具体描述
《MATLAB在电路与信号及控制理论中的应用》主要内容：MATLAB是集数学运算、图形处理和程序设计于一体的著名计算软件，《MATLAB在电路与信号及控制理论中的应用》以MATLAB 7.x高版本做讲述平台，用通俗易懂的文笔，深入浅出地介绍了MATLAB的基本内容、基本计算、图形表示以及仿真集成环境Simulink。在此基础上，利用MATLAB强大、便利的计算编程功能，将MATLAB应用在电路、信号与系统、自动控制原理、控制系统分析与设计等领域。通过具体的实例，使读者不仅能够掌握MATLAB的编程基础与技巧，而且能够加深对电路、信号与系统、自动控制原理、控制系统分析与设计等领域基本知识的理解。 《MATLAB在电路与信号及控制理论中的应用》示例丰富，语言简洁，重点突出，可作为高等院校理工科电类专业学生学习MATLAB语言的入门教材，也可作为相关专业科研人员、工程技术人员学习MATLAB软件的参考书。
现代控制系统设计与仿真：基于最新理论与工程实践 书籍简介 本书全面深入地探讨了现代控制系统设计的核心理论、关键技术与工程实践。全书结构严谨，内容详实，旨在为读者提供一个从基础概念到前沿应用的完整知识体系，特别侧重于如何运用先进的数学工具和仿真平台（如 Simulink 或其他主流工程软件环境）来实现复杂系统的精确建模、分析与有效控制。 第一部分：控制系统基础与数学建模 本部分首先回顾并深化了经典的控制理论基础，如线性定常系统（LTI）的时域与频域分析，包括传递函数、状态空间表示法、根轨迹分析、频率响应分析（Bode 图、Nyquist 图等）。随后，重点转向非线性系统的建模方法，介绍了几何方法、小信号线性化、滑模建模等技术。 1.1 现代控制理论基石：状态空间表示 详细阐述了状态空间模型的建立、变换（相似变换）及其对系统分析和设计的重要性。讨论了系统的可控性与可观测性判据，并引入了正则形式（如约当标准型、约当标准型）在理解系统结构方面的作用。 1.2 系统的性能指标与时域分析 深入解析了时间响应指标，包括单位阶跃响应的超调量、调节时间、峰值时间等。通过对二阶系统的深入分析，引出高阶系统性能评估的工程经验法则。同时，系统地介绍了离散时间系统的Z变换理论、脉冲响应和系统稳定性判据（如 Jury 判据）。 1.3 经典频域分析的工程应用 重点剖析了波德图和奈奎斯特图在系统稳定裕度（相位裕度和增益裕度）评估中的不可替代性。通过大量工程案例，说明如何利用频域工具来诊断系统的潜在问题，如共振、带宽限制等。 第二部分：先进控制理论与设计方法 本部分是本书的核心，聚焦于如何利用现代控制理论的强大工具来设计高性能的控制器，特别是针对高维、多输入多输出（MIMO）的复杂系统。 2.1 极点配置与可控性/可观测性设计 详细介绍了利用 Ackermann 公式或利用 LQR 状态反馈矩阵的极点配置方法。重点讨论了如何利用状态观测器（如 Luenberger 观测器、卡尔曼滤波器的基础结构）来估计不可测量的状态，并结合状态反馈实现闭环系统的期望性能。 2.2 最优控制理论：线性二次型调节器（LQR） 系统地推导了代贝曼方程（代数黎卡提方程，ARE）的求解方法，并解释了 LQR 控制器在平衡性能（二次型性能指标）与控制律复杂性之间的优化思想。探讨了成本函数中权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 的选择对控制性能的敏感性。 2.3 鲁棒控制基础：$mathcal{H}_{infty}$ 控制 针对模型不确定性和外部扰动，本书引入了鲁棒控制的概念。重点讲解了 $mathcal{H}_{infty}$ 控制的设计流程，如何将控制问题转化为求解一个保证闭环系统范数界限的最优问题，这是现代航空航天和高精度工业控制中的关键技术。 2.4 鲁棒性分析与稳定性裕度 在设计完成后，如何量化系统的鲁棒性？本书介绍了输入-输出反馈增益的奇异值分析、$mu$ 综合理论的初步概念，以及如何使用反馈粒度（Feedback Granularity）来评估控制器对模型误差的容忍度。 第三部分：非线性控制与特定应用领域 现代工程问题往往涉及复杂的非线性动态，本部分提供了处理这些挑战的理论和方法。 3.1 非线性系统的稳定性分析 深入探讨了 Lyapunov 直接法和间接法在非线性系统稳定性判断中的应用。介绍了利用能量函数构造李雅普诺夫函数来证明全局或局部稳定性的工程技巧。 3.2 反步法（Backstepping）设计 详细讲解了反步法这一强大的递归设计工具，如何从一个稳定的子系统出发，逐步构造出全局稳定的全阶控制器。通过复杂的案例分析，展示该方法在构建复杂耦合非线性系统控制器时的优势。 3.3 奇异摄动理论与慢快系统分解 针对含有快动态和慢动态的系统（如高频电子电路或快速机械系统中的阻尼环节），介绍了奇异摄动理论，用以简化建模和分层控制设计，提高计算效率。 3.4 实际工程中的控制实现 讨论了数字控制系统的实现细节，包括采样率选择、量化误差的影响、以及数字PID控制器的设计优化。特别强调了硬件在环（HIL）仿真在验证复杂算法时的重要性。 第四部分：建模与仿真技术（侧重工程工具的使用） 本部分将理论与工程实践紧密结合，指导读者如何使用强大的工程仿真环境来验证和优化控制算法。 4.1 系统辨识与参数估计 在难以直接建立精确数学模型时，系统辨识成为关键。本书介绍基于最小二乘法、梯度法等在线/离线辨识算法，用于从实验数据中提取系统模型参数。 4.2 仿真环境下的建模流程 详细指导读者如何在主流的仿真环境中（如 Simulink 环境）进行系统建模。包括： 模块化建模： 如何将复杂的物理系统（如电机、机械臂）分解为可管理的子模块。 求解器选择： 探讨不同求解器（如 ODE45、BDF 等）对非线性系统仿真精度和速度的影响。 自动代码生成： 介绍如何将仿真模型直接转化为嵌入式系统可用的 C/C++ 代码，实现算法的快速部署。 4.3 闭环系统性能调优 提供一套系统的仿真调优流程，包括：基于仿真结果的参数敏感性分析、Monte Carlo 仿真用于评估控制器在参数变化范围内的表现，以及如何利用优化工具箱进行控制器参数的自动搜索与优化。 目标读者 本书适合高等院校自动化、电气工程、机械工程、航空航天工程等专业的高年级本科生、研究生，以及在工业界从事控制系统研发、设计、调试和维护的工程师。它要求读者具备扎实的线性代数和微分方程基础。通过本书的学习，读者将能够独立应对复杂工程控制问题的建模、设计、仿真与实现挑战。
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