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这本书在数字控制系统部分的内容，可以说是相当全面和实用的。现代控制系统越来越倾向于采用数字控制器，而模拟控制系统到数字控制系统的转换，以及数字控制器的设计，都需要掌握一系列新的理论和技术。《自动控制原理与设计》在这方面的内容，非常契合我的需求。它首先从采样定理讲起，清晰地解释了连续时间信号如何被离散化，以及采样频率对系统性能的影响。接着，它详细介绍了离散时间系统的时域和频域分析方法，包括Z变换、离散传递函数、冲激响应等。我尤其欣赏它在介绍数字PID控制器设计时，给出的几种不同离散化方法，比如前向欧拉法、后向欧拉法、双线性变换法等，并分析了它们各自的优缺点以及对系统性能的影响。书中还详细讲解了离散状态空间方程的建立和分析，以及如何设计离散状态反馈控制器和状态观测器。我在这里学到了很多关于如何根据实际的数字硬件资源来选择合适的离散化方法和控制器结构。此外，书中还讨论了数字控制系统的稳定性分析，以及如何处理采样延迟等问题。这本书的讲解非常严谨，并且充分考虑了工程实践中的各种细节，使得学习者在掌握理论知识的同时，也能获得解决实际问题的能力。它让我对数字控制系统的设计和实现有了更清晰的认识，也为我今后进行数字控制系统开发提供了宝贵的参考。
评分拿到《自动控制原理与设计》这本书，我最先被吸引的是它对系统稳定性的讲解。通常，关于系统稳定性的讨论，会涉及劳斯判据、奈奎斯特判据、根轨迹等一系列复杂的数学工具，这些往往是让初学者头疼不已的部分。然而，这本书的处理方式却让我眼前一亮。它没有直接抛出繁琐的公式，而是先从一个非常直观的物理模型入手，比如一个简单的弹簧阻尼系统，来解释什么是“稳定”和“不稳定”。接着，它会循序渐进地引入各种判据，并详细分析每一种判据的几何意义和物理含义。我特别欣赏书中关于根轨迹的讲解，它用大量的图示和案例，将抽象的复平面上的曲线变化与实际系统的动态响应联系起来。例如，通过观察闭环极点在s平面上的移动，就能预测系统在不同参数下的表现，是会振荡得越来越厉害，还是会逐渐趋于稳定。这种“可视化”的学习方式，极大地降低了理解门槛。此外，书中还详细探讨了如何通过改变控制器参数来改善系统的稳定性，比如引入超前、滞后或超前滞后补偿器。它不仅给出了补偿器的设计方法，还分析了补偿器对系统零极点配置的影响，以及如何根据系统性能指标来选择合适的补偿类型。我在这里找到了很多在其他书籍中难以找到的细节，尤其是关于补偿器设计中的权衡和取舍，例如如何平衡超调和响应速度。这本书可以说是在理论深度和可读性之间找到了一个绝佳的平衡点，它既保证了科学的严谨性，又兼顾了读者的理解能力，使得学习过程不再是痛苦的煎熬，而是一种充满发现和乐趣的探索。
评分《自动控制原理与设计》这本书在系统辨识这一章节的内容，给我带来了新的视角。在许多实际工程问题中，我们往往难以获得精确的系统模型，或者系统的模型会随着时间而变化。在这种情况下，系统辨识技术就显得尤为重要，它能够帮助我们从输入输出数据中估计出系统的模型参数。《自动控制原理与设计》在这方面的内容，既有理论深度，又有实践指导意义。它首先介绍了系统辨识的基本概念和流程，包括数据的采集、预处理、模型结构的选取以及参数估计等。书中详细讲解了几种常用的参数估计算法，比如最小二乘法、递推最小二乘法、最大似然法等，并分析了它们各自的适用条件和优缺点。我尤其对书中关于模型结构选取的内容很感兴趣。如何选择一个合适的模型阶数和模型结构，既能准确地描述系统动态，又不会引入过多的参数，是一个关键的问题。书中介绍了一些常用的模型选择准则，比如AIC、BIC准则等。此外，它还讨论了如何处理噪声对辨识结果的影响，以及如何评价辨识模型的准确性。我在这里学到的不仅仅是如何进行参数估计，更是如何科学地对待系统辨识的过程，如何从数据中提炼出有用的信息，并构建出可靠的系统模型。这本书在这个部分的讲解，对于那些需要处理实际工程问题，但又缺乏精确系统模型的工程师来说，无疑是一笔宝贵的财富。
评分《自动控制原理与设计》这本书的附录部分，也给我留下了深刻的印象。很多书籍在正文部分讲解完理论后，就戛然而止了，而这本书的附录则提供了非常实用的补充材料。我尤其喜欢它提供的几个经典控制案例的详细设计过程。这些案例涵盖了不同类型的系统，比如一个机器人手臂的轨迹跟踪控制，一个飞行器的姿态稳定控制，还有一个工业过程的温度控制。在每个案例中，它都从系统建模开始，然后逐步进行控制器设计，包括选择合适的控制方法，确定控制器参数，进行仿真验证，以及考虑实际工程中的一些约束和注意事项。这种“从零开始”的详细讲解，让我能够将前面学到的理论知识融会贯通，并在实际问题中找到应用。书中还提供了一些常用的控制算法的MATLAB/Simulink实现代码，这对于我进行仿真和验证提供了极大的便利。我甚至觉得，仅仅是阅读这些案例的仿真过程和代码，也能学到很多实践经验。此外，附录中还包含了对一些高级控制主题的简要介绍，比如自适应控制、最优控制等，这为我进一步深入学习提供了方向。这本书的附录部分，不仅仅是简单的补充，更是对前面知识体系的有力支撑和拓展，它真正地让这本书成为了一个完整的学习和参考工具，为我解决实际工程问题提供了坚实的保障。
评分刚拿到这本《自动控制原理与设计》，说实话，我本来对这方面的内容并没有特别深入的了解，只是在本科阶段接触过一些基础的控制理论，印象中那是相当枯燥且抽象的数学公式和图表堆砌。然而，翻开这本书，我的第一感觉是它的排版和设计都非常用心，图文并茂，不像我之前看过的那些纯理论书籍那样让人望而生畏。我尤其喜欢它在介绍基本概念时，会引入一些贴近实际应用的例子，比如机器人手臂的运动控制，或者飞机姿态的稳定。这些例子让原本抽象的概念变得生动有趣，也更容易理解其背后的逻辑。比如说，在讲解PID控制时，书中不仅给出了数学模型，还配上了详细的仿真曲线，并且深入分析了比例、积分、微分参数对系统响应的影响，包括超调、响应时间、稳态误差等关键指标。我甚至觉得，即使没有相关的专业背景，只要认真阅读，也能对自动控制系统的工作原理有一个初步的认识。这本书的优点在于它没有一味地追求理论的完备性，而是将重点放在了让读者“理解”和“应用”上。这一点从它在设计部分花的心思就能看出来，它不仅仅是教你“是什么”，更重要的是教你“怎么做”。它的语言也比较平实，没有过多的专业术语堆砌，即便有，也会在后面给出通俗易懂的解释。这对于我这样想从零开始学习的读者来说，无疑是巨大的福音。这本书仿佛是一个经验丰富的工程师，耐心地带着你一步步走进自动控制的世界，让你在不知不觉中掌握核心要领。我个人觉得，对于想快速入门自动控制领域，或者想巩固自身知识体系的工程师和学生来说，这本书绝对是一个非常好的选择。它的内容涵盖面广，讲解深入浅出，并且注重实践应用，这使得它不仅仅是一本教材，更像是一本实用的参考手册。
评分这本书的另一大亮点在于它对非线性控制方法的介绍。我之前接触过的控制理论，大部分都是基于线性系统假设的，这在很多实际应用中存在局限性。非线性系统，比如具有饱和、死区、间隙等特性的系统，在分析和控制上都会面临更大的挑战。《自动控制原理与设计》在这方面的内容非常丰富，它并没有回避非线性系统的复杂性，而是提供了多种有效的分析和设计工具。我尤其欣赏它在介绍李雅普诺夫稳定性理论时，不仅仅给出了理论公式，还深入分析了李雅普诺夫函数的作用机理，以及如何寻找合适的李雅普诺夫函数来证明系统的稳定性。书中甚至还介绍了多种构造李雅普诺夫函数的方法，这对于实际的设计非常有指导意义。此外，它还详细讨论了滑模控制、反馈线性化等几种经典的非线性控制方法。在滑模控制部分，它不仅解释了如何设计滑模控制器以实现系统的鲁棒性，还分析了抖振现象及其抑制方法。在反馈线性化部分，它展示了如何通过状态反馈和坐标变换，将一个非线性系统转化为等效的线性系统，从而可以使用线性的控制方法。这本书的讲解方式非常系统化，它从非线性系统的基本特性讲起，然后逐步介绍不同的控制策略，并结合实例进行说明。这让我对非线性系统的控制有了更全面、更深入的认识，也为我今后在更复杂的工程问题中选择合适的控制方法打下了坚实的基础。
评分《自动控制原理与设计》这本书在状态空间方法的阐述上，给了我很大的启发。我一直认为，相比于经典的传递函数方法，状态空间方法在处理多输入多输出（MIMO）系统以及非线性系统时具有更强的优势。这本书在这方面做得相当出色。它从向量空间和线性变换的基本概念讲起，逐步过渡到状态方程和输出方程的建立。我特别喜欢它在介绍可控性和可观性时，引入的实际例子。比如，如何通过外部输入信号来控制系统的所有状态变量，或者如何通过输出信号来推断系统的内部状态。这些概念性的阐述，配合着清晰的状态空间模型，让我对系统的内在动态有了更深刻的理解。书中还详细介绍了状态反馈控制器的设计，包括极点配置技术。它不仅解释了如何通过选择合适的状态反馈增益矩阵来使闭环系统的极点位于期望的位置，还分析了这种配置对系统响应速度、稳定裕度等性能指标的影响。我在这里学到了很多关于如何根据实际需求来设计控制器，以达到最佳控制效果的技巧。此外，对于状态观测器的设计，书中也给出了详尽的讲解，包括卡尔曼滤波器的原理和应用。理解如何通过可观性来设计观测器，并利用观测器来估计不可测量的状态变量，对于实现完整的状态反馈控制至关重要。这本书在这部分的阐述，不仅理论扎实，而且实践性很强，它让我看到了如何将抽象的数学模型转化为可实现的控制策略，这对于我从事的工程项目非常有价值。
评分这本书在智能控制领域的介绍，让我对自动控制技术的发展方向有了更深的理解。我一直认为，随着人工智能技术的发展，控制系统也应该更加智能化，能够适应更复杂的环境，并做出更优的决策。《自动控制原理与设计》在这方面的内容，恰好满足了我的好奇心。它首先介绍了模糊控制理论。模糊控制的核心思想是利用人类的模糊逻辑和语言规则来描述控制策略，这使得它能够处理那些难以用精确数学模型描述的系统。书中详细讲解了模糊控制器的构成，包括模糊化、模糊推理和解模糊等过程，并给出了几个实际应用案例，比如家电控制、交通信号控制等。我在这里看到了如何将模糊的“经验”转化为精确的控制指令。接着，它介绍了神经网络控制。神经网络作为一种强大的模式识别和学习工具，在控制领域也展现出了巨大的潜力。书中讲解了如何利用神经网络来逼近复杂的非线性函数，或者直接作为控制器来学习最优的控制策略。它还讨论了基于遗传算法等优化方法的控制技术，这些方法能够有效地解决一些复杂的优化问题。我特别欣赏书中对于这些智能控制方法之间的融合与协同的讨论，比如模糊-神经网络混合控制，这能够结合不同方法的优点，设计出更强大、更鲁棒的控制系统。这本书让我看到了自动控制技术与人工智能的结合所带来的巨大可能性，也为我思考未来控制系统的发展提供了新的思路。
评分我一直对模型预测控制（MPC）这种先进的控制策略非常感兴趣，而《自动控制原理与设计》这本书在这方面的内容，可以说是出乎我的意料。通常，MPC被认为是一种非常复杂的控制算法，涉及优化理论和滚动优化等概念。然而，这本书在介绍MPC时，并没有直接跳到高深的技术细节，而是先从它诞生的背景和基本思想入手。它解释了MPC的核心在于利用系统的动态模型，通过滚动优化来预测未来一段时间内的系统行为，并根据预设的目标函数和约束条件，计算出最优的控制输入序列。书中甚至还给出了一个简化的MPC框架，通过一个例子展示了如何构建一个简单的模型，如何定义目标函数和约束，以及如何进行滚动优化。这种由浅入深的讲解方式，让MPC这样一个复杂的概念变得容易理解。它还分析了MPC的优点，比如能够处理多变量系统和各种约束条件，这使得它在化工、航空航天等领域有着广泛的应用。我特别喜欢它在讨论MPC的实时性问题时，给出的各种优化计算方法和硬件加速的建议。这本书不仅仅是停留在理论层面，而是真正地考虑了工程实现的细节。它让我看到了，即使是再先进的控制理论，也需要落到实处，才能真正发挥其价值。这本《自动控制原理与设计》在MPC部分的阐述，为我打开了一扇新的大门，让我对如何设计更智能、更高效的控制系统有了更深刻的认识。
评分《自动控制原理与设计》这本书在鲁棒控制方面的论述，给我留下了深刻的印象。在实际工程应用中，系统往往会受到各种不确定因素的影响，比如传感器误差、执行器性能偏差、环境变化等。如何设计出能够在这些不确定性下仍然保持良好性能的控制器，一直是控制工程师们关注的重点。这本书在这方面提供了非常系统的分析和设计方法。它首先介绍了不确定性的描述方式，例如参数不确定性、结构不确定性等，并讲解了如何建立描述这些不确定性的数学模型。接着，它详细阐述了H无穷控制和LMI（线性矩阵不等式）方法。在H无穷控制部分，它不仅解释了H无穷范数的概念，以及如何设计一个控制器使得闭环系统在H无穷范数意义下具有最优的鲁棒性，还给出了具体的控制律设计流程。我尤其喜欢它将LMI方法应用于鲁棒控制设计的部分。LMI提供了一种将许多鲁棒控制问题转化为可行性问题求解的强大工具，它使得很多原本难以解决的复杂优化问题变得能够通过标准的数值优化算法来求解。书中通过一系列具体的例子，展示了如何利用LMI来设计鲁棒的PID控制器、状态反馈控制器等。这让我看到了如何将理论上的鲁棒性要求转化为具体的控制参数设计。这本书对于理解和应用鲁棒控制技术，提供了非常好的理论基础和实践指导，让我对如何在充满不确定性的环境中设计可靠的控制系统有了更深的体会。
评分编辑错误不少！
评分编辑错误不少！
评分过控的专业课的内容...||...我也就用得着Nyquist图和Bode图分析频率特性的部分...书写的好...
评分过控的专业课的内容...||...我也就用得着Nyquist图和Bode图分析频率特性的部分...书写的好...
评分自动控制是操作系统中驱动程序的理论基础和模型。依据模块物理原理写方程，然后消除中间变量得系统的输出输入关系=传递函数。与《机器学习》的微妙联系。电机（马达）泛指依据电磁感应定律使机械能相互转化为电能的一切机器。
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