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出版者:Oxford Univ Pr

作者:Stefani, Raymond T. (EDT)/ Shahian, Bahram/ Savant, Clement J., Jr./ Hostetter, Gene H./ Stefani, Ra

出品人:

页数:862

译者:

出版时间:2001-8

价格:$ 186.39

装帧:HRD

isbn号码:9780195142495

丛书系列:Oxford Series in Electrical and Computer Engineering

图书标签:

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现代控制理论：从基础到前沿 书籍简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的现代控制系统设计视角。它并非仅仅是对经典控制理论的复述，而是将焦点集中在二十世纪下半叶以来，控制工程领域取得的革命性进展和实用化工具上。我们致力于构建一个坚实的理论基础，同时强调这些理论在解决复杂工程问题中的实际应用能力。 第一部分：控制系统的数学基础与状态空间描述 本部分从严谨的数学角度出发，为后续的高级分析与设计奠定基础。我们首先回顾了线性代数、微分方程以及复变函数在系统建模中的核心作用。重点深入探讨了状态空间表示法，这是理解和设计现代控制系统的核心工具。 线性系统的描述与变换： 详细阐述了连续时间与离散时间系统的状态方程形式，包括内模（Internal Model）与外模（External Model）的转换。 可控性与可观测性分析： 引入了著名的卡尔曼可控性矩阵和可观测性矩阵，这是判断系统是否可以通过输入完全驱动或通过输出完全估计内部状态的关键判据。我们提供了丰富的示例来展示如何使用这些工具进行系统诊断。 系统分解与模态分析： 探讨了如何通过相似变换（如Jordan标准形）将复杂系统分解为独立子系统，从而理解系统的固有动态特性（特征值与特征向量）。 第二部分：线性定常系统（LTI）的经典现代设计技术 本部分是现代控制设计的核心，重点关注如何利用状态反馈和状态观测器来重构系统的动态性能。 极点配置（Pole Placement）： 详尽讲解了基于状态反馈的极点配置原理，包括Ackermann公式和利用极点配置的通用方法。我们不仅关注如何将极点放置在期望的位置，更深入讨论了如何处理不可控或不可观测部分对反馈设计的影响。 状态观测器的设计： 当状态变量无法直接测量时，观测器成为必需品。本书详细介绍了Luenberger观测器的设计，包括其误差动态特性分析，以及如何通过观测器极点与主系统极点的解耦设计来保证闭环系统的稳定性与瞬态响应。 综合反馈：状态反馈与观测器结合（LQR/LQG基础）： 介绍了将状态反馈与观测器结合的整体结构，即分离原理（Separation Principle）的威力，这使得稳定性和性能优化可以被独立处理。 第三部分：最优控制理论 最优控制是现代控制理论的皇冠之一，它提供了一种在满足系统约束的条件下，最小化某一性能指标的方法。 变分法与Pontryagin最大值原理： 作为最优控制的数学基础，我们介绍了欧拉-拉格朗日方程和变分法的基本概念，并推导了Pontryagin最大值原理，明确了最优控制的必要条件。 LQR（Linear Quadratic Regulator）： 这是应用最广泛的最优控制设计方法。我们详细推导了代数黎卡提方程（ARE）的求解，并解释了如何通过权矩阵$Q$和$R$的选择来平衡状态的维持与控制能量的消耗。 最优估计与卡尔曼滤波： 本章是概率论与控制的完美结合。我们深入介绍了卡尔曼滤波器的递推形式，推导了其增益矩阵的计算，以及它在存在系统噪声和测量噪声时，提供最优线性无偏估计的能力。 第四部分：鲁棒控制与先进主题入门 随着工程系统复杂性和不确定性的增加，对控制系统鲁棒性的要求日益提高。本部分迈入现代控制的前沿领域。 $H_{infty}$控制简介： 介绍如何将控制设计问题转化为一个最小化干扰传递函数的范数问题，从而保证系统在面对外部有界干扰和模型不确定性时，仍能保持性能和稳定性。 滑模变结构控制（Sliding Mode Control, SMC）： 探讨了一种非线性的、对参数变化和外部扰动具有极强鲁棒性的控制策略。重点分析了滑模面的设计、等效控制的计算以及“抖振”现象的产生与抑制。 非线性系统基础： 简要介绍了描述非线性系统的必要工具，例如相平面法、李雅普诺夫稳定性理论的基础概念，为读者后续深入研究非线性控制（如Backstepping或MPC的前身）打开大门。 实践与案例 贯穿全书的特点是强调理论与实践的结合。每一章节都辅以清晰的数学推导和工程实例，许多关键算法（如LQR设计、卡尔曼滤波实现）均配有详细的数值算例分析，帮助读者将抽象的数学模型转化为可操作的工程解决方案。本书力求培养读者运用现代控制工具解决实际动态系统控制难题的能力。

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这本书在讲解现代控制理论的最新发展，特别是关于最优控制和估计的章节，让我受益匪浅。我一直对如何设计出能够达到最佳性能的控制器感到好奇。这本书在这方面提供了清晰的思路和实用的方法。作者从经典的变分法入手，介绍了最优控制问题的基本概念，如性能指标、控制约束和状态约束。他详细讲解了庞特里亚金最小化原理（Pontryagin's Minimum Principle）和动态规划（Dynamic Programming）等核心理论，并将其应用于线性二次调节器（LQR）问题的求解。我特别欣赏作者在讲解LQR时，不仅仅停留在理论推导，而是通过实例展示了如何利用LQR来设计最优化的飞行轨迹，或者最优化的机器人路径。此外，书中关于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的讲解也让我印象深刻。作者清晰地解释了卡尔曼滤波器的基本原理，以及它如何在存在传感器噪声和过程噪声的情况下，对系统的状态进行最优估计。他详细介绍了卡尔曼滤波器的递推算法，并将其应用于目标跟踪和导航系统中。这本书将理论与实际应用紧密结合，让我对最优控制和估计有了更深入的理解，也为我今后的研究方向提供了重要的启示。

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这本书的装帧质量相当出色，纸张厚实，印刷清晰，拿在手中非常有质感。作为一名在工程领域摸爬滚打多年的从业者，我对技术书籍的要求不仅仅在于内容，更在于其呈现方式。这本书在这一点上做得非常到位。作者在叙述过程中，非常注重理论与实践的结合。他不仅详细讲解了各种控制算法的数学推导，更重要的是，他提供了大量的实际工程案例，涵盖了航空航天、机器人、工业自动化等多个领域。每一个案例都经过精心挑选，并且对背景、挑战、解决方案以及最终效果进行了详尽的分析。我特别关注了书中关于模型预测控制（MPC）的部分，作者用非常直观的方式解释了MPC的核心思想，以及它如何通过滚动优化来处理复杂的约束条件和非线性系统。他对MPC在提高系统性能、能耗优化以及安全保障方面的作用进行了深入探讨，并引用了实际的工业应用数据来佐证其有效性。此外，书中关于控制器参数整定和系统辨识的章节也给我留下了深刻的印象。作者提出的多种整定方法，包括经典的PID整定，也介绍了更现代化的自适应整定技术，并对各种方法的优缺点进行了详细的对比和分析。我从这些章节中学习到了许多实用的技巧，相信这些知识能够直接应用于我目前的工作中，帮助我解决一些棘手的工程问题。

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这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。我一直对动态系统的建模和分析有着浓厚的兴趣，而《Design of Feedback Control Systems》正是满足了我的这一需求。书中对线性系统和非线性系统的建模方法进行了详尽的阐述，从物理系统的数学描述，到状态空间表示，再到传递函数模型，作者都进行了清晰的讲解。我尤其欣赏作者在介绍状态空间方法时，强调了其在处理多输入多输出（MIMO）系统和时变系统时的优势，这对于理解现代控制理论至关重要。他通过大量的图示和示例，展示了如何建立复杂系统的数学模型，以及如何利用这些模型进行系统分析。在系统分析方面，书中涵盖了时域分析、频域分析和根轨迹分析等多种方法，并且对每种方法的适用范围和局限性进行了详细的说明。我从书中学习到了如何利用伯德图和奈奎斯特图来分析系统的稳定性和频率响应，以及如何通过根轨迹图来理解系统参数变化对稳定性政权的影响。作者还特别强调了李雅普诺夫稳定性分析的重要性，并详细讲解了直接法和间接法在判断系统稳定性方面的应用。这些内容对我理解系统的内在动态行为非常有帮助，也为设计高性能的控制器奠定了坚实的基础。

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这本书的封面设计简洁大气，纯色的背景搭配醒目的书名，立刻吸引了我的注意。我一直对控制系统领域充满好奇，也曾尝试阅读过一些入门书籍，但总觉得它们要么过于理论化，要么案例不够丰富。在翻开《Design of Feedback Control Systems》之前，我抱着试一试的心态，希望能找到一本既有深度又不失趣味的教材。读完第一章，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述方式深深吸引。他没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从反馈控制的基本概念入手，循序渐进地解释了为什么需要反馈，反馈是如何工作的，以及它在各种实际应用中所扮演的关键角色。这种由浅入深的教学方法，对于像我这样背景相对薄弱的读者来说，无疑是及时雨。我尤其喜欢作者在解释某些抽象概念时，会巧妙地引用一些生活中的例子，比如恒温器控制室内温度，或者自动驾驶系统如何保持车辆稳定。这些生动的比喻，让枯燥的理论瞬间变得鲜活起来，也让我更容易理解控制系统背后的原理。而且，作者在行文中，常常会留下一些开放性的问题，鼓励读者主动思考，而不是被动接受。这不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步探索控制系统的奥秘。我迫不及待地想继续深入阅读，去了解更多关于稳定性、鲁棒性以及各种先进控制策略的设计方法。这本书已经让我对这个领域充满了期待。

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这本书的组织结构非常清晰，从基础理论到高级应用，层层递进，让我能够一步步深入理解反馈控制系统的设计。作者在讲解过程中，非常注重逻辑的连贯性和知识的系统性。他从反馈控制的基本原理开始，逐步引入了系统建模、分析、控制器设计以及系统实现等关键环节。我尤其欣赏作者在讲解控制器设计时，不是简单地罗列各种设计方法，而是从控制系统的性能指标出发，引导读者思考如何选择合适的设计方法来满足这些指标。例如，在讲解PID控制器设计时，他详细分析了如何通过调整比例（P）、积分（I）和微分（D）参数来影响系统的响应速度、稳态误差和超调量。他还介绍了多种PID控制器整定方法，如Ziegler-Nichols方法、手动整定法和基于模型的整定方法，并对它们的优缺点进行了详细的比较。此外，书中对先进控制技术，如模型预测控制（MPC）、自适应控制和智能控制的介绍，也让我受益匪浅。作者用清晰的语言和生动的例子，解释了这些技术的原理和应用，并讨论了它们在解决复杂控制问题中的优势。

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我对这本书在介绍数字控制系统方面的清晰度和系统性感到非常满意。在许多模拟控制的教材中，数字控制部分往往处理得比较仓促，而这本书则给予了足够的重视。作者首先详细讲解了采样理论，包括奈奎斯特定理的由来和应用，以及抗混叠滤波器的设计。他清楚地解释了连续时间系统如何离散化，以及离散化过程中可能出现的误差和如何避免。我尤其欣赏作者对离散时间系统分析方法，如Z变换及其应用，进行了非常详尽的介绍。他不仅讲解了如何利用Z变换求解差分方程，更重要的是，他将其与复拉普拉斯变换进行对比，突出了Z变换在数字控制系统分析中的独特性。书中还详细讨论了数字控制器设计，包括零极点匹配法、双线性变换法以及脉冲响应不变法等，并对各种方法的特点和适用性进行了详细的分析。我从书中学习到了如何将连续时间控制器转化为数字控制器，以及如何直接设计数字控制器。此外，书中关于数字控制器在实际应用中的实现，如A/D和D/A转换器的选择，以及量化误差的影响，也提供了非常实用的指导。

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我是一名对自适应控制和智能控制感兴趣的学生，而这本书恰恰为我打开了新的视角。在阅读《Design of Feedback Control Systems》之前，我对自适应控制的概念只是略知一二，觉得它离实际应用还有距离。但这本书的介绍让我大开眼界。作者详细阐述了自适应控制的核心思想，即在系统参数未知或随时间变化时，控制器能够自动调整其参数以维持或优化系统性能。书中涵盖了多种自适应控制算法，如李雅普诺夫自适应控制、梯度自适应控制和最少二乘自适应控制，并对其原理和实现细节进行了深入的剖析。我印象深刻的是，作者通过一个机器人手臂的例子，生动地展示了自适应控制如何在未知负载变化的情况下，依然保持精确的运动控制。此外，书中对模糊逻辑控制、神经网络控制和强化学习控制等智能控制方法的介绍，也为我提供了丰富的学习资源。作者并没有将这些技术神化，而是将其置于反馈控制的框架下进行讨论，分析了它们在处理非线性、不确定和难以建模的系统时的优势。他特别强调了智能控制与传统控制方法的结合，例如将模糊逻辑用于PID控制器的增益调整，或者利用神经网络进行系统辨识。这些内容为我未来的研究方向提供了重要的启示。

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这本书在讲解系统辨识和模型选择方面的详细程度，给我留下了深刻的印象。我一直认为，一个优秀的控制器设计，其基础在于对被控对象的准确建模。这本书恰恰满足了我对这一方面的需求。作者在开篇就强调了模型在控制系统设计中的核心作用，并详细介绍了多种系统辨识方法，包括基于数据的辨识方法和基于模型结构的辨识方法。他深入浅出地讲解了最小二乘法、最大似然法等统计辨识方法，并对这些方法的原理、假设条件以及在实际应用中的优缺点进行了详细的分析。我尤其欣赏作者在讲解过程中，引用了大量的实例，例如如何从实验数据中辨识一个飞机的动力学模型，或者如何辨识一个工业过程的传递函数。他不仅讲解了如何进行模型估计，还非常重视模型的验证和选择。书中介绍了多种模型评价指标，如均方误差、信息准则（AIC, BIC）等，并指导读者如何根据系统的复杂性和应用需求来选择合适的模型。作者还讨论了模型不确定性对控制器设计的影响，并提出了相应的处理方法，例如鲁棒控制设计。这些内容极大地提升了我对系统辨识的理解，也为我今后的研究工作提供了重要的指导。

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我被这本书在系统稳定性分析方法的多样性和深度所震撼。一直以来，我都认为稳定性是控制系统设计的首要任务，而这本书提供了非常全面的分析工具。作者首先从经典的李雅普诺夫第一法和第二法入手，详细讲解了如何利用能量函数来判断系统的稳定性。他通过大量的例子，展示了如何构造合适的李雅普诺夫函数，并对不同类型系统的稳定性进行了分析。我尤其欣赏作者在讲解稳定性时，不仅关注线性系统，还深入探讨了非线性系统的稳定性分析，如李雅普诺夫稳定性、渐近稳定性和指数稳定性。他引入了李雅普诺夫直接法和间接法，并对它们的优缺点进行了详细的比较。此外，书中还详细介绍了根轨迹法和频率响应法在稳定性分析中的应用，如伯德图、奈奎斯特图和增益裕度、相位裕度的计算。作者还讨论了如何通过状态反馈来改善系统的稳定性，并介绍了极点配置（Pole Placement）技术。他不仅讲解了如何通过选择状态反馈增益来任意配置系统的极点，还讨论了在存在模型不确定性时的鲁棒极点配置问题。这些内容极大地丰富了我对系统稳定性的理解。

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我被这本书在讲解反馈控制系统设计哲学方面的独到之处所吸引。很多教材都侧重于技术的实现，而这本书则更深入地探讨了“为什么”以及“如何思考”设计过程。作者将反馈控制的本质归结为“对抗不确定性”和“追求性能”，并围绕这两个核心目标展开了一系列的设计方法。他没有直接给出“最优”的设计方案，而是引导读者去理解不同设计方法之间的权衡，例如在提高系统响应速度和降低超调量之间的矛盾。书中对PID控制器增益调整的讨论，不仅仅是停留在Ziegler-Nichols方法，更是引入了更具启发性的根轨迹法和频率响应法，并详细解释了每种方法背后的物理意义。我尤其欣赏作者在讲解鲁棒控制时，引入了H-无穷控制和μ-综合等先进理论，并用相对易懂的方式解释了这些理论的核心思想，例如如何设计一个控制器，使其在存在模型不确定性和外部干扰的情况下，依然能够保持良好的性能。作者还强调了仿真在控制器设计过程中的重要性，并推荐了多种常用的仿真工具和方法。通过大量的仿真示例，我能够直观地看到不同控制器设计对系统性能的影响，从而更好地理解理论知识的实际应用。

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