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出版者:清华大学出版社

作者:张爱民 编

出品人:

页数:549

译者:

出版时间:2006-3

价格:45.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302116585

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现代控制理论：从经典到智能的跨越 本书导读： 本书旨在为读者构建一个全面且深入的现代控制理论知识体系，它并非对传统控制方法（如经典的传递函数、频率响应分析等）的简单重复，而是将视角聚焦于那些在当代工程实践和前沿科研领域占据核心地位的理论框架。我们着重探讨如何利用更先进的数学工具，如状态空间方法、最优控制、鲁棒控制以及初步引入的智能控制思想，来解决那些经典方法难以有效处理的复杂、高维、非线性以及存在不确定性的系统问题。本书将带领读者从一个全新的、更具几何和代数美感的角度审视控制工程，为深入理解和设计高性能、高可靠性的现代控制系统打下坚实的基础。 第一章：状态空间方法的复兴与深化 本章将彻底抛弃传统的输入-输出描述，转而采用系统状态的内在演化来刻画动态系统。我们首先会详细阐述线性定常系统（LTI）的状态空间表示法，包括如何从微分方程、传递函数矩阵中提取状态变量，并构建标准形式。重点将放在系统的基本性质分析：能控性和能观测性。这两个概念是现代控制设计能否施展的前提，我们将通过严格的代数判据（如卡尔曼可控性/可观测性矩阵）来判断系统特性，并引入最小实现的概念，探讨系统模态的内在结构。 随后，我们深入探讨线性系统的状态反馈设计。不同于经典控制中对开环极点位置的间接影响，状态反馈允许我们通过极点配置（Pole Placement）直接指定闭环系统的动态行为。我们将使用阿特金森定理和Ackermann公式，展示如何精确地计算出所需的反馈增益矩阵。同时，我们也会引入观测器的设计，特别是齐线性观测器（Luenberger Observer），用于在无法直接测量所有状态变量时，利用输入和输出信息来估计内部状态，从而实现基于状态反馈的完整闭环控制。 第二章：最优控制理论的数学基础 最优控制是现代控制理论的基石之一，它将控制问题转化为一个优化问题。本章从变分法和泛函分析的角度出发，为读者奠定坚实的理论基础。我们将详细推导欧拉-拉格朗日方程，这是处理泛函极值问题的核心工具。 核心内容将聚焦于线性二次型最优控制（LQR）。LQR因其鲁棒性、计算简便性以及对性能指标（二次型性能指标）的直接量化而成为工业界的首选。我们将详细推导代数李卡提方程（ARE）的推导过程，并解释其与系统稳定性和最优反馈增益矩阵之间的内在联系。此外，我们还将讨论离散时间系统的最优控制（LQG的前置知识），并简要介绍有限时间最优控制和约束优化在控制问题中的初步应用。 第三章：随机系统与估计理论 在实际工程中，系统总会受到外部的随机干扰和内部的测量噪声影响。本章将引入概率论和随机过程的知识，将控制系统置于更符合现实的环境中。我们将讨论随机过程的基本性质，如平稳性、功率谱密度等。 本章的重头戏是卡尔曼滤波器的推导与应用。卡尔曼滤波器是一种最优线性递归估计器，它在给定系统动态模型和噪声统计特性的前提下，提供了对系统状态的最佳（最小均方误差）估计。我们将详细展示卡尔曼滤波器的离散时间形式，包括状态预测步和量测更新步的迭代过程，并讨论其实际应用中的数据处理和计算效率问题。结合LQR控制器和卡尔曼估计器，我们将自然过渡到下一章的主题——LQG控制。 第四章：鲁棒控制：应对不确定性的挑战 经典控制理论和LQR设计往往依赖于精确的系统模型，一旦模型存在误差或系统参数发生变化，性能可能会急剧下降甚至失稳。鲁棒控制理论旨在设计出对模型不确定性和外部扰动具有强大抵抗力的控制器。 本章首先引入系统不确定性的数学描述，包括参数不确定性和未建模动态。我们将探讨经典的鲁棒性指标，如增益裕度和相位裕度，并将其提升到更严格的数学框架下。核心内容将集中在$H_infty$ 控制理论。我们将详细解释$H_infty$范数的物理意义（系统输入到输出的最大增益），并阐述如何通过求解一组线性矩阵不等式（LMI）来设计出能够保证闭环系统$H_infty$范数小于某个预定值的控制器。这种方法提供了一种系统化的、保证稳定性和性能指标的控制设计途径。 第五章：非线性系统的分析与初步控制方法 现代控制系统的大部分实际对象都具有非线性特性。本章将超越线性化模型的局限，介绍分析和控制非线性系统的基本工具。我们将探讨非线性系统的相平面法（主要针对二阶系统），用于定性分析系统的极限环、平衡点稳定性等。 随后，我们转向更通用的工具：李雅普诺夫稳定性理论。我们将详细阐述李雅普诺夫第一法和第二法，特别是如何构造李雅普诺夫函数来判断非线性系统的全局或局部稳定性，这在无法求出精确解的情况下至关重要。在控制设计方面，本章将引入反步法（Backstepping）作为一种系统的、递归的非线性控制器设计方法，展示如何逐步构建一个保证全局稳定性的控制器，即使系统具有复杂的耦合结构。 第六章：面向智能的控制范式探索 随着计算能力的飞速发展，将学习和决策机制融入控制系统已成为可能。本章作为对未来趋势的展望，将初步介绍超越传统模型驱动控制的范式。 我们将讨论模糊逻辑控制的基本结构，包括模糊化、模糊推理和去模糊化过程，并展示如何利用专家经验构建高效的模糊控制器，尤其适用于那些难以建立精确模型的系统。同时，我们将对神经网络控制进行概念性介绍，探讨如何利用神经网络进行系统辨识（代替传统的系统辨识方法）或直接作为控制器的一部分，通过在线学习机制来适应时变的系统特性。本章旨在为读者打开一扇门，理解控制理论如何与人工智能技术进行深度融合。 总结与展望： 本书通过系统地介绍状态空间分析、最优控制、随机估计、鲁棒设计以及非线性分析的现代工具，为读者提供了一个从“被动适应”到“主动设计”的理论飞跃。掌握这些工具，意味着能够设计出在不确定环境中依然能够高效、稳定运行的复杂控制系统。

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我一直认为，理论的深度是衡量一本书价值的重要标准，而“自动控制原理”在这方面表现得尤为突出。它所讲解的数学模型，虽然看起来很严谨，但我相信它们是理解和预测系统行为的关键。这本书让我开始思考，我们日常生活中接触到的各种自动化设备，它们的“智能”究竟是如何实现的。例如，当我在使用一个复杂的工业设备时，我希望能够理解它背后的逻辑，知道它为什么会以特定的方式运行，以及在出现问题时如何进行诊断和修复。这本书为我提供了这样的可能性，它就像一把钥匙，能够打开通往更深层次理解的大门。我喜欢那些能够挑战我的思维极限，让我不断学习和成长的书籍。它所带来的那种“顿悟”的感觉，是任何其他形式的知识获取都无法比拟的。我对它在人工智能和机器学习领域的潜在应用也充满了兴趣，因为我感觉到自动控制的原理与这些新兴技术有着千丝万缕的联系。

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这本书的语言风格非常专业，但又不失严谨。它让我能够接触到最前沿的科学术语和概念，并理解它们在特定语境下的含义。我一直对那些能够拓宽我知识边界的书籍充满渴望。它让我有机会深入了解自动化控制这一重要的工程领域，并认识到它在现代科技发展中所扮演的关键角色。它所讲解的稳定性判据、频率响应分析等方法，都为我提供了一种强大的分析工具，能够让我更深入地理解系统的内在特性。我对它在提升我的专业能力和解决实际问题方面的帮助充满期待。它就像是一扇窗户，让我得以窥见一个充满智慧和创造力的世界。

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这本书的篇章结构非常合理，从基础的概念开始，逐步深入到更复杂的理论和应用。我尤其喜欢它对不同类型控制系统（如PID控制、模糊控制、自适应控制等）的介绍，这些不同的方法似乎能够应对不同类型的问题，而它们背后都有统一的原理支撑。这让我体会到了系统性思维的重要性，即理解事物的本质，然后根据不同的场景选择最合适的方法。我关注那些能够提供清晰的步骤和方法的书籍，因为这有助于我将理论转化为实践。例如，书中对于如何设计一个控制器，以及如何进行系统辨识的讲解，都让我觉得非常实用。我希望这本书能够让我掌握一套系统的工具和方法，让我能够自信地去分析和解决实际的工程问题。它不仅仅是关于“控制”，更是在教导我们如何“管理”和“优化”一个系统，使其达到最佳运行状态。这种对“优化”的追求，贯穿于整个科学和工程领域，而自动控制原理无疑是其中的重要组成部分。

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这本书的逻辑性非常强，每一个概念都建立在前一个概念的基础上，层层递进，引人入胜。我一直喜欢那些能够让我跟随作者的思路，一步步构建起知识体系的书籍。它让我感受到一种清晰的思维路径，而不是杂乱无章的信息堆砌。我关注那些能够引导我进行批判性思考的书籍，而不是简单地接受作者的观点。它鼓励我去质疑，去探究，去寻找理论的边界和适用范围。这种互动式的学习体验，让我感觉自己不是一个被动的接受者，而是一个积极的参与者。它所讲解的关于模型简化、参数整定等方法，都为我提供了一种实用的工具箱，让我在面对具体问题时，能够有章可循。我对它在工程实践中的指导意义抱有很高的期望。

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读完这本书，我感觉自己对“系统”这个概念有了全新的认识。它不仅仅是指那些由机械部件组成的物理系统，更是指那些由相互关联的元素组成的任何事物，例如经济系统、生态系统，甚至是社会系统。这本书所强调的反馈、前馈、稳定性等概念，似乎都可以在这些复杂的系统中找到影子。我一直对那些能够揭示事物运行规律的书籍充满热情，而“自动控制原理”恰恰满足了这一点。它让我学会用一种更宏观、更系统的视角去观察世界，而不是仅仅停留在表面的现象。例如，当我们面对一个社会问题时，我们是否也能像分析一个控制系统一样，找出其中的关键变量，分析反馈回路，从而找到有效的解决方案？这种跨领域的思考方式，正是这本书所带给我的宝贵财富。我对它在解决复杂问题时所展现出的普适性感到惊喜。

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这本书的封面设计就足够吸引人，那种深邃的蓝色背景，配合上银色的立体文字，仿佛预示着它将带领读者进入一个充满智慧和逻辑的领域。拿到手里，沉甸甸的质感就让人心生好感，一种厚重和专业感扑面而来。我一直对那些能够解释我们周围世界运行规律的学科充满好奇，而“自动控制原理”这个名字，本身就承载着一种解释力，一种让我们摆脱被动、掌握主动的可能。我尤其关注那些能够将抽象概念具象化，并将复杂理论转化为易于理解的语言的书籍。我希望这本书能够做到这一点，它不仅是一本技术手册，更应该是一次思维的启迪，一次对理性思考的探索。当我翻开第一页，看到那些清晰的图表和严谨的公式时，我既感到一丝挑战，又充满了期待。我希望它能够像一位循循善诱的老师，一步一步引导我，即使我之前的背景并不十分深厚，也能逐步建立起对这个领域的认知。这本书的排版也让我印象深刻，每一页都非常干净整洁，没有多余的装饰，文字之间的留白也恰到好处，让阅读成为一种享受，而不是一种负担。我对它能否成功地 bridging the gap between theory and practice 抱有很大的期望，毕竟，掌握原理最终是为了能够应用于实际，解决问题。

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这本书的图表质量非常高，无论是系统框图、时域响应曲线，还是频域特性图，都绘制得非常清晰、准确。我一直认为，好的图表能够极大地提升学习效率，它们是理解复杂概念的“捷径”。它让我能够直观地感受到系统参数的变化对系统性能的影响，这比纯粹的文字描述要深刻得多。我特别喜欢那些能够帮助我进行可视化思考的书籍。例如，当书中展示一个系统在受到扰动后如何恢复到稳定状态时，我能够清晰地看到那个“震荡衰减”的过程，这让我对“稳定性”有了更直观的理解。它所提供的案例分析，也使得理论知识不再是“空中楼阁”，而是有了坚实的落地基础。我对它在实际工程设计中的指导作用非常看重。

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这本书不仅仅是关于“控制”的技术，更是一种关于“理解”和“塑造”世界的方法论。它让我意识到，许多看似复杂和随机的现象，都可以通过理解其背后的控制原理来加以解释和优化。我喜欢那些能够赋予我力量，让我能够更好地理解和改造世界的书籍。它让我学会如何去分析一个系统的输入、输出、反馈和前馈，从而预测和影响它的行为。这种能力，在任何领域都具有重要的价值。它所带来的那种“豁然开朗”的感觉，让我感到非常满足。我对它在培养我的系统思维和解决问题能力方面的长期影响充满信心。

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阅读过程中，我不断地被书中描绘的那些能够让机械“思考”和“行动”的逻辑所吸引。它就像是为那些原本冰冷的机器注入了灵魂，让它们能够根据环境的变化做出相应的调整，甚至预测和规避潜在的问题。这让我联想到了许多现实生活中的应用，比如无人驾驶汽车如何感知路况并做出精准的转向，又或者智能家居系统如何根据我们的生活习惯自动调节温度和灯光。这本书所讲解的原理，似乎就是这些令人惊叹的技术背后的基石。我特别欣赏那些通过案例分析来解释理论的书籍，因为它们能够让抽象的概念变得生动形象，让我更容易理解理论在实际中的应用场景。例如，书中对反馈控制系统的详细阐述，以及它如何通过不断地测量输出并与期望值进行比较来纠正偏差，这种“自我纠正”的能力，在很多领域都至关重要。我希望这本书能够帮助我理解这种“智能”是如何通过数学模型和算法实现的，并且能够让我对未来的自动化技术发展有更深入的认识。书中的图示非常精炼，寥寥几笔就勾勒出了一个完整的系统，这本身就是一种能力的体现。

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这本书给我的整体感觉是，它不仅仅是教授一项技能，更是在培养一种解决问题的思维方式。那些关于系统稳定性、鲁棒性以及最优控制的探讨，让我看到了在复杂环境中如何做出最佳决策的智慧。我一直相信，科学的魅力在于其普遍适用性，而自动控制的原理，很可能就是连接不同领域、解决跨学科问题的关键。例如，在生物学领域，我们也能看到许多类似自动控制的反馈机制，比如人体体温的调节、血糖的平衡等等。我期待这本书能够帮助我建立起一种跨学科的视角，让我能够用自动控制的思维去审视和分析其他领域的复杂系统。它所涉及的数学工具，虽然看起来有些抽象，但我相信它们背后蕴含着深刻的逻辑，能够帮助我们量化和理解那些看似难以捉摸的现象。我喜欢那些能够激发我独立思考的书籍，而不是简单地灌输知识。我希望这本书能够成为我探索更广阔知识海洋的一个起点，让我能够举一反三，触类旁通。

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我心中的痛！

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考研结束。新的生活即将开始，且行且珍惜！

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这本书不难。。