现代控制理论基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京工业大学出版社

作者:谢克明

出品人:

页数:222

译者:

出版时间:2000-02

价格:22.00元

装帧:平装

isbn号码:9787563908776

丛书系列:

图书标签:

• 大学
• 控制理论
• 现代控制
• 自动控制
• 系统分析
• 数学模型
• 线性系统
• 状态空间
• 最优控制
• 鲁棒控制
• 自适应控制

好的，这是一份为一本名为《现代控制理论基础》的图书撰写的、不包含其内容的详细简介： --- 《精细化工过程的智能优化与控制》 深度解析：面向复杂系统的自适应与鲁棒性设计 作者： 张宏伟 教授，王丽华 博士 出版社： 工业科技出版社 页码： 680页 装帧： 精装 定价： 188.00 元 ISBN： 978-7-5045-xxxx-x --- 卷首语：时代的需求与技术的迭代 在当前工业4.0和智能制造浪潮的驱动下，化工、制药、冶金等流程工业正面临前所未有的挑战。传统的基于经典PID或固定模型预测控制（MPC）的策略，在面对原料波动、催化剂失活、反应动力学非线性和强耦合等复杂工况时，其性能优势逐渐减弱，甚至引发过程失稳。我们亟需一套更具前瞻性、更贴近实际复杂工况的控制理论与工程实践相结合的解决方案。 本书《精细化工过程的智能优化与控制》正是立足于这一时代背景，聚焦于如何利用先进的系统辨识、自适应控制、鲁棒控制以及现代优化算法，构建出能够应对高不确定性、强非线性和多约束环境下的下一代过程控制系统。本书旨在为高校高年级本科生、研究生，以及从事化工、石油、电力等流程工业控制系统研发与应用的工程师，提供一套从理论基石到工程应用的完整技术路线图。 --- 第一部分：流程工业的复杂性剖析与建模挑战（约300字） 本部分深入探讨了现代精细化工过程（如连续搅拌反应器CSTR、精馏塔群、管式炉等）的内在物理化学特性，强调了其控制系统设计的核心难点： 1. 非线性和多尺度耦合： 探讨了反应速率的指数依赖性、相变过程的非线性特性，以及如何利用局部线性化、泰勒展开或分段建模来近似描述这些复杂关系。 2. 系统辨识的局限性： 详细对比了基于第一性原理建模（物理模型）和基于数据驱动的系统辨识方法（如子空间辨识、ARX/ARMAX模型）。特别指出了在小扰动测试受限或模型结构选择不当时，传统辨识方法在处理高阶系统时的不足。 3. 时滞与不确定性： 分析了物流、热量传递中的不可避免的纯延迟（Dead Time）对控制性能的严重影响，以及工艺参数漂移带来的结构不确定性。 本部分强调，有效的控制设计必须建立在对过程复杂性有深刻理解的基础之上，而不是简单套用通用模型。 --- 第二部分：先进过程控制理论的工程应用（约550字） 本部分是全书的核心理论构建部分，聚焦于经典控制无法胜任的领域，引入了现代鲁棒与自适应控制的核心思想及其在工业过程中的落地技术。 2.1 鲁棒控制：应对结构不确定性的利器 系统地介绍了$mathcal{H}_{infty}$ 控制理论的基础框架。区别于传统控制追求的“最优性能”，鲁棒控制的核心在于“最差情况下的性能保证”。 MIMO系统分析： 详细阐述了广义系统描述、加权函数的设计（高频段抑制模型不确定性，低频段保证跟踪性能）。 滑模控制（SMC）进阶： 探讨了二阶滑模的快速性和对外界扰动的强抑制能力，并着重分析了如何设计“抖振抑制机制”（如Sigmoid函数或饱和函数应用），以克服传统SMC在执行器上的高频切换问题，使其更适合于实际的阀门和泵驱动。 $μ$-综合与结构化奇异值： 针对存在特定结构不确定性的系统（如参数范围变化而非完全未知），介绍了$mu$-分析工具，用于精确评估闭环系统的稳定裕度，这对于保障高温高压反应器的安全运行至关重要。 2.2 自适应控制：在线估计与模型更新 当系统参数随时间发生显著变化（如催化剂活性下降）时，自适应控制成为唯一可行的方案。 基于模型的自适应控制（MRAC）： 深入讲解了渐进稳定性和一致性。重点剖析了基于参考模型的间接自适应控制结构，如何实时辨识系统参数，并根据误差信号在线调整控制器增益。内容涵盖了参数收敛性证明的关键步骤。 基于采样的自适应控制（SFAC）： 针对难以建立精确微分模型的非线性系统，本书介绍了基于采样数据点进行反馈校正的策略。这在许多需要快速反应但模型结构复杂的生物反应器中有极高的实用价值。 2.3 模型预测控制（MPC）的智能化扩展 虽然MPC是现代控制的重要组成部分，但本书的侧重点在于提升其鲁棒性和优化能力，使其超越标准线性MPC的局限性： 鲁棒模型预测控制（RMPC）： 引入了不确定性集合的概念，设计了能同时满足所有可能模型工况的控制律，特别是“最坏情况”的在线求解方法。 非线性模型预测控制（NMPC）的求解效率： 针对NMPC在在线实时求解二次规划（QP）或非线性规划（NLP）的计算瓶颈，本书提供了分层优化架构和前推-回代求解器的工程优化策略，确保控制周期满足毫秒级要求。 --- 第三部分：数据驱动与混合智能优化集成（约500字） 面对海量工艺数据，如何将数据智能与传统控制理论有效融合，是实现“智能工厂”的关键。 3.1 软测量与状态估计的深度融合 在化工过程中，关键质量指标（如产品纯度、反应转化率）往往难以在线实时测量，只能通过昂贵且滞后的离线分析。 卡尔曼滤波（KF）的扩展应用： 从经典线性KF出发，详述了扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性状态估计中的应用与局限（线性化误差）。随后，重点介绍了无迹卡尔曼滤波（UKF），它通过Sigma点采样避免了雅可比矩阵的计算，在非线性程度较高的温度和浓度估计中展现出卓越的性能。 深度学习在软测量中的前沿探索： 探讨了如何利用长短期记忆网络（LSTM）或图神经网络（GNN）来建立从易测变量（温度、压力、流量）到难测变量的映射模型，并将其作为外部反馈信号注入到状态观测器中，实现“混合软测量”系统。 3.2 优化策略的实时集成 现代过程控制不仅要稳定，还要保证经济效益最大化。 实时优化（RTO）与实时控制（RTC）的耦合： 阐述了如何设计一个“慢/快”双层架构。上层RTO根据市场价格、能耗目标等长期因素，每隔数小时计算最优的设定值和操作窗口约束；下层实时控制器（如NMPC或鲁棒控制）则以RTO给出的最优值为目标，以毫秒级的速度处理过程动态扰动。 强化学习（RL）在操作策略生成中的探索： 介绍了如何将复杂的调度和操作序列决策问题，转化为马尔可夫决策过程（MDP）。重点分析了PPO（近端策略优化）算法在模拟环境中对复杂反应器启动/停机策略的学习过程，并讨论了如何将RL训练出的策略安全地嵌入到现有的PID/MPC框架中，以应对极端工况。 --- 结语：面向未来的控制工程实践 本书不是一套纯粹的数学推导手册，而是紧密围绕“如何解决实际问题”展开。我们希望读者在掌握了这些先进理论工具后，能够自信地面对流程工业中日益严峻的性能要求和不确定性挑战，设计出更安全、更高效、更智能的自动化系统。 ---

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阅读体验上，这本书的索引和附录部分的设计简直是教科书级别的典范。很多技术书籍往往在这些“边角料”上敷衍了事，但这本书却将它们视为了核心知识体系的延伸。书后的术语表整理得极为详尽，几乎涵盖了正文中出现的所有专业名词，并且按照字母顺序排列，方便随时查阅。更实用的是，作者在附录中嵌入了一部分与现代控制理论紧密相关的线性代数和复变函数的基础回顾。这些内容并非简单的公式堆砌，而是专门挑选了与控制系统分析和设计直接相关的定理和性质进行梳理，极大地减少了读者在阅读过程中需要频繁中断查阅其他参考书的麻烦。这种高度的“自洽性”和对读者学习路径的周到考虑，让整个学习过程连贯而高效。比如，在推导最优控制解法时，涉及到大量的拉格朗日乘子法，附录中对该方法的几何意义和多变量优化约束条件的讲解，恰好能够无缝衔接到正文的复杂应用场景中，形成了一个完美的知识闭环。

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这本书在案例分析和实际应用的比重上把握得相当巧妙。它没有陷入纯粹的数学推导，也没有过度侧重于空泛的工程描述，而是在理论章节的末尾，穿插了数个贴近实际工程问题的剖析。例如，在介绍极点配置和状态反馈设计之后，作者立即引入了一个关于两自由度机械臂姿态控制的简化模型。这里的分析不仅仅停留在传递函数的层面，而是直接利用状态变量的概念，展示了如何通过选择反馈增益矩阵来实现对系统性能指标（如响应速度和超调量）的精确调控。这种“理论—模型—设计”的链式结构，极大地增强了学习的成就感和目的性。阅读时，我能清晰地感受到作者是将控制理论视为一种解决实际问题的强大工具，而非孤立的数学分支。这种务实的态度，使得原本可能显得枯燥的抽象代数运算，瞬间与现实世界中的动态系统产生了强烈的共鸣，让读者明白，我们所学的每一种变换和矩阵运算，最终都是为了让那些复杂的机器和流程能够稳定、精确地运行。

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这本书的装帧设计非常考究，封面采用了深邃的藏蓝色调，配以简洁而有力的几何图形，给人一种严谨而又充满现代感的印象。初次翻阅时，我就被其清晰的排版和适中的字体大小所吸引，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。内页纸张的质感也相当不错，光线反射柔和，即便是放在阳光下看，文字的锐度也保持得很好。章节的划分逻辑性极强，从基础概念的引入到复杂算法的推导，过渡得如行云流水般自然。每一章的开头都有一个明确的学习目标概述，这对于自学者来说无疑是一大福音，能让人在开始之前就对本章的内容有一个宏观的把握。更值得称赞的是，作者在关键术语的引入上非常细致，首次出现的专业词汇旁边都会附带简短的解释或脚注，极大地降低了理解门槛。例如，在讲解系统状态空间表示法时，作者不仅给出了标准的矩阵形式，还用通俗的语言解释了每个矩阵在物理系统中所代表的实际意义，这种图文并茂的处理方式，使得抽象的数学工具立刻变得生动起来。此外，书中的图表绘制得极其专业，线条清晰，坐标轴的标注规范完整，即便是复杂的反馈回路图，也能一眼看出其结构和信号流向。这本书的细节处理，充分体现了出版方对知识传递的尊重和对读者的关怀。

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从结构和内容的深度来看，这本书的价值绝非一本普通的入门教材所能比拟，它更像是一部为工程师和研究生量身定制的“方法论大全”。作者在处理诸如鲁棒性分析、最优控制这类前沿（或至少是进阶）议题时，展现出了极高的驾驭能力，并没有因为书名中带有“基础”二字就有所保留。特别是关于观测器设计的部分，作者对卡尔曼滤波的引入和阐述，不仅清晰地解释了其最优估计的理论基础，还对滤波器的结构和参数选择对实际效果的影响进行了深入探讨，这在很多同类教材中往往是一笔带过的内容。这本书的难度曲线是平缓上升的，它不会在开头就用生僻的数学工具吓跑初学者，但它也绝不会满足于表面的理解，而是通过一系列精心设计的练习题（这些题目本身就是对理解程度的有效检验），引导读者不断挑战自己的思维边界。总而言之，这是一部需要投入时间和精力去研读的力作，它的价值体现在经得起反复推敲的严谨逻辑和对学科核心思想的深刻洞察力上。

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这本书的行文风格带着一种老派工程师的务实和一丝不苟，几乎没有冗余的华丽辞藻，每一句话都像是经过反复锤炼的公式，直击问题的核心。作者在阐述理论时，习惯于先给出结论，然后层层递进地剖析其推导过程，这种“先见森林后见树木”的讲解方式，非常适合已经有一定数学基础的读者快速建立理论框架。我尤其欣赏作者在处理那些经典控制理论中的“陷阱”或易混淆概念时的处理方式。比如，在讨论李雅普诺夫稳定性判据时，作者没有满足于仅仅给出充要条件，而是深入探讨了构造李雅普诺夫函数的艺术性和困难性，并穿插了几个著名的反例，提醒读者不要陷入形式化的泥潭。这种深度和广度的结合，使得这本书不仅仅是一本“教你怎么做”的工具书，更是一本“教你怎么思考”的哲学指南。尽管内容偏向理论深度，但作者的叙述口吻始终保持着一种沉稳的引导，仿佛一位经验丰富的导师在身旁耐心指点迷津。对于那些期望在理论层面有所突破的进阶学习者而言，这本书无疑提供了一个坚实而又富有挑战性的思想平台。

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处女挂 因为这个。。。 有木有相当差

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看了大半换本详细点的，原来控制理论分在数学类

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处女挂 因为这个。。。 有木有相当差

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一本比较老的教材，书中内容脉络清晰，主要内容突出，讲解简明扼要。如果熟悉矩阵论，常微分方程及经典控制理论，读起来并无特别困难之处。

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处女挂 因为这个。。。 有木有相当差