自动控制与系统工程--中国大百科全书(乙精) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787500002888

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现代工程控制理论与实践：面向复杂系统的动态优化与智能控制 本书聚焦于当代工程领域的核心挑战——如何对高度复杂、动态变化的系统进行精确建模、有效控制与智能优化。 依托于严谨的数学框架和前沿的计算技术，本书深入剖析了从传统反馈控制到先进智能控制策略的演进历程，并着重探讨了这些理论在航空航天、机器人、能源电网及先进制造等关键工业领域的实际部署与性能提升。 本书内容组织严谨，体系完整，旨在为高年级本科生、研究生、科研人员以及寻求系统升级的工程技术人员提供一本既具理论深度又兼具工程实用性的参考专著。 --- 第一部分：系统建模与经典控制基础的再审视 本部分奠定了理解现代控制系统的数学基础，并从现代视角重新审视了经典控制理论的局限性与适用边界。 第一章：复杂系统的建模范式与不确定性描述 本章首先探讨了如何将现实世界中的物理、化学或生物过程转化为可计算的数学模型。区别于理想化的线性系统，本章重点关注非线性、时变和分布参数系统的建模方法。 1.1 多尺度建模与集总参数模型：讨论如何根据控制需求确定模型的简化程度，从微观机理模型到宏观工程近似模型的构建流程。 1.2 状态空间表示与矩阵分解：深入剖析了可控性、可观测性在状态空间描述下的判据（如行列式判据和施密特分解），并讨论了在高维系统中的模型降阶技术，例如皮尔森（Pearson）近似和模态截断法。 1.3 不确定性量化与描述：系统地介绍了系统辨识（System Identification）的理论框架，包括频域辨识（如子空间辨识法）和时域辨识（如递归最小二乘法 RLS）。重点阐述了如何用结构化不确定性（如界限集合）和非结构化不确定性（如随机过程）来描述模型误差。 第二章：鲁棒性与最优控制的理论基石 本章从性能与稳定性的权衡角度出发，系统介绍了确保系统在模型不确定性下仍能稳定运行的核心理论。 2.1 经典 $ ext{H}_2$ 最优控制：详细推导了LQR（Linear Quadratic Regulator）的Hamilton-Jacobi-Bellman方程及其代数Riccati方程的求解，并探讨了输出反馈LQR的设计过程。 2.2 $ ext{H}_infty$ 鲁棒控制：这是应对结构化不确定性的关键工具。本章详细介绍了加权函数的设计原则（频率整形），以及基于线性矩阵不等式（LMI）求解的 $ ext{H}_infty$ 控制器综合方法，特别是针对三角化和界限化系统的求解技巧。 2.3 滑模控制（SMC）的理论深化：超越传统的二阶SMC，本章深入探讨了高阶滑模控制（Higher-Order SMC, HOSMC）如何有效克服抖振（Chattering）问题，并讨论了积分滑模面（ISM）和自适应滑模面的设计，以增强对参数变化的鲁棒性。 --- 第二部分：先进控制理论与非线性系统的处理 本部分着重解决复杂工程系统中普遍存在的非线性、耦合性以及时滞问题，引入了更精细的分析和设计工具。 第三章：非线性系统的精确分析与反馈设计 非线性系统是大多数实际工程问题的本质特征。本章聚焦于分析工具和基于微分几何的控制设计方法。 3.1 稳定性分析工具：全面回顾了李雅普诺夫稳定性理论在非线性系统中的应用，特别是利用二次型李雅普诺夫函数（Quadratic Lyapunov Functions）的局限性，转而介绍鞍点定理和平面分析法在低维系统中的应用。 3.2 反馈线性化技术：详细阐述了利用微分几何工具，如输入-输出线性化和状态反馈线性化的步骤，包括对可积性条件（Frobenius 准则）的验证，以及如何处理非最小相位系统的零点问题。 3.3 背拉法（Backstepping）的系统化设计：作为处理严格反馈形式非线性系统的强大工具，本章系统地演示了多步迭代设计过程，并扩展到具有外部扰动和模型简化情形下的应用。 第四章：时间延迟系统的控制策略 时间延迟在长距离通信、大型机械结构和化学反应器中普遍存在。本章专门探讨延迟对系统稳定性和性能的影响及应对措施。 4.1 延迟系统的稳定性判据：介绍利用特征方程的根分布分析延迟系统的稳定性，包括利用微积分方法分析延迟相关的特征值偏移，以及利用谱分析法处理无穷维系统的稳定性问题。 4.2 预测控制（MPC）的基础与应用：重点讲解了基于精确模型和基于预测模型的控制（MPC）框架，特别是针对具有约束和延迟的系统如何构建滚动时域优化问题。讨论了精确求解MPC优化问题的半定规划（SDP）松弛方法。 4.3 延迟补偿技术：介绍如巴克利（Bokhari）延迟补偿器和Smith预估器在实际工业过程中的实现细节与精度限制。 --- 第三部分：面向信息融合与学习的智能控制 随着计算能力的提升，现代控制工程正加速向数据驱动和自主学习方向发展。本部分探讨了如何结合人工智能技术来解决传统模型无法有效处理的强耦合、高维、环境动态变化问题。 第五章：自适应控制与参数辨识的融合 自适应控制旨在系统运行时自动调整控制器参数以匹配系统动态变化。 5.1 间接自适应控制与参数估计：深入讲解基于最小二乘或卡尔曼滤波的在线参数估计算法，以及如何将这些估计值反馈给控制器设计中。 5.2 基于模型的参考自适应控制（MRAC）：详细推导了超扭矩（Super-Twisting）算法在无模型参考自适应控制中的应用，强调其对外部有界扰动的抑制能力，并探讨了基于投影算子的参数调整律的稳定性证明。 5.3 基于神经网络的参数学习：介绍如何利用浅层或深度神经网络作为自适应律或在线扰动观测器（DOB），实现对未知非线性项的近似补偿。 第六章：强化学习在复杂控制任务中的前沿应用 本章聚焦于如何利用强化学习（RL）克服复杂环境下的策略优化难题。 6.1 基于价值与基于策略的RL算法：对比分析了深度Q网络（DQN）在离散控制问题中的应用，以及策略梯度方法（如REINFORCE和Actor-Critic结构）在连续控制任务中的优势。 6.2 安全关键型强化学习（Safe RL）：这是确保工业应用的关键。本章详细探讨了如何通过约束优化（Constrained Optimization）或风险敏感度函数（Risk-Sensitive Functions）来指导学习过程，确保策略在探索阶段不违反关键安全指标。 6.3 模型预测控制与强化学习的混合架构：介绍如何将强化学习获得的鲁棒性先验知识嵌入到MPC的成本函数或约束条件中，形成混合智能控制框架，以兼顾短期最优性能与长期学习适应性。 --- 第四部分：先进系统集成与工程实现 本书最后一部分关注如何将理论成果转化为可靠、高效的工程系统。 第七章：多智能体系统（MAS）的分布式协同控制 针对无人机集群、智能电网或分布式机器人协作等场景，本章探讨了如何在无中央协调器的前提下实现局部决策与全局目标的统一。 7.1 图论在MAS中的应用：利用拉普拉斯矩阵分析系统的连通性和信息传播效率，并基于覆盖矩阵设计分布式一致性算法。 7.2 去中心化优化与共识算法：重点介绍基于次梯度投影算法和ADMM（交替方向乘子法）的分布式状态估计和任务分配策略。 7.3 有限带宽与通信延迟下的协同：分析实际通信限制对MAS稳定性的影响，并提出基于事件触发（Event-Triggered）或基于带宽的控制方案，以降低通信开销。 附录：高级仿真与实验平台搭建 本附录提供了使用MATLAB/Simulink、Python（PyTorch/TensorFlow）进行高级控制算法仿真和硬件在环（HIL）测试的实战指导，确保读者能快速验证所学理论的工程可行性。重点介绍如何利用实时操作系统（RTOS）进行高频控制环路的部署。 --- 本书的显著特点在于其对理论的严格推导与对工程实践的深度结合。它不仅传授了“如何设计控制器”，更深入探讨了“为什么这种设计在特定不确定性下是最优或最鲁棒的”，为应对二十一世纪复杂动态系统的控制挑战，提供了坚实而前沿的理论支撑和工具箱。

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我最近沉迷于研究上世纪末期国内工程学科的文献资料，这本书在我的书架上占据了一个重要的位置，因为它代表了一种特定历史时期的学术高度。我个人感觉，这本书的价值更多地体现在其“百科全书式”的广度上，而非某一个尖端技术点的深度剖析。它更像是一个巨大的知识索引，将整个领域内的主要分支、历史脉络以及关键人物的贡献都进行了梳理和归档。阅读的体验是跳跃性的，我可能上一分钟还在看关于某种反馈机制的理论描述，下一分钟就被带到了对某个关键控制系统应用场景的概述上。这种结构的好处在于能迅速建立起对学科全貌的认知，让人知道哪些是“必须了解”的基石。但缺点也很明显，每部分内容都点到为止，缺乏深入探讨的勇气或篇幅。对于我这种渴望了解具体设计细节的“动手派”来说，很多章节读完后总有一种“意犹未尽”的感觉，仿佛只是看到了冰山一角，真正决定工程成败的那些微妙的工程经验和权衡取舍，在这部宏大的叙事中被巧妙地规避了。

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说实话，我买这本书是冲着它的名头去的，希望它能成为我梳理专业知识体系的“定海神针”。最初的翻阅过程是充满敬畏的，那些标题和章节设置体现了极高的专业素养。但是，随着阅读的深入，我发现这本书的受众定位可能偏向于高阶研究人员或资深工程师，对初学者而言，它更像是一座难以攀登的知识高峰。我发现自己频繁地在不同章节之间跳转，试图寻找一个逻辑的连贯点，但它更像是各个独立模块的集合体，知识的融合点需要读者自己去构建。它的叙述方式更像是把多个领域的专家报告汇编在一起，每个专家的贡献都无可挑剔，但整体上看，不同专家之间的语言风格和侧重点差异还是比较明显的。这种“百家之言”的特点，虽然保证了广度和权威性，却牺牲了阅读体验上的流畅感和亲和力，使得每一次阅读都变成了一次需要高度集中精力的智力挑战。

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这本书在内容组织上的严谨性是毋庸置疑的，每一个术语的出现都仿佛经过了千锤百炼的精确推敲。我最初的期望是能从中找到一些关于未来发展趋势的预测或者关于工程哲学层面的思考，毕竟是“百科全书”级别的著作。但翻完后，我得出的结论是，它更像是一部对已完成历史阶段的完美“定格”与“存档”。它详尽地记录了控制理论与工程实践的经典成果，对于理解过去几十年间领域内的重要里程碑是极佳的资料。然而，对于那些正在发生或即将到来的变革，比如与人工智能、大数据等新兴技术的深度融合，书中的论述显得相对保守或尚未触及。这并非是作者的疏忽，而是受限于其编写周期和体例的约束。因此，我将其定位为一本极佳的“奠基石”参考书，用来夯实基础知识无可挑剔；但若想了解前沿脉动，则需要去寻找更新、更具前瞻性的出版物来作为补充。它的价值在于“确定性”，而非“可能性”。

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这本书的纸张和装订工艺，说实话，让我这个老书迷感到非常满意，这年头能看到如此精良的出版物实属不易。当我把它放在书桌上时，那种金属质感的封面仿佛在无声地宣告着其内容的重量级。然而，当我真正开始阅读时，我的注意力很快就被内容本身的复杂性吸引走了。我尝试从历史演进的角度去理解，希望找到一些关于技术路线选择的讨论，比如为什么我们选择了A路径而非B路径。遗憾的是，本书似乎更倾向于描述“现状”和“理论定义”，对“为什么是这样”的探究相对较少。它的行文风格非常克制和客观，几乎没有任何主观色彩的论断，通篇充满了陈述性的语言。这使得它在作为工具书查阅时表现出色——你问它一个概念的权威定义，它能给出最标准的回答。但如果要用它来激发创新思维或是进行跨学科的联想，则会略显乏力，因为它将一切都限定在了既定的框架之内，像是一张绘制极其精细但缺乏动态感的航海图。

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这本精装书的装帧和印刷质量着实令人印象深刻，光是沉甸甸的压手感和清晰锐利的字体，就透着一股厚重与权威。我原本是抱着学习新知识的心态来翻阅的，主要是因为我对那个年代的工程思想和技术发展路径感到好奇。然而，当我深入到内页时，发现它更像是一部详尽的、系统性的知识汇编，而不是一部讲述具体技术演进的叙事作品。它似乎更注重对“概念”本身的界定和分类，用一种近乎教科书式的严谨态度去梳理各个子领域。翻阅过程中，我体会到的是一种信息密集带来的充实感，但同时，对于一个没有深厚工程背景的读者来说，阅读门槛确实不低。那些密集的公式、严谨的定义和庞大的术语体系，要求读者必须具备一定的先验知识储备才能真正跟上作者的思路。我特别欣赏其中对某些基础理论的溯源和阐述，那份追本溯源的求实精神是值得肯定的，尽管阅读过程需要我不断地停下来，查阅其他辅助资料来消化吸收。总的来说，它为构建一个宏观的知识框架提供了坚实的基础，但对于希望快速掌握某项实用技能的读者来说，可能需要配合其他更具实操性的读物。

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