传感器与检测技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:190

译者:

出版时间:2009-5

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787115197658

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
• 检测技术
• 电子技术
• 自动化
• 仪器仪表
• 测量技术
• 信号处理
• 工业控制
• 物联网
• 智能硬件

现代控制理论与应用 第一章：引言与系统描述 本章旨在为读者建立理解现代控制理论的坚实基础。我们将从经典的控制问题出发，引出现代控制理论的必要性和优势。现代控制理论的兴起极大地拓宽了我们处理复杂系统、多变量系统以及时变系统的能力。 1.1 控制系统的基本概念：回顾反馈控制的本质，强调其在提高系统性能、稳定性和鲁棒性方面的核心作用。我们将讨论开环与闭环系统的区别，以及负反馈在抑制扰动和提高精度上的关键地位。 1.2 动态系统的数学描述：这是现代控制理论的基石。我们将深入探讨如何利用微分方程、差分方程来精确描述物理系统的动态行为。重点将放在状态空间表示法上。状态空间法相较于传统的传递函数方法，具有更强的通用性，能够清晰地描述系统的内部状态，并自然地适用于多输入多输出（MIMO）系统。 1.3 线性定常（LTI）系统的状态空间模型：详细推导标准形式的状态方程 $dot{mathbf{x}} = mathbf{A}mathbf{x} + mathbf{B}mathbf{u}$ 和输出方程 $mathbf{y} = mathbf{C}mathbf{x} + mathbf{D}mathbf{u}$。矩阵 $mathbf{A}$（系统矩阵）、$mathbf{B}$（输入矩阵）、$mathbf{C}$（输出矩阵）和 $mathbf{D}$（前馈矩阵）的物理意义将被细致剖析。 1.4 非线性系统的初步讨论：虽然本书的主体聚焦于线性化系统，但本节将简要介绍非线性系统的挑战，例如奇异点、极限环和混沌现象，为后续的高级学习埋下伏笔。 第二章：线性系统的时域分析与可控性/可观测性 本章的核心在于判断一个系统在理论上是否可以被完全控制或完全观测。这两个概念是设计状态反馈控制器和状态观测器的先决条件。 2.1 系统的解与过渡矩阵：讲解如何求解状态方程的解析解 $mathbf{x}(t) = e^{mathbf{A}t}mathbf{x}(0) + int_{0}^{t} e^{mathbf{A}(t- au)}mathbf{B}mathbf{u}( au)d au$。重点阐述状态转移矩阵 $e^{mathbf{A}t}$ 的计算方法，包括利用拉普拉斯逆变换和对角化方法。 2.2 可控性分析：定义系统的完全可控性。引入可控性矩阵 $mathcal{C} = egin{bmatrix} mathbf{B} & mathbf{AB} & cdots & mathbf{A}^{n-1}mathbf{B} end{bmatrix}$，并证明其秩等于系统阶数是系统可控的充要条件。讨论如何通过状态反馈 $mathbf{u} = -mathbf{K}mathbf{x} + mathbf{r}$ 来配置闭环系统的极点。 2.3 可观测性分析：定义系统的完全可观测性，即能否仅通过观测系统的输出 $mathbf{y}(t)$ 来确定其初始状态 $mathbf{x}(0)$。引入可观测性矩阵 $mathcal{O} = egin{bmatrix} mathbf{C} \ mathbf{CA} \ vdots \ mathbf{C}mathbf{A}^{n-1} end{bmatrix}$，并论证其秩是系统可观测性的判据。 2.4 对偶性原理：揭示可控性与可观测性之间的深刻联系——一个系统的可控性等价于其对偶系统（即状态空间矩阵转置后的系统）的可观测性。 第三章：极点配置与状态反馈设计 本章是应用现代控制理论进行控制器设计的核心。极点配置技术允许设计者根据性能要求（如速度、阻尼比）直接确定闭环系统的特征值位置。 3.1 状态反馈极点配置：基于可控性假设，设计状态反馈增益矩阵 $mathbf{K}$，使得闭环系统矩阵 $(mathbf{A} - mathbf{BK})$ 具有期望的特征值。详细介绍Ackermann公式的推导与应用，这是一个实用的算法，用于计算 $mathbf{K}$。 3.2 引入参考输入：将状态反馈扩展到包含参考输入 $mathbf{r}$ 的情况，即 $mathbf{u} = -mathbf{K}mathbf{x} + mathbf{E}mathbf{r}$。讨论如何选择增益 $mathbf{E}$ 以确保系统输出跟踪输入，特别是对于单位阶跃输入时的稳态误差校正。 3.3 系统的可镇定性：讨论在系统部分可控的情况下，极点配置的局限性，引入可镇定性的概念，即只有可控子系统的极点才能被任意配置。 第四章：状态观测器设计 在许多实际系统中，系统的内部状态无法直接测量。本章解决如何利用可观测性来设计一个“观测器”来估计这些不可测量的状态。 4.1 Luenberger观测器：介绍全阶Luenberger观测器的结构：$dot{hat{mathbf{x}}} = mathbf{A}hat{mathbf{x}} + mathbf{B}mathbf{u} + mathbf{L}(mathbf{y} - mathbf{C}hat{mathbf{x}})$。重点在于如何选择增益矩阵 $mathbf{L}$，使得估计误差 $mathbf{e} = mathbf{x} - hat{mathbf{x}}$ 渐近收敛到零，即观测器的极点必须放置在期望的位置。 4.2 观测器的极点配置：利用可观测性矩阵，通过对偶性原理，将 $mathbf{L}$ 的设计转化为对偶系统中的反馈增益设计问题。 4.3 复合控制器设计（分离原理）：证明了在LTI系统中，状态反馈控制器的设计与状态观测器的设计可以相互独立地进行。这意味着我们可以先设计 $mathbf{K}$（极点配置）再设计 $mathbf{L}$（观测器），从而实现基于状态估计的反馈控制 $mathbf{u} = -mathbf{K}hat{mathbf{x}}$。 第五章：最优控制——LQR理论 本章从性能优化的角度出发，设计控制器，而非仅仅满足极点位置的要求。LQR（Linear Quadratic Regulator）是最重要的最优控制方法之一。 5.1 性能指标函数：定义二次型性能指标 $J = int_{0}^{infty} (mathbf{x}^Tmathbf{Q}mathbf{x} + mathbf{u}^Tmathbf{R}mathbf{u})dt$。解释权重矩阵 $mathbf{Q}$（状态误差权重）和 $mathbf{R}$（控制能量消耗权重）的选择对控制性能的影响。 5.2 代数黎卡提方程（ARE）：推导出最优状态反馈增益 $mathbf{K}^$ 的解析解，它由如下的代数黎卡提方程的解 $mathbf{P}$ 决定：$mathbf{A}^Tmathbf{P} + mathbf{PA} - mathbf{PBR}^{-1}mathbf{B}^Tmathbf{P} + mathbf{Q} = mathbf{0}$。 5.3 LQR控制器设计步骤：详细演示如何求解ARE（通常使用数值方法），并利用 $mathbf{K}^ = mathbf{R}^{-1}mathbf{B}^Tmathbf{P}$ 确定最优反馈增益。LQR设计天然地兼顾了系统响应速度和控制输入的平滑性。 第六章：最优状态估计——卡尔曼滤波 本章关注在存在高斯白噪声（过程噪声和测量噪声）的随机系统中，如何得到最优的状态估计。卡尔曼滤波是状态估计领域的里程碑。 6.1 随机系统的状态空间模型：引入过程噪声 $mathbf{w}(t)$ 和测量噪声 $mathbf{v}(t)$，建立随机系统模型。 6.2 卡尔曼滤波器的递推算法：详细推导卡尔曼滤波器的两个核心步骤：时间更新（预测）和测量更新（校正）。重点阐述卡尔曼增益 $mathbf{L}_k$ 的计算，该增益决定了观测值和先验估计值之间的信任权重。 6.3 滤波器的性质：阐述卡尔曼滤波器是线性系统下均方意义下的最优无偏估计器。讨论如何根据噪声协方差矩阵 $mathbf{Q}$（过程噪声）和 $mathbf{R}$（测量噪声）来调整滤波器的性能（“滤得多紧”）。 第七章：H-无穷控制与鲁棒性基础 本章介绍处理不确定性问题的先进方法，特别关注系统对模型误差和外部扰动的抵抗能力。 7.1 鲁棒性的概念：定义系统的鲁棒性，即系统性能在模型参数波动或外部干扰下保持稳定的能力。 7.2 $ ext{H}_infty$ 控制概述：将系统的不确定性建模为外部干扰信号 $mathbf{w}$，目标是最小化受控输出 $mathbf{z}$ 相对于干扰信号的增益（$|mathbf{z}/mathbf{w}|_infty$）。 7.3 性能指标的 $ ext{H}_infty$ 范数：解释 $ ext{H}_infty$ 范数在频域中对系统增益的限制作用，即系统的最大奇异值。 7.4 $ ext{H}_infty$ 控制器的设计思想：介绍设计 $ ext{H}_infty$ 控制器所需的广义系统（Generalized Plant）结构，以及通过求解特定的黎卡提不等式（Riccati Inequalities）来获得稳定控制器。 第八章：现代控制理论在典型工程中的应用 本章通过具体案例，展示如何运用前述理论解决实际工程问题。 8.1 飞行器姿态控制系统：分析刚体动力学方程，利用状态空间法建立模型，并采用极点配置和LQR方法设计姿态保持控制器。 8.2 机械臂运动控制：讨论机器人的运动学与动力学建模，特别是反馈线性化技术在处理耦合性问题上的优势，以及如何结合卡尔曼滤波来估计关节摩擦和未测量的惯量。 8.3 过程控制实例：以液体液位或温度控制为例，展示如何利用观测器来估计内部状态，并设计结合状态反馈和前馈的复合控制方案，以应对外部负载变化。 附录 A. 矩阵代数回顾：矩阵求逆、特征值、特征向量、相似变换。 B. 拉普拉斯变换与Z变换基础。 C. 线性系统稳定性判据回顾（Routh-Hurwitz，Cayley-Hamilton）。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆