自动控制原理习题解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:胡寿松

出品人:

页数:407

译者:

出版时间:2007-6

价格:45.00元

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isbn号码:9787030188076

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现代工程中的系统动力学与控制理论前沿探索 本书导读： 在当今高度复杂和互联的工程领域，从航空航天、精密制造到生物医学和环境监测，对系统进行精确的建模、分析与控制已成为推动技术进步的核心驱动力。本书并非聚焦于经典的控制理论习题解析，而是致力于提供一个深入、前沿且具有高度实践指导意义的框架，用以理解和掌握现代工程系统中涌现出的复杂动态行为，并运用先进的控制方法进行有效干预和优化。 本书的撰写立足于对现代控制理论发展趋势的深刻洞察，旨在弥补传统教材在处理非线性、不确定性和大规模系统问题时的局限性。我们将带领读者跨越纯粹的线性代数和微分方程的边界，进入一个由先进控制架构、智能算法与系统辨识技术共同构建的广阔领域。 第一部分：复杂系统建模与状态空间方法深化 本部分将重新审视系统建模的本质，超越传统的传递函数描述，重点探讨状态空间表示法在处理多输入多输出（MIMO）系统、时间延迟系统以及大规模互联系统中的强大能力。 1. 物理建模的精细化与降阶： 我们将详细介绍如何利用拉格朗日-欧拉方法和哈密顿力学原理对复杂机械、机电耦合系统进行精确建模。随后，重点讨论模态分析和平衡截断技术，以应对高阶系统的维度灾难，确保模型在保持关键动态信息的同时，具备实时计算的效率。特别地，针对分布式参数系统（如柔性结构或热传导系统），将引入无穷维系统的概念及其在有限维近似下的处理策略。 2. 随机过程与不确定性描述： 现代工程系统总是受到环境噪声和参数不确定性的影响。本章将深入探讨随机微分方程（SDE）在描述布朗运动和白噪声对系统动态影响中的应用。读者将学习如何利用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），对状态进行最优估计，特别是在非线性系统中状态观测的鲁棒性构建。 3. 系统辨识的前沿算法： 建立精确模型是控制的基础。本书将超越简单的最小二乘法，介绍子空间辨识方法（Subspace Identification Methods），如N4SID算法，它在处理高噪声和多参考输入情况下表现出优异的性能。此外，还将引入基于人工智能（AI）的辨识技术，例如使用神经网络或高斯过程回归来逼近未知系统的非线性特性，实现数据驱动的精确建模。 第二部分：非线性与鲁棒控制理论的深度解析 经典线性控制在系统工作点偏离或遭受外部扰动时性能会急剧下降。本部分聚焦于如何设计能够在宽广工作范围内保持高性能和稳定性的非线性与鲁棒控制器。 1. 非线性系统的精确设计方法： 我们将详尽剖析反步法（Backstepping）的设计流程，展示如何通过逐层递归的构造过程，实现对高阶非线性系统的稳定化和反馈线性化。针对存在已知或未知不确定性的系统，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）的第二代和第三代设计——特别是关于抖振现象的抑制和自适应切换增益的设计——将被作为重点进行深入讨论。 2. 奇异摄动与多速率系统分析： 许多实际系统包含快变子系统和慢变子系统（如快速电子回路与慢速机械运动耦合）。奇异摄动理论（Singular Perturbation Theory）提供了一种将复杂系统解耦为慢/快动态子系统的方法，从而简化控制器的设计。本节将详细阐述多时间尺度系统的分析与分层控制策略的构建。 3. 鲁棒控制的设计基石——$mathcal{H}_{infty}$ 控制： 重点解析$mathcal{H}_{infty}$ 控制的设计原理，即如何通过最小化一个特定加权函数的闭环系统范数，从而在最坏情况扰动下保证系统的性能和稳定性。本书将详细推导三角不等式和Bode图分析在$mathcal{H}_{infty}$控制器综合设计中的应用，特别是针对加权函数的选择对控制性能的影响。 4. 鲁棒稳定性分析工具： 除了经典的李雅普诺夫稳定性理论，本章还将介绍小增益定理（Small Gain Theorem）和基于频率的稳定性分析方法，为评估系统对参数微小变化或未建模动态的敏感性提供强有力的工具。 第三部分：先进控制架构与智能决策 面向工业4.0和自主系统的需求，本部分探讨了超越传统反馈的现代控制范式，强调优化、多智能体协同和基于学习的控制策略。 1. 模型预测控制（MPC）的精深应用： 作为连接优化理论与控制工程的桥梁，MPC的理论基础（滚动时域优化、约束处理）将被详细阐述。特别关注非线性MPC（NMPC）在实际工程中的计算挑战与实时求解器（如序列二次规划SQP）的改进策略。我们将探讨如何利用软约束和惩罚函数机制来平衡系统性能与操作限制。 2. 自适应与优化控制： 针对系统参数随时间变化的场景，自适应控制，如基于Lyapunov函数的间接自适应律的推导，将是核心内容。此外，强化学习（Reinforcement Learning, RL）在控制领域的应用将占据重要篇幅，包括如何将复杂的控制问题转化为马尔可夫决策过程（MDP），以及在连续状态/动作空间中应用如深度确定性策略梯度（DDPG）等算法来发现最优控制策略，特别是在安全关键区域的探索与利用权衡。 3. 多智能体系统（MAS）的分布式协同： 面对无人机集群、分布式传感器网络等场景，本部分将介绍图论（Graph Theory）在描述智能体间通信拓扑结构中的作用。重点讨论一致性算法（Consensus Algorithms）的收敛性分析，以及如何将分布式优化（如基于邻域交换的算法）融入到多机器人任务分配与路径规划的控制框架中。 结论与展望： 本书最后将对控制理论的未来方向进行展望，包括对容错控制（Failure Detection and Isolation, FDI）、安全关键系统的形式化验证，以及如何利用量子计算的潜力来加速复杂的控制优化求解等前沿课题进行讨论。全书结构严谨，理论深度与工程实践相结合，旨在培养读者解决当代复杂工程控制挑战的综合能力。

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在我求学过程中，一本好的辅助学习资料是至关重要的。《自动控制原理习题解析》这本书，对我来说就是如此。它以习题解析的形式，系统性地梳理了自动控制原理的各个知识点，并且讲解得非常透彻。我尤其喜欢书中对各种控制系统分析方法的详细解读，比如如何利用传递函数表示系统动态特性，如何通过根轨迹分析系统的稳定性，以及如何运用频率响应方法来评估系统的性能。每一道题目的解析都非常详尽，不仅仅是给出计算过程，更重要的是解释了每个步骤的逻辑和意义。让我印象深刻的是，书中对状态空间方法的讲解，它将抽象的微分方程转化成矩阵形式，并详细阐述了状态变量的意义以及如何利用状态反馈来设计控制器。这种从时域到频域，从经典控制到现代控制的全面覆盖，让我对自动控制原理有了更系统、更深入的认识。通过这本书的学习，我不仅能够解决课本上的习题，更重要的是培养了分析和解决实际工程问题的能力。

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作为一名在自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我深知理论与实践脱节的痛苦。很多时候，即使我们能熟练掌握各种控制算法，但在实际工程项目中遇到突发问题时，却往往束手无策，因为我们对理论的理解不够深入，无法做到举一反三。这本书的出现，无疑为我们这些“实干家”提供了一剂良药。它不拘泥于课本的顺序，而是根据习题的难度和知识点的关联性进行了编排，更贴近实际工程中的问题解决思路。比如，书中对PID控制器参数整定的一些经典方法，如Ziegler-Nichols法，不仅给出了详细的计算步骤，还分析了不同参数设置对系统性能的影响，这对于我们在实际调试过程中快速找到最优参数非常有指导意义。此外，对于一些模型辨识和系统分析的章节，作者也提供了很多实用的技巧和建议，帮助我们如何从实际采集到的数据中提取有效的控制模型，并进行稳定性、鲁棒性等方面的评估。这本书最大的亮点在于，它没有把习题解析变成简单的“答案集”，而是深入挖掘了每一道题背后的知识体系，通过大量的例题和拓展思考，引导读者建立起完整的知识框架。我个人尤其喜欢其中关于状态空间法分析和设计控制器的部分，作者的讲解非常透彻，能够帮助我们理解状态变量的物理意义，以及如何通过状态反馈来改善系统性能，这对于设计更复杂的现代控制系统至关重要。

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作为一名正在学习自动控制原理的学生，我深切体会到理论知识的枯燥和难以消化。《自动控制原理习题解析》这本书的出现，如同一缕阳光，照亮了我学习的道路。它以一种非常接地气的方式，将复杂的自动控制理论转化为一道道生动的习题，并提供了极其详尽的解析。我最看重的是，书中对每一道题目的解题思路都进行了详细的阐述，并且注重解释“为什么”要这样做，而不是仅仅给出“怎么做”。例如，在分析系统的稳定性时，它会引导读者如何运用劳斯判据、奈奎斯特判据等方法，并深刻剖析这些判据的原理和适用范围。我还特别喜欢书中对各种典型环节（如惯性环节、振荡环节）的分析，以及如何通过组合这些环节来构建复杂的系统模型。这种由基础到综合的讲解方式，让我能够逐步建立起对整个自动控制理论体系的认识。这本书不仅仅是一本习题集，更像是一本“思想启迪录”，它激发了我对自动控制领域的兴趣，让我愿意去主动探索和学习。我坚信，通过这本书的学习，我能够更扎实地掌握自动控制原理，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

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在我看来，一本真正有价值的习题解析，应该能够帮助读者建立起清晰的知识体系，并培养解决问题的能力。《自动控制原理习题解析》正是这样一本优秀的著作。它并非简单地罗列题目和答案，而是通过对每一道习题的深入剖析，将抽象的理论知识具体化、形象化。我特别欣赏书中对数学推导过程的严谨性，以及对每个公式背后物理意义的阐释。例如，在讲解PID控制器时，书中不仅给出了P、I、D参数的数学表达式，更重要的是详细解释了它们各自对系统响应的影响，比如P控制器的比例作用如何快速响应，I控制器的积分作用如何消除稳态误差，D控制器的微分作用如何预测未来趋势并抑制超调。这种对控制作用的深入解读，让我能够更深刻地理解PID控制器的工作原理，并能根据实际需求对其参数进行合理的整定。书中还包含了一些关于系统校正的习题，如超前、滞后、超滞后校正，并详细分析了不同校正装置对系统根轨迹和频率特性的影响。这本书让我体会到，学习自动控制原理不仅需要掌握数学工具，更需要理解工程上的实际含义。

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在我看来，一本好的自动控制原理习题解析，应该能够引领读者从“知其然”到“知其所以然”。《自动控制原理习题解析》这本书，无疑做到了这一点。它并非简单地将课后习题的答案呈现出来，而是以一种循序渐进、深入浅出的方式，对每一道题目进行了详尽的解析。我特别赞赏书中对系统建模部分的讲解，作者通过分析各种典型物理对象的数学模型，让我能够更好地理解如何将实际的工程问题转化为数学语言。例如，在讲解二阶系统的阻尼比和无阻尼自然频率时，书中不仅给出了它们的计算公式，还详细分析了它们对系统响应的影响，比如阻尼比的大小如何决定了系统的超调量和振荡情况。这种对系统参数物理意义的深入剖析，让我能够更准确地选择和设计控制器。书中还包含了一些关于现代控制理论的习题，如状态观测器和状态反馈控制器的设计，这些内容对于我深入理解自动控制的理论体系非常有帮助。通过这本书的学习，我不仅解决了习题中的难题，更重要的是提升了我独立分析和解决工程问题的能力。

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拿到这本《自动控制原理习题解析》纯属偶然，但正是这份偶然，让我对曾经遥不可及的自动控制理论产生了前所未有的亲近感。一直以来，自动控制原理这个科目给我的印象就是晦涩难懂的数学推导和抽象的概念，即使课本讲得再详尽，也总感觉抓不住实质。直到翻开这本习题解析，我才发现，原来解题本身就是一种极好的学习方式。书中对每一道例题的解析都力求详尽，从最基础的拉普拉斯变换应用，到复杂的根轨迹绘制，再到频率特性的分析，每一个步骤都清晰明了，仿佛有一位耐心细致的老师在旁边手把手教导。它不仅仅是给出了答案，更重要的是提供了思考的路径，让我明白为什么这么做，以及背后的原理是什么。很多我曾经困惑的节点，比如奈奎斯特判据的几何意义，Bode图如何反映系统的稳定性，在这里都得到了生动形象的阐释。尤其是那些需要结合实际系统进行分析的题目，作者巧妙地将理论与工程实践相结合，使得原本抽象的公式变得鲜活起来，让我看到了自动控制理论在现实世界中的巨大应用价值，例如机器人控制、航空航航天领域的姿态稳定等等。这本解析就像一座桥梁，连接了我与自动控制世界的距离，让我从一个被动的知识接受者，变成了一个主动的探索者。

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作为一名对工程领域充满好奇心的学生，我一直在寻找能够帮助我理解复杂工程原理的辅助读物。这本《自动控制原理习题解析》恰好填补了我的这一需求。它以习题解析的形式，将自动控制这一相对抽象的学科变得生动易懂。书中挑选的习题覆盖了自动控制原理的核心内容，从基础的系统建模、传递函数，到更高级的稳定性分析、控制器设计，再到现代控制理论中的状态空间方法，都有涉及。最让我印象深刻的是，作者在解析每一道题目时，都力求做到“授人以渔”，而不仅仅是提供答案。它会详细解释解题思路，分析题目中涉及的关键概念，并给出一些相关的拓展知识，让我不仅能够解决眼前的问题，还能举一反三，触类旁通。比如，在学习根轨迹法时，我曾一度对判断根轨迹的渐近线感到困惑，而这本书通过一个具体的习题，非常清晰地解释了渐近线的计算方法及其几何意义，让我豁然开朗。此外，书中对时域和频域分析方法的结合运用也做得非常出色，让我能够更全面地理解系统的动态特性。这本书不仅是我学习自动控制原理的得力助手，更是激发我对这个领域深入探索的动力。

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在我看来，一本好的习题解析不仅仅是提供答案，更重要的是能够引导读者思考，并真正理解背后的原理。《自动控制原理习题解析》正是这样一本值得推荐的书籍。它以严谨的逻辑和清晰的语言，对每一道习题都进行了深入浅出的解析。我特别欣赏作者在解析过程中，并没有止步于数学推导，而是着重于解释推导的物理意义和工程含义。例如，在讲解频率响应方法时，书中对Bode图的解读非常到位，它不仅展示了如何通过Bode图分析系统的幅频和相频特性，还详细说明了幅值裕度和相裕度如何反映系统的稳定性，以及如何通过对Bode图的观察来设计超前/滞后校正装置。这种将理论与工程实践紧密结合的讲解方式，极大地加深了我对自动控制原理的理解。书中还包含了一些关于数字控制系统以及非线性控制系统入门的习题，这对于扩展我的知识视野也非常有益。通过这些习题的练习，我不仅掌握了解决特定问题的技巧，更重要的是培养了独立分析和解决复杂控制工程问题的能力。这本书让我体会到，学习自动控制原理是一个循序渐进、不断实践的过程。

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一直以来，我都在寻找一本能够真正帮助我理解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的自动控制原理书籍。在阅读了许多相关书籍后，这本《自动控制原理习题解析》给了我耳目一新的感觉。它并非照搬课本的理论，而是通过精选的习题，将抽象的理论知识落地。每一道题目的解析都非常详尽，不仅包含了数学推导，更重要的是对推导过程中的关键点和难点进行了深入的剖析，让我能够理解每一步的逻辑和意义。例如，在讲解根轨迹法时，作者不仅仅给出了绘制根轨迹的规则，还详细解释了这些规则背后的原理，以及如何根据根轨迹的形状来判断系统的稳定性。这种“由浅入深，由表及里”的讲解方式，极大地提高了我的学习效率。我尤其欣赏书中对一些经典控制系统（如二阶系统、延迟系统）的深入分析，这使得我能够更直观地理解不同系统类型对控制性能的影响。书中还穿插了一些关于系统响应的评价指标，如超调量、调节时间等，并分析了如何通过调整控制器参数来优化这些指标，这对于我们理解和设计满足特定性能要求的控制器非常有帮助。这本书让我深刻体会到，学习自动控制原理并非只能死记硬背公式，而是可以通过理解和实践来掌握的。

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作为一名对工程技术充满热情的学习者，我一直在寻找能够帮助我理解自动控制原理的实用性书籍。《自动控制原理习题解析》这本书，绝对是我的首选。它以大量精心挑选的习题为载体，将自动控制理论的各个方面都进行了深入浅出的解析。我特别欣赏作者在解析过程中，对于每一个公式、每一个推导都给出了清晰的解释，并将其与实际的工程应用相结合。例如，书中关于奈奎斯特稳定判据的讲解，不仅给出了计算方法，还非常形象地阐述了奈奎斯特曲线的几何意义，以及如何通过它来判断系统的稳定性。这种直观的讲解方式，让我这个曾经对稳定性分析感到头疼的学生，也能够轻松掌握。此外，书中对各种控制器（如PID、超前、滞后控制器）的分析也非常到位，它不仅解释了这些控制器的数学模型，还详细说明了它们在实际系统中的应用场景和效果。通过这本书的学习，我深刻体会到，自动控制原理并非高不可攀，而是可以通过理解和实践来掌握的。

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