Linear Multivariable Control

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出版者:Springer
作者:W. Murray Wonham
出品人:
页数:326
译者:
出版时间:1979-05
价格:USD 39.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780387903545
丛书系列:
图书标签:
  • 控制理论
  • 多变量控制
  • 线性系统
  • 最优控制
  • 现代控制
  • 系统辨识
  • 状态空间
  • 鲁棒控制
  • 自适应控制
  • 工程应用
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具体描述

《线性多变量控制系统设计与分析》 本书深入探讨了现代控制理论的核心——线性多变量控制系统。我们将从基础概念出发,逐步构建起理解复杂动态系统的框架。书中所述内容聚焦于如何对包含多个输入和多个输出的系统进行建模、分析和控制。 系统建模与表示: 我们将首先介绍描述多变量系统的数学语言,包括状态空间表示法和传递函数矩阵。状态空间方法将允许我们从系统内部动态的角度理解系统行为,通过状态向量捕获系统的演化。传递函数矩阵则提供了一种输入-输出关系的直观描述,方便我们分析系统的频率响应特性和稳定性。我们将详细讨论如何从物理原理或实验数据中提取这些模型,并介绍模型降阶技术,以应对实际工程中复杂模型带来的挑战。 稳定性与可控性/可观性分析: 稳定性是任何控制系统设计的基础。本书将详尽阐述线性多变量系统的稳定性概念,包括李雅普诺夫稳定性、根轨迹分析以及频率域稳定性判据(如Nyquist准则的推广)。在此基础上,我们将深入研究系统的可控性和可观性。可控性决定了我们是否能够通过控制输入将系统驱动到任意期望的状态;可观性则关乎我们是否能够通过测量输出来推断系统的内部状态。这些概念是设计有效控制器和状态估计器的关键。 经典与现代控制方法: 我们将回顾并扩展经典控制理论在多变量系统中的应用,例如基于传递函数矩阵的各种反馈控制策略。随后,我们将重点介绍现代控制理论的强大工具,如极点配置(Pole Placement)和线性二次调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)。极点配置允许我们通过设计控制器将系统的闭环极点放置在期望的位置,从而精确地调整系统的动态响应。LQR则提供了一种系统性的方法,通过最小化一个二次性能指标来设计最优控制器,该指标权衡了状态偏差和控制能量。 控制器设计技术: 本书将覆盖多种先进的控制器设计技术,以应对不同应用场景的需求。我们将讨论诸如PID控制器的多变量推广、观测器设计(用于估计无法直接测量的状态),以及卡尔曼滤波器(Kalman Filter)在状态估计中的作用。此外,我们还将探讨模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的基本原理,这是一种强大的反馈优化技术,通过预测系统未来行为来计算最优控制序列,在处理约束和优化性能方面表现出色。 鲁棒性与模型不确定性: 在实际应用中,系统模型往往存在不确定性,并且会受到外部干扰的影响。本书将深入研究鲁棒控制理论,旨在设计能够容忍模型不确定性和外部扰动的控制器。我们将介绍H-无穷(H-infinity)控制等方法,这些方法通过优化控制器在特定范数下的性能来保证系统的鲁棒性。 系统分析与仿真: 为了验证控制器的有效性并深入理解系统行为,我们将强调仿真和分析的重要性。本书将指导读者如何利用MATLAB/Simulink等工程工具进行多变量系统的仿真,包括时域响应分析、频率域分析以及性能指标的评估。 应用实例: 本书将穿插各种实际应用领域的案例研究,例如航空航天、机器人、过程控制和电力系统等,展示线性多变量控制理论在解决复杂工程问题中的实际应用价值。这些实例将帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 通过本书的学习,读者将能够掌握对复杂多变量动态系统进行建模、分析、设计和优化的必备知识和技能,为进一步深入控制理论研究或解决实际工程问题奠定坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书我还没来得及细读,但光是目录和前言就让我对它产生了浓厚的兴趣。线性多变量控制,这个主题本身就充满了挑战与吸引力。我一直对如何理解和设计能够同时处理多个输入和输出的复杂系统感到好奇。这本书的名字恰好触及了我一直想要深入探索的领域。我尤其期待它在状态空间方法、能控性和能观性、以及反馈控制设计方面的讲解。我经常遇到一些实际工程问题,它们并非简单的单输入单输出系统,而是涉及复杂的耦合和相互作用。我希望这本书能够提供一套系统性的理论框架和实用的工具,帮助我理解这些系统的动态特性,并能够设计出鲁棒且高效的控制器。例如,在航空航天领域,飞行器的姿态控制、轨道维持等都离不开多变量控制技术。而在化工过程控制中,反应器的温度、压力、组分等多个变量都需要协调控制,以保证生产的稳定和安全。这本书的出现,仿佛为我打开了一扇新的大门,让我看到了解决这些复杂问题的希望。我迫不及待地想深入书中,学习那些精妙的数学工具和控制策略,并将它们应用到我的实际工作中去。

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我是一名在工业自动化领域工作的工程师,多年来一直与各种控制系统打交道。虽然我对单变量控制已经相当熟悉,但随着工业系统越来越复杂化、集成化,我越来越感到需要掌握多变量控制的知识。这本书,Linear Multivariable Control,恰好填补了我知识体系中的这一块空白。我注意到书中深入探讨了状态空间方法,这是一种非常强大的建模和分析工具,能够全面地描述系统的内部动态。我对于如何利用状态反馈来设计具有特定性能指标(如稳定性、快速响应、抑制干扰等)的控制器特别感兴趣。书中对Lyapunov稳定性理论的介绍,也让我对如何判断和保证系统的稳定性有了更深刻的认识。此外,书中关于模型预测控制(MPC)的初步介绍,也让我看到了其在处理约束条件和优化目标方面的潜力,这在许多实际工业应用中都非常关键。我期待通过阅读这本书,能够掌握更先进的控制理论和方法,从而提升我所负责的生产线的自动化水平和整体效率。

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我是一名正在攻读控制工程硕士的学生,在课堂上接触过一些线性多变量控制的基础概念,但总觉得不够系统,理解不够深入。这本Linear Multivariable Control,可以说是我的“救星”了。书的编排非常合理,从最基础的系统表示方法开始,逐步深入到更复杂的控制理论。我特别喜欢书中在介绍各种控制方法时,都会详细阐述其背后的数学原理和物理意义,而不是简单地罗列公式。这对于我这样需要扎实理解理论基础的学生来说,至关重要。我对于书中关于极点配置、最优控制(如LQR)的讲解尤其期待,因为这些是设计高性能控制器不可或缺的工具。同时,书中对鲁棒控制的探讨,也让我认识到在实际系统中,模型的不确定性和外部干扰是不可避免的,如何设计出能够应对这些挑战的控制器是关键。我希望能在这本书的指引下,不仅掌握理论知识,还能培养出分析和解决复杂多变量控制问题的能力,为我未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。

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对于我这样一名对系统动力学和控制理论有着浓厚兴趣的业余爱好者来说,这本书简直是一本“宝藏”。虽然我不是专业出身,但我一直对能够理解和模拟复杂系统的工作原理充满好奇。Linear Multivariable Control 这个书名,虽然听起来有点学术,但当我翻阅目录时,我发现它涵盖了许多让我着迷的主题,比如系统辨识、状态估计、以及各种控制器设计方法。我特别期待书中关于传递函数矩阵和零极点增益表示法的讲解,我总觉得这些是理解多输入输出系统特性的“钥匙”。而且,我了解到这本书在讲解过程中,会穿插一些工程上的实际应用案例,这对我这种喜欢将理论与实际联系起来的人来说,非常具有吸引力。我希望能通过这本书,能够对诸如自动驾驶车辆的协同控制、智能电网的功率分配等复杂的现实世界问题,有一个更深层次的理解,并能够尝试用书中的方法去分析和模拟它们。我相信,这本书能够极大地拓宽我的视野,并激发我更多关于系统控制的探索热情。

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说实话,拿到这本书的时候,我心里是有些忐忑的。线性多变量控制,听起来就不是一本轻松读物,我担心自己现有的数学基础是否能跟上。但翻开书页,我惊讶地发现,作者在讲解复杂的概念时,思路非常清晰,逻辑严谨,并且善于用形象的比喻来辅助理解。比如,书中在介绍传递函数矩阵时,并没有直接抛出冷冰冰的数学公式,而是通过类比实际的物理系统,让我更容易理解不同输入对不同输出的影响程度和方式。这对于我这种“理论与实践并重”的学习者来说,简直是福音。而且,书中还穿插了大量的例题,这些例题不仅仅是公式的代入,而是引导读者一步步分析问题、建立模型、设计控制器,整个过程非常具有启发性。我尤其喜欢书中对能控性和能观性的讲解,它让我深刻理解了一个系统是否能够被有效地控制和观测,这对于系统分析和故障诊断都至关重要。我目前正在进行一个涉及多自由度机械臂的项目,它的运动和力矩控制都需要考虑多个关节的协同作用,这本书的及时出现,为我提供了强有力的理论支持和方法指导,让我信心倍增。

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