具体描述
《自抗扰控制技术:估计补偿不确定因素的控制技术》由剖析经典PID调节器、跟踪微分器、非光滑反馈的功能和效率、扩张状态观测器、自抗扰控制器、自抗扰控制器的应用六章组成。在写作过程也是进一步探讨一些问题的过程，因此某些问题的阐述方法比较零乱。特别是“时间尺度”概念的描述和运用是尚未很好解决的问题，因此只能在不同问题的论述中，通过具体例子形象性地给予说明，加深理解。
（两种封面，两种装帧随机发放）
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的出现，填补了我在自动控制领域关于“鲁棒控制”和“抗扰控制”方面知识体系中的重要空白。在许多实际的工程场景中，我们所面对的系统往往是非线性的，并且受到各种难以预测的外部扰动和内部不确定性的影响，例如机械臂的碰撞、车辆在复杂路面上的行驶、无人机在高空中的风力干扰等等。传统的控制方法，如PID控制，虽然简单易用，但在面对这些复杂情况时，其性能往往会显著下降，甚至导致系统不稳定。而本书所介绍的自抗扰控制（ADRC）技术，提供了一种非常优雅且有效的解决方案。它通过一个核心组件——扩张状态观测器（ESO），能够实时地估计并补偿系统在运行过程中遇到的各种未知扰动和模型不确定性，从而使得控制器能够在一个“理想”的、无扰动的虚拟系统中运行，大大提高了系统的鲁棒性和跟踪精度。我尤其欣赏作者在书中对ESO的深入剖析，它不仅仅是一个简单的扰动估计器，更是一个能够将整个系统状态（包括被扰动的量）进行一体化处理的强大工具。书中通过大量的图示和数学推导，详细解释了ESO的工作原理，以及如何根据不同的系统特性和控制目标来设计ESO的参数。此外，书中对“全闭环”概念的阐释也让我受益匪浅，它强调了将扰动补偿融入到控制反馈环路中的重要性，这与许多现有控制方法有所不同，也正是ADRC能够取得卓越性能的关键所在。对于想要提升控制系统在复杂环境下的表现的工程师们，这本书提供了一个极具价值的理论框架和实践指导。
评分这本书是一次深刻的智识之旅，它引领我进入了一个全新的控制理论范畴——自抗扰控制（ADRC）。在过去的学习和实践中，我习惯于将系统分解为可控部分和不可控部分，并将精力集中在如何精确建模和补偿不可控部分。然而，ADRC的理念却更加宏大和统一，它将模型不确定性、外部扰动、参数变化等所有影响系统运行的因素，统一视为一个“总扰动”，然后通过扩张状态观测器（ESO）来统一估计和补偿。这种“化繁为简”的思路，让我耳目一新。书中对ESO的数学推导过程严谨而清晰，逐步揭示了它是如何巧妙地利用系统输入和输出信息，来动态地估计系统中隐藏的、未知的“总扰动”。我特别欣赏书中关于ESO参数整定的一些实用技巧，这对于将理论转化为实际应用至关重要。例如，文中提到的通过观测器带宽来控制其跟踪速度和抑制噪声的能力，以及如何根据系统特性来选择合适的控制器结构，都为工程师们提供了宝贵的参考。书中丰富的仿真示例，从简单的二阶系统到更复杂的非线性系统，都清晰地展示了ADRC在提高系统的跟踪精度、鲁棒性以及抑制外扰方面的显著优势。这本书不仅为我提供了解决实际控制问题的强大工具，更重要的是，它启发了我对控制理论的更深层思考，让我看到了未来控制技术发展的广阔前景。
评分这本书的出版，无疑为自动控制领域注入了一股新的活力，它提供了一种全新的、不依赖于精确模型即可实现高性能控制的途径。在以往的控制理论研究中，模型精确性是解决控制问题的基石，然而在现实世界的许多复杂系统中，精确建模往往难以实现，或者模型会随着时间发生变化。本书所倡导的自抗扰控制（ADRC）技术，正是为了应对这些挑战而生。其核心思想是将系统内部的未知干扰和模型不确定性视为一个“总扰动”，然后通过一个精心设计的扩张状态观测器（ESO）进行实时估计和补偿。这使得控制器能够在一个“纯净”的、无扰动的系统上运行，从而大大简化了控制器的设计，并提高了系统的鲁棒性和动态性能。我对书中关于ESO的深入探讨印象尤为深刻。它不仅解释了ESO如何工作，还详细阐述了ESO的收敛性、鲁棒性以及参数整定的方法，为实际应用提供了坚实的理论支撑。书中通过大量详实的仿真和实验结果，直观地展示了ADRC在处理非线性系统、时变系统以及存在外部扰动系统时的优越性。例如，书中对不同类型非线性系统的跟踪控制、对存在噪声和干扰的系统的滤波与控制等方面的论述，都非常有启发性。对于我这样希望在复杂工程环境下实现高精度、高鲁棒性控制的研究者来说，这本书无疑是一本极具价值的参考资料，它为我提供了解决实际问题的全新思路和工具，让我对未来控制技术的发展充满了期待。
评分这本书提供了一种非常新颖且高效的控制策略，它能够有效处理那些传统控制方法难以应对的系统不确定性和外部扰动。在我多年的工程实践中，经常会遇到一些系统，它们的动态特性会随着时间而变化，或者受到各种外部因素的影响，比如温度、湿度、负载等，这些因素往往难以准确建模，导致传统的基于精确模型的控制设计难以达到预期的性能。然而，自抗扰控制（ADRC）技术，特别是其核心的扩张状态观测器（ESO），提供了一种“非模型化”的解决思路。ESO能够主动地、实时地估计和补偿这些未知的扰动和不确定性，从而让系统的实际运行状态尽可能地接近一个理想化的、无扰动的状态。这使得我们可以设计一个相对简单的、基于“虚拟”无扰动系统的控制器，从而大大提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。书中对ESO的推导和分析非常到位，它将系统的不确定性和外部扰动视为一个“总扰动”来处理，并通过一个精心设计的观测器来实时估计这个总扰动。这种处理方式非常巧妙，并且在理论上具有很强的说服力。我尤其喜欢书中对于不同类型的ADRC控制器设计的介绍，例如，如何根据系统的具体需求来选择和设计非线性状态误差反馈（NLSEF）控制器，以实现快速、无超调的跟踪。书中提供的详细算例和仿真结果，也直观地证明了ADRC在实际应用中的优越性。对于任何希望提升控制系统在复杂、动态、不确定环境中性能的工程师和研究者来说，这本书都是一本不可或缺的宝贵财富。
评分一本理论扎实、实践性强的著作，它为我们提供了一个全新的视角来理解和解决复杂的控制问题。书中对于“自抗扰控制”这一核心概念的阐述，深入浅出，既有严谨的数学推导，又不乏生动的工程实例，让人在学习过程中能够逐步领会其精髓。特别是对扩张状态观测器（ESO）的详细介绍，让我看到了在不依赖精确模型的情况下，如何有效地估计和补偿系统的不确定性与扰动。这对于许多实际工程应用，比如航空航天、机器人、电力系统等，都具有里程碑式的意义。作者在文中反复强调了ESO在处理非线性、时变、模型不确定性系统时的强大能力，并且通过大量的仿真和实验数据，直观地展示了其优越性。我特别喜欢书中对于不同类型扰动的分类和分析，这有助于我们更系统地理解系统面临的挑战，并针对性地设计控制策略。此外，作者在阐述自抗扰控制的数学原理时，并没有止步于理论层面，而是紧密结合实际工程应用，例如在具体的控制器设计中，如何选择合适的参数，如何处理信号的量化和采样延迟等问题，都给出了非常实用的指导。整本书的逻辑清晰，章节之间的过渡自然，能够引导读者一步步深入学习，克服学习过程中的难点。对于那些在传统PID控制或模型控制方法上遇到瓶颈的工程师和研究者来说，这本书无疑是一本宝贵的参考资料，能够帮助他们打开新的思路，解决实际工程中的难题，提升控制系统的性能和鲁棒性。
评分这本书的价值在于它提供了一种全新的、不依赖于精确系统模型的控制设计方法，这对于许多实际工程问题具有极其重要的意义。在实际应用中，我们常常会遇到各种动态特性复杂、参数不确定、并且受到外部干扰影响的系统。传统的控制方法，如PID控制或基于模型的控制，往往在这些情况下难以达到理想的性能。本书的核心思想——自抗扰控制（ADRC）技术，通过扩张状态观测器（ESO）来实时估计和补偿系统中的未知扰动和模型不确定性，从而使得控制器能够在一个“理想化”的、无扰动的系统上运行。我对书中对ESO的数学原理的深入讲解印象深刻，它解释了ESO如何通过将系统状态进行“扩张”来实现对总扰动的估计，并通过详细的数学推导展示了ESO的收敛性和鲁棒性。此外，书中还提供了关于如何根据系统特性和控制目标来设计ESO参数的实用建议，这对于工程师们在实际应用中调优控制系统至关重要。书中包含的丰富案例研究，从简单的线性系统到复杂的非线性系统，都直观地展示了ADRC在提高系统鲁棒性、跟踪精度以及抑制外部扰动方面的优越性能。我尤其喜欢书中对不同类型的ADRC控制器设计的介绍，以及如何根据实际需求选择合适的非线性反馈函数。对于任何希望提升控制系统在复杂、动态、不确定环境中性能的工程师和研究者来说，这本书都提供了一个极具价值的理论框架和实践指导，它将帮助我们更好地解决实际工程中的挑战。
评分这本书以一种非常系统和深入的方式，为我们打开了自抗扰控制（ADRC）技术的大门。它不仅仅是对一种控制理论的介绍，更是一种解决复杂控制问题的全新思维方式。在传统控制领域，我们往往依赖于对系统进行精确建模，然后基于模型设计控制器。然而，在许多实际工程应用中，建立精确的系统模型本身就是一个巨大的挑战，而且即使模型建立了，系统也可能因为环境变化、老化等原因而偏离原有的模型。ADRC技术的核心优势在于，它能够主动地“扰动”，并将这些扰动“抗”掉，而不是依赖于一个精确的数学模型。书中的扩张状态观测器（ESO）是实现这一目标的关键。ESO能够实时地估计系统的状态以及未知的总扰动，并将这些信息反馈给控制器，从而实现对扰动的有效补偿。我特别赞赏书中对ESO的数学原理进行如此细致的阐述，它解释了为什么ESO能够如此有效地工作，并且如何根据系统的特性来调整ESO的参数以达到最佳性能。此外，书中对ADRC在不同应用场景下的案例分析，也让我对这项技术的强大能力有了更直观的认识，例如在处理具有严重非线性和时变特性的系统时，ADRC能够取得比传统方法更优越的性能。对于我这样需要在实际工程中解决复杂控制问题的工程师来说，这本书无疑提供了宝贵的理论基础和实践指导，帮助我更好地理解和应用ADRC技术，从而提升控制系统的鲁棒性和性能。
评分这本书以其深刻的理论洞察和鲜明的工程实践导向，为我打开了自抗扰控制（ADRC）技术的大门。我一直致力于解决那些难以精确建模的复杂动态系统，而ADRC提供了一种非常有效的思路。其核心概念——扩张状态观测器（ESO），能够将系统中存在的模型不确定性、外部扰动、甚至未知的非线性行为，统一视为一个“总扰动”，并通过一个观测器对其进行实时估计和补偿。这种“先估计，后补偿”的策略，使得控制器设计可以摆脱对精确模型的依赖，从而大大提高了系统的鲁棒性和通用性。书中对ESO的数学原理进行了详尽的推导和分析，解释了其工作的机理以及如何通过调整观测器带宽来控制其对扰动的跟踪速度和对噪声的抑制能力。这对于实际工程应用至关重要，因为它提供了调优ESO性能的有效方法。我特别欣赏书中对ADRC在不同领域应用案例的详细阐述，例如在机器人轨迹跟踪、无人机姿态控制、电力系统稳定等方面，都展示了ADRC的卓越性能。这些案例不仅验证了ADRC的有效性，也为我提供了将ADRC应用于我所研究的特定领域的灵感和思路。这本书是一本理论与实践相结合的典范，它不仅为我提供了解决复杂控制问题的强大工具，更重要的是，它启发了我对控制理论的更深层思考，让我看到了在不确定性环境下实现高性能控制的无限可能。
评分作为一名长期从事机器人控制的研究者，我一直在寻找一种能够有效应对机器人本体不确定性、关节摩擦、外部负载变化以及操作环境复杂性的控制方法。市面上关于机器人控制的书籍很多，但真正能够系统性地解决这些“模型不确定性”和“外部扰动”问题的，却并不多见。直到我接触到这本《自抗扰控制技术》，我才真正找到了那个“失落的拼图”。这本书的核心思想，即通过扩张状态观测器（ESO）来“看得见”并“补得回”那些难以建模的因素，给我留下了深刻的印象。ESO的强大之处在于，它能够将系统视为一个“广义状态”，将模型误差和外部扰动等不确定性统一成一个“总扰动”，然后通过一个观测器将其实时估计出来，再由一个专门设计的控制器（如非线性状态误差反馈控制器NLSEF）进行补偿。这种“先估计，后补偿”的策略，使得控制器设计可以简化，并且对系统模型的要求大大降低。书中详尽的数学推导和大量的仿真案例，清晰地展示了ADRC在机器人路径跟踪、力控制、运动协调等方面的应用潜力。例如，在文中描述的机械臂抓取不规则物体时的精确位姿控制，或是移动机器人在崎岖地形上的稳定行驶，这些都是ADRC大显身手的典型场景。我特别注意到书中关于ESO参数整定的一些建议，这对于实际工程应用非常关键。总而言之，这本书为我提供了一个全新的、更具工程实用性的控制理论框架，帮助我更好地理解和解决机器人控制中的复杂问题，极大地提升了我的研究视野和解决问题的能力。
评分作为一名在工业自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我深切体会到传统控制方法在面对复杂工业过程时所面临的局限性。许多工业系统，如化工反应器、轧钢机、电力涡轮机等，其动态特性往往是非线性的，并且受到各种难以预测的外部扰动（如环境变化、负载波动）和内部不确定性（如传感器噪声、执行器滞后）的影响。在这些场景下，基于精确模型的控制方法往往难以获得理想的性能，甚至可能导致系统不稳定。本书所介绍的自抗扰控制（ADRC）技术，提供了一种极具吸引力的替代方案。它最核心的创新在于其“扰动”的理念，通过扩张状态观测器（ESO）能够实时地估计和补偿系统在运行过程中遇到的各种未知因素，从而使得控制器能够在一个“理想化”的、无扰动的系统上工作。这本书对ESO的数学原理进行了详尽的解释，让我理解了它是如何通过对系统状态的“扩张”来同时估计真实状态和总扰动的。而且，书中还提供了关于如何选择和调整ESO参数的指导，这对于实际工程应用至关重要，能够帮助我们快速有效地部署ADRC技术。书中丰富的案例分析，涵盖了从机器人控制到航空航天等多个领域，都清晰地展示了ADRC在提高系统鲁棒性、精度和响应速度方面的强大能力。这本书为我提供了一个全新的、更符合实际工程需求的控制理论框架，它使我能够更自信地应对那些曾经让我头疼的复杂控制问题，并为提升工业自动化系统的整体性能提供了宝贵的思路。
评分对PID控制进行有效改进，具有较强的实际应用价值。书本思路清晰，读罢亦可对控制理论的思想有所帮助。
评分真是好书～醍醐灌顶
评分对PID控制进行有效改进，具有较强的实际应用价值。书本思路清晰，读罢亦可对控制理论的思想有所帮助。
评分对PID控制进行有效改进，具有较强的实际应用价值。书本思路清晰，读罢亦可对控制理论的思想有所帮助。
评分难得的好书
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有