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出版者:Wiley

作者:Norman S. Nise

出品人:

页数:926

译者:

出版时间:2010-12-14

价格:$ 259.05

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470547564

丛书系列:

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《现代自动化与智能控制》 本书深入探讨了现代自动化技术和智能控制理论的核心概念、关键方法以及前沿应用。通过系统性的梳理和详实的阐述，旨在为读者构建一个扎实而全面的知识体系，以应对日益复杂的工程挑战和快速发展的技术变革。 第一部分：基础理论与方法 本部分为读者奠定坚实的理论基础。我们首先回顾了经典控制系统的基本原理，包括系统的建模、稳定性分析、性能指标以及PID等基本控制策略。在此基础上，深入介绍了现代控制理论，重点关注状态空间方法，包括状态方程、可控性、可观性以及最小实现等概念。通过对线性系统和非线性系统的深入剖析，读者将能够理解更广泛的系统行为。 此外，本书详细阐述了现代控制工程中不可或缺的信号处理技术，包括傅里叶分析、拉普拉斯变换、Z变换等，以及滤波器设计，旨在帮助读者理解和处理实际工程中的各种信号。我们还讨论了系统辨识技术，介绍如何从观测数据中构建系统的数学模型，这是实现精确控制的前提。 第二部分：先进控制策略 在掌握了基础理论后，本部分将重点介绍一系列先进的控制策略，这些策略在解决复杂和不确定性系统问题方面表现出色。 最优控制： 详细介绍了动态规划、庞特里亚金最小原理等方法，以及线性二次型调节器（LQR）等具体最优控制器的设计，旨在实现系统性能的最优化。 鲁棒控制： 探讨了在系统参数不确定或外部干扰存在的情况下，如何设计能够保证稳定性和性能的控制器。我们将介绍H∞控制、μ分析等鲁棒控制设计技术。 自适应控制： 针对参数会随时间变化的系统，我们将介绍各种自适应控制算法，如梯度自适应、李雅普诺夫自适应等，使控制器能够实时调整其参数以适应系统变化。 模糊控制： 详细阐述了模糊逻辑的原理及其在控制系统中的应用，包括模糊化、模糊推理和解模糊化过程，以及如何设计模糊控制器解决非线性、难以建模的问题。 神经网络控制： 介绍了神经网络的结构、学习算法及其在控制领域的应用，如基于前馈神经网络和循环神经网络的控制器设计，特别是在处理强非线性系统和模式识别方面的优势。 第三部分：智能控制与系统集成 本部分将进一步拓展到更高级别的智能控制和系统集成。 专家系统与混合智能： 探讨了如何将专家系统的知识表示和推理能力与模糊逻辑、神经网络等结合，形成混合智能控制系统，以解决更复杂、更开放的问题。 学习控制： 介绍了基于学习的控制方法，包括强化学习在控制问题中的应用，以及如何通过与环境的交互来优化控制策略。 模型预测控制（MPC）： 详细阐述了MPC的基本原理、预测模型、滚动优化以及约束处理，使其成为解决多变量、有约束优化控制问题的强大工具。 系统集成与分布式控制： 讨论了如何将不同的控制模块、传感器和执行器集成到一个整体的自动化系统中，并介绍了分布式控制系统（DCS）和现场总线技术在实现高效协同控制中的作用。 故障诊断与容错控制： 涵盖了系统故障的检测、隔离和识别方法，以及如何设计容错控制器，在发生部分故障时仍能维持系统的基本功能和性能。 第四部分：应用与前沿 本部分将展示现代自动化与智能控制在各个领域的实际应用，并展望未来的发展趋势。 机器人控制： 详细介绍了机器人的运动学、动力学建模以及路径规划、力控制等关键技术。 过程控制： 探讨了在化工、电力、冶金等工业过程中的自动化控制解决方案，包括先进过程控制（APC）的应用。 车辆控制： 涵盖了汽车动力学、稳定性控制、自动驾驶等方面的控制技术。 航空航天控制： 介绍了飞行器姿态控制、导航系统以及先进的航空航天器飞行控制律设计。 新兴技术与趋势： 展望了人工智能、物联网（IoT）、大数据分析与控制系统相结合的发展方向，以及在智能制造、智慧城市等领域的应用前景。 本书结构清晰，逻辑严谨，理论与实践相结合，辅以丰富的算例和图示，旨在帮助读者深入理解现代自动化与智能控制的精髓，并为他们在相关领域的学习、研究和工程实践提供有力的支持。

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这本书在讲解数字控制系统方面的内容，给我带来了巨大的启发。我一直认为控制系统就是模拟的，但《Control Systems Engineering》让我意识到，在现代工业中，数字控制系统占据着越来越重要的地位。书中详细介绍了离散时间系统的建模，包括如何将连续时间系统转换为离散时间模型，以及Z变换在离散时间系统分析中的应用。我特别关注了关于采样周期选择的讨论，以及它如何影响系统的性能和稳定性。此外，书中还介绍了数字滤波器的设计，以及如何利用数字控制器实现PID等模拟控制器的功能。这让我对如何将控制理论应用于嵌入式系统和微处理器有了更清晰的认识。

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我尤其欣赏《Control Systems Engineering》在章节安排和知识结构上的精心设计。全书的编排非常有逻辑性，从基础的系统建模，到稳定性分析，再到控制器设计，最后延伸到更高级的主题，层层递进，环环相扣。书中在介绍新概念之前，往往会先回顾相关的基础知识，或者提供一些铺垫性的讲解，这避免了读者因为基础薄弱而产生理解上的断层。此外，每章结尾的习题设计也相当精炼，既有理论性的思考题，也有计算性的练习题，能够帮助我巩固所学知识，并进一步加深对概念的理解。这种周全的考虑，使得这本书成为我学习控制系统工程的首选教材。

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书中对于实际工程案例的选取和分析，让我深刻体会到了控制理论的实用价值。《Control Systems Engineering》中引用了许多来自航空航天、机器人、汽车工程等不同领域的实例，这些案例不仅生动有趣，而且能够帮助我将书本上的理论知识与现实世界的应用联系起来。例如，书中对飞行器姿态控制系统的分析，让我看到了如何运用PID控制和状态空间方法来设计一个稳定的飞行姿态控制器。这些真实世界的应用场景，极大地激发了我学习和探索控制系统工程的热情。

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让我最为震撼的是《Control Systems Engineering》中关于系统稳定性分析的部分。在很多其他教科书中，稳定性往往被视为一个纯粹的数学问题，充斥着赫尔维茨判据、奈奎斯特判据等一系列严谨但略显冷漠的定理。而这本书，通过引入根轨迹图、伯德图等可视化工具，将稳定性分析的过程变得异常直观和富有洞察力。当我看着根轨迹图上极点的位置如何随着增益的变化而移动，从而影响系统的稳定性时，我仿佛亲手触摸到了那个临界点，感受到了系统从稳定到不稳定的微妙过渡。伯德图更是将频率响应的复杂性分解成易于理解的幅度和相位变化，让我能够迅速评估系统的性能，并对如何调整控制器参数有了更清晰的方向。书中还深入探讨了线性系统和非线性系统之间的区别，以及在实际应用中，如何选择合适的模型和分析方法，这对于我这样希望将理论应用于实践的读者来说，价值巨大。

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《Control Systems Engineering》在解释一些概念时，采用了非常形象的比喻和类比，这对于理解抽象的工程原理至关重要。例如，书中在讲解反馈控制的原理时，会将复杂的控制系统比作我们日常生活中调节体温、保持平衡的机制，这种贴近生活的类比，极大地降低了理解门槛。当我阅读到关于“鲁棒性”的概念时，作者并没有仅仅给出数学定义，而是通过一个例子，说明即使系统受到外部扰动或参数变化，控制器仍然能够保持系统稳定运行的能力。这种从宏观到微观、从抽象到具体的讲解方式，让我能够更容易地消化和吸收书中的知识。

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这本书在处理系统辨识和模型验证方面展现出的严谨态度，让我对“工程”二字有了更深刻的理解。《Control Systems Engineering》并没有假设我们已经拥有完美的系统模型，而是花了相当多的篇幅来介绍如何从实际的实验数据中辨识出系统的模型参数。这包括了时域和频域的多种辨识方法，从简单的阶跃响应分析到复杂的最小二乘法，书中都给出了详实的介绍和算法示例。更重要的是，它强调了模型验证的重要性，教导读者如何通过比较模型预测结果与实际系统响应的差异，来评估模型的准确性和适用性。这种从数据出发、验证模型的过程，是任何一个希望在真实世界中应用控制理论的工程师必不可少的技能。

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让我惊喜的是，《Control Systems Engineering》在介绍先进控制技术方面，并没有采用晦涩难懂的方式。虽然书中涉及了状态空间法、最优控制等一些听起来比较高深的领域，但作者始终保持着清晰的逻辑和循序渐进的讲解。我对状态空间表示法有了全新的认识，它不仅仅是一种不同的数学描述方式，更是一种能够处理多输入多输出（MIMO）系统和非线性系统的强大工具。书中对线性二次型调节器（LQR）的设计过程的阐述，让我领略到了如何通过优化一个代价函数来得到最优的控制器。即使我暂时无法完全掌握这些高级理论，但书中提供的概念框架和初步了解，已经为我打开了通往更深层次控制理论的大门。

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这本书简直是一场智力冒险的开端，把我彻底拉进了那个充满反馈回路、稳定性和最优化的迷人世界。拿到《Control Systems Engineering》的时候，我还在犹豫是否要深入这个领域，毕竟“控制系统”听起来总是带点玄乎。然而，翻开第一页，作者用一种出人意料的清晰和流畅，为我勾勒出了一个宏大的蓝图。书中对数学模型构建的讲解，不再是枯燥的公式堆砌，而是巧妙地将物理世界的现象，比如弹簧振子、RLC电路，转化为抽象的微分方程，让我深刻理解了模型是如何捕捉现实的精髓。接着，傅里叶变换、拉普拉斯变换这些“天书”级别的工具，在作者的笔下变得生动起来，仿佛成了解开系统奥秘的万能钥匙。我尤其欣赏书中对传递函数和零极点分析的阐释，它不仅仅是理论上的概念，更是理解系统动态行为的直观视角。每当读到一个新的概念，书中都会配以恰到好处的图示和例子，帮助我建立起直观的认知，而不是停留在抽象的符号层面。

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《Control Systems Engineering》对于系统扰动和噪声的处理，也让我受益匪浅。在实际的控制系统中，我们很难期望系统能够完美运行，总会有各种各样的干扰和噪声存在，它们会影响系统的性能，甚至导致系统不稳定。这本书并没有回避这些复杂性，而是系统地介绍了如何分析扰动和噪声对系统行为的影响，并提供了相应的抑制方法。例如，书中关于状态观测器的讲解，就让我明白如何在不知道系统所有状态量的情况下，通过测量输出信号来估计内部状态，并在此基础上设计出能够抵抗噪声的控制器。这种对系统不确定性的考虑，使得书中介绍的控制方法更加贴近实际工程的需求。

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《Control Systems Engineering》在控制器设计方面的章节，简直就是为解决实际工程问题量身打造的指南。书中并没有止步于理论的探讨，而是将各种经典控制器，如PID控制器，进行了深入浅出的剖析。我学会了如何根据系统的特性，通过调整比例、积分和微分参数，来优化系统的响应速度、超调量以及稳态误差。最让我印象深刻的是，书中不仅讲解了理论上的参数整定方法，还提到了实际工程中常用的经验法则和试凑法，这让学习过程充满了接地气的感觉。此外，对于更复杂的控制器，如超前/滞后控制器和状态反馈控制器，书中也提供了清晰的设计流程和案例分析，让我对如何设计出满足特定性能要求的控制器有了更系统的认识。它不仅仅是传授知识，更是在培养一种解决问题的能力。

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初学者不建议读这本书，讲解的太冗杂。比如花费很大章节教怎么手绘乃氏图，打断了章节之间的连贯性。但是如果想深入了解某些基本控制理论，还是应该翻看一下。

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初学者不建议读这本书，讲解的太冗杂。比如花费很大章节教怎么手绘乃氏图，打断了章节之间的连贯性。但是如果想深入了解某些基本控制理论，还是应该翻看一下。

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初学者不建议读这本书，讲解的太冗杂。比如花费很大章节教怎么手绘乃氏图，打断了章节之间的连贯性。但是如果想深入了解某些基本控制理论，还是应该翻看一下。

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初学者不建议读这本书，讲解的太冗杂。比如花费很大章节教怎么手绘乃氏图，打断了章节之间的连贯性。但是如果想深入了解某些基本控制理论，还是应该翻看一下。

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