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出版者:清华大学出版社

作者:韩曾晋

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:1995年6月1日

价格:15.0

装帧:平装

isbn号码:9787302018186

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好的，这是一份关于《深入理解现代控制理论》的图书简介： --- 《深入理解现代控制理论》图书简介 前言：跨越理论与实践的桥梁 在工程、自动化乃至更广泛的科学领域，控制理论始终是驱动复杂系统精确、稳定运行的核心技术。如果说经典控制理论为我们奠定了系统分析与设计的基石，那么现代控制理论则以其强大的数学工具和对多变量、复杂动态系统的深刻洞察力，引领我们进入了一个全新的时代。 《深入理解现代控制理论》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，剖析现代控制理论的理论精髓、核心方法及其在工程实践中的应用。本书的撰写不仅立足于扎实的数学基础，更注重构建清晰的物理直觉，帮助工程师和研究人员跨越抽象概念与实际问题之间的鸿沟。 第一部分：现代控制理论的基石——状态空间方法论 本书伊始，我们聚焦于现代控制理论的基石——状态空间表示法。这一方法论的优势在于其简洁、统一地描述线性、时不变（LTI）及线性、时变（LTV）系统的能力，尤其擅长处理多输入多输出（MIMO）系统。 1. 系统的状态描述与建模： 我们详细阐述了如何从物理系统的微分方程、传递函数或输入/输出关系中提取出状态变量。重点讨论了状态向量、状态方程（$dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}$）和输出方程（$mathbf{y} = mathbf{Cx} + mathbf{Du}$）的构建过程，并深入分析了系统的自由响应与强迫响应。 2. 系统的基本性质分析： 系统的可控性（Controllability）和可观测性（Observability）是现代控制理论的“两个基本问题”。本书利用李雅普诺夫（Lyapunov）行列式和可控性/可观测性矩阵，系统地分析了系统状态是否能被任意驱动或完全测量。我们进一步讨论了如何通过状态变换（如能控标准型、能观标准型）简化系统结构，并探讨了状态重构（观测器设计）的必要性与基础。 3. 线性系统的对角化与解耦： 针对LTI系统，我们深入探讨了特征值、特征向量和模态分析。通过相似变换将系统矩阵对角化（或约当标准型），揭示了系统内在的动态特性（如稳定性、暂态响应速度）。对于非对角化系统，模态分析提供了理解系统耦合行为的关键。 第二部分：高性能控制器的设计原理 在理解了系统的动态特性之后，本书的核心转向如何设计有效的反馈控制器，以满足特定的性能要求。 4. 基于极点配置的状态反馈： 极点配置是现代控制设计中最具影响力的技术之一。我们详细讲解了如何利用Ackermann公式或求解线性方程组，将闭环系统的极点（即特征值）放置在复平面上预定的位置，从而精确控制系统的稳定性、阻尼比和自然频率。此外，本书还覆盖了如何处理系统输入受限和系统非完全可控情况下的极点配置方法。 5. 观测器设计与状态估计： 实际应用中，状态变量往往无法直接测量。因此，状态观测器成为连接理论与实践的桥梁。本书重点介绍了Luenberger观测器的设计原理，通过为观测器设置独立于系统动态的“观测器极点”，实现对状态的快速、精确估计。 6. 结合反馈与观测器的控制律： 最终，我们将状态反馈控制律与状态观测器结合，形成了完整的极点配置与观测器（Pole Placement and Observer） 控制结构。我们证明了这种分离原理（Separation Principle）在LTI系统设计中的有效性，并讨论了观测器误差的收敛性分析。 第三部分：最优控制与数据驱动的系统性能 现代控制理论的第二个重要分支是最优控制，它不再仅仅关注“能否达到目标”，而是追求“以何种方式最优地达到目标”。 7. 变分法与最优性原理： 我们引入了欧拉-拉格朗日方程和庞特里亚金最小原理（Pontryagin’s Minimum Principle），为最优控制问题的求解提供了必要的变分基础。 8. 线性二次型调节器（LQR）： LQR是现代控制中最实用、应用最广泛的最优控制方法。本书详细推导了代数黎卡提方程（ARE） 的解法，并解释了如何通过权衡矩阵（Q和R）来平衡状态误差的抑制和控制输入的能量消耗。LQR的设计过程清晰地展示了“性能指标驱动设计”的理念。 9. 关于最优估计：卡尔曼滤波基础： 在存在随机扰动和测量噪声的情况下，传统的确定性观测器性能下降。本书引入了随机过程理论，系统地介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filtering） 的递推算法。我们着重分析了状态噪声协方差（Q）和测量噪声协方差（R）对滤波性能的影响，展示了卡尔曼滤波作为最优线性无偏估计器的强大能力。 第四部分：先进控制技术的扩展与展望 本书最后部分将视野扩展到更复杂的系统和前沿领域。 10. 鲁棒控制基础： 真实世界中的系统参数总是不确定的。我们探讨了如何设计对模型不确定性具有抵抗力的控制器，引入了根轨迹法在复平面上的扩展应用，以及H-无穷范（$H_{infty}$）控制的基本思想，强调了在存在模型误差下维持性能的必要性。 11. 非线性系统的初步探讨： 尽管本书主要关注线性化方法，但我们提供了非线性控制的初步概念，包括反馈线性化（Feedback Linearization）的基本思想，以及相平面分析法在低阶非线性系统定性分析中的应用，为读者深入研究非线性控制打下基础。 结语 《深入理解现代控制理论》不仅是一本教材，更是一份对复杂工程挑战的系统性回应。通过对状态空间理论、极点配置、最优控制和滤波估计等核心工具的精讲，读者将掌握分析和设计高性能反馈系统的必备技能。本书的结构力求逻辑严密、推导清晰，确保读者能够真正理解而非仅仅套用这些强大的理论工具，从而在实际工程中构建出稳定、高效且可预测的控制系统。

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阅读《自适应控制》的过程，对我来说是一次严谨的学术探险。我一直对控制理论的“智能化”发展趋势抱有浓厚的兴趣，而自适应控制无疑是其中的重要一环。这本书最让我赞赏的地方在于其内容的深度和广度。它不仅仅是简单地罗列各种自适应控制算法，而是深入剖析了这些算法背后的数学原理、设计思路以及各自的适用范围。例如，书中对如何设计一个有效的自适应律，以及如何保证闭环系统的稳定性和性能，都进行了非常详尽的阐述。我特别喜欢书中关于“如何处理未知参数”的部分，这部分内容对于理解自适应控制的核心思想至关重要。作者通过大量的数学推导和图示，将抽象的概念具体化，让我能够清晰地看到这些算法是如何在不断地“试错”中找到最优解的。此外，书中还探讨了自适应控制在分布式系统、多智能体系统等复杂场景下的应用，这为我未来的研究方向提供了新的启发。即使有些章节的数学公式让我一度感到吃力，但作者总能通过清晰的解释和直观的例子，帮助我克服困难，最终理解其中的奥秘。

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这本书的出版，无疑为广大学习者和研究人员提供了一部宝贵的参考资料。作为一名在自动化领域摸爬滚打了多年的工程师，我深知在实际工程项目中，系统模型的不确定性以及环境的动态变化是普遍存在的挑战。而《自适应控制》正是针对这些痛点，系统地介绍了如何设计和实现能够应对这些不确定性的控制策略。书中对不同自适应控制方法的比较分析，是我最为看重的内容之一。它并没有简单地介绍各种算法，而是详细地阐述了它们各自的优缺点、适用条件以及在不同应用场景下的表现。例如，对于模型参考自适应控制，书中不仅讲解了其基本原理，还深入探讨了如何选择合适的参考模型，以及如何处理参考模型不恰当带来的影响。对于参数自适应控制，则详细介绍了各种参数估计方法，并分析了它们在收敛速度和鲁棒性方面的差异。我尤其欣赏书中在讲解过程中，经常引用经典的工程案例，例如飞机飞行控制、过程控制等，这些案例让我能够更直观地理解自适应控制理论的实际价值。这本书让我对如何设计更加智能、更加可靠的控制系统有了更深刻的认识。

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这本书给我带来的最大价值在于其对自适应控制原理的系统性讲解，以及对各种算法在实际应用中的深入剖析。我之所以购买这本书，是因为我对如何让控制系统在面对不确定性和变化时能够“自己学习”和“自己调整”充满了好奇。书中对李雅普诺夫稳定性理论的应用，以及如何设计自适应律以保证系统的全局稳定性，进行了非常清晰的阐述。我特别喜欢书中关于“模型参考自适应控制”的章节，它以一种非常直观的方式解释了如何通过参考模型来指导被控对象的参数调整。此外，书中还深入探讨了参数自适应控制、逆模型自适应控制等多种方法，并对它们的适用范围、优缺点进行了详细的比较。令我印象深刻的是，书中还讨论了自适应控制在分布式系统和网络控制系统中的应用，这为我提供了新的研究思路。总而言之，这本书是一部非常全面、深入的自适应控制领域的著作，它不仅适合理论研究者，也为工程实践者提供了宝贵的指导。

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这本书给我最大的惊喜在于其对自适应控制理论的系统性梳理和前瞻性探讨。我之所以选择购买这本书，很大程度上是因为我对“自适应”这个概念本身非常着迷。在现代工程领域，系统的动态特性常常难以精确建模，或者会随着时间和环境的变化而改变，这时候，能够自主调整自身参数以适应新情况的控制策略就显得尤为重要。这本书恰恰就聚焦于此，它不仅详细讲解了诸如门控自适应、参数自适应、模型参考自适应等核心方法，还对近年来涌现出的新型自适应控制技术，例如基于神经网络的自适应控制、基于模糊逻辑的自适应控制，进行了深入的剖析。作者在处理这些复杂概念时，总是能够找到一个恰当的切入点，用清晰易懂的语言将其阐释清楚。尤其令我印象深刻的是，书中对于自适应控制器在应对非线性、时变、甚至带有未知扰动的系统时的鲁棒性和收敛性进行了严谨的数学证明，这对于我这样的读者来说，是极具说服力的。我并非理论出身，但作者的讲解方式让我能够逐步理解背后的数学原理，并对其在实际工程中的可靠性充满信心。这本书无疑为我打开了一扇通往更高级控制理论的大门。

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拿到《自适应控制》这本书，我首先被其沉甸甸的质感和精美的排版所吸引。阅读过程中，我发现书中对自适应控制的讲解，远超出了我之前的认知。我一直认为自适应控制是实现智能控制的关键技术之一，而这本书则为我提供了深入探索这一领域的绝佳机会。书中对各种自适应控制算法的理论推导都十分详尽，并且注重数学的严谨性，这让我能够深入理解算法背后的原理。我尤其欣赏书中对如何处理系统不确定性和动态变化的讲解。例如，书中详细介绍了如何通过在线参数估计来补偿未知的系统参数，以及如何利用自适应控制来应对外部扰动的干扰。书中还探讨了自适应控制在多种复杂系统中的应用，例如非线性系统、时变系统以及分布式系统等，这为我提供了丰富的工程应用案例。这本书的难度适中，既有深入的理论探讨，又不乏工程实践的指导，非常适合我这样的读者。

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我从这本书中获得的不仅仅是理论知识，更是一种解决实际问题的思维方式。《自适应控制》的魅力在于，它将理论与实践紧密地结合在一起。在阅读过程中，我发现作者不仅仅是简单地介绍各种自适应控制算法，而是更侧重于讲解如何根据具体的工程问题来选择和设计合适的自适应控制器。书中对各种算法的推导都非常严谨，但同时又非常注重解释算法背后的直观含义，让我能够理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么”做。我尤其对书中关于“如何处理系统噪声和测量误差”的章节印象深刻。在实际应用中，这些干扰往往是不可避免的，而这本书提供了切实可行的方法来应对这些挑战。书中还提到了许多高级的主题，比如模型辨识在自适应控制中的作用，以及如何利用自适应控制来提高系统的鲁棒性。这些内容对我来说是非常宝贵的，它们让我对控制系统的设计有了更全面的认识，也为我未来的研究和工作提供了重要的指导。这本书的阅读体验非常棒，它让我感到既有挑战性，又充满成就感。

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这本书的价值在于它提供了一个全面而深入的视角来理解自适应控制。我最初接触自适应控制的概念时，只是对它能够“自主学习”的能力感到惊叹，但这本书让我明白，实现这种能力背后有着严谨的数学理论和精巧的工程设计。书中对各种自适应控制方法的分析都相当透彻，例如，它详细介绍了模型参考自适应控制（MRAC）和自校正调节器（STR）的设计原理，以及它们在不同应用场景下的表现。我特别欣赏书中对参数辨识和稳定性分析的详细阐述，这让我能够更深入地理解自适应控制器的设计过程和性能保证。此外，书中还探讨了自适应控制在处理时滞系统、非线性系统以及多变量系统等复杂情况下的应用，这为我未来的研究提供了重要的参考。这本书的语言风格严谨而不失可读性，让我能够循序渐进地掌握复杂的概念。

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这本书的封面设计简洁却不失专业感，厚重的纸张和精美的印刷质量都让人一眼就能看出它的分量。我拿到这本书的时候，正是我在学习动力学系统控制和信号处理方面的关键时期，迫切希望能找到一本既能巩固基础理论，又能深入讲解前沿技术的书籍。毫不夸张地说，《自适应控制》满足了我几乎所有的期待。书中对各种自适应控制算法的推导过程严谨而清晰，从最基础的李雅普诺夫稳定性理论到复杂的鲁棒自适应控制，每个章节都循序渐进，逻辑性极强。我特别欣赏作者在讲解过程中穿插的丰富案例，这些案例不仅涵盖了航空航天、机器人等传统工业领域，还触及了新兴的智能电网、生物医学工程等跨学科应用。通过这些鲜活的例子，我能够更直观地理解抽象的控制理论在实际问题中的应用，也为我日后解决实际工程问题提供了宝贵的思路。书中对不同算法的优缺点分析也相当到位，避免了盲目推崇某种特定技术，而是鼓励读者根据具体场景选择最合适的方法。即使是一些我之前接触过的概念，在书中得到了更深入的阐释，让我对这些知识有了全新的认识。这本书更像是一位经验丰富的导师，在我的学习道路上指引方向，不断激发我的思考。

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这本书的深度和严谨性令我印象深刻，它绝对不是一本浅尝辄止的入门读物。我之所以选择《自适应控制》，是因为我希望能够深入理解自适应控制的核心机制，并将其应用于我所从事的机器人控制领域。书中对各种自适应控制算法的推导过程都非常详尽，涉及到大量的数学分析和证明，这对于我来说既是挑战也是乐趣。我尤其欣赏书中对不同自适应控制方法之间的比较，以及它们各自的优势和劣势的分析。例如，书中对直接自适应控制和间接自适应控制的阐述，让我清晰地看到了这两种方法在设计思路和实现上的区别。此外，书中还深入探讨了自适应控制在应对系统未知参数、非线性特性以及外部扰动时的性能表现，并提供了严谨的理论分析和证明。这对于我这样需要对控制系统的可靠性和鲁棒性有严格要求的工程师来说，无疑是极具价值的。这本书不仅让我巩固了已有的知识，更启发了我对更高级控制理论的探索。

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《自适应控制》这本书给我带来的最深刻的印象是它对自适应控制理论的全面性与前瞻性。我之所以选择阅读这本书，是因为我一直对如何设计能够自主学习和应对未知环境的控制系统抱有浓厚的兴趣。书中对自适应控制的核心思想——即系统能够根据自身表现和外部反馈来调整控制策略——进行了深入的剖析。我尤其欣赏书中对不同类型自适应控制算法的详尽介绍，包括基于模型参考的自适应控制、基于参数辨识的自适应控制，以及更先进的基于神经网络和模糊逻辑的自适应控制。书中对这些算法的数学推导都相当严谨，但同时又辅以清晰的解释和图示，使得复杂的理论概念易于理解。此外，书中还对自适应控制在实际工程中的应用进行了广泛的探讨，例如在机器人、航空航天和过程控制等领域，这让我能够更直观地感受到自适应控制的强大威力。这本书为我提供了宝贵的知识财富，也为我未来的学术研究和工程实践指明了方向。

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