自动控制原理全程辅导

自动控制原理全程辅导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:辽师大
作者:九章系列课题组
出品人:
页数:404
译者:
出版时间:2004-8-1
价格:25.80
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787811030754
丛书系列:
图书标签:
  • 自动控制原理
  • 控制系统
  • 自动控制
  • 电路分析
  • 数学建模
  • 信号与系统
  • 经典控制
  • 现代控制
  • 仿真
  • 教材
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具体描述

《自动控制原理全程辅导(第5版)》内容特色:知识点窍、全真考题、逻辑推理、名师执笔、习题全解、题型归类。

《现代系统动力学与控制:理论、方法与前沿应用》 书籍简介 本书聚焦于现代系统科学的视角,深入剖析复杂动态系统的建模、分析、设计与优化问题,旨在为读者提供一套全面、系统且具有前瞻性的控制理论与工程实践框架。内容横跨经典控制的理论基石与现代控制、智能控制的最新发展,特别强调了非线性、时滞、不确定性等复杂性因素在工程实践中的处理策略。 第一部分:系统理论基础与建模范式 本书首先回顾了系统理论的演进脉络,从物理系统的本质属性出发,构建严格的数学描述。 1. 广义系统描述与状态空间方法: 系统地阐述了从常微分方程到偏微分方程,再到随机微分方程(SDEs)的系统建模过程。重点讨论了线性定常(LTI)系统的状态空间表示法,包括能控性、能观测性(如卡尔曼条件)的深入分析,并将其推广至线性时变(LTV)系统和参数不确定的系统。 2. 复杂系统建模技术: 面对工程中普遍存在的复杂性,本书详述了多种先进建模方法。这包括: 基于物理的建模(PBM): 详细介绍拉格朗日方程、哈密顿原理在建立机械、电气耦合系统模型中的应用,特别是对多自由度(MDOF)系统和约束系统的处理。 系统辨识与数据驱动建模: 引入最小二乘法(LS)、子空间辨识(Subspace Identification)等参数化辨识方法。同时,对非参数化模型(如核方法)在黑箱系统辨识中的应用进行了探讨,强调模型验证与选择的统计学基础。 模糊系统与神经网络建模: 介绍模糊逻辑系统(Takagi-Sugeno模型)作为描述人类经验和不精确知识的工具,以及基于神经网络(如RBF、LSTM)的动态系统近似建模能力。 3. 时滞系统与分布式参数系统: 针对现实中广泛存在的信号传输延迟和空间分布效应,本书构建了延迟微分方程(DDEs)作为核心模型,并探讨了利用Spectral方法和Pade近似处理无限维系统的必要性。 第二部分:现代控制理论与分析工具 本部分是全书的核心,着重于利用先进的数学工具对系统的稳定性和性能进行严格分析。 4. 稳定性理论的拓展: 从Lyapunov稳定性定义出发,系统地介绍了直接法、间接法在分析非线性系统稳定性中的应用。重点阐述了利用平面相轨迹分析、极限环的稳定性(霍普夫分岔)、以及全局稳定性的判据(如Barbălat’s Lemma在渐近稳定分析中的应用)。此外,书中深入探讨了输入到状态的稳定性(ISS)概念,这是设计鲁棒控制器的理论基础。 5. 频域分析与鲁棒性设计: 本书超越了传统的Bode图和Nyquist图的简单应用,强调频域分析在结构不确定性和参数不确定性下的鲁棒性评估。详细讲解了$mathcal{H}_{infty}$控制理论,包括其在最小化噪声和抑制模型误差方面的强大能力,并给出了线性矩阵不等式(LMI)求解$mathcal{H}_{infty}$控制器的具体步骤。同时,也涵盖了$H_2$控制与LQR方法的现代视角。 6. 非线性控制理论精粹: 针对传统线性化方法失效的场合,本书重点介绍了主流的非线性控制设计技术: 反步法(Backstepping): 详细推导了该方法在设计复杂串联连接非线性系统稳定控制器中的递归过程,并讨论了其对“火腿效应”(Explosion of Terms)的改进策略(如利用高阶滑模或预测算子)。 滑模控制(SMC): 深入分析了SMC在处理外部扰动和模型不确定性时的固有鲁棒性,并对传统SMC的抖振问题,引入高阶滑模(HOSM)和自适应界限技术进行了详细的解决方案论述。 反馈线性化(Feedback Linearization): 讨论了通过微分同胚变换将非线性系统转化为线性系统的条件(可积性条件),以及在部分反馈线性化中残余非线性的处理。 第三部分:先进控制策略与智能决策 本部分面向前沿研究方向,探讨如何将先进的计算智能与控制理论相结合,以解决超大规模、高维度的复杂工程挑战。 7. 优化与预测控制: 本书将模型预测控制(MPC)视为现代工业控制的主流工具。详细阐述了其核心思想:在线求解随时间变化的优化问题。内容涵盖了线性MPC(LMPC)、非线性MPC(NMPC)的求解算法(如基于内点法或序列二次规划SQP),并特别关注了在约束处理(硬约束与软约束)和实时计算效率上的工程化考量。 8. 智能与自适应控制: 重点介绍了如何利用机器学习的潜力来增强控制系统的性能和适应性。 自适应控制: 区分了基于模型参考自适应控制(MRAC)和基于参数估计的自适应控制。对后者的参数更新律(如基于梯度下降或Lyapunov的构造)进行了严格的稳定性证明。 强化学习(RL)在控制中的应用: 重点分析了Actor-Critic架构(如A2C, DDPG)如何应用于连续动作空间控制问题,并探讨了将经典稳定性理论(如ISS)与RL相结合的安全强化学习(Safe RL)前沿研究方向,确保学习过程的安全性。 9. 网络化与分布式控制: 随着物联网和工业4.0的发展,网络通信的延迟、丢包和带宽限制成为关键瓶颈。本书讨论了: 网络化控制系统(NCS): 分析了采样控制器与网络不确定性之间的交互作用,并提出了基于事件触发(Event-Triggered)和自适应采样率的控制策略,以减少通信负担。 多智能体系统(MAS)协同控制: 引入图论和代数图拉普拉斯算子来描述代理间的通信拓扑,重点阐述了一致性(Consensus)、编队保持(Formation Control)的分布式算法设计,以及在存在非保守通信和动态拓扑变化下的鲁棒性问题。 第四部分:工程实现与案例分析 全书最后一部分,通过具体的工程案例,巩固和展示了前述理论的实际价值。案例涵盖了从精密伺服系统、航空航天姿态控制到复杂工业过程的最优调度等多个领域,强调了从理论推导到仿真验证(如MATLAB/Simulink环境下的实现)再到实际硬件在环(HIL)测试的完整工程流程。 本书内容深度与广度兼备,理论论证严谨,同时紧密贴合现代工程实践的挑战,是高等院校研究生、控制系统研发工程师以及致力于系统科学研究的专业人士不可或缺的参考书。

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