具体描述
好的，这是一份针对一本名为《线性代数·概率统计学习与考研指南》的书籍，但不包含该书内容的图书简介草稿。这份简介旨在描述一本内容丰富、深入且针对性强的其他图书，其风格严谨、专业，且信息量大。 --- 图书简介： 《现代控制理论与系统辨识：基础、方法与应用前沿》 内容概述： 本书是一部全面、深入且具有前瞻性的控制理论与系统辨识领域的综合性专著。它旨在为读者提供一个从经典控制理论基础过渡到现代先进控制方法，并最终掌握系统辨识与数据驱动控制前沿技术的完整知识体系。全书结构严谨，内容涵盖理论推导、算法实现、案例分析与实际应用，力求在理论深度与工程实用性之间取得完美平衡。 第一部分：经典控制理论的回顾与深化 本部分首先对经典控制理论（如拉普拉斯变换、传递函数、频率响应分析、根轨迹法、Bode图、Nyquist图等）进行系统性的回顾与梳理。重点在于强化读者对系统稳定性的深刻理解，以及如何通过传统方法对单输入单输出（SISO）系统的性能进行设计与优化。我们不仅详细阐述了经典方法的数学原理，更侧重于讨论其在处理复杂多变量（MIMO）系统时的局限性，为引入现代控制理论奠定必要的理论基础。本部分特别引入了状态空间法在经典控制中的早期应用，为后续章节的向量化描述做好铺垫。 第二部分：现代控制理论的基石 现代控制理论是本书的核心基石。本部分全面介绍了基于状态空间描述的控制理论。我们从向量空间理论出发，详细阐述了状态向量、状态方程的构建，以及线性定常系统（LTI）的解法。重点章节深入探讨了系统的能控性、可观测性理论，并基于这些判据推导出了极点配置（Pole Placement）技术，包括李雅普诺夫稳定判据的详细应用。此外，本书详尽讲解了状态观测器的设计，如Luenberger观测器，以解决实际系统中状态变量不可直接测量的难题。对于非线性系统的初步探讨，本部分也引入了线性化方法及其局限性。 第三部分：最优控制与鲁棒控制 随着工程对系统性能要求的提高，最优控制与鲁棒控制成为现代工程实践的关键工具。在最优控制部分，本书聚焦于二次型最优控制（LQR/LQG）。我们不仅详尽推导了黎卡提方程的求解过程，还结合卡尔曼滤波的原理，构筑了完整的LQR/LQG协同设计框架，这对于处理含有过程噪声和测量噪声的随机系统至关重要。 鲁棒控制部分，本书着重介绍了$H_{infty}$控制理论。通过引入奇异值分解和无穷范数的概念，我们清晰地展示了如何将控制器设计问题转化为凸优化问题。对于$H_{infty}$控制器设计，本书提供了从规范化、Bode范数定义到求解控制器的详细步骤，尤其强调了在不确定性模型下的系统容错设计思路。 第四部分：系统辨识与参数估计 系统辨识是连接理论模型与实际物理系统的桥梁。本部分深入探讨了从实验数据中提取系统模型的全过程。首先，介绍了系统辨识的分类（时域、频域、参数模型、结构模型）。重点在于参数估计方法，包括最小二乘法（LS）、广义最小二乘法（GLS）以及渐近统计性质优良的极大似然估计（MLE）。书中详细对比了这些方法的收敛性、计算复杂度和对噪声的敏感性。针对系统模型结构选择的挑战，本书还介绍了偏差分析与模型有效性检验的先进技术。 第五部分：先进主题与未来展望 本部分涵盖了当前研究热点和工程应用前沿。首先，详细介绍了自适应控制理论，包括基于模型的参考自适应控制（MRAC）和基于切换的模型自适应控制（MSAC），分析了其收敛性和稳定性保障。其次，本书引入了基于模型预测控制（MPC），阐述了其在处理约束优化问题方面的核心优势，并结合具体工业案例展示了其在线优化求解器的应用。最后，针对数据量爆炸的趋势，本书简要探讨了数据驱动控制（Data-Driven Control）的基本思想，如“从数据中学习”的控制策略，展望了人工智能与控制科学的交叉融合方向。 本书特色： 1. 理论的系统性与工程的实用性相结合： 每部分理论推导后均附有详细的MATLAB/Simulink仿真实例，确保读者能够将抽象的数学工具转化为实际可操作的控制算法。 2. 深度与广度兼备： 覆盖从经典到现代，从确定性到随机性，从模型驱动到数据驱动的全谱系控制知识。 3. 严格的数学论证： 尤其在最优控制和鲁棒控制部分，确保了理论推导的严谨性和准确性，适合研究生和专业工程师深入研究。 4. 丰富的习题与案例库： 包含大量难度适中的课后习题和复杂的工程应用案例，有利于读者巩固知识并提升解决实际问题的能力。 目标读者： 本书是自动化、电气工程、航空航天、机械工程、应用数学等专业领域的高年级本科生、研究生（硕士及博士）、从事控制系统设计、研发与优化的工程师、以及希望系统性掌握现代控制理论的科研人员的理想参考教材与工具书。 ---
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