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出版者:

作者:黄忠霖

出品人:

页数:527

译者:

出版时间:2001-11

价格:45.00元

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isbn号码:9787118026030

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《现代控制理论精要与实践》 内容简介： 本书旨在为读者提供一套全面而深入的现代控制理论知识体系，并辅以实际工程应用的案例分析，强调理论与实践相结合的学习路径。本书聚焦于现代控制系统设计的核心原理、分析方法以及先进的仿真技术，旨在帮助读者掌握设计稳定、高效、鲁棒的控制系统的关键技能。 第一部分：现代控制理论基础 本部分将系统性地梳理现代控制理论的基石，从经典控制理论的局限性出发，引出状态空间方法的强大之处。 第一章：控制系统的数学模型 连续时间系统与离散时间系统： 详细阐述连续时间系统和离散时间系统的数学表示方法，包括微分方程、传递函数以及它们的相互转换。特别地，我们将深入探讨离散化方法，如零阶保持器法，及其在数字控制系统设计中的重要性。 线性时不变（LTI）系统： 重点介绍LTI系统的基本概念，如系统的输入-输出关系、系统的构成要素（状态变量、输入变量、输出变量）等。 状态空间表示法： 这是本书的核心内容之一。我们将详细介绍连续时间系统和离散时间系统的状态空间方程，包括状态方程（描述系统内部动态）、输出方程（描述系统输出与状态和输入的关系）。我们将深入讨论状态变量的选择原则，以及如何根据物理系统（如RLC电路、机械振动系统、电机模型等）建立其状态空间模型。 系统性质的数学表征： 讲解如何从状态空间模型中提取系统的关键性质，例如： 可控性： 定义并深入探讨可控性，理解状态空间法相较于传递函数法的优势在于其能够完整地描述系统的可控性。我们将介绍可控性矩阵的计算方法，以及可控性在状态反馈设计中的核心作用。 可观测性： 详细阐述可观测性的概念，介绍可观测性矩阵的计算，并阐明可观测性对于状态估计和观测器设计的重要性。 稳定性： 深入分析系统的稳定性概念，包括李雅普诺夫稳定性、渐近稳定性、指数稳定性等。我们将讨论Lyapunov第二方法在稳定性判决中的强大应用，以及如何通过系统矩阵的特征值来判断线性系统的稳定性。 传递函数与状态空间模型的转换： 提供详细的算法和推导过程，演示如何从状态空间模型导出传递函数，以及如何从传递函数（特别是模态形式）构建等价的状态空间模型。这有助于读者理解两种表示方法之间的联系与互补性。 第二章：线性系统分析 时域响应分析： 学习如何分析系统的零输入响应和零状态响应，理解它们对系统动态行为的影响。我们将通过典型的单位阶跃响应、单位脉冲响应等分析，来揭示系统的瞬态响应特性，如超调量、上升时间、调节时间和稳态误差。 频域响应分析： 介绍频率响应的概念，包括幅频特性和相频特性。我们将讨论奈奎斯特稳定性判据、根轨迹法等经典频域分析工具，并阐述它们在系统稳定性和性能评估中的应用。 模态分析： 深入探讨系统的模态（特征值和特征向量）与系统动态行为之间的关系。理解模态在描述系统响应特性（如振荡、衰减）中的作用，并讲解如何通过模态分析来理解系统的动态性能。 第二部分：现代控制系统设计 本部分将聚焦于利用现代控制理论的工具来设计高性能的控制器，包括状态反馈、观测器设计以及先进的鲁棒控制和最优控制方法。 第三章：状态反馈控制 极点配置： 详细介绍极点配置（Pole Placement）的设计原理和方法。我们将阐述如何通过状态反馈来任意配置闭环系统的极点位置，从而达到期望的动态性能（如快速响应、无超调等）。我们将介绍Ackermann公式和线性方程组求解等多种极点配置算法。 可控性与极点配置的关系： 强调只有当系统完全可控时，才能通过状态反馈任意配置闭环极点。 状态反馈控制器设计： 讲解如何设计状态反馈增益矩阵K，使得闭环系统的状态方程为 $ dot{x} = (A - BK)x $，并实现期望的极点配置。 闭环系统性能分析： 分析状态反馈控制后闭环系统的稳定性、响应速度和稳态误差等性能指标。 第四章：状态观测器设计 观测器的作用与必要性： 阐述在实际系统中，由于传感器成本、安装限制或其他原因，并非所有状态变量都能直接测量，此时需要设计状态观测器来估计未知状态变量。 Luenberger观测器： 详细介绍Luenberger观测器的基本结构和设计原理。我们将推导观测器方程，并分析如何通过选择观测器增益矩阵L来配置观测器的极点，从而加速状态估计的收敛速度。 可观测性与观测器设计： 强调只有当系统完全可观测时，才能设计出有效的观测器。 带有观测器的状态反馈控制系统： 结合状态反馈控制器和状态观测器，构建完整的状态估计反馈控制系统。我们将分析该系统的整体性能，并讨论观测器误差对控制性能的影响。 最小阶观测器： 介绍最小阶观测器的概念和设计方法，及其在状态变量数量较多的情况下的优势。 第五章：线性二次型最优控制（LQR） 最优控制的概念： 引入最优控制的数学框架，定义代价函数，并阐述如何最小化该代价函数来获得最优控制律。 线性二次型调节器（LQR）： 详细推导LQR控制器设计方法。我们将定义二次型代价函数 $ J = int_0^infty (x^T Qx + u^T Ru) dt $，其中Q为状态加权矩阵，R为控制输入加权矩阵。 代数Riccati方程（ARE）： 讲解如何求解代数Riccati方程来获得最优状态反馈增益矩阵K。我们将介绍数值求解ARE的常用算法。 LQR的性能特点： 分析LQR控制器的鲁棒性、稳定性裕度和动态性能，并探讨Q和R矩阵对控制性能的影响。 LQI（线性二次型积分）控制： 介绍LQI控制器，用于消除稳态误差。 第六章：模型预测控制（MPC） MPC的基本原理： 深入阐述模型预测控制的核心思想：利用系统模型预测未来一段时间的系统行为，并在每个采样时刻优化一系列控制输入，然后仅施加第一个控制输入，并在下一个采样时刻重复此过程。 预测模型与优化问题： 讲解如何选择合适的预测模型（例如，利用状态空间模型或辨识的模型），以及如何构建和求解滚动优化问题（通常是二次型规划问题）。 约束处理： 详细讨论MPC在处理输入和状态约束方面的强大能力，这是其在实际工程中得到广泛应用的关键原因。 MPC的优势与局限性： 分析MPC在处理复杂系统、多变量系统以及存在约束条件下的优越性，同时讨论其计算复杂度较高的缺点。 MPC的典型应用场景： 举例说明MPC在化工过程控制、机器人控制、航空航天等领域的应用。 第七章：鲁棒控制 模型不确定性与鲁棒性： 引入模型不确定性的概念，例如参数摄动、未建模动态等，并定义鲁棒性，即系统在不确定性存在的情况下仍能保持稳定和性能。 H-无穷（H-infinity）控制： 介绍H-无穷控制的基本思想，即最小化闭环系统在所有可能扰动下的“最坏情况”下的性能。我们将概述H-无穷控制的设计流程，以及如何设计满足鲁棒稳定性和性能指标的控制器。 μ-分析与综合（可选）： 简要介绍μ-分析，用于量化系统在参数不确定性下的鲁棒稳定性，以及μ-综合作为一种更高级的鲁棒控制器设计方法。 鲁棒控制的应用： 探讨鲁棒控制在航空、汽车、能源等领域中应对模型不确定性、提高系统可靠性的重要性。 第三部分：仿真与实践 本部分将通过丰富的仿真案例，结合具体的工程问题，帮助读者将理论知识转化为实际技能，并理解在不同应用场景下的控制系统设计考量。 第八章：现代控制系统仿真技术 离散时间系统仿真： 讲解如何使用数值方法（如欧拉法、龙格-库塔法）对离散时间状态空间方程进行仿真，并分析仿真结果。 连续时间系统离散化仿真： 演示如何将连续时间系统模型离散化，并进行仿真，讨论不同离散化方法的精度和适用性。 非线性系统仿真： 探讨处理非线性系统仿真的基本方法，如泰勒级数展开近似，以及数值积分方法的应用。 第九章：典型工程应用的控制系统设计案例 航空航天： 飞机姿态控制： 设计一个用于稳定飞机姿态（俯仰、滚转、偏航）的状态反馈控制器。考虑飞行器模型中的不确定性，设计一个鲁棒控制器。 导弹制导： 构建一个简化的导弹制导系统模型，设计最优控制律或MPC控制器，以实现对目标的有效拦截。 机器人控制： 机械臂轨迹跟踪： 对一个多自由度机械臂进行建模，设计状态反馈控制器或LQR控制器，使其能够精确跟踪预设的运动轨迹。 移动机器人路径规划与控制： 考虑机器人运动学和动力学模型，设计反馈线性化控制器或MPC控制器，实现机器人在复杂环境中的自主导航和避障。 过程控制： 反应器温度控制： 建立一个化学反应器温度控制的数学模型，设计MPC控制器以实现精确的温度设定点跟踪，同时考虑进料速率、加热功率等约束。 锅炉压力控制： 设计一个锅炉压力控制系统，利用LQR或MPC实现对锅炉压力的稳定控制，并处理进汽量、放汽量等控制输入。 汽车电子： 自适应巡航控制（ACC）： 建模汽车的纵向动力学，设计ACC系统，使其能够根据前方车辆的速度和距离，自动调整自身速度，保持安全距离。 电子稳定程序（ESP）： 简要探讨ESP系统的控制原理，例如利用轮速传感器信息，通过调整制动压力来防止车辆侧滑。 第十章：模型辨识与自适应控制（可选，作为进阶内容） 模型辨识： 介绍如何从实验数据中辨识系统的数学模型，包括离线辨识和在线辨识方法。 自适应控制： 探讨自适应控制的基本概念，即控制器参数能够根据系统模型的变化或不确定性进行实时调整，以维持系统的性能。介绍几种典型的自适应控制策略（如梯度法、Lyapunov方法）。 本书特色： 理论体系完整： 覆盖从基础理论到前沿技术的现代控制理论核心内容。 案例驱动： 引入大量不同工程领域的实际案例，使读者能够将理论知识应用于解决实际问题。 深入浅出： 在保证理论严谨性的同时，注重概念的清晰解释和数学推导的易理解性。 强调实践： 鼓励读者通过仿真工具（如MATLAB/Simulink）进行实践操作，加深对理论的理解。 面向读者： 适合控制工程、自动化、电子工程、机械工程等相关专业的本科生、研究生，以及从事控制系统设计与开发的工程师。 本书力求为读者构建一座坚实的理论桥梁，一座连接理论与实践的智能平台，帮助读者在日新月异的工程技术领域，成为一名出色的控制系统设计者。

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坦率地说，这本书的排版和图文的结合方式，是它吸引我的另一个重要因素。很多技术书籍的图表往往是后期简单拼凑的，看起来晦涩难懂，但这本书在这方面做得非常用心。所有的系统框图、波特图、根轨迹图，无一不是清晰、美观且信息量适中的。尤其是那些复杂的仿真结果对比图，作者巧妙地运用了不同的线条样式和颜色区分，使得读者可以一眼看出不同控制器参数变化带来的影响差异。此外，文字的叙述风格也非常流畅，没有那种生硬的、翻译腔的痕迹，读起来非常顺口。它成功地在保持学术严谨性的同时，兼顾了读者的阅读体验，让人愿意长时间沉浸其中，而不是因为视觉疲劳而望而却步。这种对细节的关注，体现了作者对读者的尊重。

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这本书的封面设计得非常朴实，没有过多花哨的图形，直接点明了主题——MATLAB在控制系统领域的应用。作为一名刚接触控制理论的学生，我原本对那些复杂的数学公式和抽象的概念感到无从下手，但这本书的引入方式却让我耳目一新。它没有直接堆砌理论，而是通过一系列具体的算例，将枯燥的数学语言转化为直观的图形和可执行的代码。我记得第一章介绍经典控制理论中的根轨迹分析时，作者并没有仅仅停留在绘制洛伦兹图上，而是深入讲解了每个参数变化对系统稳定性的影响，这种“边学边做”的模式极大地激发了我的学习兴趣。特别是书中那些详尽的步骤分解，简直是为初学者量身定制的导航图，每一步操作都清晰明了，让我能够自信地在MATLAB环境中进行操作和验证，而不是仅仅停留在纸面上的理解。那种代码运行后，看到仿真结果与理论分析完美契合的成就感，是其他教材难以给予的。

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从工程实践的角度来看，这本书的价值是无可替代的。很多理论书籍虽然严谨，但在实际应用中却显得水土不服，代码的移植性很差。然而，这本书的优势恰恰在于其极强的实用性。书中的每一个仿真案例，几乎都可以直接在标准MATLAB环境下运行，几乎没有遇到依赖特定工具箱或者版本兼容性的问题。更重要的是，作者在代码注释中不仅解释了“*怎么做*”，更深入地探讨了“*为什么这么做*”。例如，在设计控制器时，他会对比不同设计方法的优缺点，并结合实际的性能指标（如超调量、调节时间）来指导读者做出最佳选择。这已经超越了一本教材的范畴，更像是一位经验丰富的工程师在手把手地传授项目经验。对于正在做毕业设计或者初步接触工业自动化的朋友来说，这本书提供的不仅仅是知识，更是解决实际问题的“工具箱”。

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我曾尝试阅读其他几本声称涵盖MATLAB仿真的控制系统书籍，但往往发现它们要么过于偏重理论推导而忽略了实际操作的细节，要么就是代码示例非常简单，无法支撑复杂的系统建模。这本书恰恰填补了这个空白。它真正做到了“计算”与“仿真”的完美统一。在计算部分，它详尽展示了如何利用MATLAB的矩阵运算来求解系统参数；而在仿真部分，它则展示了如何利用Simulink强大的模块化构建复杂非线性系统。我印象最深的是关于系统辨识的部分，作者没有绕弯子，而是直接给出了如何利用实验数据建立精确数学模型的具体流程和函数调用方法。这本书不是让你学会如何“运行”一段代码，而是让你真正理解代码背后的控制逻辑和MATLAB工具的强大能力，它培养的是一种“系统思维”，而非简单的“代码复制粘贴”能力，这才是它最宝贵的价值所在。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会局限于基础的PID控制和状态空间模型，但翻开后发现，作者竟然涵盖了现代控制理论中一些更前沿的内容，比如鲁棒控制和自适应控制的基础概念，并且都配有相应的MATLAB实现案例。这对于那些希望在本科阶段就接触到更高级控制思想的读者来说，无疑是一大福音。我特别欣赏作者在介绍复杂算法时所采取的渐进式教学策略。他总是先用一个简化的例子阐述核心思想，然后逐步增加系统的复杂度，最终引导读者去解决一个接近工程实际的问题。这种结构设计，使得即便是像我这样背景相对薄弱的读者，也能在不感到窒息的前提下，逐步攀登到更高的技术层面。阅读过程中，我常常需要暂停下来，对照着书中的注释反复调试代码，但每一次的成功调试，都像是打开了一个新的知识窗口，让我对控制工程的理解又深了一层。

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