自动控制原理与系统

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出版者:北京中科希望软件股份有限公司
作者:戴雅丽
出品人:
页数:239
译者:
出版时间:2006-7
价格:25.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787503842856
丛书系列:
图书标签:
  • 自动控制
  • 控制原理
  • 系统分析
  • 反馈控制
  • 控制系统
  • 数学模型
  • 传递函数
  • 稳定性
  • 频率响应
  • 现代控制
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具体描述

本书简明扼要地阐述了自动控制理论和自动控制系统两大主题。全书共分8章,主要内容包括:绪论、控制系统的数学模型、控制系统的性能分析、控制系统的综合校正、线性离散系统的分析与综合、控制系统实例、过程控制系统、计算机自动控制等。内容深入浅出,并附有大量有针对性的实例和练习,易于读者学习和巩固。

  本书可作为高职高专学校电子信息、机电一体化类专业及其他相近专业的教材,也可作为有关技术人员和研究人员的参考书。

现代工程中的信号处理与信息融合技术 图书简介 本书深入探讨了在现代工程领域中至关重要的信号处理与信息融合技术,聚焦于如何从复杂、多源的原始数据中提取有效信息,并构建出可靠、精确的系统认知模型。本书旨在为电子工程、航空航天、机器人学、通信系统以及精密仪器设计等领域的工程师、研究人员和高年级本科生提供一个全面且深入的技术指南。 第一部分:基础理论与信号的数学描述 本部分首先建立信号处理的坚实数学基础。我们从连续时间信号和离散时间信号的严格定义出发,详细阐述了傅里叶分析在信号频域特性揭示中的核心作用,包括傅里叶级数、傅里叶变换及其在周期信号和非周期信号分析中的应用。随后,重点转向Z变换和离散时间傅里叶变换(DTFT),这是分析和设计数字信号处理系统的理论基石。 信号的随机性是工程实践中不可避免的特性。因此,本书投入大量篇幅讲解随机过程理论,包括平稳随机过程、广义平稳过程、功率谱密度(PSD)的定义与估计方法。通过对白噪声、高斯过程等典型随机模型的分析,读者将掌握如何用统计学工具描述和量化真实世界信号中的不确定性。 此外,我们详细讨论了信号采样理论,包括奈奎斯特-香农采样定理的严格推导及其在模数转换(ADC)过程中的实际意义。脉冲编码调制(PCM)和量化误差分析被细致讲解,为后续的数字滤波设计奠定基础。 第二部分:数字信号处理的核心技术 在明确了信号的数字表示后,本书转向数字滤波器设计与实现。我们系统地对比了无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器的工作原理、优缺点和设计流程。对于IIR滤波器,从巴特沃斯、切比雪夫到椭圆滤波器的经典设计方法被详尽展示,并讨论了频率变换和双线性变换的应用。对于FIR滤波器,窗函数法(如汉宁窗、海明窗)和频率采样法被深入剖析,着重强调了线性相位特性的重要性。 滤波器实现方面,本书不仅停留在理论层面,更关注其实际的差分方程表示和直接形式、级联形式、并行形式等结构。我们探讨了定点运算对滤波器性能的影响,以及如何通过结构选择来最小化舍入噪声和溢出风险,这对于嵌入式系统和硬件加速至关重要。 第三部分:自适应滤波与现代谱估计 现代工程系统往往需要处理时变或未知特性的环境。本部分聚焦于自适应信号处理技术。首先,我们引入了维纳滤波器的概念,作为最优线性滤波器的理论极限。在此基础上,详细阐述了最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法的迭代推导过程、收敛性分析以及在噪声消除、均衡器设计中的应用。 在频谱分析方面,本书超越了经典的周期图法,深入研究了高分辨率谱估计技术。这包括子空间分解方法,如通过特征值分解(EVD)得到的特征值分解(MUSIC)算法和旋转子空间(ESPRIT)算法。这些方法在雷达、声呐和射频识别等需要精确识别窄带信号的领域具有不可替代的优势。此外,我们还探讨了线性预测(LPC)模型在语音处理和系统辨识中的应用。 第四部分:信息融合的理论框架与应用 本书的重点在于信息融合——将来自多个传感器或信息源的数据整合成一个更准确、更可靠的系统状态估计。我们从信息融合的层次结构(数据级、特征级、决策级)进行分类介绍。 核心工具:卡尔曼滤波(Kalman Filtering)是本部分理论基石。本书对离散时间线性系统的卡尔曼滤波器的递推公式进行了详尽的推导,并分析了其在状态估计中的最优性。随后,我们扩展到非线性系统,详细介绍了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。EKF通过一阶泰勒展开线性化非线性函数,而UKF则采用Sigma点采样策略,更有效地捕捉了非线性系统的统计特性,其精度和稳定性优于EKF的情况被大量实例证明。 贝叶斯推理与概率假设密度(PHD)滤波:对于涉及目标跟踪和多目标场景的问题,本书介绍了基于概率框架的跟踪方法。我们阐述了贝叶斯滤波器的基本原理,并着重介绍了概率假设密度(PHD)滤波器(如多伯努利滤波,MBM),这些方法能够有效地处理杂波环境下的目标存在与数量的不确定性,是现代无人系统和安防监控领域的核心算法。 信息融合的应用案例:本书最后通过具体的工程实例,展示了这些技术的综合应用,包括: 1. 惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)的紧耦合/松耦合融合:如何利用卡尔曼滤波优化位置、速度和姿态的估计,提高导航精度和鲁棒性。 2. 雷达/LIDAR数据融合:在自动驾驶系统中,如何结合不同传感器的优势,实现对环境的高精度三维重建和目标跟踪。 本书内容覆盖了从基础的傅里叶分析到前沿的非线性滤波技术,是一部集理论深度与工程实践性于一体的专业参考书。读者在阅读完本书后,将能够独立设计、分析和实现高性能的信号处理系统和多传感器信息融合框架。

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读后感

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用户评价

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这本书真的颠覆了我过去对“控制”这个概念的认知,原本以为不过是机械臂摆动、温度调节之类的简单应用,读了《自动控制原理与系统》后才发现,它渗透在我们生活的方方面面,甚至到了空气动力学、生物医药、经济波动等看似毫不相关的领域。我特别喜欢它开篇就从一个宏大的视角切入,没有直接抛出复杂的公式和定理,而是通过一些生动的生活化场景,比如我们如何保持身体的平衡,家庭恒温器是如何工作的,甚至是一个简单的自行车骑行,来引出“反馈”这一核心概念。作者的讲解方式非常循序渐进,从最基础的系统构成、传递函数,到PID控制器的原理和设计,再到系统稳定性的分析,每一步都讲解得清晰透彻,配合书中大量的图示和实际案例,即使是像我这样初次接触自动控制理论的读者,也能逐渐理解那些看似抽象的数学模型是如何描述和预测真实世界中系统行为的。我尤其对书中关于“鲁棒性”的讨论印象深刻,它讲到了即使系统存在不确定性或外部干扰,优秀的设计也能保证系统的稳定性和性能,这一点在很多工程领域都至关重要。这本书不仅仅是理论的堆砌,它更像是一本思维的启蒙书,让我学会用一种全新的视角去审视和解决问题。

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我是一名对科学原理充满好奇的学生,读了《自动控制原理与系统》后,感觉自己对世界的理解又上了一个新的台阶。这本书不仅仅是教我如何“控制”某个东西,更重要的是让我理解了“为什么”能够控制,以及“如何”才能更好地控制。书中关于“线性系统”和“非线性系统”的区分,以及各自的处理方法,让我明白了很多现实世界中的问题并不能简单地用线性模型来描述,需要更精细的分析和更高级的控制策略。我特别喜欢书中关于“观测器”的设计,它让我意识到,即使我们无法直接测量系统的所有状态,也可以通过已知的输入和输出信息来估计这些状态,这在很多实际应用中都非常重要,比如对机器人关节的位置进行估计,或者对化工过程中的某些关键参数进行监测。书中对于“系统辨识”的讨论也让我大开眼界,它讲解了如何从实验数据中提取系统的模型参数,这对于我们研究那些难以建立解析模型的复杂系统提供了有效的手段。

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读完《自动控制原理与系统》,我最大的感受就是它成功地将枯燥的理论变得生动有趣,甚至带有一点哲学思辨的味道。我一直以为自动控制就是理工科学生的专利,但这本书的写法让我觉得,即使是文科背景的人,也能从中获得启发。书中对于“稳定性”的讨论,不再局限于数学上的根轨迹或劳斯判据,而是深入探讨了系统失控可能带来的灾难性后果,比如飞机失速、金融市场崩溃,乃至生态系统的失衡。这些例子让我对自动控制的意义有了更深刻的理解。我尤其喜欢书中关于“最优控制”的章节,它不仅仅是追求一个“好”的结果,而是要找到那个“最好”的方案,这不仅仅是在工程领域,在个人决策、团队管理甚至人生规划上,都提供了宝贵的思路。书中关于如何权衡性能指标和资源消耗的讨论,也让我受益匪浅。它让我明白,在很多情况下,我们追求的并非是绝对的完美,而是在一定约束条件下的最佳选择。此外,书中还提到了模糊控制和神经网络控制等现代控制理论,虽然篇幅不多,但足以让我窥见未来自动控制的发展方向,感受到科技的巨大力量。

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《自动控制原理与系统》这本书带给我的,是一种对“动态世界”的深刻洞察。我之前一直以为很多事情都是“静态”的,一旦设定好就固定不变。但这本书让我明白,现实世界中的很多系统都处于不断变化之中,需要持续的调整和干预才能维持其稳定和优化。书中关于“频率响应”的分析,让我理解了系统对不同频率输入信号的反应方式,这对于分析系统的幅度和相位特性,以及设计滤波器等至关重要。我尤其喜欢书中关于“伯德图”的讲解,它是一种非常强大的工具,能够直观地展示系统的频率特性,帮助我们理解系统的带宽、增益裕度等重要指标。这本书让我学会用一种“动态”的眼光来看待问题,而不是仅仅关注事物的表面状态。

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这本书带给我的,是一种“系统性思维”的培养。我以前解决问题时,往往只关注局部,而忽略了整体。读了《自动控制原理与系统》后,我才意识到,任何一个系统都是由多个相互关联的部件组成的,改变其中一个部分,可能会对整个系统产生连锁反应。书中关于“信号流图”和“梅森公式”的讲解,让我能够清晰地分析复杂系统的传递函数,从而理解不同环节之间的相互影响。我尤其喜欢书中关于“稳定性裕度”的讨论,它让我明白,一个系统不仅仅是要“稳定”,更重要的是要“足够稳定”,拥有一定的裕度来应对各种未知的干扰和变化。这本书让我学会从更宏观、更全局的视角来分析和解决问题,这对于我在学习和工作中的帮助都非常大。

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我是一名对“智能”系统非常感兴趣的学习者,而《自动控制原理与系统》这本书,为我理解现代智能控制技术打下了坚实的基础。我一直对机器学习、人工智能等领域很感兴趣,而自动控制原理是构建这些智能系统的关键。书中对于“非线性系统”的几种典型处理方法的介绍,比如李雅普诺夫稳定性分析,以及一些基于模型预测控制的思路,都为我提供了解决复杂非线性问题的思路。我特别欣赏书中关于“最优控制”的章节,它不仅仅是如何让系统达到某个目标,而是如何以最优的方式达到目标,这其中包含了对成本、时间和资源的精妙权衡,这正是智能系统追求的本质。虽然书中没有直接讲到深度学习,但它所建立的控制理论框架,对于理解和应用更先进的智能控制算法至关重要。

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《自动控制原理与系统》这本书让我重新审视了“自动化”的意义。过去我总觉得自动化就是机器取代人力,提高效率。但这本书让我看到了自动化背后更深层的价值:它能够将人类从繁重、危险、重复的劳动中解放出来,让我们能够将精力投入到更具创造性和更有意义的事情上。书中关于“安全控制”的章节尤其让我印象深刻,它讲解了如何设计控制系统来防止事故发生,保护生命和财产安全。比如在航空航天领域,精确的控制系统能够确保飞机的稳定飞行,避免灾难性的后果。在工业生产中,自动化控制系统能够保证生产过程的稳定运行,提高产品质量,减少资源浪费。这本书让我明白,自动控制不仅仅是一门技术,更是一种服务于人类幸福和发展的力量。我喜欢它从宏观的角度出发,逐步深入到微观的技术细节,让读者能够全面地理解自动控制的价值和意义。

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《自动控制原理与系统》给我最直观的感受是它的“实用性”。我是一名工业自动化从业者,平日里接触到的很多技术都与控制系统息息相关,但很多时候只是知其然而不知其所以然。这本书就像是一本“武林秘籍”,让我从根本上理解了各种控制算法的原理和适用场景。书中对于PID控制器参数整定的各种方法的讲解,无论是经验法还是模型法,都非常详细,并且给出了大量的计算示例和仿真结果,让我能够快速上手,并根据实际情况进行调整。我尤其对书中关于“抗干扰”的讨论很感兴趣,它讲解了如何通过滤波、补偿等手段来提高系统的抗干扰能力,这对于我们在嘈杂的工业环境中设计可靠的控制系统至关重要。另外,书中还介绍了状态空间法,这是一种更强大的系统描述和分析方法,虽然在初期理解起来有些难度,但一旦掌握,就能对复杂系统进行更全面的分析和设计。总的来说,这本书为我打开了一扇新的大门,让我能够更自信、更高效地解决工作中的难题。

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我一直对“反馈”这个概念非常着迷,而《自动控制原理与系统》恰恰是从这个核心概念出发,层层深入。我非常喜欢书中对于“开环控制”和“闭环控制”的对比,通过生动的例子,让我清晰地理解了为什么在大多数情况下,闭环控制能够提供更高的精度和更好的鲁棒性。书中关于“稳态误差”的分析,以及如何通过积分环节来消除稳态误差,都讲解得非常透彻。我尤其对书中关于“根轨迹”的讲解印象深刻,它提供了一种直观的图形化方法来分析系统稳定性以及参数变化对系统性能的影响,这对于理解系统的动态行为非常有帮助。这本书的语言风格也比较温和,即使是一些比较复杂的概念,也能够用相对易懂的方式来表达,配合大量的图例,使得学习过程不会显得过于枯燥。

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《自动控制原理与系统》这本书的编排结构非常合理,从基础概念到高级理论,层层递进,让我能够逐步建立起完整的知识体系。我非常喜欢书中关于“系统辨识”的详细讲解,它让我明白,即使是那些我们不完全了解其内部机制的复杂系统,我们也可以通过实验和数据分析来获取其模型,从而对其进行控制和优化。这对于研究生物系统、经济系统等领域都非常有价值。书中关于“自适应控制”的介绍,也让我看到了如何设计能够根据环境变化或系统自身变化而不断调整自身的控制系统,这在很多动态变化的场景下都非常实用。这本书让我认识到,自动控制技术并不仅仅局限于传统的工程领域,它正在以前所未有的速度渗透到各个学科领域。

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