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出版者:第1版 (2005年5月1日)

作者:李国勇

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2005-5-1

价格:36.0

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121012129

丛书系列:

图书标签:

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• 优化
• 自适应控制
• 神经网络控制
• 模糊控制
• 专家系统
• 现代控制

自动化领域的基石：精准控制的理论与实践 在现代工业、科研以及日常生活日益复杂和精细化的今天，对各类系统的精准、高效、稳定控制已成为至关重要的议题。从微观的纳米机器人到宏观的航空航天器，从单个人工智能算法到庞大的电网系统，无一不依赖于先进的控制理论和精密的实现手段。本书旨在系统地阐述自动化领域中几个核心且极具影响力的控制理论流派，并结合实际工程应用，深入剖析其背后的数学原理、逻辑框架以及工程实现的关键技术。我们将带领读者穿越经典控制与现代控制的演进之路，探索智能控制策略的魅力，并着重于介绍那些能够赋予系统“智慧”的控制方法。 第一部分：系统建模与分析——理解控制对象是精准控制的前提 任何控制系统的设计都始于对被控对象的深刻理解。本部分将首先介绍系统建模的基本概念与方法，包括物理建模、实验辨识建模等。我们将学习如何将复杂的物理系统抽象为数学模型，例如微分方程、传递函数、状态空间方程等，这些模型是后续控制器设计的基础。 经典建模方法： 详细讲解如何利用牛顿定律、能量守恒等基本物理原理建立线性时不变（LTI）系统的模型。重点介绍传递函数在频域分析中的作用，以及零极点、增益裕度、相裕度等关键概念如何反映系统的动态特性和稳定性。 状态空间方法： 引入更通用的状态空间表示法，它能够处理多输入多输出（MIMO）系统以及时变系统。我们将学习如何将传递函数模型转换为状态空间模型，并理解状态变量的物理意义。 系统分析工具： 深入探讨如何利用各种图解法和分析工具来理解系统的行为，如根轨迹、波特图、奈奎斯特图、尼科尔斯图等。这些工具不仅能帮助我们直观地评估系统的稳定性、响应速度和鲁棒性，还能为控制器参数的初步选取提供指导。 非线性系统的建模挑战： 简要介绍非线性系统建模的复杂性，以及分段线性化、泰勒展开等近似方法，为后续非线性控制策略的讨论奠定基础。 第二部分：经典控制理论——奠定自动化基础的坚实基石 在理解了系统的基本特性后，我们将进入经典控制理论的学习。这一部分内容是自动化工程的基石，为理解更复杂的现代控制和智能控制提供了必要的理论支撑。 PID 控制器： 作为工业界最广泛应用的控制器，PID（比例-积分-微分）控制器将得到详细的阐述。我们将深入理解比例、积分、微分三个环节的作用机理，以及它们如何协同工作以消除稳态误差、改善动态响应和抑制干扰。本书将重点分析PID参数整定（如Ziegler-Nichols方法、临界比例度法等）的原理和技巧，并探讨其在不同类型系统中的适用性与局限性。 闭环系统稳定性分析： 深入研究如何保证控制系统的稳定性，这是任何控制系统设计的首要任务。我们将学习Routh-Hurwitz判据、Nyquist稳定性判据等代数和图解的稳定性判据，并理解它们在时域和频域分析中的应用。 频率域设计方法： 详细讲解基于频率响应的控制器设计，如超前、滞后、超前-滞后校正器。我们将学习如何通过设计校正环节来改善系统的幅频特性和相频特性，从而达到预期的性能指标。 根轨迹法： 介绍根轨迹法在控制器设计中的应用，通过分析开环极点和零点变化对闭环极点（系统稳定性）的影响，指导控制器参数的选择。 第三部分：现代控制理论——面向复杂系统的通用框架 随着科学技术的发展，许多实际系统变得越来越复杂，经典控制理论在处理这些系统时显得力不从心。现代控制理论提供了一个更为通用和强大的框架来应对这些挑战。 状态观测器设计： 在许多情况下，系统的所有状态变量都无法直接测量。状态观测器可以利用系统的输入和输出信息来估计系统的内部状态。我们将学习Luenberger观测器的设计原理，以及如何调整观测器增益以获得快速准确的状态估计。 极点配置（Placement）： 现代控制理论的核心优势之一在于其能够任意配置闭环系统的极点位置，从而精确地设计系统的动态响应。我们将学习如何通过状态反馈实现极点配置，并理解反馈增益矩阵的设计方法。 最小方差控制与模型预测控制（MPC）简介： 简要介绍一些更先进的现代控制策略，例如最小方差控制，其目标是最小化输出的方差，适用于具有随机扰动的系统。在此基础上，引入模型预测控制（MPC）的概念，这是一种基于模型预测的滚动优化控制策略，在工业过程控制中具有广泛的应用前景。 第四部分：智能控制——赋予系统“智慧”的策略 智能控制是控制理论领域中最活跃和前沿的研究方向之一。它旨在模仿人类的智能，使得控制系统能够适应复杂多变的外部环境，并在不确定性或信息不完全的情况下做出最优决策。本部分将深入探讨几种主要的智能控制技术。 模糊控制（Fuzzy Control）： 模糊控制是模仿人类的模糊思维和决策过程的控制方法。我们将学习模糊逻辑的基本概念，如模糊集、隶属函数、模糊化、模糊推理和解模糊。重点介绍如何根据经验规则和模糊逻辑推导出控制器的输出，并阐述其在处理非线性、时变和不确定系统方面的优势。 神经网络控制（Neural Network Control）： 神经网络作为一种强大的函数逼近器和模式识别工具，在控制领域展现出巨大的潜力。我们将介绍不同类型的神经网络（如前馈网络、循环神经网络）及其在控制中的应用。重点讲解如何利用神经网络来建模复杂系统、设计自适应控制器或替代传统控制器。 自适应控制（Adaptive Control）： 自适应控制系统能够根据被控对象参数的变化或外部环境的改变，自动调整控制器参数，以维持系统的性能。我们将介绍自适应控制的基本思想，以及梯度下降法、Lyapunov稳定性理论在自适应控制器设计中的应用。 专家系统在控制中的应用： 简要介绍专家系统如何利用领域专家的知识来做出控制决策，特别是在系统行为难以建模或需要处理复杂逻辑推理的情况下。 遗传算法与粒子群优化在控制器参数整定中的应用： 探讨利用进化计算方法，如遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO），来优化控制器的参数，特别是对于传统方法难以解决的复杂优化问题。 第五部分：鲁棒控制与最优控制——应对不确定性与追求卓越性能 在实际工程应用中，系统参数往往存在不确定性，外部干扰也难以避免。鲁棒控制致力于设计在各种不确定条件下都能良好工作的控制器。而最优控制则是在满足一定约束条件下，追求系统性能指标最优化的方法。 H∞控制： H∞控制是一种基于频域的不确定性控制方法，旨在最小化系统对外部扰动的敏感度，保证系统的鲁棒性。我们将介绍H∞范数的概念，以及如何设计H∞控制器来满足性能指标。 LMI（线性矩阵不等式）方法： 线性矩阵不等式（LMI）为许多控制问题的求解提供了一个统一的框架，包括鲁棒控制、最优控制和稳定性分析。我们将介绍LMI的基本概念，以及如何利用LMI工具箱来求解控制器设计问题。 线性二次调节器（LQR）： LQR是一种经典的二次型最优控制方法，旨在最小化一个二次型性能指标，该指标结合了状态变量的平方和控制输入的平方。我们将学习LQR的设计方法，以及如何通过权阵的选择来权衡系统响应速度和控制能量消耗。 非线性最优控制简介： 简要介绍非线性最优控制的基本思想，如庞特里亚金最小化原理，为处理更复杂的非线性优化控制问题提供初步认识。 第六部分：工程实践与案例分析——理论指导实践，实践印证理论 本书的最后部分将强调理论与实践的结合。我们将通过具体的工程案例，来展示上述控制理论在实际应用中的价值和方法。 工业过程控制实例： 分析如温度控制、压力控制、流量控制等典型工业过程的控制系统设计。 机器人控制： 探讨机器人运动控制、路径规划以及操作的智能控制策略。 航空航天系统控制： 介绍飞行器姿态控制、导航与制导系统中的控制技术。 其他前沿应用： 简要提及智能电网控制、交通系统控制、生物医学工程中的控制应用等。 通过系统地学习本书内容，读者将能够： 深刻理解 各种控制理论的核心原理和数学基础。 掌握 针对不同类型系统和性能需求选择和设计控制器的能力。 了解 智能控制策略如何赋予系统更强的适应性和决策能力。 具备 分析和解决实际工程中控制问题的基本框架和方法。 本书内容丰富，由浅入深，理论阐述严谨，并注重与工程实践相结合，旨在为自动化领域的学生、研究人员和工程师提供一本全面而实用的参考书籍。

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我对传统控制理论的基础知识已经有所掌握，现在急需的是一套能帮助我理解“智能”二字在控制领域具体含义的指南。我希望这本书在介绍现代控制概念时，能体现出其区别于传统方法的根本优势。例如，在处理模型不确定性时，传统方法可能依赖于保守的设计裕度，而“智能”方法则可能通过在线学习或自我修正来适应环境变化。我非常关注书中对于如何评估和量化“智能”性能的论述。是否提供了性能指标（Performance Metrics）的详细定义，以及如何利用MATLAB的统计工具来验证这些指标的显著性？再者，数据驱动的控制方法是当前的研究热点，如果书中能涵盖一些关于数据采集、预处理，以及如何将这些数据用于模型修正的实例，那它无疑将超越一般的教科书范畴，成为一本紧跟时代步伐的参考书。我希望它能启发我对未来控制系统设计方向的思考。

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从内容结构上看，一个好的控制理论书籍应该体现出清晰的逻辑递进关系。我关注的焦点在于它如何处理非线性系统的控制问题。线性化方法固有限制，而现代控制理论的魅力恰恰在于处理那些复杂、动态变化的系统。如果这本书只是停留在经典的线性二次调节器（LQR）或者H无限范数控制的介绍，那它可能只是重复市面上已有的资料。我更希望看到它对模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）或神经网络控制的探讨，特别是如何用MATLAB/Simulink环境下的模糊工具箱来构建和优化控制规则库。构建一个鲁棒的非线性控制器往往需要大量的试错和经验积累，如果书中能提供一套系统的、可复现的建模流程和调试技巧，比如如何处理奇异点、如何进行增益调度，这将是极大的加分项。我希望能从中学习到，如何将这些“黑箱”式的智能算法，透明化地整合到传统控制框架中，以确保系统的稳定性和可解释性。

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这本书的标题真是直击要害，让人一眼就能看出它的重点所在。作为一名深度学习领域的实践者，我一直对如何将理论模型转化为可操作的仿真和实际应用抱有浓厚的兴趣。这本书在系统地梳理了经典控制理论的脉络之后，似乎将更多的篇幅投入到了如何利用MATLAB这个强大的工具来实现这些复杂的算法。我期望看到的是，它能提供详尽的M文件代码示例，而不是仅仅停留在公式推导的层面。特别是在现代控制，比如自适应控制、鲁棒控制这些前沿领域，如何构建一个既稳定又高效的仿真环境，对我们工程师来说是至关重要的。我非常好奇它在讲解PID参数整定时，是否能提供一些超越传统Ziegler-Nichols方法的智能优化思路，比如遗传算法或者粒子群优化在参数寻优中的应用实例。如果书中能深入探讨实时控制系统的设计考量，例如采样周期的影响、量化误差的处理，那这本书的价值将大大提升。毕竟，书本上的完美模型与真实世界中充满噪声和延迟的系统之间，总是有着一道难以逾越的鸿沟，这本书能否搭建起这座桥梁，是衡量其优劣的关键标准。

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我接触过不少关于自动化和系统工程的教材，很多都显得过于学术化，公式堆砌过多，读起来枯燥乏味。因此，我更倾向于那些能将理论与工程实践紧密结合的书籍。我对这本书的“MATLAB实现”这部分抱有极大的期待。我希望它不仅仅是展示了几个运行成功的脚本，而是能深入剖析为什么选择特定的函数、矩阵运算的效率考量，以及在不同仿真环境下（如Simulink与纯M文件脚本的对比）的优劣势。例如，在讲解状态空间模型（State-Space Representation）时，书中是否详细展示了如何利用MATLAB的控制系统工具箱（Control System Toolbox）进行模型辨识和系统闭环设计？如果能有一章专门讨论如何将完成的控制策略转化为嵌入式系统可以理解的定点运算或C代码接口，那就太棒了。对于那些希望从理论走向工业应用的研究生来说，这种注重实操细节的讲解，远比那些高深的数学证明来得实在和有帮助。我期待看到的是一本能让我看完后，立刻就能在自己的项目中动手实践的“工具书”。

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坦率地说，市面上的教材各有侧重，有的偏向理论深度，有的偏向软件操作。我希望这本能找到一个绝佳的平衡点。尤其是在涉及高级控制算法的章节，比如模型预测控制（MPC），它对计算资源和模型准确性要求极高。这本书如果能对MPC的滚动时域计算效率进行深入分析，并展示如何使用MATLAB优化器（如YALMIP或CVX）来求解二次规划问题（QP），而不是仅仅使用内置的黑箱函数，那将极大地提升其专业价值。此外，对于初学者而言，理解控制系统的工作原理至关重要。书中是否对仿真的可视化效果有特别的关注？能否通过精美的时域、频域图，清晰地展示出“智能”带来的性能提升，比如快速收敛、抑制外部干扰的能力增强等？这种直观的反馈，是建立直觉、加深理解的有效途径。如果能将控制理论的学习过程变成一场“看得见、摸得着”的工程实验，这本书就成功了。

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