系统建模与仿真（上、下册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社（图书发行部）（新时代出版社）

作者:郭齐胜

出品人:

页数:750

译者:

出版时间:2007-7

价格:63.00元

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isbn号码:9787118050615

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现代控制理论基础及其应用 本书涵盖了现代控制理论的核心概念、数学基础以及在工程实践中的广泛应用。全书结构严谨，内容深入浅出，旨在为读者提供一个全面而系统的学习路径，从基本的线性系统分析到先进的非线性控制策略，再到实际的系统辨识与仿真技术。 第一部分：线性系统理论基础 本部分聚焦于经典控制理论的数学框架，为后续更复杂的控制设计奠定坚实基础。 第一章：状态空间表示法 本章首先引入了系统的基本概念——动态系统，并详细阐述了将物理系统转化为数学模型的核心工具：状态空间表示法。我们将深入探讨连续时间和离散时间系统的状态方程形式，包括如何从微分方程或传递函数推导出状态空间模型。重点分析了系统的结构性质，如可控性和可观测性。详细讲解了李雅普诺夫（Lyapunov）判据在分析系统稳定性和可控性/可观测性时的应用。此外，本章还涵盖了相似变换（Similarity Transformations）在简化系统模型和解耦分析中的重要性，如约旦标准型和实模态分解。 第二章：线性系统的时域分析 本章侧重于在时间域内对线性时不变（LTI）系统的行为进行分析。系统解的求解是核心内容，包括利用矩阵指数函数 $e^{At}$ 求解连续时间系统的齐次解，以及利用状态转移矩阵 $Phi(k)$ 求解离散时间系统的响应。详细讨论了系统的基本响应特性，例如单位脉冲响应、单位阶跃响应。对系统的内部稳定性（Internal Stability）进行了深入探讨，区分了边界稳定性、渐近稳定性和指数稳定性。本章还引入了利用李雅普诺夫直接法分析系统稳定性的理论框架，为后续的控制器设计提供理论支撑。 第三章：线性系统的频域分析 频域分析是理解系统动态性能和设计经典控制器的重要视角。本章从传递函数的概念出发，详细解析了如何利用傅里叶变换分析系统的频率响应特性。重点讲解了波德图（Bode Plot）、奈奎斯特图（Nyquist Plot）的绘制方法及其在判断系统稳定裕度（相位裕度和增益裕度）中的应用。本章深入探讨了根轨迹法（Root Locus），展示了如何通过改变系统的开环增益来预测闭环极点（系统模式）的位置变化，从而指导控制器的结构设计，以满足特定的瞬态响应要求（如超调量、建立时间）。 第二部分：现代控制系统设计 本部分从状态反馈控制和观测器设计的角度，构建现代控制系统的理论框架，强调系统的全局结构设计。 第四章：可控性和可设计性 本章是现代控制设计的基石。详细定义了状态反馈的可控性，并给出了判据（如可控性矩阵）。基于此，本章推导了状态反馈极点配置（Pole Placement）的设计方法，使得闭环系统的所有极点可以任意指定到复平面的期望位置，从而精确设计系统的动态响应。同时，介绍了基于李雅普诺夫稳定性判据的极点配置方法，特别是当系统参数不完全已知时的鲁棒性考虑。 第五章：可观测性与状态估计 本章关注于实际工程中无法直接测量所有状态变量的问题。详细阐述了系统的可观测性，并介绍了观测器（Observer）的设计原理。重点讲解了最小阶观测器和全阶观测器（Luenberger Observer）。通过对观测误差系统的分析，阐明了观测器极点配置与系统极点配置的解耦性质（分离原理）。此外，本章引入了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的基本原理，作为在存在噪声干扰下最优状态估计的理论工具。 第六章：最优控制理论基础 最优控制旨在寻找一个控制输入，使得系统的性能指标（代价函数）达到最优。本章引入了变分法作为基础数学工具，详细推导了庞特里亚金最小原理（Pontryagin’s Minimum Principle, PMP）。随后，重点阐述了线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）的设计方法。LQR通过选择合适的二次型代价函数权重矩阵 $Q$ 和 $R$，求解代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE），从而得到最优状态反馈增益。本章还介绍了离散时间LQR（LQG的确定性部分）的设计。 第七章：鲁棒性与先进控制主题 本章探讨了系统在模型不确定性、外部扰动下的控制设计。 H-无穷控制（$H_{infty}$ Control）： 介绍了如何将控制设计转化为一个控制器的综合问题，以最小化系统对外部扰动和噪声的敏感度，达到性能和鲁棒性的平衡。 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）： 深入分析了SMC如何通过在状态空间中构造一个“滑模面”来实现对外部不确定性和模型误差的强鲁棒性。本章详细讨论了设计滑模控制器和到达律（Reaching Law）的过程。 第三部分：系统辨识与仿真方法 本部分将理论模型与实际数据相结合，并介绍了仿真工具的应用。 第八章：系统辨识原理 本章讲解了如何利用实验数据估计系统模型参数。首先介绍了系统辨识的基本框架，包括实验设计、数据预处理。重点讨论了参数估计方法，如最小二乘法（Least Squares Estimation）及其改进形式（如递推最小二乘法）。对模型的结构选择（如ARX, ARMAX, OE模型）进行了比较和分析，并强调了模型验证的重要性。 第九章：数值计算方法与仿真 本章专注于求解现代控制理论中的关键数值问题，并指导读者使用专业软件进行系统仿真。详细介绍了求解常微分方程（ODE）的数值积分方法，如欧拉法、龙格-库塔法（Runge-Kutta Methods），以及求解代数黎卡提方程（ARE）的迭代算法。本章提供了使用主流仿真环境（如MATLAB/Simulink或类似工具）搭建复杂控制系统的详细步骤和技巧，包括如何进行参数整定、敏感性分析和时域/频域性能评估。 --- 本书特点： 理论与工程并重： 紧密结合数学理论推导与实际工程案例分析。 覆盖全面： 涵盖了从经典控制到现代最优控制、鲁棒控制的完整体系。 注重可操作性： 提供了系统辨识和数值仿真工具的使用指南，便于读者将理论应用于实践。 清晰的逻辑结构： 各章节层层递进，为读者建立起清晰的现代控制理论知识体系。 本书适合对象： 自动控制、电气工程、机械工程、航空航天工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及从事工业控制系统设计与研究的工程技术人员。掌握线性代数和基础微积分是阅读本书的先决条件。

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这本书的排版和内容组织方式简直是一场灾难，我花了大量时间在寻找关键概念上，而不是真正理解它们。章节之间的逻辑跳跃性太大，感觉像是由几份不同讲义拼凑而成。例如，在讨论了某类控制器的基本原理后，下一章突然引入了非常高深的随机过程理论，但对两者之间的联系却语焉不详，让人摸不着头脑。更不用说书中的插图了，很多图示模糊不清，完全起不到辅助理解的作用，有些图例甚至与正文描述的参数不符，这在需要精确对应数学表达式的领域是致命的缺陷。坦率地说，如果不是因为手头没有其他替代性的参考资料，我早就放弃阅读了。一本优秀的教材应该像一位耐心的向导，但这本更像一本未经整理的笔记，只适合那些已经对该领域有相当了解的专家进行查漏补缺，对于新人而言，简直是知识的迷宫。

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我必须承认，这本书在提供全面理论覆盖度方面做得相当出色。它不仅仅停留在“如何做”的层面，更深入探讨了“为什么这样做”的底层原理。例如，在仿真方法论的章节中，作者详细对比了不同求解器在处理刚性方程组时的效率和稳定性差异，这对于需要进行大规模、长时间仿真计算的工程师来说，提供了极其宝贵的指导。我特别喜欢其中关于模型简化和升阶的讨论，这些往往是教科书中最容易被轻描淡写带过，但在实际工程项目中却是决定项目成败的关键步骤。作者没有回避理论的复杂性，而是用清晰的数学语言构建起一座座知识的桥梁。虽然阅读过程需要高度的专注力，但每当攻克一个难点后，那种豁然开朗的感觉，是其他通俗读物无法比拟的。它真正体现了“系统建模”的严肃性和专业性。

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这本书的实用性远低于我的预期，更像是一本理论的堆砌而非解决实际问题的手册。书中的例子大多是理想化的、教科书式的案例，比如简单的弹簧阻尼系统或者一阶惯性环节，这些例子在实际应用中几乎找不到对应的场景。我期望看到更多关于数据驱动建模、混合系统仿真或者结合现代计算工具（如MATLAB/Simulink的高级功能应用）的深度探讨，但这些内容在书中只是一笔带过，或者干脆缺失。当你合上书本，面对一个真实的、充满噪声和不确定性的工业现场时，你仍然会感到无从下手。它教你如何搭骨架，却没告诉你如何填充血肉。如果作者能将更多的笔墨放在如何处理实际数据、如何验证模型的有效性和鲁棒性上，这本书的价值将会提升一个数量级。

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这是一本令我非常受益的教材，它对复杂系统的分析和建模方法进行了深入浅出的阐述。尤其是作者在处理非线性系统时的数学工具的运用，非常扎实且富有洞察力。阅读过程中，我能感受到作者深厚的理论功底和丰富的工程实践经验。书中对各种建模范式的介绍，比如状态空间法、框图法等，都有详尽的推导和实例支撑，这对于理解系统动态行为至关重要。我特别欣赏作者在介绍离散化方法时的严谨态度，无论是欧拉法还是更高级的龙格-库塔法，作者都清晰地指出了各自的适用范围和精度限制。对于初学者而言，虽然内容深度较大，但通过反复研读和尝试书中的练习题，我对“系统”这个抽象概念有了更为具象的把握。这本书的价值不仅仅在于传授知识点，更在于培养一种系统性的思维方式，教会我们如何将现实世界的问题抽象成可求解的数学模型，这在任何工程领域都是不可或缺的核心能力。

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从一个希望深入研究控制理论和动态系统分析的角度来看，这本书无疑是一部里程碑式的作品。作者对拉普拉斯变换、傅里叶分析在系统分析中的应用进行了非常清晰的梳理，尤其是对传递函数和零极点分析的阐述，深入浅出，达到了教科书应有的高度。更让我印象深刻的是，作者在探讨系统识别时，所采用的统计学基础非常扎实，这使得模型辨识的结果具有了可信赖的数学依据，而非仅仅是曲线拟合的艺术。这本书的深度和广度，使得它不仅适合本科高年级学生或研究生入门，更适合作为资深工程师进行知识体系重构的参考书。虽然内容略显陈旧，没有完全跟上近年来人工智能和深度学习在系统建模领域的最新进展，但其建立的经典理论基石是永恒的，是理解一切后续发展的前提和核心。

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