离散事件系统建模与仿真 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:286

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出版时间:2011-8

价格:38.00元

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isbn号码:9787121141744

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• 控制
• 建模
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《现代控制理论基础与应用》 第一章 绪论：控制系统的演进与现代视野 本章旨在为读者勾勒出现代控制理论的宏大图景，并阐明其在当前工程技术领域中的核心地位。我们将从经典的反馈控制概念出发，追溯其在20世纪中期以来的理论突破与技术革新，重点探讨状态空间法取代传递函数法的历史性意义。 首先，我们将深入解析控制系统的基本构成要素，包括被控对象、传感器、控制器以及执行器。在此基础上，我们将区分开环控制与闭环控制的本质差异，并强调反馈在提高系统鲁棒性、精度及动态性能方面的不可替代作用。讨论的重点将转向系统动态特性，引入时间响应分析（如一阶、二阶系统的瞬态与稳态行为）与频率响应分析（如波特图、奈奎斯特图）作为基础工具。 随后，本章将引入现代控制理论的基石——系统状态描述。不同于传统方法仅关注输入输出关系，状态空间描述允许我们更精细地刻画系统的内部机理。我们将详细阐述状态向量、状态方程（连续时间和离散时间）的数学构建过程，并解释其在多输入多输出（MIMO）系统分析中的优越性。 本章的最后部分将聚焦于控制理论的工程哲学转变：从关注“稳”、“准”、“快”的经验设计，转向基于系统数学模型的精确分析与综合。我们将简要介绍经典控制与现代控制在建模、分析和设计范式上的根本区别，为后续章节深入探讨现代控制工具奠定坚实的理论基础。 第二章 线性时不变系统的状态空间描述与基本性质 本章是深入理解现代控制理论的核心支柱。我们将专注于线性时不变（LTI）系统的数学表示及其固有的动态特性。 首先，我们将详细推导LTI系统的一般状态空间方程 $dot{mathbf{x}}(t) = mathbf{A}mathbf{x}(t) + mathbf{B}mathbf{u}(t)$ 和 $mathbf{y}(t) = mathbf{C}mathbf{x}(t) + mathbf{D}mathbf{u}(t)$。重点在于如何根据物理系统（如电路、机械结构）的微分方程，提炼出系统的状态变量集，并将其转化为规范的矩阵形式。矩阵 $mathbf{A}$（系统矩阵）、$mathbf{B}$（输入矩阵）、$mathbf{C}$（输出矩阵）和 $mathbf{D}$（直通矩阵）的物理意义将被清晰界定。 其次，系统的零输入响应与零状态响应的求解是本章的关键技能。我们将采用经典的状态转移矩阵 $mathbf{Phi}(t) = e^{mathbf{A}t}$ 的概念，推导出状态变量在任意时刻的显式解。矩阵指数的计算方法，特别是利用拉普拉斯变换法和凯莱-哈密顿定理进行近似或精确计算的技巧，将被细致讲解。 第三，系统的基本性质——能控性与能观测性——是现代控制设计的先决条件。我们将引入卡尔曼行列式（Kallman’s conditions）来严格判断系统的能控性和能观测性。对于不可控或不可观测的系统，我们将探讨其对系统简化和控制器设计的影响，并介绍如何通过相似变换来分解系统，分离出可控/可观测部分。 最后，本章将涉及系统的稳定性分析。在状态空间框架下，稳定性由系统矩阵 $mathbf{A}$ 的特征值决定。我们将阐述李雅普诺夫（Lyapunov）意义下的渐近稳定、指数稳定以及边缘稳定的判据，并讨论如何利用特征值的位置来预测系统的动态行为。 第三章 线性系统的反馈控制设计 本章将从理论分析转向实际的反馈控制策略设计，核心在于利用状态反馈来重塑系统的动态特性。 首先，我们将深入研究状态反馈极点配置技术。基于系统的完全状态反馈 $u(t) = -Kx(t) + r(t)$，本章将详细推导如何选择反馈增益矩阵 $mathbf{K}$，使得闭环系统矩阵 $(mathbf{A} - mathbf{BK})$ 具有期望的特征值（即期望的闭环极点位置）。我们将利用 Ackermann 公式作为实现极点配置的实用工具，并讨论在存在约束或部分可测状态情况下的设计局限性。 其次，由于实际系统中状态变量往往不能直接测量，状态观测器的设计成为必要环节。本章将重点介绍观测器理论，包括 Luenberger 观测器的设计原理。我们将证明，只要系统是能观测的，我们就可以设计一个高增益观测器来渐近或指数地估计系统的状态向量 $hat{mathbf{x}}(t)$。观测器动态与主系统动态的解耦性是本节论证的重点。 第三，我们将整合状态反馈与状态观测器，构建出完整的状态反馈控制结构——即“极点配置与状态估计相结合”的控制器。我们将运用分离原理（Separation Principle），证明控制器设计（确定 $mathbf{K}$）和观测器设计（确定观测器增益 $mathbf{L}$）可以独立进行，从而简化设计流程。 最后，本章将引入输入-输出线性化和反馈线性化等先进控制思想的初步概念，展示如何通过非线性状态反馈将复杂的非线性系统在工作点附近转化为可由标准LTI方法控制的形式。 第四章 现代控制理论的鲁棒性与最优控制基础 本章旨在将控制系统的性能标准提升到更具竞争力的水平，引入最优准则和对不确定性的抵抗能力。 首先，我们将探讨最优控制理论的核心——LQR（Linear Quadratic Regulator）控制器设计。LQR 的优势在于它不依赖于预先指定的极点位置，而是通过最小化一个二次性能指标函数 $J = int_{0}^{infty} (mathbf{x}^Tmathbf{Q}mathbf{x} + mathbf{u}^Tmathbf{R}mathbf{u}) dt$ 来自动确定最佳反馈增益 $mathbf{K}$。我们将推导代数黎卡提方程（ARE），并阐明权重矩阵 $mathbf{Q}$（状态惩罚）和 $mathbf{R}$（控制努力惩罚）对最终控制律选择的敏感性。 其次，本章将引入系统对外部扰动和模型误差的抵抗能力——鲁棒性分析。我们将介绍输入-输出模型的频率响应分析（如奇异值分解SVD）在鲁棒性评估中的应用，特别是如何利用增益裕度和相位裕度来量化系统在反馈回路中可接受的最大不确定性范围。 第三，针对无法完全消除的外部环境扰动，我们将介绍 $ ext{H}_2$ 优化控制。$ ext{H}_2$ 控制的目标是最小化系统输出对标准白噪声扰动的均方响应，这与LQR优化有紧密联系。我们将讨论 $ ext{H}_2$ 求解器如何设计控制器以平衡性能与噪声抑制。 最后，本章将简要引入 $ ext{H}_{infty}$ 控制的基本思想。与 $ ext{H}_2$ 不同，$ ext{H}_{infty}$ 控制关注于最坏情况下的干扰抑制，即最小化系统输出到干扰输入之间的最大增益（$mathcal{L}_{infty}$ 范数）。这一理论是处理参数不确定性和模型不完全性时至关重要的工具。 第五章 非线性系统的分析与基础控制方法 本章将突破LTI系统的限制，探讨更广泛、更符合实际的非线性控制问题。 首先，我们将分析非线性系统的基本特性，特别是平衡点（或称平衡态）的概念，以及如何通过线性化技术（泰勒级数展开或雅可比矩阵法）在平衡点附近将非线性系统近似为LTI系统进行初步分析。 其次，我们将深入研究李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用。与LTI系统仅依赖特征值不同，李雅普诺夫稳定性提供了一种无需求解微分方程即可判断系统全局稳定性的强大方法。我们将探讨直接法（构造李雅普诺夫函数）和间接法（线性化）的适用范围与局限性。 第三，本章将介绍几种直接作用于非线性系统的经典控制技术。滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）作为一种鲁棒性强的非线性控制方法，将被重点讲解。我们将阐述其“到达”和“滑模”阶段的设计，以及如何处理由于切换引起的抖振问题。 最后，我们将探讨基于反馈线性化的概念，展示如何设计非线性状态反馈来消除系统的非线性项，将其转化为一个可控的线性系统，从而可以应用前面学到的LTI设计技术。本章的目的是为理解更高级的自适应、鲁棒和最优非线性控制打下基础。

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初次翻阅这本书，我被其丰富的案例研究深深吸引。作者显然在实际工程应用方面有着深厚的积累，书中列举了多个不同领域的离散事件系统案例，从制造业的生产线调度，到交通系统的信号灯优化，再到医疗服务机构的患者流程管理，几乎涵盖了离散事件系统可能出现的各种场景。对于每个案例，作者都遵循一个清晰的模式：首先，明确描述系统面临的挑战和问题；接着，详细阐述如何构建相应的离散事件模型，包括状态变量、事件定义、事件调度机制等；然后，介绍如何利用仿真软件（虽然书中没有指定具体的软件，但其原理讲解具有普适性）进行仿真实验，并对实验结果进行分析和解读；最后，提出基于仿真结果的优化建议和改进措施。我尤其喜欢关于“不确定性建模”那一章，它深入探讨了如何处理系统中固有的随机性，例如顾客到达的随机性、服务时间的随机性等，并通过引入随机数生成器和概率分布的运用，使得仿真模型能够更真实地反映现实世界的复杂性。书中提供的图表也十分丰富，很多流程图和状态转移图都非常直观，帮助我快速理解抽象的模型。

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这本书的包装设计相当朴实，封面上的书名“离散事件系统建模与仿真”字体清晰，主色调为沉静的蓝色，透着一种严谨与学术的气息。打开书页，首先映入眼帘的是目录，清晰地划分了各个章节，从基础概念的引入，到各类模型的详细介绍，再到仿真技术的应用，逻辑性很强。我特别关注了关于排队论模型的部分，这一直是我在理解某些现实场景时感到困惑的环节。书中对M/M/1、M/M/c等经典模型的推导过程描述得相当细致，虽然公式不少，但作者在讲解过程中穿插了大量的图示和文字解释，力求让读者能够理解其背后的数学原理，而不是死记硬背。例如，在讲解等待时间的概率分布时，作者不仅仅给出了公式，还画了一个清晰的概率密度函数图，并用通俗易懂的比喻来阐释不同参数对等待时间的影响，这让我这位非数学专业背景的读者也感到豁然开朗。此外，书中对于仿真实验的设计和数据分析也给予了足够的重视，提供了不少实际案例，比如对一个小型仓库的库存管理系统进行仿真分析，如何设定仿真参数、如何收集仿真结果、如何进行统计分析以得出最优的库存策略，这些内容都具有很高的实践指导意义，让我对如何将理论应用于实际问题有了更清晰的认识。

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这本书最令我印象深刻的是其对理论与实践之间桥梁的搭建。在很多技术书籍中，我们常常会遇到理论讲得非常深入，但缺乏实际应用的指导；或者案例分析非常生动，但背后的理论支撑又比较模糊。而这本《离散事件系统建模与仿真》在这方面做得相当出色。它并没有一味地堆砌复杂的数学公式，而是巧妙地将理论知识融入到解决实际问题的过程中。例如，在介绍系统性能指标的度量时，作者不仅仅给出了诸如平均等待时间、系统吞吐量等基本指标的定义，还详细讲解了如何在仿真过程中收集和计算这些指标，以及如何解读这些指标的含义。更重要的是，书中还讨论了如何根据这些指标来评估不同模型或策略的优劣。我尤其欣赏书中关于“模型验证与确认”的章节，这部分内容往往是仿真研究中最容易被忽视但又至关重要的一环。作者强调了模型的有效性依赖于其是否准确地反映了现实系统，并提供了一些实用的方法来验证和确认模型，例如与历史数据进行对比，或者邀请系统专家进行评估。这些内容对于任何希望进行可靠仿真研究的人来说都极具价值。

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对于那些希望深入理解系统行为，并希望通过模拟来预测和优化系统性能的读者而言，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。书中的语言风格虽然严谨，但逻辑清晰，层次分明，阅读起来并不枯燥。作者在讲解过程中，注重引导读者思考，而不是简单地罗列知识点。比如，在讨论如何选择合适的离散事件仿真软件时，书中并没有直接推荐某一款软件，而是列举了评估不同软件的关键因素，如功能性、易用性、成本、技术支持等，让读者能够根据自身的需求做出明智的选择。我对书中关于“仿真实验设计”的部分尤为推崇，它不仅仅是教你如何运行仿真，更是教你如何科学地设计仿真实验，如何控制变量，如何设置不同的场景，以达到最佳的实验效果。书中还提供了一些关于“仿真结果的可视化”的建议，如何通过图表、动画等方式将仿真结果呈现出来，让人们更容易理解和接受。总而言之，这本书为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践指导，让我对离散事件系统的建模与仿真有了更全面、更深入的认识。

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我必须说，这本书为我打开了一个全新的视角。之前我对“建模与仿真”这个概念停留在比较模糊的层面，总觉得它离我的日常工作有些遥远。然而，通过阅读这本书，我发现离散事件系统和仿真技术无处不在。书中对于“事件驱动”仿真机制的讲解，让我明白了为什么这种建模方式如此强大。它不是像连续系统那样在时间上均匀地推进，而是只在系统状态发生变化的关键时刻进行计算，这大大提高了仿真的效率，尤其适合处理那些状态变化不连续的系统。书中用到的比喻非常贴切，比如将仿真过程比作一个乐队的演奏，每个乐器（系统组件）的演奏（事件）都按照特定的时间表进行，而指挥（事件调度器）则确保了整个乐章（系统运行）的有序进行。这种生动形象的讲解方式，让我能够轻松理解那些看似复杂的概念。而且，书中对各种常见离散事件系统的分类和特点的分析，也帮助我学会了如何识别哪些问题更适合用离散事件模型来解决。

评分☆☆☆☆☆

本书比较注重能力的培养，对学者起到一种强化的训练，能够更好地了解机械制造工艺在制造业中的重要地位和作用。同时对学者的思维能力，创造性地解决思维的能力以及不断自我更新知识的能力起到很好的作用，是一本不错的书籍。

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