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出版者:机械工业

作者:袁旭梅

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2006-12

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787111203605

丛书系列:

图书标签:

• 系统工程
• 工程学
• 导论
• 系统方法
• 复杂系统
• 建模
• 分析
• 设计
• 管理
• 跨学科

《现代控制理论基础：从经典到智能的跨越》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代控制理论的知识体系，尤其侧重于从经典的频域分析方法过渡到当前前沿的智能控制与先进鲁棒控制领域。全书结构严谨，逻辑清晰，内容涵盖了现代控制理论的核心概念、数学工具、分析方法以及前沿应用，力求实现理论深度与工程实践的完美结合。 第一部分：经典控制理论的深化与现代化的基石 本部分首先回顾了经典控制理论的经典概念，如传递函数、频率响应、稳定性判据（如劳斯-赫尔维茨判据、奈奎斯特判据），但重点在于利用现代数学工具对这些概念进行重新审视和推广。 第一章：状态空间表示法的构建与意义 本章深入探讨了系统动态描述的核心——状态空间表示法。详细介绍了线性和非线性系统的状态方程的建立过程，包括物理系统（如电路、机械系统）的建模实例。核心内容包括： 相似变换与Jordan标准型： 探讨如何通过相似变换将复杂的系统矩阵转化为易于分析的标准型，理解系统的固有特性。 可控性与可观测性分析： 引入卡尔曼判据，详细论述了系统结构的可控性和可观测性在线性二次型（LQR）设计和状态观测器设计中的决定性作用。 系统输入-输出关系的矩阵分解： 分析了如何利用矩阵分解揭示系统内部动态与外部响应之间的深层联系。 第二章：线性系统的时域分析与性能指标 本章聚焦于线性定常（LTI）系统在时间域内的行为分析。重点不再仅仅是阶跃响应曲线的形状，而是引入更量化的性能指标： 时间响应性能指标的精确量化： 建立超调量、调节时间、稳态误差与系统特征值位置的严格数学关系。 主导极点理论的严格化： 在高阶系统分析中，如何准确地利用主导极点来近似整个系统的动态行为，并评估近似误差。 卷积积分的矩阵表达与数值计算： 阐述了状态转移矩阵 $Phi(t)$ 的计算方法及其在求解精确时域响应中的应用，强调其在数值仿真中的基础地位。 第二部分：现代控制理论的核心方法论 本部分是全书的核心，详细介绍了现代控制理论中两大支柱——最优控制与鲁棒控制的理论基础与设计流程。 第三章：最优控制理论：LQR与HJB方程 本章将最优控制提升到理论高度，并落脚于工程实践中最常用的LQR方法。 变分法与庞特里亚金最小原理（PMP）： 追溯最优控制的理论源头，介绍如何利用PMP来推导最优控制规律，包括等效控制和奇异控制的概念。 线性二次型最优控制（LQR）： 详细推导代数黎卡提方程（ARE）的求解过程，并深入分析了权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 对控制性能（性能与控制能量的权衡）的影响。 指数最优控制与有限时间最优控制： 引入哈密顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，探讨非线性系统下的最优控制思想，以及在特定约束下的最优控制设计思路。 第四章：状态估计与观测器设计 精确的状态反馈依赖于对不可测状态的准确估计。本章系统地介绍了各种状态观测器的设计。 最小方差无偏估计（MVUE）： 从统计估计的角度引入卡尔曼滤波器的理论基础，强调其在有噪声环境下的最优估计能力。 卡尔曼滤波（KF）的递归实现： 详细阐述了KF的预测步和更新步的每一步矩阵运算，并给出了离散时间KF的具体算法流程。 全阶与简化（Luenberger）观测器： 讨论了如何基于可观测性条件设计Luenberger观测器，并比较了KF与Luenberger观测器在模型不确定性下的性能差异。 第五章：鲁棒控制导论：容错与不确定性处理 本章将控制理论的关注点从理想模型转向了真实世界中普遍存在的模型不确定性和外部扰动。 $H_{infty}$ 控制理论基础： 引入$H_{infty}$范数和奇异值，阐述如何将性能指标转化为对$H_{infty}$范数的约束，特别是性能界与干扰衰减率的对应关系。 三角化与界限： 探讨结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$）分析方法，用于分析具有参数不确定性的系统的鲁棒稳定性。 奇异摄动理论： 分析多时间尺度系统（快速动态与慢速动态分离）的简化方法，以及如何针对慢子系统设计控制器，保证整体系统的稳定性。 第三部分：先进控制与智能化前沿 本部分将视角拓展到非线性、复杂系统的先进控制技术，体现控制理论的工程前沿发展。 第六章：非线性控制的基础与反馈线性化 针对传统线性方法失效的非线性系统，本章引入了关键的线性化技术。 李雅普诺夫稳定性理论的严格应用： 详细介绍一阶和二阶李雅普诺夫函数的构造方法，特别是直接法在判断复杂非线性系统稳定性中的应用。 微分平坦性与反馈线性化： 阐述如何通过坐标变换和状态反馈将非线性系统转化为线性的可控标准型，包括输入-输出线性化与全系统线性化的判据。 奇异摄动与滑模控制（SMC）： 介绍滑模控制的基本原理，如何设计滑模面（Sliding Surface）以确保系统快速收敛到期望的动态轨迹，并讨论其固有的抖振问题。 第七章：智能控制系统的融合与应用 本章聚焦于结合计算智能的现代控制方法，强调学习与适应性。 自适应控制（MRAC）： 介绍基于参考模型的自适应控制结构，包括上界更新律和误差信号的构造，以确保控制器参数能够实时调整以匹配未知的系统动态。 模糊逻辑控制（FLC）： 从控制规则库和专家经验出发，讲解模糊推理系统的建立过程，以及其在处理强非线性或难以精确建模系统中的优势。 神经网络控制（NNC）： 探讨如何利用前馈神经网络或循环神经网络对未知动态进行在线辨识，并将其集成到反馈回路中实现控制。重点分析在线训练算法（如BP算法）在控制系统中的实现细节与收敛性讨论。 总结与展望 全书最后总结了从经典到现代，再到智能控制的理论演进脉络，强调了理论工具的迭代更新，并对模型预测控制（MPC）和强化学习在控制工程中的未来潜力进行了展望。本书的最终目标是培养读者将严谨的数学分析与创新的工程设计相结合的能力。

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这本书在阐述系统工程的原理时，相当注重细节的打磨，每一处论述都力求严谨，同时又不失趣味性。我特别欣赏作者在介绍各种工具和技术时，那种“理论与实践并行”的处理方式。他不会孤立地讲解某个概念，而是将其置于一个具体的应用场景中，并辅以详细的操作步骤和注意事项。例如，在讲解“需求分析”时，作者并没有止步于定义，而是深入剖析了不同类型的需求，以及如何有效地进行访谈和数据收集，并给出了许多实用的技巧。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我在学习过程中，不仅理解了“是什么”，更明白了“怎么做”。而且，书中对于“风险管理”的阐述，也让我受益匪浅。它让我认识到，风险并非是完全可以避免的，而是需要我们去识别、评估并制定相应的应对策略。这种前瞻性的思考，对于任何项目的成功都至关重要。总的来说，这本书不仅仅是一本知识的汇集，更是一本“行动指南”，它帮助我系统地构建起对复杂问题的理解框架，并提供了切实可行的解决方案。

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这本书对我来说，与其说是一次学习之旅，不如说是一场思维的重塑。我一直以为系统工程离我这个普通读者很远，感觉是那种只存在于大型项目、高科技公司里的专业术语。但这本书却用一种极其平易近人的方式，将那些看似高深的概念一一拆解。它没有上来就抛出一堆枯燥的公式和模型，而是从我们日常生活中遇到的各种“系统”入手，比如家庭的运作、城市的交通、甚至是我们大脑的思考方式，引导我们去观察、去分析。我最喜欢的是它强调的“整体性”思维，就像画一幅画，不能只盯着笔触，而要看到整幅画的构图和意境。这本书让我开始反思，在处理很多问题时，是不是过于片面地关注了某个局部，而忽略了它与其他部分之间的相互作用和整体的影响。它让我认识到，很多看似独立的问题，其实都隐藏在一个更大的系统中。而且，书中关于“反馈回路”的解释，尤其让我印象深刻。那些看不见摸不着的连接，如何影响着整个系统的走向，简直像是在揭示世界的运作密码。读完之后，我发现自己看问题的角度都发生了微妙的变化，看待任何事情，都会不自觉地去想，“它属于哪个系统？它的组成部分是什么？它们之间是怎么相互影响的？”这种感觉既新奇又充满力量。

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坦白讲，最初拿到这本书，我并没有抱太大的期望，想着可能又是那种晦涩难懂的学术专著。但出乎意料的是，这本书的语言风格异常鲜活，读起来一点也不枯燥。作者仿佛一位经验丰富的向导，带着我们在复杂的事物中穿梭，时不时地指点迷津。我最喜欢的是它里面大量的“思考题”和“实践建议”，这些并不是为了增加篇幅而存在的，而是真正能够激发读者思考，并引导我们去将书中的知识应用到现实生活中。比如，书中关于“系统边界”的讨论，就让我深受启发。我们常常会陷入一个误区，就是把问题看得过于狭窄，而这本书则引导我们去思考，一个问题的真正边界在哪里？它的影响会延伸到多远？这让我对许多现实问题有了更全面、更深刻的认识。而且，书中对“复杂性”的解读，也颠覆了我之前的认知。我一直以为复杂性就是“难”，但这本书告诉我，复杂性并非不可战胜，而是需要用一种特定的方法和视角去理解和驾驭。总而言之，这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种看待世界的新视角和解决问题的强大工具。

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我原本对“系统工程”这个词汇感到有些畏惧，总觉得它与我所处的领域相去甚远，可能是那些工程师们的专属话题。然而，这本书却像一位友善的引路人，带领我走进了这个看似神秘的世界。它没有使用过于专业化的术语，而是用一种非常生活化的语言，将那些抽象的概念具象化。我尤其赞赏书中关于“沟通与协作”的篇幅，它深刻地揭示了在任何一个系统中，人的因素是如何起到关键作用的。书中通过一些引人入胜的案例，说明了有效沟通对于项目成功的重要性，以及如何建立一个高效协作的团队。这让我意识到，系统工程并非只是冰冷的流程和技术，更是关于人与人之间的互动和配合。此外，书中对于“迭代与优化”的强调，也让我有了新的认识。它告诉我，很多问题的解决都不是一蹴而就的，而是一个不断尝试、反馈、调整的过程。这种“试错”的智慧，在很多方面都给了我很大的启发。阅读这本书，我感觉自己不仅在学习一门学科，更是在提升一种解决问题的能力，一种更加全面、更加人性化的思维方式。

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不得不说，这本书在结构编排上，确实做到了“匠心独运”。它不像我之前读过的很多“导论”类书籍，上来就堆砌理论，让人望而却步。作者似乎深谙“循序渐进”的道理，从最基础的概念开始，层层递进，每一步都为理解更复杂的知识打下坚实的基础。我尤其欣赏它在介绍不同方法论和模型时，并非简单罗列，而是通过生动的案例来阐释其核心思想和应用场景。比如，在讲解“层次化分解”时，它并没有直接给出抽象的定义，而是用一个非常具体的例子，比如如何规划一场婚礼，从宏观的总目标，到细致的每一个环节，层层细分，让人豁然开朗。这种“由表及里，由浅入深”的讲解方式，极大地降低了阅读门槛，让我这个初学者也能够轻松跟上作者的思路。更重要的是，书中反复强调了“动态性”和“适应性”的重要性，这在当下这个快速变化的时代尤为宝贵。它让我明白，系统不是一成不变的，而是需要不断地调整和优化，才能在环境中生存和发展。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了一些理论知识，更重要的是，学会了一种更加灵活和务实的解决问题的思维模式。

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