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出版者:清华大学出版社/北京交通大学出版社

作者:姚佩阳

出品人:

页数:105

译者:

出版时间:2005-6

价格:12.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787810825412

丛书系列:

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好的，这是一本关于“自动控制原理学习指导”之外的图书简介，旨在提供一个详尽的、不提及原书内容的替代性介绍。 --- 《现代系统动力学与建模实践》 第一部分：复杂系统分析的基石 本书深入探讨了现代工程与科学领域中复杂系统的行为特性、动态演化规律及其背后的数学原理。在当今高度互联、多变量耦合的工程实践中，单纯依靠线性模型或传统反馈理论已不足以应对现实世界的挑战。因此，我们聚焦于构建能够精确描述非线性、时变、随机环境下系统行为的数学框架。 第1章：系统理论基础的再审视 本章从拓扑学和集合论的视角出发，对“系统”的概念进行了严格的界定与分类。我们区分了集值系统、模糊系统以及离散事件系统（DES）的本质区别。重点讨论了系统状态的完备表示，以及如何通过李雅普诺夫稳定性理论的推广形式——如广义李雅普诺夫函数——来分析系统的全局稳定性，而不仅仅局限于局部线性化区域。此外，本章还引入了系统因果性与无记忆性系统的严格判据，为后续的复杂系统建模奠定坚实的理论基础。 第2章：非线性动力学与奇异性分析 现代工程系统（如生物医学设备、高超声速飞行器气动控制）普遍表现出显著的非线性特征。本章详细剖析了李萨如（Lotka-Volterra）模型、范德波尔（Van der Pol）振荡器等经典非线性系统的行为。核心内容包括：极限环的生成与消失（霍普夫分岔）、周期倍增导致混沌的出现（费根鲍姆常数在工程中的实际意义）。我们使用庞加莱截面法来揭示高维非线性系统的运动轨迹，并探讨如何通过系统辨识技术从实验数据中重构出系统的微分方程模型，从而揭示隐藏的动力学结构。 第3章：随机过程与噪声对系统的影响 在任何实际测量或操作环境中，不确定性是不可避免的。本章侧重于将随机过程引入到确定性系统中，建立随机微分方程（SDEs）模型。我们详细介绍了维纳过程（布朗运动）和伊藤积分在系统扰动建模中的应用，特别是在金融工程和信号处理领域。内容涵盖卡尔曼滤波器的非线性扩展——扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）的推导与数值实现，旨在实现高精度状态估计，即使在强噪声和模型失配的情况下。 第二部分：先进建模方法与仿真技术 系统建模是连接理论与实践的桥梁。本部分将重点介绍那些在传统经典控制理论框架之外发展起来的、适用于描述复杂、高维甚至知识不完备系统的先进建模范式。 第4章：基于多物理场的集成建模 现代工程系统往往是机电耦合、热-力-电磁多物理场耦合的产物。本章引入了基于有限元法（FEM）和边界元法（BEM）的物理场建模思想。我们探讨了如何利用统一的拉格朗日形式或哈密顿形式来推导耦合系统的运动方程，确保能量守恒的准确性。重点案例分析包括：压电材料的驱动与响应、电机定子和转子之间的电磁力计算，以及如何将这些物理模型的微分代数方程（DAE）组集并高效求解。 第5章：基于数据的系统识别（System Identification） 当物理机理模型难以建立或参数不确定时，从输入输出数据中直接提取系统模型成为关键。本章详细介绍了经典最小二乘法、广义最小二乘法（GLS）以及递归最小二乘法（RLS）的算法细节与收敛性分析。特别地，我们深入讲解了子空间辨识方法（如N4SID算法），该方法能有效处理多输入多输出（MIMO）系统，并直接估计系统的内在模态信息，极大简化了高阶模型的结构确定过程。 第6章：混合系统与离散事件建模 许多工业过程，如制造流程、交通网络，其动态行为由连续的物理运动和离散的逻辑事件（开关、故障、决策）共同决定。本章引入了混合系统理论。我们将重点介绍混合自动机（Hybrid Automata）作为描述这类系统的通用语言，并探讨如何使用其框架下的状态机和守卫条件来建模复杂的顺序控制逻辑。此外，还涵盖了基于事件的仿真技术，用于高效模拟大规模离散事件系统。 第三部分：面向复杂系统的仿真、分析与工具链 本部分将理论模型转化为可操作的仿真环境，并介绍前沿的分析工具。 第7章：面向仿真的模型接口与标准化 为了实现不同建模语言（如Simulink、Modelica、VHDL-AMS）之间的互操作性，本章介绍了标准化接口，如FMI（Functional Mock-up Interface）的结构和应用。我们详细阐述了如何将一个复杂的非线性模型编译成可复用的功能模型单元（FMU），并在不同的仿真器之间进行无缝集成，从而构建高保真度的“数字孪生”原型。 第8章：面向复杂性的鲁棒性与安全性分析 在面对模型不确定性（模型误差）和外部扰动时，系统的鲁棒性至关重要。本章聚焦于$mathcal{H}_{infty}$控制理论的建模与分析方法，它提供了一种基于频率响应的性能保证。同时，我们引入了集合论方法（如集值积分）来处理输入和模型参数的不确定性区间，并使用李雅普诺夫-彭加莱（Lyapunov-Poincaré）方法对系统在受限状态空间内的长期行为进行定量评估，确保系统满足安全规范。 第9章：计算方法与软件实现 本章讨论了求解大型、稠密非线性微分方程组的高效数值积分器，包括龙格-库塔法的变步长策略和BDF（后向差分公式）在刚性系统中的应用。最后，本书提供了使用MATLAB/Simulink高级工具箱和开源Python库（如PyTorch的微分方程求解器）进行复杂系统建模、参数估计和后处理分析的实战案例。 本书内容面向具有扎实数学基础和初步工程背景的读者，是深入理解现代系统科学，应对下一代复杂工程挑战的必备参考资料。

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这本书在软件仿真和实验验证方面的指导也做得相当到位。在每一章的末尾，作者都专门设置了一个“仿真实践”小节，这可不是可有可无的装饰。它详细列出了使用主流仿真软件（如MATLAB/Simulink）来复现所学理论模型的步骤和关键参数设置。我按照其中关于PID参数整定的步骤操作了一遍，书中提供的初始参数和调节策略，在我的仿真环境中几乎是即时生效并达到良好效果，这极大地增强了理论与实践相结合的信心。更难能可贵的是，它还讨论了实际物理系统与理想模型之间的偏差，比如传感器噪声和执行器饱和对系统性能的影响，并提供了相应的抗干扰控制思路的初步介绍。这表明作者真正理解到，控制工程是关于在不完美的世界中实现最优性能的艺术，而不是纯粹的数学游戏。这种对工程现实的关注，让这本书的价值远超一般纯理论教材。

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我翻阅了这本书中关于经典控制理论那一部分，感觉作者对基础知识的梳理达到了近乎苛刻的严谨程度。它并没有直接跳到复杂的现代控制理论，而是花了大量的篇幅来巩固根基，这一点非常值得称赞。比如，对于传递函数、零极点配置这些核心概念，作者采用了层层递进的讲解方式，先给出直观的物理意义，再引入数学推导，最后通过具体的实例来印证。我特别留意了伯德图和奈奎斯特图的绘制指导部分，那里的文字描述细致入微，甚至连绘制过程中可能出现的“陷阱”和容易混淆的点都提前做了标注和警示，这体现了作者深厚的教学经验。相比于我过去读过的几本教材，这本书在处理周期积分和收敛性问题时，没有采用过于简化的表述，而是清晰地展示了背后的数学原理，这对于想真正理解“为什么”而不是仅仅学会“怎么做”的学生来说，价值巨大。我用了半个小时来消化其中关于稳态误差分析的章节，发现作者对不同输入信号下的系统响应差异分析得非常透彻，读完后，心中那种朦胧的不确定感彻底消散了，留下的只有清晰的逻辑链条。

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这本书的装帧设计很有意思，封面是深邃的蓝色调，中央有一个抽象的、类似反馈回路的图案，给人一种既专业又富有思考深度的感觉。拿到手里时，首先注意到的是纸张的质感，不是那种光滑到反光的铜版纸，而是略带磨砂感的米白色纸张，阅读起来眼睛不容易疲劳。内页的排版也相当考究，章节标题使用了醒目的粗体，公式和图表则被精心放置在页面的黄金分割位置，使得原本可能枯燥的理论学习过程变得视觉上更加友好。尤其欣赏的是，书中大量使用了手绘风格的流程图来辅助解释复杂的概念，这比那些冷冰冰的计算机生成的图形更有温度，仿佛作者在旁边手把手地为你讲解一般。例如，在介绍状态空间法时，图示的清晰度和逻辑性极强，即便是初次接触的读者，也能通过这些图形构建起对系统动态行为的基本认知框架。此外，书的侧边留白恰到好处，为读者预留了充足的批注空间，这对于需要反复推敲和做标记的理工科教材来说，是一个非常人性化的设计细节。整体感觉，这是一本从内到外都透露着匠心精神的工具书，不仅内容扎实，连阅读的物理体验也得到了极大的提升。

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这本书的配套习题设计简直是一次精彩的“实战演练”。很多教材的习题往往只是对概念的机械重复，但这里的练习题明显经过了精心策划和挑选。它们不是那种一眼就能看出解法的简单套公式的题，而是更倾向于考察综合运用和设计思维。比如说，在关于根轨迹分析的章节后面，习题要求我们不仅要画出轨迹，还要根据轨迹分析来推导出如何通过调整控制器参数来满足特定的相位裕度和增益裕度要求，这实际上是将理论知识转化为了工程实践的第一步。更让人惊喜的是，书本后附带的解析部分并非简单的答案罗列，而是提供了一套完整的解题思路导图，清晰地指出了从问题识别、模型建立到最终验证的每一步关键决策点。我尝试做了几道难度较高的设计题，发现即使卡住了，回头参考解析也能迅速找到突破口，它不是直接给出答案，而是引导你去思考“我错在了哪个环节的假设上”。这种教学设计，极大地提高了学习的主动性和解决复杂问题的能力。

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我比较关注的是书中对先进控制思想的引入部分，这部分内容处理得相当精妙，平衡了深度和广度。它并没有追求包罗万象，而是挑选了几个对现代工程领域影响最大的技术进行深入剖析。例如，对最优控制的讲解，作者并没有陷入LQR复杂矩阵运算的泥潭，而是通过一个非常贴近实际的动力学系统例子，阐释了性能指标函数（J）的构建哲学和哈密顿-雅可比-贝尔曼方程的基本思想，这使得抽象的泛函优化问题变得具体可感。同样，对于鲁棒控制的基本概念介绍，它巧妙地避开了过于复杂的$H_{infty}$范数定义，转而使用更直观的“不确定性边界”模型来解释为什么需要这种控制框架。这种“先建立直觉，后引入数学工具”的叙事结构，极大地降低了学习这些前沿理论的心理门槛，让读者能够自信地迈入更深层次的控制系统研究领域。

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