具体描述
This book is written to assist those students and practicing engineers who wish to study MATLAB to solve control engineering problems. It is written at the level of the senior engineering student.
现代控制理论与应用实践 作者：[此处可填写作者/机构名称] 出版社：[此处可填写出版社名称] --- 图书概述 本书旨在为控制工程领域的专业人士、高级学生以及对先进控制系统设计与实现感兴趣的工程师提供一本全面且深入的参考手册。它超越了基础的经典控制理论范畴，聚焦于现代控制理论的核心概念、前沿技术及其在复杂工程系统中的实际应用。全书结构严谨，内容详实，旨在构建理论深度与工程实用性之间的坚实桥梁。 本书共分十五章，涵盖了从状态空间表示法的深入解析到非线性、鲁棒、自适应控制等高级主题，并特别强调了如何利用计算工具辅助设计、仿真与实时验证。我们力求以清晰、逻辑严密的数学框架来阐述复杂的控制原理，同时通过丰富的工程案例来展示这些理论的实际价值。 第一部分：现代控制理论基础重构 (第 1-4 章) 第 1 章：系统建模与状态空间方法 本章首先回顾了经典控制中传递函数的局限性，并系统地介绍了多输入多输出（MIMO）系统的状态空间表示法。详细探讨了连续时间系统与离散时间系统的转换关系，特别是采样周期的选择对系统动态特性的影响。重点讲解了系统的基本性质判断，如能控性（Controllability）和能观测性（Observability）的数学判据及其在控制器与观测器设计中的决定性作用。此外，引入了投影法和范数概念，为后续的性能分析打下基础。 第 2 章：线性系统的时间域与频率域分析 本章深入剖析了线性时不变（LTI）系统的动态响应特性。在时间域，我们详细分析了特征值（极点）对系统稳定性和暂态响应的决定性影响，并引入了李雅普诺夫稳定性判据在状态空间框架下的应用。在频率域，则侧重于如何利用频域指标（如带宽、相位裕度、增益裕度）来评估系统的鲁棒性。特别之处在于，本章将经典频率响应分析（如波德图、奈奎斯特图）的直观性与状态空间模型进行有效地结合，便于工程师在不同视角下理解系统行为。 第 3 章：极点配置与反馈设计 极点配置是现代控制设计的基石。本章系统地阐述了利用状态反馈（State Feedback）对系统极点进行任意配置的方法（Ackermann 公式及其变体）。随后，深入探讨了观测器（Observer）的设计，包括 Luenberger 观测器，用于在无法直接测量所有状态变量时进行状态估计。本章的难点与重点在于“分离定理”（Separation Principle），即证明控制器设计与状态估计器设计可以独立进行，极大地简化了全阶状态反馈控制器的设计过程。 第 4 章：最优控制导论 最优控制是追求在满足约束条件下实现特定性能指标的理论。本章从性能指标函数的构建开始，重点介绍了线性二次型调节器（LQR）的设计。LQR 通过求解黎卡提方程（Riccati Equation）来确定最优反馈增益矩阵 $K$，从而在系统稳定性和控制能量之间找到最佳平衡点。本章还简要介绍了有限时间最优控制和模型匹配控制的基本思想。 第二部分：先进控制系统设计 (第 5-9 章) 第 5 章：输入/输出线性化与反馈线性化 对于非线性系统，直接应用线性方法往往失效。本章介绍了反馈线性化技术，这是一种将复杂的非线性系统通过坐标变换和状态反馈转化为线性系统的强大工具。详细讨论了可微相位（Diffeomorphism）的条件、零动态（Zero Dynamics）的稳定性分析，以及如何处理非完全可反馈的系统。 第 6 章：鲁棒控制基础：$mathcal{H}_{infty}$ 控制 鲁棒性是现代工程系统的核心要求。本章专注于 $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论，它旨在最小化系统对外部扰动和模型不确定性的敏感度。本章详细解释了加权函数（Weighting Functions）的选择艺术，并介绍了求解最优 $mathcal{H}_{infty}$ 控制器的基本步骤，包括其与 $J$-代数和半定规划的联系。 第 7 章：滑模变结构控制 (SMC) 滑模控制以其对模型不确定性和外部干扰的内在鲁棒性而闻名。本章深入讲解了滑模控制器的设计原理，包括如何定义切换面（Sliding Surface）以实现期望的动态性能。重点分析了“抖振”（Chattering）现象的产生机制及其通过边界层技术进行抑制的工程方法。 第 8 章：自适应控制原理 当系统参数随时间变化或模型未知时，自适应控制成为必要的选择。本章介绍了两种主要的自适应策略：基于模型的参考自适应控制（MRAC）和基于参数估计的自适应控制。MRAC 侧重于如何设计一个适应律（Law）来驱动参考模型跟踪误差为零，而参数估计方法则利用最小二乘法等工具在线辨识系统参数。 第 9 章：内模原理与回路整形 内模原理（Internal Model Principle, IMP）是理解和设计具有良好抗干扰性能控制器的关键。本章阐述了如何通过在控制器中包含对扰动模型（如零输入、斜坡输入）的模拟，来实现对这些扰动的完全抑制。回路整形（Loop Shaping）则是一种结合了经典频率响应设计直观性和现代鲁棒性要求的混合方法。 第三部分：系统辨识与数值计算在控制中的应用 (第 10-15 章) 第 10 章：系统辨识基础 在许多实际问题中，准确的数学模型是不可或缺的。本章系统地介绍了数据驱动的系统辨识方法，包括时间序列模型的建立（ARX、ARMA 模型）。重点讲解了参数估计方法，如最大似然法和最小二乘法在系统辨识中的应用，并强调了模型有效性验证的重要性。 第 11 章：先进状态估计技术：卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是解决线性系统中随机噪声状态估计问题的最优工具。本章详尽地推导了离散时间卡尔曼滤波器的递推公式，并解释了其作为最小均方误差（MMSE）估计器的性质。随后，扩展到扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），用于处理非线性系统的状态估计问题。 第 12 章：离散化与数字实现 所有实际控制系统均在数字域运行。本章专注于连续系统向离散系统的精确转换，包括零阶保持器（ZOH）和一阶保持器（FOH）对系统带宽和相位的影响分析。同时，讨论了采样时间对控制性能、计算负荷及稳定性的综合影响。 第 13 章：控制系统仿真与验证 本章侧重于工程实践中对控制算法的验证。详细介绍了如何利用专业的仿真环境（如特定软件的仿真工具箱）来建立复杂的被控对象模型，并进行时域、频域的性能评估。重点阐述了蒙特卡洛分析在评估参数变化对系统稳健性影响中的应用。 第 14 章：计算方法与数值稳定性 高级控制器的求解往往依赖于数值算法。本章讨论了求解李雅普诺夫方程、黎卡提方程所需的数值方法，如舒尔分解法（Schur Decomposition）和迭代求解法。同时，强调了矩阵计算中的病态问题（Ill-conditioning）对控制增益计算精度和稳定性的潜在威胁。 第 15 章：面向实时嵌入式系统的控制部署 本章将理论设计与硬件部署联系起来。讨论了从浮点数运算到定点数运算的转换对控制算法精度的影响，实时操作系统的调度机制（如任务优先级与时钟同步），以及如何确保控制回路在严格的实时约束下稳定运行。 --- 本书特色 理论与实践的深度融合： 每个理论章节后均附带了至少一个详细的、可复现的工程案例分析，展示如何从第一性原理推导出数学模型并应用相应控制策略。 聚焦 MIMO 系统： 全书以多输入多输出系统为主要研究对象，为处理现代复杂工程挑战做足准备。 强调鲁棒性与不确定性处理： 大篇幅专门用于讨论如何设计出在模型不完全准确或存在外部干扰的情况下依然能可靠工作的控制器。 跨越经典与现代的鸿沟： 本书结构设计确保了读者能平滑地从熟悉的经典控制概念过渡到先进的现代控制框架，避免了生硬的理论跳跃。 适用对象 本书适合于： 1. 控制科学与工程、航空航天工程、机械电子工程等领域的研究生和高年级本科生。 2. 从事工业自动化、过程控制、机器人、汽车电子等领域的设计与开发工程师。 3. 希望系统性地学习和掌握现代控制理论，并将其应用于复杂系统设计的专业人士。 --- （全书共约 35 万字，包含超过 500 个数学推导与 120 组工程案例图表。）
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