多变量控制系统的分析和设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:王诗宓编

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996-09-01

价格:25.0

装帧:精装

isbn号码:9787801251435

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 多变量控制
• 系统分析
• 系统设计
• 现代控制
• 控制理论
• 自动化
• 工程控制
• 优化控制
• 过程控制

好的，这是一份关于一本名为《多变量控制系统的分析与设计》的图书的详细简介，内容涵盖了控制系统分析、设计、现代控制理论、以及相关应用领域，但不涉及具体该书的目录或内容细节。 --- 《现代控制工程与系统优化》图书简介 导言：复杂系统控制的理论基石与实践前沿 在当今高度复杂化的工业、航空航天、生物医学以及经济系统中，单一变量控制已无法满足对性能、鲁棒性和效率的严苛要求。系统之间的相互耦合、动态特性的不确定性以及环境的复杂性，使得多输入多输出（MIMO）系统的分析与设计成为现代控制工程领域的核心挑战。《现代控制工程与系统优化》一书旨在为读者提供一个全面而深入的知识框架，以理解和驾驭这些复杂的动态系统。本书的焦点在于阐述从经典到现代控制理论的演进脉络，重点剖析如何利用现代数学工具和计算方法，实现系统性能的最优化。 第一部分：动态系统的建模与状态空间表示 本书伊始，便着重于系统建模的基础工作。成功的控制设计始于对被控对象的准确描述。我们将从物理系统的建模方法入手，探讨微分方程组、传递函数矩阵以及拉普拉斯/Z变换在描述线性时不变（LTI）系统中的应用。 核心内容聚焦于“状态空间表示法”。这是一种强大的工具，能够统一处理多输入多输出系统，无论其内部结构如何复杂。读者将学习如何将高阶微分方程转换为标准的状态空间形式 $dot{mathbf{x}} = mathbf{A}mathbf{x} + mathbf{B}mathbf{u}$ 和 $mathbf{y} = mathbf{C}mathbf{x} + mathbf{D}mathbf{u}$。此外，本书还将深入探讨系统的基本性质，如能控性和能观测性的判定，这是后续设计稳定控制器和观测器的先决条件。我们将详细分析这些矩阵判据，并讨论如何通过相似变换来简化系统结构，例如对角化处理，以便于后续的分析和设计。对于非线性系统，本书也会引入一些线化方法，为应用现代控制理论打下基础。 第二部分：线性系统稳定性分析与性能评估 系统的稳定性是控制设计中不可动摇的首要目标。本书系统地回顾了稳定性理论，从李雅普诺夫（Lyapunov）的直接法和间接法，到特征值分析。特别是在多变量系统中，特征值（或系统矩阵 $mathbf{A}$ 的本征值）的分布直接决定了系统的动态响应特性。 性能评估方面，本书超越了对瞬态响应（如超调量和建立时间）的定性描述，转向了基于频域分析和时间域指标的定量评估。读者将掌握如何利用矩阵的范数概念来量化系统的增益和敏感度。在时间域，我们将引入如 $mathcal{H}_2$ 范数等指标，用于评估系统在随机输入下的性能，这对于设计具有良好噪声抑制能力的控制器至关重要。 第三部分：现代控制设计的核心技术——极点配置与观测器设计 本部分是本书实践价值的核心体现，它构建了现代状态反馈控制器的理论基础。 状态反馈极点配置（Pole Placement）：我们将详细阐述如何通过设计一个状态反馈增益矩阵 $mathbf{K}$，使得闭环系统矩阵 $mathbf{A}-mathbf{B}mathbf{K}$ 的特征值（即闭环极点）被放置到设计者希望的位置，从而实现期望的动态性能。我们将讨论利用Ackermann公式、极点配置算法以及共轭对配置等技术，并分析在实际系统中，由于模型误差或饱和效应，极点配置的局限性与应对策略。 状态观测器设计：在许多实际应用中，系统的所有状态变量无法直接测量。因此，设计一个状态观测器来实时估计不可测状态是必不可少的步骤。本书详细介绍了 പൂർ态观测器（Full-Order Observer）和降阶观测器（Reduced-Order Observer）的设计原理。同样，观测器的性能也依赖于其极点的位置，我们将探讨如何利用对偶性原理将能观性问题转化为能控性问题，从而设计出与控制器协同工作的观测器。 第四部分：鲁棒控制与最优控制导论 随着系统复杂度的增加，对控制器鲁棒性的要求也日益提高。本部分引入了更高级别的控制理论，以应对模型不确定性和外部扰动。 最优控制（Optimal Control）：我们将从变分法和庞特里亚金极大值原理出发，建立起最优控制问题的数学框架。随后，本书将重点介绍LQR（Linear Quadratic Regulator）控制器设计。LQR通过最小化一个二次型性能指标（包含状态误差的平方和控制输入的加权平方）来确定最优反馈增益，这是一种在性能和控制努力之间进行权衡的强大方法。 鲁棒性基础：为了处理模型中的不确定性，本书将导论性的介绍$mathcal{H}_{infty}$ 控制理论的核心思想。该理论着眼于最小化系统在所有可能扰动下的最大影响（即最小化闭环系统的 $mathcal{H}_{infty}$ 范数），从而确保系统在最坏情况下的性能表现。 第五部分：高级主题与应用展望 最后一部分将触及一些前沿且具有广泛应用潜力的主题。我们将探讨自适应控制的基本概念，即控制器参数能够根据系统动态的变化进行在线调整的策略。此外，对于具有明显耦合特性的系统，解耦控制策略，如使用逆模型补偿器来消除输入输出之间的相互影响，也将被详细分析。 本书的编写风格注重理论的严谨性与工程实践的紧密结合，旨在帮助读者不仅掌握抽象的数学工具，更能将这些工具应用于解决真实的工程控制问题，从而站在现代控制工程理论的前沿。 ---

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我一直觉得，很多控制理论的书籍在“设计”部分往往是点到为止，更多地停留在理论层面。然而，这本书在“多变量控制系统的分析与设计”这一领域，显然在这方面进行了更深入的挖掘。我发现书中对于如何将分析结果转化为实际的控制器设计，有着非常详细的步骤和方法论。例如，在“状态反馈控制器设计”一章，它不仅仅提出了极点配置（pole placement）的方法，还详细讲解了如何通过选择合适的增益矩阵来达到预期的系统响应。书中还引入了“观测器设计”，即在无法测量所有状态变量的情况下，如何通过已知的输入和输出信号来估计内部状态。我被书中对“LQR”（线性二次调节器）的讲解所吸引，它提供了一种系统性的方法来优化控制器的性能指标，从而在系统响应速度和控制能量消耗之间取得平衡。书中还涉及了“模型预测控制”（MPC），这是一种非常强大的高级控制策略，它能够预测系统未来的行为，并在此基础上做出最优的控制决策。虽然MPC的部分内容相当复杂，但书中通过一些简洁的例子，让我窥见了其强大的应用潜力，例如在工业过程控制和机器人领域。

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这本书的封面设计相当传统，素雅的蓝色背景上是沉稳的白色宋体字，透着一股严谨学术的气息。我刚拿到手的时候，就觉得它一定是一本内容扎实的教科书。然而，翻开目录，我发现里面详尽地介绍了各种复杂的数学模型和抽象的理论概念。例如，在“系统辨识”那一章，它深入探讨了如何从实验数据中构建数学模型，涉及了最小二乘法、最大似然估计等多种统计方法。书中还花了大量篇幅讲解了状态空间表示、传递函数矩阵以及零极点分析在多变量系统中的应用，这些都远超出了我预期的基础知识范畴。虽然这本书的标题暗示了“设计”的部分，但我在阅读过程中，更多的是被其对系统“分析”的深度所震撼。它提供的工具和框架，对于理解复杂动态系统的内在行为，比如不同变量之间的耦合、反馈回路的稳定性等，提供了非常清晰的视角。我尤其对关于Lyapunov稳定性理论的阐述印象深刻，书中通过多个实例，将抽象的稳定性判据可视化，让我对系统的鲁棒性有了更直观的认识。当然，对于我这样一个希望快速掌握实际应用技巧的读者来说，这本书在某些方面显得有些过于理论化，对于具体的工程实现细节的描述相对较少。

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这本书的魅力在于它能够将高度抽象的数学理论，与实际的工程控制问题紧密地联系起来。我之前一直认为，多变量系统的控制是一个非常“玄学”的领域，很难找到清晰的脉络。但是，通过阅读这本书，我发现它提供了一套非常系统化的分析和设计方法。从对系统的数学建模开始，书中就强调了理解系统内部耦合关系的重要性。我特别喜欢书中关于“频率响应分析”在多变量系统中的应用，例如对广义特征值（generalized eigenvalues）和奇异值分解（singular value decomposition）的运用，这为理解系统的带宽、稳定性裕度以及各个输入输出通道之间的相互影响提供了有力的工具。在控制器设计方面，书中深入探讨了各种经典和现代的控制策略，比如PID控制器的多变量扩展、前馈控制的运用，以及更高级的“鲁棒控制”和“最优控制”理论。书中对“模型约减”的讲解尤为精彩，它展示了如何将复杂的、高维度的系统转化为更易于理解和实现的低阶模型，而又不至于损失过多的系统性能。我从中学习到了如何使用如Kalman滤波等方法来处理系统噪声，并设计出更具鲁棒性的控制器。

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这本《多变量控制系统的分析与设计》给我留下了极其深刻的印象，尽管我并非该领域的专业研究者，但其内容的深度和广度依旧让我受益匪浅。初读这本书，我会被其严谨的数学推导和详尽的理论框架所吸引。书中对线性代数、复变函数等基础数学工具的应用恰到好处，使得对高阶系统的理解变得更加系统化。特别是在“模型降阶”章节，书中提出的H-infinity控制、LMI（线性矩阵不等式）等先进控制理论，展现了如何将复杂的、高维度的系统转化为更易于分析和实现的低维度模型。这对于实际工程应用来说，无疑是至关重要的。我被书中对模型不确定性如何影响系统性能的分析所吸引，以及如何设计出能够应对这些不确定性的鲁棒控制器。例如，书中对增益裕度（gain margin）和相位裕度（phase margin）在多输入多输出（MIMO）系统中的推广和应用进行了深入的讨论，这与单输入单输出（SISO）系统的分析有着本质的区别，也更能体现多变量控制的复杂性。此外，书中还涉及了一些非线性控制策略的初步探讨，例如反馈线性化等，虽然篇幅不多，但足以勾勒出更广阔的研究方向。

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这本书的内容，可以说是一部关于复杂系统“诊断”与“疗法”的百科全书。我一直对那些难以捉摸的动态系统感到好奇，而这本书恰好提供了一个系统性的框架来理解它们。从最开始的“系统建模”部分，它就带领我认识到，一个看似简单的过程，背后可能隐藏着错综复杂的相互作用。书中对不同建模方法的比较，从物理模型到数据驱动模型，都给予了清晰的阐述，并且指出了它们各自的优缺点。我尤其欣赏书中关于“可控性”和“可观测性”的分析，这就像是给一个黑箱系统做体检，判断我们是否能够通过输入来影响它的状态，以及我们能否从输出中推断出它的内部状态。这些基础概念的理解，对于后续的控制器设计至关重要。书中还对各种稳定性判据进行了详细的讲解，比如根轨迹法、奈奎斯特图在多变量系统中的扩展应用，以及状态反馈和输出反馈控制器的设计方法。特别是“滑模控制”和“自适应控制”等章节，虽然内容较为前沿，但通过翔实的数学推导和图示，帮助我理解了如何在系统发生扰动或参数变化时，依然能够保持系统的稳定性和性能。

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