具体描述
本书根据国家教育部对高等院校自动控制原理教学大纲的基本要求，由中国科学院与清华大学的教师联合编写而成，编写中主要以胡寿松主编的《自动控制原理》为蓝本。完全可以满足高等学校自动化、电子技术、机械工程等相关专业对自动控制技术基础的教学要求，也可以作为这些专业学生平常学习的指导书或硕士研究生入学考试的参考书。
本书具有以下主体内容：
一、基本要来：让学生更加明确各个章节的知识点需要掌握的程度；
二、知识点网络自：描述本章内容的点、线、面逻辑关系，是学习和复习的主线；
三、内容提要：是教材知识点浓缩的精华，让学生更加深入地把握该章的重难点内容；
四、经典倒题解析：主要从历届名校考研试题、经典教材习题、本科生课程结业考试题中精心筛选，例题具有典型性、代表性、实用性；
五、MATLAB应用举例：针对不同的章节的不同内容用MATLAB工具进行综合和仿真；
六、本章小结：把本章内容和关联章节相互联系起来，同时总结本章的一些重难点内容；
七、单元自测题及答案：让学生通过自测题来检验知识的掌握程度。
好的，这是一份针对假设中名为《自动控制原理同步辅导》的书籍，但不包含该书内容的图书简介，重点突出其他相关领域的知识和价值。 --- 创新驱动与系统优化：现代工程控制系统设计与实践 本书聚焦于前沿的控制理论应用、智能系统集成，以及面向复杂工程挑战的系统化解决方案。它不是对特定教材的简单复述或辅助，而是深入探讨现代工程实践中对控制科学提出的新要求和新范式。 第一部分：高级控制理论的工程转化 本部分脱离了传统控制理论的基础框架，直接切入工业界和尖端研究领域对控制系统提出的更高阶要求：鲁棒性、非线性和自适应。 1.1 鲁棒控制系统的设计与H∞方法实战 面对真实世界中参数不确定性、外部扰动和模型误差的常态化存在，本章深入剖析了$H_{infty}$最优控制的设计流程。我们将详细阐述如何构建合适的加权函数，以在性能（控制精度与瞬态响应）和稳定性裕度之间找到最优的平衡点。内容包括：LMI（线性矩阵不等式）在求解$H_{infty}$控制器中的应用、对奇异性问题的处理，以及在航空航天和精密运动控制中，如何通过鲁棒控制策略确保系统在极端工况下的可靠运行。我们关注的重点是如何将抽象的数学优化转化为可部署的控制器代码。 1.2 非线性控制：滑模与反馈线性化技术的深度应用 在许多高精度、高动态系统中，系统动态方程本质上是高度非线性的。本书摒弃了仅依赖线性化近似的局限性，专注于非线性控制的有效工具。 滑模变结构控制（SMC）： 详细解析了SMC的设计原理，重点在于如何克服抖振问题。我们将介绍现代SMC中引入的边界层技术、积分滑模以及高阶SMC（Super-Twisting Algorithm）的应用实例，这些技术极大地提高了控制器的实用性。 反馈线性化： 讲解了如何通过微分几何的方法，对复杂的非线性系统（如机械臂、飞行器姿态系统）进行坐标变换，将其转化为可由线性控制器（如PID或LQR）控制的形式。讨论了可反馈性条件的判断标准及其在实际系统中的局限性修正。 1.3 自适应控制：模型参考与基于估计的策略 对于那些系统参数随时间变化、难以精确建模的场景（例如，火箭燃料消耗导致的质量变化，或机械磨损引起的摩擦力变化），自适应控制是唯一的出路。本书系统介绍了模型参考自适应控制（MRAC）和基于参数估计的自适应控制（如最小二乘法在自适应中的应用）。重点在于讨论“间接自适应”和“直接自适应”的收敛性证明，以及如何设计有效的监督机制来防止系统进入不稳定的震荡状态。 第二部分：面向复杂系统的数字化与集成控制 现代工程控制已不再是单一环路的调试，而是涉及多域、多尺度、大规模信息交互的复杂系统工程。 2.1 现代状态估计：卡尔曼滤波及其扩展 精确的状态估计是实现高阶控制的基础。本章详述了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理强非线性系统中的应用。我们将通过具体案例，如惯性导航系统（INS/GPS融合）的误差建模，演示如何精确地估计不可直接测量的状态变量。此外，还会介绍粒子滤波（Particle Filter）在贝叶斯非高斯环境下的优势和计算效率考量。 2.2 预测控制（MPC）的工程化部署 模型预测控制（MPC）因其能直接处理约束（输入饱和、状态限制）和优化目标，已成为过程控制、电力电子和机器人操作的主流技术。本书深入探讨了线性MPC (LMPC) 和非线性MPC (NMPC) 的求解算法。内容包括：如何利用二次规划（QP）求解器在实时系统中高效运行LMPC，以及如何利用迭代线性化技术对NMPC进行实时求解，确保控制律的生成满足系统的采样周期要求。 2.3 多智能体协调与分布式控制 面对分布式能源网络、无人机集群或大规模机器人协作等场景，控制权力的分散化和信息交互的局部化成为核心挑战。本部分介绍了图论在建模多智能体系统结构中的应用，并重点讲解了一致性算法、分布式优化以及基于代理的控制（Agent-Based Control），以实现全局目标下的局部决策协调。 第三部分：前沿交叉技术与未来趋势 本章探讨了控制科学与新兴技术，如人工智能和大数据分析的深度融合。 3.1 强化学习在控制领域的突破 本书将强化学习（RL）视为一种强大的“黑箱”或“灰箱”优化工具，用于解决传统控制理论难以处理的复杂、高维状态空间问题。我们详细分析了Actor-Critic架构（如DDPG, TD3）和基于模型的RL方法（如PILCO）在机器人抓取、复杂流体力学控制中的实际效果。讨论的重点在于如何将RL学习到的策略转化为具有可解释性的、可落地的控制指令，并保证其安全性和稳定性边界。 3.2 工业物联网（IIoT）与云端控制架构 在工业4.0背景下，控制系统正在向云端和边缘计算迁移。本章分析了低延迟通信协议（如TSN）对实时控制的影响，以及如何构建边缘计算控制器来执行模型预测控制或状态估计，同时将大规模监测数据上传至云端进行全局模型修正和离线优化。 --- 本书适合对象： 具有自动控制基础知识的研究生、从事工业自动化、航空航天、汽车电子、机器人技术的高级工程师，以及希望掌握现代控制系统设计与优化前沿技术的专业人员。它提供的是实现工程突破的“工具箱”和“方法论”，而非基础概念的重述。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有