具体描述
本书从应用的角度对分布式计算机控制系统的原理、结构、硬件与软件技术以及典型应用进行了系统全面的分析和阐述。全书共分十章，包括概述、分布式控制系统结构、局域网、数据通信、应用方向、分布式操作系统、分布式数据库、分布式语言、系统设计和系统典型实例分析等内容。本书对控制系统中常用的网络通信技术和集散控制系统进行了深入讨论。每章附有思考题与习题，适于自学。 本书可供自动控制、工业自动化、计算机及应用、检测技术及仪器仪表等专业的本科生或研究生教学使用。也可供上述专业的科技人员自学参考。
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对于我来说，这本书提供了一个全面的视角来理解分布式控制的核心挑战和解决方案。我尤其被书中关于“分布式模型辨识”的部分所吸引。在许多实际应用中，我们往往无法精确知道系统的模型参数，或者这些参数会随着时间发生变化。分布式模型辨识的目标是从分散在网络中的多个传感器收集到的局部数据，来估计整个系统的全局模型。作者通过引入“协同辨识”的概念，展示了如何让各个节点共享部分辨识结果，从而提高整体的辨识精度和收敛速度。这对于那些难以进行集中式模型辨识的应用场景，例如大规模传感器网络，具有重要的指导意义。书中还深入探讨了“分布式强化学习”在控制领域的应用。强化学习是一种通过试错来学习最优控制策略的方法，而将其应用于分布式系统，则能够让多个智能体在相互协作或竞争中，学习到如何共同完成任务。我在这部分内容中看到了人工智能与控制理论结合的巨大潜力，也对未来智能制造和自主系统的发展有了更深的期待。这本书的内容非常扎实，涵盖了从理论基础到前沿应用的广泛范围，为我提供了宝贵的学习资源。
评分读完《分布式计算机控制系统》的这几个章节，我脑海中浮现出无数关于自动化工厂、智能电网以及无人驾驶汽车的画面。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是理论的堆砌，更是对现实世界中各种复杂系统如何运作的深刻洞察。作者在解释“分布式状态估计”时，运用了大量的图示和数学模型，清晰地展示了如何从局部传感器数据中重构出全局系统的状态。我尤其被其中关于“卡尔曼滤波”在分布式环境下的扩展应用所吸引，书中通过一个多机器人协同导航的例子，生动地说明了如何利用有限的通信带宽，让每个机器人都能对自身位置和周围环境有一个相对准确的估计，进而完成协同任务。这对于理解多智能体协作的本质非常有帮助。书中还提到了“事件触发控制”的概念，这是一种非常高效的控制策略，它避免了传统周期性采样带来的冗余计算和通信开销，只有当系统状态发生显著变化时才触发控制更新。这在我看来，是实现低功耗、高效率分布式系统的关键。我对于书中关于“鲁棒性分析”的部分尤为感兴趣，因为在实际的分布式系统中，不可避免地会遇到传感器噪声、执行器故障以及通信干扰等问题。作者通过对不同扰动模型下的系统性能分析，为读者提供了一套评估和提升系统稳定性的理论框架。这本书的学术深度毋庸置疑，但作者的叙述方式却充满了启发性，让人在学习专业知识的同时，也能激发对未来技术发展的无限遐想。
评分这本书的封面设计就散发着一种沉稳而专业的科技感，暗蓝色的背景搭配上银灰色的字体，仿佛预示着书中所探讨的分布式系统的复杂性与精密性。我一直对如何将分散的计算单元有效地协调起来，实现一个整体目标充满好奇，而《分布式计算机控制系统》这本书无疑满足了我这份求知欲。虽然我还在阅读的初期阶段，但书中对于系统模型、控制策略以及通信协议的深入剖析，已经让我对分布式控制的理论基础有了初步的认识。作者在介绍基本概念时，并没有直接抛出枯燥的公式，而是通过生动形象的比喻，将抽象的理论具象化，例如将分布式系统比作一个高效运转的城市交通网络，每个节点（车辆）都需要与周围环境进行实时的信息交互，才能确保整个网络的畅通无阻。这种循序渐进的讲解方式，极大地降低了初学者理解的门槛。我特别欣赏其中关于“一致性算法”的探讨，虽然这一部分的内容还比较初步，但已经让我窥见了分布式系统中保证数据同步和决策统一的挑战所在。作者通过对Paxos和Raft等经典算法的概述，点出了在网络延迟、节点故障等不可控因素下，如何达成共识的精妙之处。这不仅仅是理论的探讨，更是对现实世界中许多复杂系统（如金融交易、航空管制）底层原理的揭示。我期待在后续的章节中，能够看到更深入的案例分析，例如如何将这些理论应用于实际的工业自动化场景，甚至是新兴的物联网领域。这本书的语言风格严谨而不失可读性，不会让人感到晦涩难懂，对于想要系统性学习分布式控制的读者来说，无疑是一本宝藏。
评分《分布式计算机控制系统》这本书，给我的感觉就像一位经验丰富的向导，带领我在复杂的分布式世界中进行探索。书中关于“分布式网络安全”的讨论，让我意识到在享受分布式系统带来的便利的同时，也必须关注潜在的安全威胁。作者从控制系统的角度出发，分析了不同类型的攻击（如数据篡改、拒绝服务攻击）对系统稳定性和性能的影响，并提出了一些应对策略。这对于任何一个关心系统安全的读者来说，都是极其重要的。我对书中关于“安全一致性算法”的介绍尤为着迷。在分布式系统中，确保各个节点接收到的信息是真实可靠的，并且能够就系统的全局状态达成一致，是保障系统安全和稳定运行的基础。作者通过对加密技术和认证机制的介绍，为我们构建安全的分布式控制系统提供了技术支撑。此外，书中还涉及到“容错分布式控制”的议题，探讨了如何在部分节点失效或通信中断的情况下，仍然能够维持系统的基本功能。这对于那些要求高可靠性的关键基础设施系统（如航空管制、核电站控制）来说，是至关重要的。这本书的专业性毋庸置疑，但作者的写作风格却十分亲切，让人在学习高深理论的同时，也能感受到对实际应用场景的深刻理解。
评分这本书的结构安排非常合理，每一章节都承接上一章的内容，形成了一个完整的知识体系。从最初的系统建模，到控制策略的设计，再到通信协议的实现，作者层层递进，逐步深入。我特别赞赏作者在讲解“多主体系统”（Multi-Agent Systems）时所采用的方法。书中将多主体系统视为一个由相互作用的独立实体组成的分布式系统，并详细介绍了如何设计能够促使这些实体协同工作以达到全局目标的算法。书中关于“基于博弈论的分布式控制”的论述，让我看到了将经济学中的博弈论思想引入控制领域所产生的独特视角。通过分析主体之间的策略选择和互动，可以设计出能够激励主体完成特定任务的控制机制。我对此的理解是，这不仅是一种技术上的实现，更是一种对系统行为的心理学和经济学层面的考量。此外，书中对于“自适应分布式控制”的探讨，也为应对系统参数变化和模型不确定性提供了解决方案。这种能够根据实时观测到的信息调整控制参数的机制，对于那些在动态环境中运行的分布式系统至关重要。这本书的内容给我留下了深刻的印象，它不仅拓宽了我对控制理论的认识，也让我看到了分布式系统在未来智能化发展中的巨大潜力。
评分我发现这本书在理论深度和工程实用性之间找到了一个很好的平衡点。书中对于“分布式软约束控制”的探讨，让我对如何处理那些无法精确量化的“软约束”有了新的认识。在许多实际的控制问题中，我们并非总是面对严格的等式或不等式约束，而是可能存在一些模糊的、偏好的“软约束”。分布式软约束控制的目标是在满足这些模糊约束的同时，实现系统的全局优化。作者通过引入模糊逻辑、神经网络等工具，为分布式软约束控制提供了多种解决方案。这对于那些需要处理复杂、非线性和不确定性系统的应用，例如智能家居、环境监测等，具有重要的指导意义。我尤其被书中关于“基于学习的分布式预测控制”的介绍所吸引。传统的模型预测控制（MPC）依赖于精确的系统模型，而在分布式系统中，获取全局精确模型往往是困难的。基于学习的分布式MPC则能够利用历史数据和实时信息，动态地学习和更新预测模型，从而在不依赖全局模型的情况下实现有效的预测控制。这本书的洞察力让我对分布式控制的未来充满了信心。
评分《分布式计算机控制系统》这本书，让我深刻认识到，构建一个高效、可靠的分布式控制系统，需要综合运用数学、计算机科学以及控制工程等多个领域的知识。我尤其对书中关于“分布式事件触发协同控制”的章节印象深刻。传统的协同控制算法通常依赖于周期性的通信和数据交换，这会带来巨大的通信开销和计算负担。而事件触发机制则可以根据系统状态的变化来决定何时进行通信和控制更新，从而大大提高了系统的效率。作者通过对不同事件触发条件的分析，以及如何保证在这种非周期性控制下的系统稳定性，为我们设计更加绿色、智能的控制系统提供了理论依据。我在这部分内容中看到了未来物联网和工业互联网发展的方向。此外，书中关于“分布式自组网控制”的探讨，也让我对移动机器人集群、无人机编队等应用场景有了更清晰的认识。如何让这些移动的智能体在动态变化的网络环境中，自主地进行组网、协同和控制，是分布式控制领域一个极具挑战性的问题。这本书为我提供了解决这些问题的重要思路和工具。
评分读完这本书的这几个章节，我脑海中构建起了一个关于未来智能社会的宏伟蓝图。书中关于“分布式优化与协调”的深入探讨，让我看到了无数的可能性。我尤其被书中关于“动态拓扑下的分布式鲁棒控制”的章节所吸引。在许多实际应用中，分布式系统的网络拓扑并不是固定的，而是会随着时间发生变化，例如传感器节点的加入或退出、通信链路的断开或重连。在这样的动态拓扑下，如何设计一个能够始终保持稳定和性能的分布式鲁棒控制系统，是一个极具挑战性的问题。作者通过引入“图论”和“代数图论”等工具，为我们分析和设计动态拓扑下的分布式控制系统提供了强大的理论支持。我在这部分内容中看到了智能交通系统、智能电网等复杂系统的未来发展方向。总而言之，这本书不仅是一本理论著作，更是对未来科技发展趋势的深刻洞察。它所揭示的分布式控制的强大能力，无疑将为我们构建更加智能化、自动化和互联互通的未来社会提供关键的支撑。
评分在我看来，《分布式计算机控制系统》这本书为我打开了一个全新的认知维度。在阅读这本书之前，我对“分布式”的理解可能还停留在简单的文件共享或者计算任务分派层面。然而，这本书彻底颠覆了我的认知，让我意识到分布式系统在控制领域的应用是多么的广泛和精妙。书中对于“网络化控制系统”的详细阐述，特别是关于“延迟和丢包对系统稳定性的影响”的分析，让我对通信信道的不确定性有了更深的理解。作者通过对不同延迟模型的数学建模，以及分析其如何影响闭环系统的稳定性，为我们提供了在通信受限环境下设计可靠控制器的思路。我尤其对书中关于“模型预测控制”（MPC）在分布式系统中的应用案例印象深刻。通过将MPC的思想与分布式协调相结合，可以使得各个子系统在各自的局部信息下，进行最优的预测和控制，同时又能满足全局系统的约束。这对于处理大规模、高维度的控制问题具有重要的现实意义。书中对“分布式优化”算法的介绍也让我受益匪浅，这些算法能够让分散在网络中的多个节点，在不共享全部私有信息的情况下，共同求解一个全局的优化问题，这在能源管理、资源调度等领域有着巨大的应用潜力。总的来说，这本书的深度和广度都让我感到惊叹，它不仅提供了扎实的理论基础，更展示了分布式控制在解决实际问题中的强大力量。
评分《分布式计算机控制系统》这本书，不仅是一本技术手册，更是一本关于如何思考和解决复杂问题的思想启迪之作。书中关于“分布式决策理论”的章节，让我对如何在分散的系统中实现有效的集体决策有了更深刻的理解。我注意到书中对“信息共享与隐私保护”的权衡分析。在分布式系统中，为了达成全局目标，节点之间需要进行信息的交换，但这同时也可能暴露节点的私有信息，带来隐私泄露的风险。作者通过介绍差分隐私、联邦学习等技术，为我们如何在保护隐私的前提下进行分布式信息共享和协同决策提供了指导。这对于涉及敏感数据（如医疗数据、金融数据）的分布式控制系统，尤为重要。我在这部分内容中看到了人工智能、隐私计算与控制理论的深度融合。此外，书中还探讨了“分布式因果推断”在控制中的应用。理解系统内部不同变量之间的因果关系，对于诊断故障、优化性能至关重要。在分布式系统中，由于信息的不完整和延迟，进行因果推断更具挑战性。这本书为我们提供了一套解决这些问题的理论框架和方法论。
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