自动控制理论实验与计算机仿真 (平装)

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出版者:国防科技大学出版社
作者:高嵩
出品人:
页数:181 页
译者:
出版时间:2004年09月
价格:19.8
装帧:平装
isbn号码:9787810991315
丛书系列:
图书标签:
  • 自动控制
  • 控制理论
  • 实验教学
  • 计算机仿真
  • MATLAB
  • Simulink
  • 控制系统
  • 工程教育
  • 信号处理
  • 系统分析
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具体描述

本书介绍自动控制理论实验设备,Multisim 2001仿真软件的基本功能和使用方法,MATLAB的基本功能和使用方法,SIMULINK仿真环境的基本功能与使用方法,自动控制理论实验的实验目的、实验原理、实验设备与元器件、实验内容、计算机仿真实验等内容。提供给学生先进的实验技术和发挥想象力、创造力的空间。

《现代控制系统设计与实践》 内容简介: 《现代控制系统设计与实践》是一本专注于现代控制理论在工程实践中应用的专著。本书旨在为读者提供一套系统、深入的控制系统设计方法论,并结合实际案例,详细阐述如何将理论知识转化为可行的工程解决方案。全书内容涵盖了从基础的系统辨识到高级的预测控制策略,力求在理论严谨性与工程实用性之间取得平衡,帮助读者掌握构建高效、稳定、可靠的现代控制系统的核心技能。 第一部分:系统建模与辨识 本书的开篇从系统建模与辨识入手,强调了精确模型在控制系统设计中的基石作用。我们首先回顾了经典的连续时间和离散时间系统表示方法,包括微分方程、传递函数、状态空间模型等。在此基础上,本书重点介绍了多种现代系统辨识技术,包括参数辨识和结构辨识。 参数辨识: 详细讲解了最小二乘法(包括递归最小二乘法)、最大似然估计等经典参数辨识算法,并针对实际系统中常见的噪声干扰和模型不确定性问题,提出了鲁棒辨识策略。内容涵盖了模型阶数选择、辨识数据预处理、参数收敛性与一致性分析等关键问题。 结构辨识: 介绍了模型结构的选择准则,如赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息量准则(BIC),以及基于模型阶数测试和特征选择的结构辨识方法。 模型验证: 强调了模型有效性的重要性,阐述了模型在时域和频域上的验证方法,以及如何利用残差分析来评估模型的准确性。 第二部分:经典控制理论回顾与推广 虽然本书聚焦于现代控制,但对经典控制理论的深入理解是过渡到现代控制的基础。本部分对根轨迹法、频率响应法(Nyquist图、Bode图)、根轨迹法等进行了回顾,并在此基础上,引入了反馈控制的基本原理,如PID控制及其改进算法(如积分分离、模糊PID等),探讨了它们的适用范围和局限性。 PID控制的调优: 详细阐述了Ziegler-Nichols方法、临界比例度法等PID参数整定方法,并讨论了模型参考自适应控制(MRAC)和自适应PID控制在参数变化系统中的应用。 状态反馈与观测器: 引入了状态空间描述下的控制思想,讲解了极点配置(Placement)的原理,即如何通过状态反馈使系统的闭环极点位于期望的位置,从而达到预期的动态性能。同时,详细介绍了状态观测器的设计,包括Luenberger观测器及其在不可观系统中的扩展设计。 第三部分:现代控制理论核心 本部分是本书的核心,系统深入地介绍了现代控制理论的精髓。 最优控制: 讲解了线性二次型调节器(LQR)的设计,包括其代价函数的形式、Riccati方程的求解以及LQR如何实现最优性能。讨论了LQR在权矩阵选择上的技巧,以及其在不同应用场景下的鲁棒性。 模型预测控制(MPC): 详细阐述了MPC的基本原理,包括滚动优化、预测模型、代价函数和约束处理。本书重点介绍了常用的MPC算法,如线性MPC(LMPC)和非线性MPC(NMPC)。内容涵盖了MPC在处理多变量系统、约束系统以及存在模型不确定性系统中的优势和设计要点。 MPC实现: 详细讲解了MPC的离线设计(模型、代价函数、约束)和在线实施(预测、优化、控制律更新)过程。 约束处理: 深入探讨了MPC如何有效地处理状态约束和输入约束,包括线性不等式约束、不等式约束的转换以及二次规划(QP)和混合整数二次规划(MIQP)在MPC求解中的应用。 MPC变种: 介绍了如动态矩阵控制(DMC)、模型预测性监管(MPR)等MPC的变种,并分析了它们各自的特点和适用场景。 鲁棒控制: 介绍了为应对模型不确定性和外部扰动而设计的鲁棒控制策略。重点讲解了H∞控制的设计方法,包括求解相关的Riccati方程或线性矩阵不等式(LMI),以及如何构造鲁棒控制器以最小化闭环系统的“最坏情况”性能。 第四部分:先进控制策略与应用 本部分探讨了一些更先进的控制理论及其在实际工程中的应用。 自适应控制: 详细阐述了自适应控制的原理,包括参数自适应和结构自适应。介绍了如自校正调节器(STR)和模型参考自适应控制(MRAC)等典型算法,以及它们在处理系统参数时变问题中的能力。 模糊控制与神经网络控制: 介绍了基于模糊逻辑和神经网络的智能控制方法。探讨了如何构建模糊规则库,以及如何利用神经网络进行系统建模和控制律学习。重点关注了模糊-神经网络混合控制器的设计,以及它们在非线性、难以建模系统中的应用潜力。 多变量控制系统: 探讨了针对具有多个输入和多个输出的复杂系统进行控制的设计方法。介绍了相对增益阵列(RGA)、解耦控制等经典多变量控制技术,并深入讲解了如何利用现代控制理论(如MPC)来有效处理多变量耦合问题。 第五部分:工程实践与案例分析 本书的最后一项内容是将理论知识应用于实际工程问题。 系统集成与实施: 讨论了控制系统从设计到实际部署的整个流程,包括硬件选型、软件开发、系统集成、调试与测试等关键环节。 案例研究: 提供了多个来自不同领域的实际工程案例,例如机器人控制、过程控制(如化工、电力)、航空航天系统等。每个案例都详细展示了如何运用书中介绍的控制理论和设计方法,从系统分析、模型建立,到控制器设计、仿真验证,再到最终的系统实现,完整地展现了控制系统设计的全过程。 本书特点: 系统性强: 内容由浅入深,逻辑清晰,覆盖了现代控制理论的多个重要分支。 理论与实践结合: 理论阐述严谨,同时注重工程实现的细节,通过丰富的案例分析加深理解。 前沿性: 涵盖了模型预测控制、鲁棒控制、智能控制等当前控制领域的热点和前沿技术。 实用性: 旨在培养读者解决实际工程问题的能力,提供可操作的设计思路和方法。 《现代控制系统设计与实践》将是广大自动化、控制工程、机械工程、电气工程等相关专业的学生、研究人员以及工程技术人员的宝贵参考资料。通过阅读本书,读者将能够构建扎实的现代控制理论基础,并熟练掌握设计和实现高性能控制系统的关键技能。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的装帧设计非常用心,拿在手里就能感受到那种沉甸甸的质感。扉页的字体排版是我非常喜欢的风格,既有学术的严谨,又不失现代感。初次翻阅时,就被它清晰的目录结构吸引了。虽然我这次想找的是关于某个特定算法的深入探讨,但这本书在基础理论的梳理上做得实在到位。特别是关于经典控制理论部分的插图和公式推导,简直是教科书级别的清晰。作者在讲解状态空间模型时,用了好几个非常形象的比喻,让我这个初学者都能迅速抓住核心概念,这比我之前看过的几本专业书籍都要直观得多。感觉作者对如何将复杂的数学概念转化为易于理解的语言有着独到的见解。我尤其欣赏它在绪论部分对自动控制发展历史的勾勒,不仅让我们了解了理论的来龙去脉,也为后续的学习打下了坚实的理论基础。整体来看,这本书的纸张质量和印刷精度都达到了很高的水准,作为案头参考书,绝对是物有所值。

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这本书的叙述方式相当具有启发性,它不是那种干巴巴的公式堆砌,而是充满了作者对学科精髓的理解和思考。我特别关注的是其中关于系统辨识与参数估计那一章节的论述。作者在介绍不同辨识算法的适用场景和局限性时,展现了极高的专业素养。例如,在比较最小二乘法和迭代最小二乘法时,他不仅给出了算法的数学形式,还深入分析了它们在存在噪声和模型失配情况下的表现差异,这种深层次的分析在很多教材中是难以见到的。更值得一提的是,书中对不同控制器的设计流程进行了详细的步骤分解,每一步都有明确的理论依据和工程实践的建议。这对于正在进行毕业设计或者实际项目开发的工程师来说,无疑是一份非常宝贵的指南。这本书真正做到了连接理论与实践的桥梁作用,让人读起来觉得不是在被动接受知识,而是在和一位经验丰富的导师进行对话。

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这本书的排版和图表质量达到了很高的专业水准。很多公式都是独立成行,结构清晰,即使用手写进行笔记和批注也非常方便。我发现书中对动态系统的时域响应图示,无论是阶跃响应还是脉冲响应,都制作得非常精美且信息量丰富。它们不仅仅是展示结果,更是用来直观地解释带宽、相位裕度和增益裕度的概念。虽然我主要关注的是数字控制部分,但书中对连续时间系统到离散时间系统的转换方法,例如零阶保持器和一阶保持器的误差分析,讲得非常透彻,这对于设计数字控制器时进行准确的离散化处理至关重要。这本书的整体感觉就像是一位经验丰富、教学功底深厚的教授精心准备的课堂讲义,每一个知识点都经过了精雕细琢,确保学生能够扎实地掌握。它提供了一个非常可靠的知识框架,让人在面对复杂的控制问题时,能够迅速定位到可以参考的理论基础和分析工具。

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从一个侧重于工程应用的读者的角度来看,这本书在案例分析部分的深度和广度给我留下了深刻印象。虽然我更偏向于现代控制理论的应用,但这本书对传统PID控制器的改进和鲁棒性分析的探讨,依然让我受益匪浅。它没有满足于给出标准的闭环控制结构,而是深入剖析了实际工程中常见的非线性、时滞等问题如何影响控制性能,并提供了相应的补偿策略。我记得其中一个关于电机调速系统的仿真案例,作者不仅展示了仿真结果图,还详细解释了参数调整背后的物理意义,这种“知其所以然”的讲解方式,极大地增强了读者的学习兴趣。而且,书中对不同控制策略的性能指标(如超调量、调节时间、稳态误差等)的对比分析非常客观和全面,帮助读者在实际设计中做出更优的选择。这本书的结构安排非常合理,层次分明,使得我们在学习过程中能够始终保持清晰的思路,不会被复杂的理论所淹没。

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这本书的文字风格非常严谨,但又不失一种文人特有的细腻。在处理像李雅普诺夫稳定性判据这类抽象概念时,作者没有采用生硬的数学证明,而是巧妙地引入了“能量函数”这一物理直觉概念来引导读者理解。这种教学方法的切换,极大地降低了理解门槛。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“思考与拓展”部分,这些问题往往不是简单的是非题或计算题,而是引导读者去探究更前沿或者更具挑战性的方向。比如,它会启发读者思考如何将经典理论与现代人工智能方法结合,这显示了编者对学科未来发展的敏锐洞察力。此外,全书的术语一致性做得非常好,几乎没有出现容易混淆的定义或符号使用不当的情况,这在专业技术书籍中是极其难得的品质,体现了作者极高的专业素养和对细节的关注。

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