Computational AIDS in Control Systems Using Matlab (McGraw-Hill series in electrical and computer en pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Mcgraw-Hill College

作者:Hadi Saadat

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-01

价格:USD 46.60

装帧:Paperback

isbn号码:9780079113580

丛书系列:

图书标签:

• Control Systems
• Matlab
• Computational Methods
• AIDS
• Engineering
• Electrical Engineering
• Computer Engineering
• Algorithms
• Simulation
• Modeling

现代控制系统设计的计算利器：MATLAB驱动的系统分析与仿真 在飞速发展的现代工程领域，控制系统扮演着至关重要的角色，它们广泛应用于从航空航天、机器人技术到过程控制、电力系统等几乎所有关键技术领域。理解并设计出高效、稳定且鲁棒的控制系统，是工程师们面临的核心挑战。而在这场挑战中，计算工具已不再是辅助，而是成为了不可或缺的驱动力。本书将深入探讨如何利用强大的MATLAB平台，作为计算辅助工具，全面革新控制系统的设计、分析与仿真流程。 本书并非对《Computational AIDS in Control Systems Using Matlab》一书内容的简单复述或概括，而是着眼于该书所蕴含的核心理念和实际应用价值，提供一个更为宏观、更具前瞻性的视角，阐述在现代控制系统工程中，为何以及如何将MATLAB这样的计算工具作为核心竞争力来培养和运用。我们将聚焦于这些计算工具如何赋能工程师，让他们能够更深刻地理解控制理论，更高效地构建模型，更精确地进行仿真，并最终设计出性能卓越的控制系统。 第一部分：理论基石与计算工具的融合——理解控制系统的本质 在任何控制系统设计之前，扎实的理论基础是不可或缺的。本书将从反馈控制的基本原理出发，循序渐进地引导读者回顾和深化对线性时不变（LTI）系统、状态空间表示、传递函数模型等核心概念的理解。然而，与传统教材不同的是，我们将始终强调这些理论概念如何通过MATLAB的强大计算能力得以具象化和可视化。 例如，对于一个LTI系统，我们不仅会介绍其代数描述，更会展示如何在MATLAB中轻松构建其传递函数模型或状态空间矩阵。这些模型将不再是冰冷的数学符号，而是可以直接在仿真环境中进行交互的“活”的实体。读者将学习如何利用MATLAB的内置函数，如`tf()`、`ss()`等，快速创建系统模型，并通过`step()`、`impulse()`、`bode()`、`nyquist()`等函数，直观地观察系统的时域和频域响应。这些可视化工具能够帮助工程师在早期阶段就洞察系统的基本特性，例如系统的稳定性、响应速度、频率特性等，从而为后续的设计决策提供重要的依据。 此外，本书还将深入探讨控制器设计的基本方法，包括PID控制、极点配置、线性二次型调节器（LQR）等。在传统教学中，这些方法的推导和计算往往繁琐且容易出错。而通过MATLAB，这些过程将变得异常简洁高效。读者将学习如何利用`pid()`、`place()`、`lqr()`等函数，根据系统的模型和性能要求，快速生成控制器参数。更重要的是，这些函数能够支持各种复杂的系统模型，包括多输入多输出（MIMO）系统，大大拓宽了控制理论的应用范围。 第二部分：建模与仿真——从抽象到现实的桥梁 控制系统的性能很大程度上取决于模型的准确性。本书将详细介绍在MATLAB环境下进行系统建模的各种策略和技术。这包括从基本物理原理出发进行建模（基于方程的模型），以及通过实验数据进行系统辨识（数据驱动的模型）。 在基于方程的建模方面，我们将重点关注如何将现实世界的物理过程，如电机运动、流体动力学、热传导等，转化为MATLAB可以理解的数学模型。这可能涉及使用微分方程、代数方程以及非线性方程。MATLAB的Symbolic Math Toolbox可以辅助推导复杂的方程，而Simulink则为构建和仿真这类模型提供了强大的图形化环境。读者将学习如何利用Simulink的各种模块库，搭建直观的框图模型，模拟真实世界的动态行为。 数据驱动的建模，特别是系统辨识，在当今复杂系统中愈发重要。本书将介绍如何利用MATLAB的System Identification Toolbox，从采集到的系统输入输出数据中，自动辨识出系统的模型。这对于那些难以直接从物理原理建模的系统，如生物医学系统、经济系统等，尤为关键。我们将学习如何选择合适的模型结构（如ARX、ARMAX、Box-Jenkins模型），如何进行参数估计，以及如何评估模型的辨识精度。 仿真在控制系统设计中的作用不言而喻。本书将强调MATLAB/Simulink作为仿真平台的强大能力。读者将学习如何为设计的控制器和被控对象构建完整的仿真回路，并进行各种场景下的仿真测试。这包括： 瞬态响应仿真： 观察系统在阶跃输入、脉冲输入等激励下的动态响应，评估其稳定性和快速性。 稳态分析： 确定系统在长期运行下的行为，分析误差特性。 鲁棒性分析： 模拟系统在参数不确定性、外部干扰等情况下的表现，评估其鲁棒性。 性能指标优化： 通过反复仿真和调整控制器参数，寻找最优的系统性能。 故障注入仿真： 模拟系统关键部件的故障，观察控制器的应对能力，为容错控制设计提供依据。 Simulink的强大之处在于其图形化建模和丰富的仿真选项，能够让工程师在高度可视化的环境中进行复杂系统的仿真，极大地提高了设计效率和准确性。 第三部分：高级分析与优化——追求卓越的性能 随着控制系统复杂度的提升，对系统性能的要求也越来越高。本书将引导读者探索MATLAB在高级控制系统分析与优化方面的强大功能。 鲁棒控制： 现实世界的系统往往存在模型不确定性、参数变化以及外部干扰。鲁棒控制旨在设计能够在一定不确定性范围内保持良好性能的控制器。本书将介绍如何利用MATLAB的Robust Control Toolbox，进行鲁棒性分析，例如计算H-infinity范数、进行蒙特卡洛仿真，并设计H-infinity控制器、mu-分析等。这些工具能够帮助工程师量化系统的鲁棒性，并设计出能够应对不确定性的高性能控制器。 最优控制： 最优控制的目标是在满足系统动态约束和性能指标的前提下，找到最优的控制律。本书将深入探讨线性二次型调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）等经典最优控制方法，并展示如何在MATLAB中实现它们。LQR通过最小化一个二次型性能指标来优化控制性能，而MPC则能够利用系统的未来预测信息来生成最优控制序列，并处理约束条件。我们将学习如何利用MATLAB的`lqr()`函数设计LQR控制器，以及如何利用MPC Toolbox构建和仿真MPC控制器。 自适应控制与学习控制： 随着机器学习和人工智能的发展，自适应控制和学习控制已成为研究热点。本书将介绍如何利用MATLAB的机器学习相关工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox、Deep Learning Toolbox，结合控制理论，设计能够在线学习和适应环境变化的控制器。例如，利用神经网络进行非线性系统建模和控制，或者采用强化学习算法来训练控制器。 系统稳定性与可观测可控性分析： 严谨的稳定性分析是控制系统设计的基础。本书将详细介绍如何利用MATLAB的各种函数，例如Routh-Hurwitz判据、Nyquist判据、根轨迹图等，对系统的稳定性进行深入分析。同时，也将讲解如何利用MATLAB检查系统的可控性和可观测性，这是设计状态反馈控制器和状态估计器的前提。 第四部分：工程实践与前沿展望 本书的最终目标是让读者能够将所学的理论和工具融会贯通，应用于实际的工程问题。 控制器实现与硬件集成： 理论设计和仿真验证之后，将控制算法转化为实际可执行的代码是关键一步。本书将介绍如何将MATLAB/Simulink生成的控制器代码，通过代码生成工具（如MATLAB Coder, Simulink Coder）转换为C/C++等嵌入式系统能够理解的代码，进而部署到实际的硬件平台上。我们将讨论代码生成过程中的注意事项，以及如何进行硬件在环（HIL）仿真，以验证控制器在实际运行环境中的性能。 案例研究与项目实践： 为了更好地说明理论知识的应用，本书将包含一系列典型的控制系统设计案例研究。这些案例将覆盖不同领域的应用，例如： 工业过程控制： 针对温度、压力、流量等参数的精确控制。 机器人系统： 路径规划、轨迹跟踪、关节控制等。 飞行控制系统： 姿态控制、导航制导。 电力系统稳定性控制： 频率稳定、电压稳定。 每一个案例都将遵循“理论分析-模型建立-控制器设计-仿真验证-代码生成”的完整流程，让读者在实际的项目中学习和实践。 未来趋势与挑战： 最后，本书将展望控制系统设计领域未来的发展趋势，例如智能控制、分布式控制、网络化控制系统以及人工智能与控制的深度融合。同时，也将探讨在这些前沿领域中，MATLAB等计算工具将扮演的角色以及面临的挑战。 总而言之，本书旨在为工程师提供一套全面而实用的工具集和方法论，使他们能够充分利用MATLAB强大的计算和仿真能力，从容应对现代控制系统设计中的各种挑战，并不断追求更卓越的性能和更广阔的应用前景。本书并非仅仅介绍MATLAB的某个特定功能，而是将其视为一种核心的设计思维和工程实践范式，赋能工程师构建更智能、更高效、更可靠的控制系统。

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