具体描述
《高等学校"十一五"规划教材•现代控制理论及应用(第2版)》系统全面地介绍了现代控制理论的基本内容及其应用。主要内容包括：控制理论的基础概念、线性控制系统的状态空间描述、线性控制系统的运动与离散化、线性控制系统的能控与能观测、状态反馈与状态观测器、最优控制系统设计、随机系统与卡尔曼滤波、控制系统的李亚普诺意义下的稳定性理论、自适应控制系统设计、鲁棒控制系统设计、智能控制。各章均有理论的应用部分及相应的例题、习题和习题答案。书后有教学用附录。
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用户评价
这本书的“模型降秩”和“鲁棒控制”部分，让我对如何处理复杂系统有了新的认识。在实际工程中，我们经常会遇到一些高阶的、难以建模的系统，直接对其进行设计和控制会非常困难。书中关于如何利用模型降秩技术，比如主成分分析（PCA）或者模态截断，来简化系统模型，同时尽量保留其主要动态特性，这对我非常有启发。我之前在处理一个包含大量自由度的机械系统时，就曾因为模型过于复杂而陷入困境。这本书提供的降秩方法，让我看到了简化模型的可能性，从而能够更有效地进行控制器设计。另一方面，书中关于鲁棒控制的介绍，也解决了我在面对不确定性和扰动时常常感到束手无策的问题。例如，H无穷控制和μ-分析等方法，能够让我们在系统模型不完全准确的情况下，设计出在一定范围内都能保持性能的控制器。这对于实际工程应用来说，无疑是至关重要的。我之前遇到的一个控制系统，就因为参数的变化而导致性能大幅下降，如果当时能够运用鲁棒控制的理念，或许就能避免这个问题。这本书让我明白，一个好的控制器不仅仅要追求最优性能，更要具备一定的“容错能力”，能够应对现实世界中的各种不确定性。
评分这本书的“多变量控制”章节，让我对如何同时控制多个相互关联的输出有了更清晰的理解。在实际工程中，很多系统并非只有一个输出需要控制，比如一个多关节机器人，它的每个关节的位置都需要精确控制，而且这些关节的运动又会相互影响。书中对向量控制、模型匹配控制以及更高级的H2/H无穷多变量控制方法的介绍，为我们提供了系统性的解决方案。我之前在尝试控制一个具有多个加热区域的烤箱时，就遇到了多变量控制的难题。不同区域之间的热量传递会相互影响，单独控制一个区域的温度，可能会导致其他区域的温度出现偏差。这本书提供的多变量控制理论，让我能够从整体上考虑各个输出之间的耦合关系，并设计出能够同时优化所有输出的控制器。我特别欣赏书中对“传递函数矩阵”的引入，它能够清晰地描述多输入多输出（MIMO）系统各个输入对各个输出的影响。通过对传递函数矩阵的分析，我们可以更好地理解系统的耦合特性，并据此设计合适的控制器。书中还提到了模型预测控制（MPC）在多变量系统中的应用，这是一种非常强大的控制策略，能够结合系统模型和约束条件，对未来一段时间内的控制输入进行优化。这本书让我意识到，在处理复杂的工程系统时，我们不能仅仅局限于单输入单输出的思维模式，而需要掌握更加通用的多变量控制技术。
评分这本书，我算是最近才真正沉下心来啃的。之前断断续续地翻过，总觉得有些概念晦涩难懂，尤其是那些抽象的数学推导，让人望而却步。但是，随着工作经验的积累，我越来越发现，很多工程上的问题，如果不从理论层面去深入理解，就只能停留在“知其然，不知其所以然”的层面。这本书，我尝试着从一个更主动、更探索性的角度去阅读。我特别关注书中对于“状态空间”的引入，它提供了一个全新的视角来描述动态系统，将原本分散的输入、输出和内部状态联系起来，形成一个统一的整体。比如，书中对线性定常系统（LTI）的详细阐述，从传递函数到状态空间方程的转换，再到可控性和可观测性的概念，这些都是理解系统行为的关键。我花了大量时间去消化这些内容，并且尝试着将书中的例子与我实际工作中遇到的控制问题进行类比。例如，在分析一个机械臂的运动时，我尝试用状态向量来表示其位置、速度和关节角度，再用状态方程来描述其动力学特性。虽然一开始会遇到一些困难，比如如何准确地建立状态方程，如何处理非线性的影响，但随着阅读的深入，我逐渐体会到这种建模方式的强大之处。它不仅能帮助我们更好地理解系统的内在规律，更能为设计出更鲁棒、更优化的控制器打下坚实的基础。这本书没有回避复杂的数学工具，反而将其作为一种语言，一种描述和分析复杂系统的语言。虽然我对某些高级的代数和微积分概念还有些生疏，但我相信，通过反复研读，并结合一些辅助的数学学习资源，最终能够掌握这门“语言”。我尤其欣赏书中在讲解每一个概念时，都会给出相应的数学推导和物理意义的解释，这使得抽象的理论变得更加具象化，也更容易被理解和接受。
评分我最近在啃这本书关于“非线性控制”的章节，感觉确实是个巨大的挑战，但也充满了诱惑。一直以来，我接触的控制系统大多是线性的，处理起来相对容易。但现实世界中的很多系统，比如生物系统、航空航天系统，甚至是我们生活中的许多机械设备，都存在显著的非线性。这本书对诸如李雅普诺夫稳定性、反馈线性化、滑模控制等非线性控制方法的介绍，让我看到了处理这些复杂系统的可能性。我特别被“反馈线性化”的思想所吸引，它通过巧妙的非线性反馈，将非线性系统转化为一个等价的线性系统，从而可以使用成熟的线性控制理论进行设计。虽然数学推导过程相当复杂，但其思想的精妙让我惊叹。我尝试着将反馈线性化的思想应用到一个简单的非线性二阶系统上，虽然只是一个小例子，但成功地将非线性系统转化为一个线性系统，并实现了期望的控制效果。这让我对非线性控制的强大功能有了初步的认识。同时，书中对“滑模控制”的介绍，也提供了一种能够有效处理模型不确定性和外部扰动的方法。它通过强制系统的状态轨迹滑向一个预先设定的“滑模面”，从而实现对系统的精确控制。虽然滑模控制可能会带来抖振问题，但书中也提出了相应的解决方案，比如高阶滑模控制。这本书让我意识到，非线性控制是一个广阔而深入的研究领域，它能够帮助我们更好地理解和控制现实世界中那些更复杂、更精妙的动态系统。
评分我最近在读这本书的“状态估计”章节，感觉收获颇丰。之前在处理一些测量不准确或者信号有噪声的系统时，总是觉得非常头疼，不知道如何有效地利用这些不完善的信息来估计系统的真实状态。这本书对卡尔曼滤波的详细阐述，简直是为我量身定做的。从最初的线性高斯模型，到非线性的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），书中循序渐进地介绍了卡尔曼滤波的原理和实现方法。我尤其欣赏书中对卡尔曼滤波递推公式的推导过程，虽然一开始看得有些吃力，但通过结合一些简单的实例，比如跟踪一个匀速运动的物体，我逐渐理解了滤波器的预测和更新过程是如何协同工作的。这种基于概率的滤波方法，能够有效地融合模型信息和测量信息，从而得到对系统状态的最优估计。我尝试着将卡尔曼滤波应用到一个我之前设计的姿态控制系统中，用来融合陀螺仪和加速度计的测量数据，以获得更准确的姿态估计。实验结果表明，卡尔曼滤波能够显著减小姿态漂移，提高系统的鲁棒性。书中还提到了其他一些状态估计的方法，比如粒子滤波，虽然没有深入讲解，但给我留下了更广阔的探索空间。这本书让我认识到，在实际的工程应用中，状态估计是不可或缺的一环，它能够极大地提升控制系统的性能和可靠性。
评分坦白说，拿到这本《现代控制理论及应用》的时候，我对它的期待值并没有那么高，总觉得这类教材的风格比较刻板，充斥着大量的公式和定理，读起来会比较枯燥。然而，当我真正翻开它，尤其是看到关于“稳定性”的章节时，我的看法发生了很大的改变。书中对李雅普诺夫稳定性理论的介绍，真的是让我眼前一亮。不同于传统的代数方法，李雅普诺夫方法提供了一种“能量”的视角来判断系统的稳定性，无需显式求解微分方程。这种理论的普适性和简洁性，让我对控制系统的分析有了更深刻的认识。我印象特别深的是书中关于“李雅普诺夫函数”的构建过程，虽然一开始觉得有些“玄学”，但通过几个具体的例子，比如单摆系统、阻尼振子系统，我逐渐理解了如何通过寻找一个“能量”函数来证明系统的稳定性。这种方法不仅在理论上优美，在实际应用中也极具价值，尤其是在处理非线性系统时，传统的方法往往难以奏效，而李雅普诺夫方法则展现出了其独特的优势。此外，书中还详细介绍了线性二次型调节器（LQR）的设计方法，这种方法能够根据系统的动态特性和性能指标，自动求解出最优的反馈增益矩阵。我尝试着将LQR应用到我工作中的一个温度控制系统上，虽然是一个简化的模型，但通过书中的步骤，我确实能够得到一个能够有效抑制温度波动的控制器。这让我看到了理论与实践结合的巨大潜力，也激发了我进一步深入研究的兴趣。这本书在理论深度和工程实用性之间找到了一个很好的平衡点，它既有严谨的数学推导，又不失对实际应用的指导意义。
评分最近在翻这本书的“自适应控制”部分，感觉这是解决那些模型参数会随时间变化的系统的“神器”。我之前在研究一个变压器的温度控制时，就遇到了一个很大的难题，因为变压器的散热能力会随着运行时间的增加而发生变化，导致原来的固定参数控制器无法达到最佳效果。这本书对自适应控制的介绍，让我看到了解决这个问题的希望。从最简单的参数自适应律，比如梯度下降法，到更复杂的模型参考自适应控制（MRAC）和自析构自适应控制（SMC），书中为我们提供了多种工具来应对参数变化的问题。我尤其对MRAC的思想感到兴奋，它通过将实际系统的输出与一个参考模型产生的期望输出进行比较，然后根据误差来调整控制器的参数，使得实际系统的行为越来越接近参考模型。这种“模仿学习”式的控制策略，在很多场景下都非常有效。我尝试着将MRAC的思想应用到我遇到的变压器温度控制问题上，虽然实现起来比理论上要复杂一些，但确实能够看到控制器参数在不断调整，从而更好地适应变压器散热能力的变化。此外，书中对自析构自适应控制的介绍，也让我看到了如何处理更复杂的非线性自适应系统。这本书让我明白，控制系统并非一成不变，尤其是在面对动态变化的环境时，自适应能力是保持系统高性能的关键。
评分最近对这本书的“数字控制”部分非常感兴趣。随着计算机技术的发展，越来越多的控制系统都采用了数字实现。这本书对数字控制系统的基本原理，包括采样、量化、数字滤波以及数字控制器设计方法的介绍，对我来说非常实用。我之前在实现一个伺服电机的位置控制时，就必须将其模拟控制器转化为数字控制器。书中对Z变换的详细讲解，以及如何将连续时间系统转化为离散时间系统，对我来说是关键的学习内容。通过Z变换，我们可以像处理拉普拉斯变换一样处理离散时间系统，这大大简化了分析和设计过程。我尝试着按照书中的步骤，将一个模拟PID控制器转化为数字PID控制器，并进行了仿真验证。结果表明，数字PID控制器能够有效地实现对伺服电机的精确位置控制。此外，书中对数字滤波器设计的介绍，也让我受益匪浅。在实际应用中，传感器信号往往会包含噪声，我们需要通过数字滤波器来去除这些噪声，以获得更干净的信号。书中对巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器的设计方法，以及在Z域中的实现方式，都提供了详细的指导。这本书让我认识到，数字控制是现代控制技术发展的重要方向，掌握数字控制的原理和方法，能够帮助我们将先进的控制理论应用于更广泛的工程领域。
评分这本书的内容，我主要是在它的“最优控制”部分下了比较大的功夫。一直以来，我都对如何设计一个“最好”的控制器充满了好奇。传统的PID控制器虽然应用广泛，但在性能优化方面总感觉有些局限。而最优控制理论，则提供了一个更加系统和科学的方法来解决这个问题。书中关于“变分法”和“极大值原理”的介绍，是理解最优控制的核心。虽然这些数学概念听起来有些遥远，但书中通过一些经典的例子，比如布拉多方程（Brachistochrone problem），将抽象的变分原理生动地展示出来。我尝试着去理解如何将控制目标转化为一个积分泛函，然后利用极大值原理来求解最优的控制策略。这个过程充满了挑战，需要对数学有扎实的掌握，但我相信，一旦掌握了这种方法，就能够为更复杂的控制问题提供解决方案。书中所提及的“动态规划”方法，特别是贝尔曼方程，也为我打开了另一扇门。通过将问题分解成一系列的子问题，并求解最优的子策略，最终能够得到全局最优解。我尝试着将动态规划的思想应用到一个简单的路径规划问题上，虽然计算量很大，但结果的直观性让我印象深刻。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是它引导我思考如何用一种更高级、更系统的方式去解决控制问题。它让我明白，控制理论并不仅仅是关于数学公式的堆砌，更是关于如何运用数学工具去理解和塑造现实世界的动态过程。
评分不得不说，这本书在“系统辨识”这一块的内容，给了我很大的启发。很多时候，我们拿到一个控制对象，但对其精确的模型却一无所知，或者模型的参数会发生变化。在这种情况下，我们需要一种方法来从测量数据中估计出系统的模型。这本书对系统辨识的基本原理和常用方法的介绍，为我们提供了一个有效的途径。从最简单的最小二乘法，到更复杂的ARX、ARMAX、OE模型，以及非线性系统辨识方法，书中都进行了详细的阐述。我之前在研究一个未知阻尼的振荡器时，就尝试使用最小二乘法来估计其阻尼系数。通过采集系统的输入输出数据，并利用最小二乘法进行参数估计，我成功地得到了一个相对准确的阻尼系数，并能够用这个估计出的模型来设计控制器。书中还提到了系统辨识中的一些关键问题，比如模型结构的选取、参数估计的精度以及模型的验证等，这些都为我们进行实际的系统辨识提供了宝贵的经验。此外，书中对某些高级的辨识方法，比如神经网络辨识的提及，也让我看到了更广阔的研究前景。这本书让我认识到，系统辨识是控制工程中非常重要的一环，它能够帮助我们克服模型未知带来的挑战，从而实现对各种复杂系统的有效控制。
评分全是错误的考试用书！
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