最小阶观测器（Reduced-Order Observer）的设计，通过保留系统的可控部分来提高计算效率，同时保持足够的估计精度。 --- 第二部分：鲁棒性分析与先进控制技术 现代工程系统面临着参数不确定性、外部扰动和模型不精确等挑战。本部分将理论提升至考虑这些不确定性的层面，介绍确保系统性能和稳定性的先进方法。 第五章：李雅普诺夫稳定性理论与系统鲁棒性评估 本章回归到更本质的稳定性判据。详细阐述了李雅普诺夫稳定性定理（间接法和直接法），并展示了如何构建李雅普诺夫函数来证明非线性系统的局部乃至全局稳定性。重点讨论了负定性的几何意义和代数判据。在此基础上，引入了增益裕度和相角裕度的概念，并使用圆判据来评估系统对增益变化的鲁棒性。 第六章：滑模变结构控制（SMC）与不确定性处理 滑模控制是处理强不确定性和外部扰动的有力工具。本章系统介绍了SMC的基本结构，包括滑动面的设计（基于期望的动态行为）和切换函数的构造。本书深入分析了滑模控制带来的抖振现象，并详细比较了引入边界层技术（如Sigmoid或Sat函数）以减轻抖振的各种策略及其对跟踪性能的影响。通过复杂的机械臂案例，展示了SMC在强耦合系统中的应用。 第七章：H-无穷（$H_{infty}$）控制理论简介 $H_{infty}$控制是现代控制理论中处理有界输入、有界输出（BIBO）稳定性和扰动抑制的基石。本章从范数理论出发，解释了$H_{infty}$性能指标的含义（即闭环系统对外部信号的敏感度）。重点推导了三角不等式和Bode图在分析$H_{infty}$性能中的应用，并介绍了求解最优$H_{infty}$控制器的代数方程（类似于Riccati方程的扩展形式）。 --- 第三部分：系统辨识与模型获取 控制系统的有效设计依赖于精确的数学模型。本部分将控制理论与信号处理、统计学相结合，专注于如何从实际测量数据中构建准确的系统模型。 第八章：经典辨识方法与数据预处理 本章首先介绍了系统辨识的整体流程，强调数据采集的质量控制。详细讨论了时域方法，如步长响应法和频率响应法。针对噪声干扰，系统讲解了数据滤波技术（如移动平均、Butterworth滤波器）在保证辨识数据纯净性中的关键作用。 第九章：参数估计：最小二乘法与递归最小二乘（RLS） 最小二乘法（LS）是参数辨识的基石。本章推导了离散时间系统参数估计的LS原理，并将其应用于ARX（自回归与外部输入）模型的识别。鉴于工程中系统参数可能随时间变化，本书将大量篇幅用于讲解递归最小二乘（RLS）算法，包括遗忘因子的引入及其对算法收敛速度和抗干扰能力的权衡。通过仿真实例，清晰展示了RLS如何在线地跟踪模型参数的变化。 第十章：系统辨识的高级算法：子空间辨识与非线性模型识别 为了处理高阶系统或对模型结构不确定的情况，本章引入了更先进的方法。详细介绍了子空间辨识（Subspace Identification）方法，如N4SID算法。该方法直接从输入输出数据中估计出系统的状态空间模型（A, B, C, D矩阵），避免了对模型结构假设的过度依赖，尤其适用于大型复杂系统的辨识。最后，简要探讨了基于神经网络和模糊逻辑的非线性系统模型获取思路，为跨越传统线性方法的界限提供方向。 --- 本书的特色在于其内容的连贯性和广度。它将状态空间设计（LQR、观测器）与最优性能（$H_{infty}$）和鲁棒性（SMC）紧密结合，并通过系统辨识章节确保了理论模型与物理现实的有效对接。每章后的习题和案例分析均取材于实际的工业控制场景，旨在培养读者解决复杂工程问题的综合能力。

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我花了整整一个下午才把目录和前言部分啃完，不得不说，作者的叙事逻辑简直是教科书级别的严谨。他没有急于抛出那些复杂的数学模型，而是先构建了一个宏大而清晰的“系统观”框架，从描述对象到控制目标，层层递进，像是在引导一个初学者缓缓攀登一座知识的高峰。特别是引言部分对“控制”这一概念的哲学探讨，非常发人深省，它将一个原本听起来很“硬核”的技术领域，拔高到了一个更广阔的、关于“目标达成”和“状态维持”的层面去理解，这种深度的思考让我对后续内容的学习充满了期待。那种仿佛被一位博学的老教授领入殿堂，耐心讲解基本原则的感受，真是久违了。这种行文风格，不急不躁，逻辑链条环环相扣，让人感觉每翻过一页，自己的知识体系都在稳固地向上搭建。

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这本书的深度和广度确实令人印象深刻，它并没有止步于传统的时域和频域分析，而是相当扎实地引入了现代控制理论的核心——状态空间法。从可控性、可观测性的判定，到极点配置和状态反馈的设计，作者处理得游刃有余，条理清晰。更让我惊喜的是，书中对一些进阶主题如非线性系统的初步探讨也进行了涵盖，虽然篇幅不长，但足以勾起读者进一步探索的兴趣，展现了作者对学科发展前沿的把握。这本书无疑是一部能够伴随读者从入门走向精通的“工具书”，它的价值不仅仅在于传授已有的知识体系，更在于它提供了一套严密的思维框架，指导我们如何去面对和解决未来更复杂的工程挑战，是一笔非常值得的知识投资。

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初读起来，我最大的感受是其中对经典控制理论的梳理，简直可以用“抽丝剥茧”来形容。比如在线性时不变（LTI）系统的分析部分，作者对于传递函数的引入和阐述，清晰到令人发指。他不仅给出了公式，更重要的是解释了公式背后的物理意义和数学本质，让你明白为什么选择这种数学工具来描述动态过程。更妙的是，书中穿插了大量简洁而富有代表性的例子，这些例子并非空中楼阁般的理想模型，而是贴近实际工程应用的场景，这极大地帮助我这种偏向理论应用的研究者，能够迅速将抽象的概念转化为可操作的思路。很多其他教材中一笔带过的地方，在这里都被细致地拆解分析，让人感觉自己不是在被动接受知识，而是在主动参与知识的构建过程。

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这本书的装帧设计倒是挺下功夫的，封面采用了深邃的藏青色，配上烫金的字体，显得既专业又不失典雅，拿在手里沉甸甸的，很有分量感，光是放在书架上就感觉提升了整个书房的格调。内页的纸张选择了略带米白色的哑光纸，印刷字迹清晰锐利，阅读体验非常舒适，长时间盯着看也不会觉得眼睛特别疲劳，这对于一本需要反复研读的专业书籍来说，绝对是加分项。装订上采用的是线装，可以完全摊平，无论是查阅还是笔记记录都非常方便，细节之处见真章，看得出出版社在制作过程中还是下了不少心思的，从最直观的“外在”感受来说，它绝对算得上是同类书籍中的精品，给人一种“这是值得珍藏”的初步印象。当然，最终的价值还得看内里的“灵魂”，但一个好的外壳无疑是吸引读者迈出第一步的关键。

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说句实在话，这本书的图表绘制水平，在同类专业书籍中绝对是顶尖的。那些状态空间图、根轨迹图、伯德图，线条的粗细、颜色的搭配，都经过了精心的设计，不仅美观，更重要的是，它们极大地降低了理解复杂动态特性的难度。我以前总是需要在草稿纸上反复演算才能勉强理解的系统响应曲线，在这里通过一张清晰的图就能瞬间洞察其稳定裕度和动态性能。特别是对比分析不同控制器参数对系统性能影响的图示，简直是“一图胜千言”的完美体现。对于需要进行大量图形化分析的读者来说，这种高质量的视觉辅助，简直是节省了无数重复劳动和理解弯路，让学习效率实现了质的飞跃，不得不给制图团队点个大大的赞。

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