自动控制原理实验与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社发行部

作者:杨平

出品人:

页数:124

译者:

出版时间:2005-9

价格:12.80元

装帧:

isbn号码:9787508335452

丛书系列:

图书标签:

• 自动控制原理
• 控制系统
• 实验教学
• 实践教学
• 自动化
• 控制工程
• MATLAB
• Simulink
• PID控制
• 现代控制

好的，以下是一份为您的图书《自动控制原理实验与实践》量身定制的、不包含其内容的图书简介，侧重于详细描述其他技术或科学领域的内容，以确保内容的丰富性和专业性： --- 复杂系统建模与先进控制理论前沿探索 第一部分：复杂系统建模与仿真基础 本书深入剖析了当代工程科学与应用数学领域中，针对高维度、非线性、时变系统的精确描述与数学建模技术。我们聚焦于超越传统线性时不变（LTI）系统的范畴，探讨如何利用先进的数学工具来捕捉现实世界中流体力学、热力学、生物动力学等复杂系统的内在耦合机制与涌现行为。 第一章：非线性动力学系统的状态空间描述与分析 本章详细阐述了非线性系统的状态空间方程构建方法，包括但不限于李雅普诺夫法、芬克尔-汉密尔顿法在描述系统状态演化时的应用。我们重点讨论了在高维系统中如何运用张量分析和微分几何的原理来简化系统的拓扑结构，并引入了奇异摄动理论（Singular Perturbation Theory），用以分离系统的快变模态和慢变模态，为后续的降阶模型建立奠定理论基础。特别地，我们将分析系统的平衡点稳定性，通过计算雅可比矩阵（Jacobian Matrix）在线性化点附近的特征值，判断系统的局部稳定性边界。此外，还探讨了极限环（Limit Cycles）的存在性与稳定性分析，这对于理解振荡现象至关重要。 第二章：基于数据驱动的系统辨识新范式 在传统基于物理原理建模受限的场景下，本章着眼于现代大数据背景下的系统辨识方法。区别于经典最小二乘法，我们深入研究了子空间辨识（Subspace Identification）技术，如N4SID算法，它能够直接从输入输出数据中提取系统的内在模态和状态空间矩阵，尤其适用于高频动态系统的辨识。此外，我们还引入了核主成分回归（Kernel PCA Regression）和基于高斯过程（Gaussian Processes, GP）的非参数化辨识方法。GP模型不仅提供模型预测，更重要的是提供了对预测不确定性的量化估计，这对于安全攸关系统的建模至关重要。我们将详细对比这些方法的计算效率与模型精度在不同信噪比环境下的表现。 第三章：多物理场耦合模型的数值求解技术 本章聚焦于涉及电磁、流体、固体力学等多领域相互作用的复杂物理系统的仿真。我们详细介绍了有限元方法（Finite Element Method, FEM）在处理复杂几何边界问题上的优势，并延伸探讨了无网格粒子法（Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH）在处理大变形和自由表面流体问题中的应用。针对时间离散化，本章对比了显式、隐式以及广义α法在保证计算稳定性和精度方面的权衡，特别是如何使用子迭代（Sub-iterations）来保证跨域耦合界面上的物理量一致性。 第二部分：先进控制理论与优化设计 本部分将理论框架从系统描述提升到控制器的设计层面，重点关注在不确定性、约束条件和优化目标下，如何设计出鲁棒、最优且可执行的控制策略。 第四章：鲁棒控制理论的深度应用 面对模型的不确定性（如参数漂移、外部扰动），本章深入探讨了$H_{infty}$ 控制的设计流程。我们将详细解析描述符（Performance Function）的选择，以及通过求解三角不等式（Triangle Inequalities）导出的Riccati方程，从而获得使闭环系统增益最小化的控制器。在此基础上，我们进一步引入$mu$-分析与综合，用以处理具有真实结构的矩阵不确定性，这对于航空航天和精密机械领域中参数建模误差较大的系统设计提供了强有力的工具。 第五章：模型预测控制（MPC）与约束处理 模型预测控制作为连接模型、优化与实时执行的关键技术，在本章中被详尽阐述。我们不再局限于线性MPC，而是深入研究非线性模型预测控制（NMPC）的实现。这涉及到如何利用配点法（Collocation Methods）将连续时间最优控制问题转化为离散时间、有限维的非线性规划问题（NLP）。本章将详细介绍NLP求解器（如IPOPT, SNOPT）的收敛性保证，以及如何通过快慢时间尺度的分离来降低在线优化问题的计算负荷，确保实时性。此外，还将探讨处理硬约束（如执行器饱和）和软约束（如性能指标）的有效策略。 第六章：自适应与学习型控制系统设计 本章关注控制器参数需要随时间变化以适应环境或系统内部变化的场景。我们对比了基于模型的自适应控制（如MRAC，Model Reference Adaptive Control）和基于观测的基于模型的自适应（如Lyapunov间接/直接方法）。更进一步，本章引入了前沿的基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的控制框架。我们将探讨如何构建有效的奖励函数（Reward Function）来替代传统性能指标，并使用如深度确定性策略梯度（DDPG）或近端策略优化（PPO）算法来训练一个策略网络，使其能够在无模型或高度不确定的环境中自主学习最优的控制策略。 第三部分：特定工业领域的先进控制案例研究 本书最后一部分将理论与实践紧密结合，通过对几个典型复杂工业过程的深入分析，展示如何综合运用前述的建模与控制技术。 第七章：智能电网中的分布式优化与协调控制 本章聚焦于现代电力系统的去中心化控制挑战。我们将探讨如何将拉格朗日对偶分解法（Lagrangian Dual Decomposition）应用于大规模电力系统的实时功率潮流优化。重点分析了多智能体系统（Multi-Agent Systems）理论在微电网群控中的应用，以及如何设计基于一致性算法（Consensus Algorithms）的通信协议，以实现在不完全信息共享下，各节点能够协同达到全局最优的电压或频率目标。 第八章：高精度机器人操作与视觉反馈集成 本章关注于末端执行器在复杂环境中实现高精度定位与轨迹跟踪。我们详细介绍了基于阻抗控制（Impedance Control）的设计，以确保机器人与环境交互时的柔顺性。在视觉反馈集成方面，我们将阐述视觉伺服（Visual Servoing）的两种主要范式：基于图像（Image-Based）和基于任务（Task-Space-Based），并分析在存在运动模糊和延迟的情况下，如何通过卡尔曼滤波（Kalman Filtering）来有效地融合传感器数据，提高闭环系统的鲁棒性与瞬态响应性能。 --- 目标读者： 本书面向从事高级控制系统研究的研究生、高校教师、以及在航空航天、精密制造、新能源、化工过程控制等领域中从事复杂系统设计与优化的工程师。它要求读者具备扎实的控制理论基础（如经典控制、现代控制），并希望在先进、非线性、优化驱动的控制领域进行深度学习和应用探索。

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从排版和易读性的角度来评价，这本书的设计风格非常务实，完全没有花里胡哨的装饰，每一个图表都直指核心功能。对于我们这些需要频繁查阅的读者来说，清晰的索引和标注至关重要。它的公式推导虽然没有像纯理论教材那样冗长，但在关键步骤上，作者非常巧妙地使用了批注，解释了为什么要选择这个微分形式或者为什么需要进行这个变换。我记得在处理“带宽”和“相位裕度”的实验验证时，书里用非常简洁的图形对比了理想情况和实际有源器件引入延迟后的差异，这比我之前看的那本理论书里，光是文字描述要清晰明了百倍。而且，这本书的配套资源做得相当到位，光盘里或者网络上提供的基础代码框架，结构清晰，注释规范，这为我们快速上手实验节省了大量调试环境和基础脚本的时间。这种对读者学习路径的尊重和细致考量，是这本书在众多工科参考书中脱颖而出的关键因素。

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这本书的编排逻辑，用我一个工科生的角度来看，简直是教科书级别的典范。它遵循了一种“由浅入深，层层递进”的结构，这一点对于我们这些需要系统学习的读者来说至关重要。初期的实验部分，可能只是涉及一些基础的开环、闭环系统的基本响应测试，主要是让你熟悉实验平台和基本概念的具象化。但随着章节的深入，你会开始接触到更复杂的系统辨识、状态空间法以及现代控制理论的应用。最让我印象深刻的是关于“鲁棒性”实验的设计。以往的教材往往把鲁棒性讲得高深莫测，但这本书里通过模拟不同程度的外部干扰和模型不确定性，直观地展示了控制器性能的衰减过程，这比单纯看数学表达式要有冲击力得多。每次完成一个实验，作者都会引导我们思考“为什么会这样？”而不是仅仅满足于“我做到了”。这种批判性思维的培养，是这本书超越一般实验指导手册的核心价值所在。我甚至觉得，即便是研究生阶段回顾经典控制理论，这本书里的实验案例也能提供非常扎实的直观佐证。

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这本书给我的最大感受是“踏实”。它没有过度美化自动控制系统的实现过程，反而非常坦诚地展示了工程实践中经常遇到的“脏活累活”，比如传感器漂移的处理、执行器饱和的限制、以及系统辨识带来的误差累积。在讲解这些实际问题时，作者的态度是解决问题的专家，而不是高高在上的理论家。有一章专门讨论了如何从实际采集的数据中“清洗”出可用的模型参数，这个过程复杂而繁琐，但书里用案例展示了如何结合统计学的方法来降低随机噪声的影响，这在纯理论学习中是很少被强化的。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了如何设计一个控制器，更重要的是，我学会了如何在充满不确定性的真实世界中，去部署和维护一个控制系统。它提供的是一种全生命周期的思维框架，从概念设计到最终的性能评估，每一步都有据可依，这才是真正的“实践”价值所在。

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说实话，市面上很多实验指导书的“实践”部分，往往局限于对标准理论的机械验证，缺乏一点创新和探索的空间。但《自动控制原理实验与实践》明显在这方面下了大功夫。它不仅包含了经典的反馈控制实验，还引入了不少与前沿技术相关的案例，比如模糊控制在某种非线性系统中的初步应用，以及基于MATLAB/Simulink的高级仿真技术。我特别喜欢它在每个模块后面设置的“拓展思考”环节。这些问题往往不是标准答案就能解决的，它们鼓励读者跳出书本给定的参数范围，去尝试自己设计更优化的控制策略，甚至鼓励我们引入一些自己学习到的新方法进行对比验证。有一次，我尝试用书里没提到的另一种滤波器来处理反馈信号的噪声，并将我的结果与书中推荐的方法进行了对比，这种自己动手“发明”或者“优化”的过程，极大地激发了我学习的内生动力。这本书不只是教你怎么走，它还为你铺设了可以岔开研究的岔路口。

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拿到这本《自动控制原理实验与实践》的时候，我其实是带着点忐忑的。我一直觉得理论和实践之间总有一道看不见的鸿沟，特别是像自动控制这么抽象的学科。翻开目录，第一眼就被那厚实的操作指南吸引住了。它不是那种只告诉你“这是个什么东西”的书，而是直接拉着你的手，告诉你“下一步该怎么做”。书里对实验环境的搭建描述得极其详尽，从仪器的选择、连接方式到软件的配置，每一步都有清晰的图示和文字说明，生怕你跟不上。我记得有一次我在搭建一个PID控制器的仿真模型时遇到了参数设置的难题，感觉脑子都要打结了。正准备放弃的时候，翻到书里关于“参数整定经验法则”那一章，里面用非常直白的语言和案例分析，帮我理清了思路。那种豁然开朗的感觉，让我对这本书的实用性有了初步的肯定。它更像是一位经验丰富、不厌其烦的导师，在你操作失误的时候及时拉你一把，而不是冷冰冰地丢给你一堆公式让你自己琢磨。我特别欣赏它在理论知识和实际操作之间的平衡把握，既没有为了追求“实践”而忽略了背后的物理意义，也没有因为理论的深度而让动手环节变得晦涩难懂。

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