Modeling of Dynamic Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Lennart Ljung

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:1994-5-5

价格:USD 101.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780135970973

丛书系列:

图书标签:

工程类
DynamicModeling
@科技
@教材
动态系统
建模
控制理论
数学建模
仿真
系统分析
工程应用
自动控制
优化
数值方法

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具体描述

For practicing engineers who are faced with problems of modeling. Written by a recognized authority in the field of identification and control, this book draws together into a single volume the important aspects of system identification AND physical modelling. Explores techniques used to construct mathematical models of systems based on knowledge from physics, chemistry, biology, etc. (e.g., techniques with so called bond-graphs, as well those which use computer algebra for the modeling work). Explains system identification techniques used to infer knowledge about the behavior of dynamic systems based on observations of the various input and output signals that are available for measurement. Shows how both types of techniques need to be applied in any given practical modeling situation. Considers applications, primarily simulation.

动态系统建模：一种系统性的方法《动态系统建模》并非一本关于特定模型或技术的指南，而是一本致力于阐述如何构建、分析和理解动态系统的一套系统性思维框架和方法论。它深刻理解，在当今科学和工程领域，几乎所有重要的现象和系统都具有随时间演化的动态特性。无论是自然界的化学反应、生物体的生理过程，还是工程领域的机械振动、电路响应，抑或是经济学中的市场波动、社会学中的人群行为，都离不开对动态过程的精确描述和预测。本书的目标正是赋予读者这项关键能力，使其能够以一种严谨、结构化的方式去应对和解决复杂动态系统的挑战。本书开篇并非直接进入复杂的数学公式，而是首先深入探讨“建模”这一行为的本质。它强调，模型是现实世界复杂性的简化与抽象，是人类理解和干预世界的有力工具。因此，构建一个有效的模型，需要对系统有深刻的洞察，明确建模的目的，并根据应用场景选择合适的抽象层次。书中详细阐述了不同类型模型的优缺点，从黑箱模型、白箱模型到灰箱模型，从连续时间模型到离散时间模型，从确定性模型到随机性模型，逐一剖析其适用范围和局限性。这种由表及里的分析，旨在帮助读者建立对建模整体的认知，避免陷入对具体模型方法的盲目追求。在奠定了建模的基础认知后，本书逐步深入到构建动态模型的核心环节。它着重强调了从物理原理、经验规律和观测数据中提取系统行为特征的重要性。读者将学习如何将物理定律（如牛顿定律、能量守恒定律、质量守恒定律等）转化为数学描述，如何通过对系统结构的分析来推导其动力学方程，以及如何利用历史数据进行参数辨识和模型校准。书中对不同的数学工具进行了系统性的梳理，包括微分方程、差分方程、状态空间表示等，并详细介绍了如何运用这些工具来精确地捕捉系统的动态演化。特别地，对于非线性系统，本书提供了丰富的分析工具和处理策略，这是许多现实世界系统所共有的特性，也是建模中的一大难点。一旦模型被构建出来，分析其行为就成为下一步的关键。本书为读者提供了多种分析方法，旨在帮助他们深入理解系统的动态特性。这包括但不限于：模型的线性化技术，用于分析非线性系统在特定工作点附近的响应；稳定性分析，即判断系统是否会偏离其平衡状态；频率响应分析，用于理解系统对不同频率输入的敏感性；以及瞬态响应分析，用于刻画系统从一个状态过渡到另一个状态的过程。书中还介绍了数值模拟技术，这是一种强大的工具，可以在计算环境中对复杂动态系统进行仿真和预测。读者将学习如何选择合适的数值积分方法，如何评估模拟结果的精度和可靠性，以及如何利用模拟结果来优化系统设计或预测未来行为。除了对单个动态系统的建模和分析，本书还特别关注系统之间的相互作用。在许多工程和科学应用中，系统往往不是孤立存在的，而是相互连接、相互影响的。因此，理解和建模多体系统、分布式系统以及耦合系统至关重要。本书将引导读者学习如何将多个子系统整合成一个更大的整体模型，如何分析系统之间的信息传递和能量交换，以及如何处理由耦合引起的复杂行为，例如共振、反馈回路的效应等。这部分内容对于设计复杂的控制系统、分析大型工程项目或理解生态系统 dynamics 具有深远意义。在模型验证与确认方面，本书给予了高度重视。模型仅仅是一个工具，其价值在于能否准确地反映现实世界的行为。因此，本书详细阐述了如何通过实验数据、历史记录或其他独立信息源来验证模型的准确性和有效性。读者将学习如何设计有效的验证实验，如何量化模型与实际数据之间的误差，以及如何根据验证结果对模型进行迭代改进。这种持续的验证和改进过程，是确保模型能够真正服务于实际应用的关键。本书也触及了模型在决策支持和系统优化中的应用。一旦拥有了一个经过充分验证的动态模型，就可以将其用于预测不同控制策略的效果，评估不同设计方案的优劣，甚至进行参数优化以达到最佳的系统性能。本书介绍了诸如最优控制、模型预测控制等先进技术，展示了如何利用动态模型来驱动智能决策，实现系统的自动化和智能化。贯穿全书的，是一种严谨的科学思维和工程实践方法。本书并非仅仅罗列公式和算法，而是强调模型背后的逻辑和原理。它鼓励读者批判性地思考，理解每个步骤的合理性，并能够将所学知识灵活地应用于新的、未知的动态系统。无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从本书中找到深刻的启发和实用的指导，从而在动态系统建模的道路上不断前行。总结来说，《动态系统建模》提供了一个全面而深入的框架，它涵盖了从模型概念的理解，到构建、分析、验证，再到最终应用的整个生命周期。它旨在培养读者解决复杂动态系统问题的能力，使其能够更有效地理解、设计和控制我们周围日益复杂的现实世界。本书的价值在于其系统的视角、严谨的方法和对工程实践的深刻洞察，为任何需要在动态环境中工作的专业人士提供了一份不可或缺的指南。