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出版者:

作者:(澳)Graham C. Goodwin

出品人:

页数:911

译者:

出版时间:2002-01-01

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787900635891

丛书系列:国际知名大学原版教材——信息技术学科与电气工程学科系列

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好的，这是一份关于《控制系统设计》之外的书籍简介，旨在详细描述其内容，避免提及《控制系统设计》，并以自然、专业的口吻呈现。 --- 现代电力电子变换器：理论、拓扑与控制 丛书系列：先进电力电子技术前沿 本书聚焦于当前电力电子领域的核心——现代电力电子变换器。 随着能源结构转型和可再生能源接入电网需求的日益迫切，高效、可靠且灵活的电力变换技术已成为制约产业发展的关键瓶颈。本书旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的知识框架，覆盖从基本原理到尖端应用的完整链条。 第一部分：基础理论与拓扑结构 本书首先系统回顾了电力电子学的基本物理原理，包括半导体器件的开关特性、损耗分析以及电磁兼容性（EMC）设计的基础。随后，重点深入探讨了各类基础变换器的结构与工作模式： DC/DC变换器：详细分析了非隔离型（如Buck、Boost、Buck-Boost及其级联结构）和隔离型（如Flyback、Forward、Half-Bridge、Full-Bridge、LLC谐振变换器）的建模方法。特别强调了针对高效率和高功率密度的设计考量，包括软开关技术（ZVS/ZCS）的实现条件与优化。 AC/DC变换器：阐述了从单相到三相的整流技术，包括不可控整流、可控整流（晶闸管变流器），以及现代有源功率因数校正（APFC）电路的实现。针对电网侧的谐波抑制和功率因数提升，提供了详细的数学推导和电路分析。 DC/AC逆变器：详细剖析了脉冲宽度调制（PWM）技术在单相和三相电压源逆变器（VSI）及电流源逆变器（CSI）中的应用。内容涵盖了正弦脉宽调制（SPWM）、空间矢量调制（SVM）的原理，以及针对不同负载特性的调制策略选择。 AC/AC变换器：介绍了矩阵变换器（Matrix Converter）和多电平变换器（Multilevel Converters）的最新进展。重点解析了矩阵变换器在消除直流环节电容方面的优势，以及多电平技术（如飞跨电容、中点钳位、级联H桥）在降低开关频率和改善输出波形质量方面的工程实践。 第二部分：先进控制策略与建模 本书的核心价值在于其对变换器控制技术的深度挖掘。我们摒弃了过于简化的线性模型分析，转而采用更贴近实际的非线性建模方法，并引入了现代控制理论的工具： 平均状态空间模型（Averaged Model）：推导了不同拓扑在连续导通模式（CCM）和不连续导通模式（DCM）下的状态平均模型，为后续的经典控制设计奠定基础。 经典反馈控制：详细阐述了基于传递函数的PID控制器的设计流程，包括如何利用伯德图、根轨迹图进行系统分析和参数整定。针对变换器带宽、相移和零点特性，给出了实用的补偿器设计指南。 先进解耦与重构控制：针对多输入多输出（MIMO）系统，如双有源桥（DAB）变换器或多相逆变器，介绍了利用解耦矩阵或状态反馈实现各输出变量独立控制的方法。 非线性控制技术：引入了滑模控制（SMC）、反步法（Backstepping）等非线性方法，用以提高系统在重载、轻载或参数变化情况下的鲁棒性。特别关注了磁链观测与电流环的同步控制在电机驱动中的应用。 数字实现与离散化：深入讨论了如何将连续时间控制算法转化为数字域实现。内容包括采样对控制性能的影响、零阶保持器的作用，以及如何选择合适的离散化方法（如双线性变换）以保持系统稳定性。 第三部分：应用实例与系统集成 为了使理论知识更具工程指导性，本书的最后一部分着眼于当前电力电子技术的两大核心应用领域： 1. 可再生能源并网系统： 光伏并网逆变器：探讨了最大功率点跟踪（MPPT）算法的最新进展（如扰动观察法、增量电导法），以及并网逆变器在电网发生电压暂降或频率偏移时的低电压穿越（LVRT）能力设计。 风力发电变流器：分析了双馈异步发电机（DFIG）和直驱永磁同步电机（DD-PMSM）的接入方案，重点解析了其在转矩控制、转速控制及电网侧并网电流和谐波控制的协调策略。 2. 高效储能系统（ESS）： 双有源桥（DAB）变换器：作为隔离型直流变换器的代表，本书详尽分析了其在电池充放电管理中的应用，包括基于相移、频率调制和混合调制策略的效率优化。 电池管理系统（BMS）接口：讨论了如何设计高精度、低纹波的DC/DC级联结构，以满足高压电池组的电压平衡和精确的荷电状态（SoC）估算需求。 第四部分：新兴技术与前瞻展望 本书最后展望了下一代电力电子技术的发展方向： 宽禁带（WBG）器件的应用：详细分析了碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）器件的特性，以及它们如何驱动开关频率的提升，从而实现下一代高功率密度变换器的设计，并讨论了其对EMI/EMC带来的新挑战。 无传感器技术：探讨了在不依赖于物理传感器的情况下，通过模型预测或状态观测器实现电流、电压或位置估计的技术路径，以提高系统的可靠性和降低成本。 目标读者：本书适合电气工程、自动化、能源动力工程等相关专业的研究生、博士生，以及从事电力电子产品研发、系统集成的高级工程师和技术人员。读者应具备扎实的电路理论和基础控制系统知识。 ---

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我一直以为控制系统设计就是数学公式和理论推导，但这本书给我带来了全新的视角。它在“抗干扰与鲁棒性设计”这个章节，让我看到了控制理论的另一面。我曾经在项目里遇到过，一个明明在实验室里表现完美的控制系统，一到实际生产环境中就问题百出，原因往往是各种难以预测的外部干扰。这本书针对这个问题，给出了非常详尽的解决方案。书中从干扰的来源、类型入手，分析了不同的干扰对系统稳定性和性能的影响。然后，它深入讲解了如何通过控制器设计来抑制这些干扰。我印象最深刻的是关于“滤波”的思想，书中介绍了不同类型的滤波器（例如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器）以及它们在抗干扰中的作用，并给出了如何选择和设计滤波器的具体方法。此外，书中还详细阐述了“反馈”和“前馈”控制在抗干扰中的应用。我一直对前馈控制的概念感到模糊，这本书用一个简单的例子，比如在传送带上放置物体的过程中，测量物体的质量，然后根据测量结果提前调整电机的输出，这样即使传送带的负载有变化，也能保持恒定的速度。这种“预判”和“补偿”的思想让我茅塞顿开。书中还专门辟了一个章节来讨论“鲁棒性设计”，强调在系统参数不确定或存在模型误差的情况下，如何设计出仍然能够稳定工作的控制器。书中介绍了李雅普诺夫稳定性理论在鲁棒性分析中的应用，以及如何通过选择合适的控制器结构和参数来提高系统的鲁棒性。这本书的这些内容，让我明白了一个好的控制系统不仅仅是追求精确，更重要的是能够“皮实”，能够应对各种“意想不到”的情况。

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这本书的“先进控制策略”章节，对我来说简直是一个宝库。我之前一直被各种“传统”的控制方法所局限，但这本书为我打开了全新的视野。我一直听说过“最优控制”，但一直不知道如何下手。这本书首先介绍了最优控制的基本思想，即在满足一定约束条件下，找到一个使某个性能指标达到最优的控制策略。我尤其喜欢书中关于“庞特里格林公式”（Pontryagin's Minimum Principle）的讲解。虽然公式看起来有些复杂，但书中通过一个简单的例子，将它的核心思想——“协态变量”以及如何利用协态变量来推导出最优控制律，解释得非常清楚。我以前觉得求解最优控制问题需要高深的数学知识，但这本书让我看到了实现它的可能性。然后，书中深入介绍了“模型预测控制”（MPC）的应用。我之前在其他地方也听说过MPC，但总觉得它过于理论化，难以在实际中应用。这本书通过详细的案例分析，展示了MPC在化工、能源等领域的成功应用，并阐述了MPC如何通过滚动优化来处理复杂的约束和动态变化。我惊喜地发现，书中还介绍了“模糊神经网络控制”等结合了多种先进控制思想的策略。它将模糊逻辑的灵活性和神经网络的学习能力相结合，能够处理一些传统方法难以解决的复杂问题。这本书让我明白，控制系统设计的边界是不断拓展的，而这些先进的控制策略，正是推动这个边界不断前移的动力。它们不仅仅是理论上的探讨，更是解决现实世界中复杂工程挑战的有力工具。

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这本书在“系统辨识”这个部分，是我这次阅读中最具实践意义的部分之一。我曾经在一些项目中，发现现有的系统模型与实际运行情况存在较大的偏差，导致控制效果不佳。这本书恰好解决了我的这个痛点。它非常系统地介绍了如何从测量到的输入输出数据中，辨识出系统的数学模型。我之前以为系统辨识就是一个简单的“调参”过程，但这本书让我认识到，这是一个严谨的科学。书中详细介绍了各种辨识方法，从最基本的最小二乘法，到更复杂的最大似然法，都进行了深入的讲解。我特别喜欢书中关于“模型结构选择”的讨论，它告诉我，在进行辨识之前，需要先根据对系统的先验知识，选择一个合适的模型结构（例如ARX模型、ARMAX模型、OE模型等），这对于提高辨识的准确性和效率至关重要。书中还详细阐述了如何评估辨识模型的质量，例如残差分析、模型验证等。我以前总是凭感觉来判断模型的优劣，现在我知道了有更科学的方法。此外，书中还讨论了在线辨识和离线辨识的区别，以及在不同场景下应该如何选择。让我惊喜的是，书中还提供了一些 MATLAB/Simulink 相关的示例，展示了如何利用这些工具来实现系统辨识，这对于我这样经常使用这些工具的工程师来说，非常有帮助。这本书让我明白，一个好的控制系统设计，往往离不开一个准确的系统模型，而系统辨识正是获取这个准确模型的重要途径。

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这本书在“自适应控制”部分，无疑是我在阅读过程中最感到惊喜的部分之一。我之前一直认为，一旦控制器的参数设计完成，它就会一直保持不变。但这本书让我认识到，在许多实际应用中，系统的特性可能会随着时间而变化，比如材料的老化、环境的变化等等。这时候，固定参数的控制器就显得力不从心。而自适应控制，正是为了解决这个问题而生的。书中从最基本的思想出发，解释了自适应控制的核心——“实时调整控制器参数”。我特别关注书中关于“梯度下降法”在自适应控制中的应用。它解释了如何通过不断地计算误差，然后根据误差的大小来调整控制器参数，使得系统能够不断地逼近期望的性能。书中还介绍了多种自适应控制的算法，例如“最小方差自适应控制”、“模型参考自适应控制”等，并分析了它们各自的原理和适用范围。我尤其喜欢“模型参考自适应控制”（MRAC）的思想，它将一个参考模型作为系统的目标，然后通过自适应控制器去模仿参考模型的行为。这让我能够将一个难以直接控制的系统，通过一个易于设计的参考模型来实现。此外，书中还讨论了自适应控制的稳定性问题，以及如何保证自适应控制器的鲁棒性。这本书让我看到了，控制系统不仅仅是静态的设计，更可以具备“学习”和“进化”的能力，从而在动态变化的环境中保持最优的性能。

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我一直对“非线性系统”感到头疼，觉得这些系统太难处理了。这本书在这个方面的内容，简直是为我量身定做的。我之前遇到的很多系统，都存在明显的非线性特性，比如饱和、死区、滞环等。在这些系统上应用传统的线性控制理论，效果往往大打折扣。这本书首先系统地介绍了非线性系统的典型特征和数学描述方法，让我能够更好地理解这些系统的本质。然后，它深入探讨了针对非线性系统的控制策略。我特别喜欢书中关于“增益调度”的讲解。它通过一个简单的例子，说明了如何根据系统的运行状态，动态地调整控制器的参数，从而在不同工作点都能获得较好的控制效果。我以前觉得这种方法很神奇，现在我明白了其中的逻辑。书中还详细介绍了“滑模控制”这一非常有特色的非线性控制方法。虽然滑模控制的概念听起来比较复杂，但书中通过直观的图示和清晰的推导，让我能够逐渐理解其核心思想——“滑模面”以及如何设计控制器使其系统状态沿着滑模面运动。书中还讨论了滑模控制的优缺点，以及如何克服“抖振”问题。此外，书中还介绍了一些其他非线性控制方法，例如模糊逻辑控制、神经网络控制在非线性系统中的应用，以及一些基于仿射非线性系统的反馈线性化方法。这本书让我看到了，即使面对复杂的非线性系统，也并非束手无策，而是可以通过一系列精妙的控制策略来实现有效的控制。

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这本书，我是在一个偶然的机会下翻到的。当时我正为一个复杂的工业自动化项目苦恼，工程师同事们讨论着PID控制器、模糊逻辑、神经网络等等，听得我一头雾水。我不是科班出身，对这些概念总觉得隔着一层纱。书名《控制系统设计》听起来就非常契合我当时的需求，好像可以一站式解决我的困惑。我拿到书的时候，迫不及待地翻开，一开始就被扉页上那句“控制是现代工程的灵魂”吸引了，觉得这句话非常有分量，也让我对接下来要阅读的内容充满了期待。我尤其关注书中关于系统建模的部分，因为我觉得，如果不能准确地描述一个系统，那么设计出有效的控制策略几乎是不可能的。书中对于如何将物理系统的动态特性转化为数学模型进行了详细的阐述，从最初的微分方程建立，到各种简化和近似方法的应用，都讲解得非常到位。我特别喜欢其中通过一个简单的弹簧-质量-阻尼系统来逐步引入概念的方式，这种循序渐进的讲解方式让我这样一个非专业人士也能逐渐理解复杂的建模过程。书中还提到了不同建模方法的优缺点和适用场景，这对于我选择最适合项目的建模方法非常有帮助。而且，书中并没有仅仅停留在理论层面，还穿插了大量的案例分析，这些案例涵盖了机械、电子、热学等多个领域，让我看到了控制理论在不同实际问题中的应用，极大地拓宽了我的视野。书中的图示也非常清晰，配合文字说明，让我对抽象的概念有了更直观的认识。例如，在讲解状态空间方程时，书中绘制了详细的框图，让我能够清晰地理解输入、输出、状态变量之间的关系。对于初学者来说，能够有如此详尽且易于理解的建模部分，无疑是一大福音。

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我之前一直觉得，控制系统设计就应该是“硬件”说了算，软件只是辅助。这本书彻底改变了我的看法。它在“数字控制系统”这一章，让我深刻理解了数字技术在现代控制中的核心地位。我之前对数字控制的认识仅限于“用电脑代替模拟电路”，但这本书让我看到，数字控制不仅仅是模拟的替代，更带来了许多全新的可能性。书中从采样理论开始，详细介绍了离散化过程，以及如何将连续时间系统转换为离散时间系统。我特别关注书中关于“采样周期选择”的讨论，它解释了采样周期的选择对系统稳定性和性能的影响，以及如何根据奈奎斯特采样定理等来确定合适的采样周期。我以前总是随意选择采样周期，现在我明白了其中的学问。书中还详细介绍了数字PID控制器的实现方法，以及如何针对数字控制的特点对PID参数进行整定。我惊喜地发现，书中还介绍了许多在数字域才能实现的先进控制算法，例如死区补偿、量化误差处理等。更让我兴奋的是，书中对“状态观测器”的讲解。我一直觉得状态观测器是实现状态反馈控制的关键，但对于其设计一直感到困惑。这本书用清晰的图示和详细的推导，将状态观测器的设计过程分解开来，让我能够逐步理解其原理和实现方法。书中还对比了不同类型状态观测器的优缺点，以及它们在不同场景下的应用。这本书让我认识到，数字控制不仅仅是时代的潮流，更是实现更高级、更精确控制的必由之路。

评分☆☆☆☆☆

当我翻到这本书的“多变量控制系统”章节时，我才意识到，我之前所接触到的控制系统，很多都只是“单输入单输出”（SISO）的简单模型。但现实世界中的很多系统，都是“多输入多输出”（MIMO）的复杂系统，比如飞机、船舶、甚至是一个大型化工厂。这本书在这个部分的内容，让我大开眼界。书中首先介绍了多变量系统的一些基本概念，例如传递函数矩阵、状态空间矩阵等，并解释了这些矩阵如何描述输入输出之间的复杂耦合关系。我以前觉得这些矩阵很难理解，但书中通过大量的图示和类比，让我能够逐步理解它们所代表的物理意义。然后，我被书中介绍的“解耦控制”方法所吸引。我一直想知道，如何才能让一个输入只影响一个输出，而不影响其他输出。这本书给出了几种解耦控制的设计思路，例如基于模型的前馈解耦、基于观测器的动态解耦等。我尤其喜欢书中关于“相对增益数组”（RGA）的讲解。它能够直观地判断出多变量系统中输入输出之间的耦合程度，从而指导我们如何进行解耦设计。书中还详细介绍了“模型预测控制”（MPC）这一强大的多变量控制策略。MPC能够同时考虑系统的约束条件和未来的预测信息，从而做出最优的控制决策。我以前觉得MPC是很高深的理论，但这本书用清晰的语言和实例，将MPC的原理和实现过程一步步展示出来，让我觉得它并非遥不可及。这本书让我明白，理解和设计多变量控制系统，是解决更复杂工程问题的关键。

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坦白说，我一开始对这本书的期待并没有那么高，只是抱着了解一下控制系统设计的目的。但它很快就颠覆了我的认知。这本书在系统稳定性分析的部分，简直是我的救星。我之前在尝试设计一个反馈控制回路时，经常会遇到系统不稳定，振荡不止的情况。这本书花了相当大的篇幅来讲解如何分析系统的稳定性，从最基础的拉普拉斯变换和传递函数入手，详细介绍了根轨迹法、奈奎斯特判据、伯德图等多种分析工具。我特别喜欢书中对于根轨迹法的讲解，通过绘制根轨迹图，可以直观地看到系统极点随增益变化而移动的轨迹，从而判断出系统在不同增益下的稳定性。书中还提供了详细的步骤和注意事项，让我能够自己动手绘制根轨迹。而对于奈奎斯特判据和伯德图，书中也用了大量的图例来辅助说明，让我能够理解这些图表背后所蕴含的稳定性信息。我尤其赞赏书中关于“鲁棒性”的讨论。它不仅仅关注系统在理想条件下的稳定性，更强调系统在存在不确定性（例如参数变化、外部干扰）时的稳定性。书中介绍了几种衡量系统鲁棒性的指标，以及如何通过控制器设计来提高系统的鲁棒性，这对于我应对实际工程中的各种复杂情况至关重要。我还发现书中在稳定性分析后，还专门讨论了如何通过设计控制器来改善系统的动态性能，例如如何减小超调量，加快响应速度等。这些内容都非常有针对性，解决了我在实际应用中遇到的很多难题。

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我真正被这本书吸引住，是从它开始深入探讨各种控制器的设计原理的时候。我一直以为控制系统无非就是“给定一个值，让它跟着跑”，但这本书让我看到了其中的博大精深。PID控制器是第一个被详细解析的部分，书中不仅给出了经典的P, I, D各项参数的含义和作用，还详细介绍了各种整定方法，例如Ziegler-Nichols法，并分析了各种方法的优劣和适用范围。我尤其惊喜的是，书中还讨论了串级控制、前馈控制等高级PID应用，这对于我改进现有控制系统非常有启发。更让我印象深刻的是，书中对于模糊逻辑控制和神经网络控制的介绍。我之前对这些“智能”的控制方法只停留在模糊的认识，觉得它们很神秘。但这本书用非常浅显易懂的语言，结合生动的例子，将这些复杂的概念一一拆解。例如，模糊逻辑控制部分，书中通过控制空调温度的例子，解释了“模糊化”、“模糊推理”和“解模糊”的整个过程，让我恍然大悟。而神经网络控制部分，虽然涉及到一些机器学习的知识，但书中也做到了循序渐进，从最基本的感知机讲起，然后逐步介绍多层感知机以及在控制系统中的应用。书中还对比了传统控制方法和智能控制方法的异同，并分析了它们各自的优势和局限性，这让我能够更理性地看待和选择适合自己问题的控制方法。不得不说，这本书在复杂概念的讲解上做得非常出色，它没有堆砌晦涩的术语，而是通过大量图示和类比，将抽象的理论转化为易于理解的知识，让我这个非专业人士也能逐渐领略到控制系统设计的魅力。

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