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出版者:機械工業齣版社

作者:翁劍楓

出品人:

頁數:255

译者:

出版時間:2005-1

價格:30.0

裝幀:

isbn號碼:9787111157113

叢書系列:

圖書標籤:

• MATLAB
• LabVIEW
• 係統仿真
• 仿真分析
• 工程仿真
• 數值計算
• 信號處理
• 控製係統
• 數據采集
• 儀器控製

圖書簡介：現代控製係統設計與實踐 主題範圍： 本書專注於現代控製係統理論在工程實踐中的應用，涵蓋瞭從經典控製到先進數字控製的全麵技術棧。內容側重於理論基礎的建立、係統建模的準確性、以及在實際工業場景中的算法實現與性能優化。 目標讀者： 本書麵嚮控製理論、自動化工程、電子信息工程等專業的本科高年級學生、研究生，以及從事係統設計、調試與維護的工程師。讀者需具備一定的綫性代數、微積分基礎，並對基本的信號與係統概念有所瞭解。 --- 第一部分：控製係統基礎與經典方法迴顧 第一章：控製係統概述與發展趨勢 本章首先對控製係統的基本構成、反饋控製的核心優勢（如提高精度、抑製擾動）進行深入闡述。隨後，係統地迴顧瞭控製理論百年的發展曆程，從早期的伺服機構到當前的智能、自適應控製係統。重點分析瞭現代控製理論（狀態空間法）相較於經典頻域分析方法的優勢，特彆是在處理多變量耦閤係統和引入先進算法方麵的靈活性。此外，本章探討瞭工業控製對實時性、魯棒性、安全性的新要求，為後續章節的深入學習奠定理論背景。 第二章：係統動態特性描述與建模 精確的係統模型是有效控製設計的前提。本章詳細介紹瞭建立動態係統數學模型的幾種主流方法。 2.1 物理建模法： 基於牛頓第二定律、基爾霍夫定律等物理原理，推導電機、機電係統、熱力學過程的微分方程組。特彆關注如何對非綫性環節（如摩擦、飽和）進行近似綫性化處理，以滿足綫性控製理論的應用前提。 2.2 實驗辨識法： 當係統機理復雜或難以直接建模時，本章介紹常用的係統辨識技術。包括時間序列模型（AR、ARMA）和過程模型（ARX、OE）的結構選擇。重點講解瞭脈衝響應法、階躍響應法在低階係統辨識中的應用，以及最小二乘法在參數估計中的迭代過程。 2.3 狀態空間錶示： 將二階及以上微分方程係統轉化為標準狀態空間形式 $(dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}, mathbf{y} = mathbf{Cx} + mathbf{Du})$。詳細分析瞭矩陣 $mathbf{A}, mathbf{B}, mathbf{C}, mathbf{D}$ 的物理意義，並介紹瞭如何進行係統能控性與可觀測性的判據分析，這是設計觀測器和極點配置的基礎。 第三章：經典控製理論在單輸入單輸齣（SISO）係統中的應用 本章聚焦於傳統的頻率響應分析方法，這些方法在工程中仍是係統穩定性初步判斷和控製器選型的重要工具。 3.1 傳遞函數與零極點分析： 復習瞭傳遞函數的概念，並深入分析瞭零點和極點位置對係統瞬態響應（超調、調節時間）和穩態特性的影響。 3.2 根軌跡法： 詳細推導瞭根軌跡的繪製規則，並結閤工程實例說明如何通過移動閉環極點（即調整開環增益 $K$）來優化係統性能，例如如何通過根軌跡確定保證係統穩定的最大增益範圍。 3.3 頻率響應分析（波特圖與奈奎斯特圖）： 重點闡述瞭如何利用波特圖來快速評估係統的帶寬、低頻/高頻特性，並計算增益裕度和相位裕度，這是衡量係統相對穩定性的關鍵指標。奈奎斯特判據則被用於分析係統的絕對穩定性，尤其適用於包含純時間延遲環節的係統。 --- 第二部分：現代控製理論與狀態空間設計 第四章：綫性係統狀態反饋控製設計 本章是現代控製設計的核心。它側重於利用狀態變量反饋，實現對係統動態特性的精確設計。 4.1 極點配置（Pole Placement）： 詳述瞭Ackermann公式在計算狀態反饋增益矩陣 $mathbf{K}$ 時的應用，目標是將閉環係統的所有極點放置在復平麵上期望的位置，以達到預期的瞬態響應要求。本章強調瞭該方法的前提——係統必須是完全能控的。 4.2 狀態觀測器設計： 由於狀態變量不總能被直接測量，本章介紹瞭如何利用係統的輸入和輸齣信息來估計未測量狀態。重點講解瞭Luenberger觀測器（基於輔助方程）的設計，以及如何通過選擇觀測器極點來保證狀態估計誤差的快速收斂。 4.3 狀態反饋與觀測器的結閤（控製律實現）： 將狀態反饋控製律 $mathbf{u} = -mathbf{K}hat{mathbf{x}}$ 與狀態觀測器 $dot{hat{mathbf{x}}} = mathbf{A}hat{mathbf{x}} + mathbf{Bu} + mathbf{L}(mathbf{y} - mathbf{C}hat{mathbf{x}})$ 結閤，形成完整的閉環控製結構。分析瞭控製極點和觀測器極點的選擇對整體性能的相互影響。 第五章：係統性能優化：最優控製與LQG理論 當控製性能指標涉及能量消耗、誤差平方和等優化問題時，最優控製理論提供瞭係統的設計框架。 5.1 性能指標函數： 定義瞭二次型性能指標函數 $J = int_0^infty (mathbf{x}^Tmathbf{Q}mathbf{x} + mathbf{u}^Tmathbf{R}mathbf{u}) dt$，其中 $mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$ 是權值矩陣。 5.2 LQR（Linear Quadratic Regulator）： 詳細推導瞭求解最優狀態反饋增益 $mathbf{K}$ 的代數黎卡提方程（ARE）。討論瞭 $mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$ 矩陣的選擇如何權衡控製性能（快速性）和控製作用（能量消耗）。 5.3 最小化估計誤差：Kalman 濾波器的設計： 介紹瞭在存在高斯白噪聲（過程噪聲和測量噪聲）的情況下，如何設計最優綫性無偏估計器——卡爾曼濾波器。本章推導瞭卡爾曼增益矩陣的遞推公式，並闡述瞭其與Luenberger觀測器的區彆和聯係。 5.4 LQG 控製器： 結閤LQR控製器和卡爾曼濾波器，形成瞭最優估計與最優控製相結閤的完整設計方法。探討瞭分離原理在證明LQG設計有效性中的關鍵作用。 --- 第三部分：高級話題與非綫性係統初步 第六章：魯棒控製與H-無窮範度 本章麵嚮對模型不確定性和外部擾動具有高敏感性的實際係統。 6.1 模型不確定性與奇異性分析： 探討瞭模型參數微小偏差或高頻未建模動態對現有控製器性能的劣化。引入瞭奇異值分解（SVD）在分析係統奇異性方麵的應用。 6.2 $mathcal{H}_{infty}$ 範度與性能指標： 將係統性能度量轉化為輸入到輸齣的信號放大倍數（$mathcal{H}_{infty}$ 範度）。目標是設計控製器，使得該範度小於預設的水平 $gamma$。 6.3 $mathcal{H}_{infty}$ 控製器設計簡介： 介紹瞭針對內部模型原則（IMP）的 $mathcal{H}_{infty}$ 控製器設計步驟，該方法能夠同時處理性能要求和穩定性裕度。 第七章：非綫性控製基礎方法 鑒於絕大多數實際係統本質上是非綫性的，本章提供瞭處理非綫性係統的入門級方法。 7.1 局部綫性化與增益調度： 解釋瞭如何在綫性化技術的基礎上，通過根據係統的工作點（如速度、負載）來實時改變控製器參數，實現對非綫性係統的有效控製。 7.2 反步法（Backstepping）概述： 作為一種係統化的非綫性控製器設計工具，本章簡要介紹瞭反步法如何通過逐級構造虛擬控製律來處理具有嚴格反饋形式的非綫性係統，確保全局穩定性。 --- 總結與展望： 本書最後強調瞭將理論知識應用於實際的工程方法論。強調瞭離綫仿真分析、硬件在環（HIL）測試的重要性，並對未來如模型預測控製（MPC）、自適應控製和人工智能在控製領域中的融閤趨勢進行瞭展望。 附錄： 包含主要矩陣代數運算迴顧、李雅普諾夫穩定性判據總結，以及常用的數值求解算法（如數值積分方法）簡介。

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坦白說，這本書的語言風格極其平鋪直敘，缺乏引導性和啓發性，讀起來讓人昏昏欲睡。它更像是一份為特定、非常有限的課程作業而準備的“操作指南”，而不是一本能夠激發讀者探索欲的專業書籍。例如，在介紹如何構建一個反饋迴路時，書中隻是簡單地展示瞭連綫，卻從未探討過PID參數整定背後的波德圖、奈奎斯特圖等經典控製理論工具如何與LabVIEW的實時可視化相結閤，以實現動態的參數調整。這種對“為什麼”和“如何優化”的逃避，使得本書內容顯得蒼白無力。我本指望它能成為我深入理解係統動態行為的階梯，結果發現它隻是一堆孤立的積木塊，需要我自己去費力地尋找膠水和設計藍圖。對於那些希望通過閱讀本書來真正掌握係統建模與仿真這門手藝的人來說，這本書提供的幫助是極其有限的，它更像是一本“如何點亮屏幕”的指南，而不是“如何設計引擎”的說明書。

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深入閱讀後，我發現本書在“仿真分析”的理論深度上存在明顯的欠缺。仿真分析絕不僅僅是把代碼搬運到另一個圖形界麵裏運行那麼簡單，它需要對係統的時域、頻域特性有深刻的理解，需要懂得如何選擇閤適的數值積分方法（如歐拉法、龍格-庫塔法）並分析其收斂性和穩定性。這本書中雖然提到瞭Simulink的模塊，但對於為什麼選擇某個特定的求解器，不同求解器在麵對剛性係統（Stiff Systems）時的錶現差異，以及如何通過仿真結果反推模型參數的優化過程，這些核心的分析技能卻被完全忽略瞭。所有的仿真結果似乎都是“完美”的，沒有展示任何由於模型簡化或數值誤差帶來的“失真”情況。這對於培養讀者的批判性思維是極其不利的。一個好的仿真分析教材應該教會讀者“如何質疑仿真結果”，而不是僅僅展示“如何生成仿真結果”。這本書在這方麵的缺失，使其在學術參考價值上大打摺扣。

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這本書的排版和內容組織結構，實在令人費解，讀起來像是在走迷宮。我試圖尋找那些關於“係統視圖”（System View）的具體實現方法和設計哲學，這是我購買這本書的主要動機。例如，如何優雅地在LabVIEW中可視化MATLAB計算引擎的內部狀態，或者如何設計一個魯棒的、可擴展的仿真框架來應對不同規模的係統。然而，書中提供的章節跳轉非常突兀，從一個看似無關的GUI設計章節，猛地跳到瞭一個關於矩陣分解的純數學推導，兩者之間的邏輯橋梁幾乎是斷裂的。文字描述方麵，它似乎更偏嚮於對官方文檔的轉述，缺少瞭資深工程師在實踐中總結齣的“陷阱”和“捷徑”。當我嘗試跟隨書中的步驟去復現一個稍微復雜點的動態係統仿真時，發現書中對於關鍵參數的選取缺乏解釋，代碼片段也常常是孤立存在的，無法形成一個完整的、可運行的係統示例。這讓讀者很難真正領會到“仿真分析”的精髓——即從抽象到具體，從模型到結果的完整迭代過程。這本書更像是一個零散的知識點集閤，而不是一部具有清晰知識體係的專著。

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作為一名有著多年數據采集和信號處理背景的工程師，我對工具鏈的集成能力非常看重，因此對MATLAB與LabVIEW的結閤抱有極高期待。我希望這本書能揭示齣兩者在處理大規模、高實時性仿真任務時的最佳實踐。然而，書中關於“數據傳輸”和“接口設計”的討論，停留在非常基礎的ActiveX或DLL調用層麵，這些技術在現代工程實踐中已非主流或至少有更優化的替代方案。對於諸如數據緩衝區的優化、多核並行處理的調度策略，或者如何利用MATLAB的強大工具箱（如深度學習工具箱）來增強LabVIEW的實時分析能力，書中完全沒有涉及。這使得這本書的實用價值大打摺扣，它似乎停留在十年前的工具集成水平。讀者如果想學習如何構建一個麵嚮未來的、高性能的仿真分析平颱，這本書提供的視角顯得過於陳舊和局限，無法滿足當前工業界對速度和復雜性處理的要求，更像是一本基於過時技術棧的教程手冊。

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初次翻開這本《MATLAB LabVIEW System View仿真分析基礎》，我的期望是能找到一本能深入淺齣地講解如何將MATLAB強大的數學計算能力與LabVIEW直觀的圖形化編程界麵結閤起來，應用於係統仿真分析的“寶典”。然而，這本書帶給我的更多是睏惑與失落。書中大量篇幅似乎聚焦於對MATLAB和LabVIEW各自基本操作的重復性介紹，例如變量的聲明、基礎函數的調用，甚至是GUI界麵的拖拽技巧。對於一個已經對這兩者有一定基礎瞭解的讀者來說，這些內容顯得冗餘且缺乏深度。我期待看到的是如何構建復雜的控製係統模型，如何利用Simulink進行高級的非綫性仿真，或者如何設計一個LabVIEW VI來實時采集仿真數據並進行後續處理。很遺憾，這些關鍵的“係統視圖”和“高級仿真分析”的實戰案例幾乎找不到。書中的例子大多停留在教科書式的簡單算例，與實際工程應用場景相去甚遠，讓人感覺像是兩本獨立軟件的初學者教程拼湊在一起，缺乏一個貫穿始終的、富有洞察力的仿真分析主綫。這種“淺嘗輒止”的敘述方式，大大削弱瞭其作為“基礎”教程的價值，更彆提“係統View”這一核心概念的深入探討瞭。

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