自动控制原理考研试题分析与解答技巧 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北航大学

作者:张苏英

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2006-12

价格:23.00元

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isbn号码:9787810779432

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跨越迷雾：系统工程与现代控制理论前沿探索 本书聚焦于复杂系统动力学行为的分析与设计，深度剖析了控制理论从经典走向现代，再迈向智能化的关键技术脉络。它并非针对特定考试科目的复习指南，而是为有志于深入研究系统科学、精密控制、机器人学、航空航天或先进制造领域的工程师、研究人员及高年级学生提供的一份高质量学术参考资料。 本书旨在构建一个从基础原理到尖端应用的完整知识图谱，强调理论的严谨性与工程实践的有效衔接。全书结构精炼，内容聚焦于那些推动现代工程系统性能飞跃的核心理论与方法。 第一部分：系统建模与时域分析的深化 本部分侧重于如何精确、高效地描述物理系统的动态特性，并对这些模型进行深入的定性分析。 1. 现代系统描述的统一框架： 我们首先回顾并拓展了描述线性时不变（LTI）系统的状态空间表示法。重点不再是简单的矩阵求导，而是深入探讨高阶系统的约减技术——例如模态分解和平衡实现，以应对大规模系统的计算挑战。此外，引入卡尔曼分解（Kalman Decomposition）来区分系统的可控子空间和可观测子空间，这为后续的控制器设计奠定了基础，明确了哪些动态行为是可以被外部输入影响或内部状态观测到的。 2. 系统的能动性与可观测性（Controllability and Observability）： 这部分内容将传统控制理论中的“可达性”提升到更具几何意义的层面。我们通过秩判据和几何分析，阐述了在状态空间下，如何通过向量子空间投影来判断系统是否满足“全能动性”或“全可观测性”。特别地，引入局部能动性/可观测性的概念，分析在系统部分状态被限制或干扰时，控制设计应采取的策略。 3. 非线性系统的定性分析： 经典控制理论的局限性在于其线性假设。本书详细介绍了非线性系统的相平面分析法，特别是针对二阶系统的极限环、焦点和鞍点的精确判定。更进一步，我们引入了李雅普诺夫稳定性理论（Lyapunov Stability Theory）的严格应用。这包括直接法（Constructing Lyapunov Functions）——强调如何通过能量函数或二次型函数来证明复杂非线性系统的全局或局部稳定性，以及间接法（利用雅可比线性化）的局限性分析。此外，本书探讨了输入到状态稳定（ISS）的概念，这是现代鲁棒控制的基础。 --- 第二部分：现代控制设计与最优控制 现代控制理论的核心在于利用系统的全部状态信息来实现最优性能。本部分聚焦于如何设计满足特定性能指标的反馈控制器。 1. 极点配置与反馈的实现： 超越简单的PID或根轨迹分析，本书详述了极点配置（Pole Placement）技术在状态反馈设计中的应用。重点讨论了Ackermann公式在高维系统中的适用性及其数值稳定性问题。同时，引入了输出反馈设计，即在无法完全测量所有状态时，如何通过输出信息来间接实现所需的系统动态响应。 2. 状态观测器的设计： 鉴于很多系统状态无法直接测量，设计一个精确的状态观测器（State Observer）至关重要。本书深入比较了Luenberger观测器和基于随机过程的卡尔曼滤波（Kalman Filtering）。针对卡尔曼滤波，我们不仅解释了其递推公式，更强调了如何根据系统噪声（过程噪声协方差$Q$和测量噪声协方差$R$）的设定来优化估计的精度和收敛速度，以及如何将其扩展到非线性系统的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）。 3. 线性二次型调节器（LQR）理论： LQR是现代控制设计中的里程碑。本书详细推导了求解代数黎卡提方程（Algebraic Riccati Equation, ARE）的方法，并阐述了LQR控制器设计中的性能指标权重矩阵（$Q$和$R$）对控制律和系统响应的敏感性分析。这部分强调了如何根据工程需求（如快速响应、小控制作用）来权衡状态惩罚与控制输入惩罚。 --- 第三部分：鲁棒性、鲁棒控制与先进技术概览 当代工程系统面对不确定性、模型误差和外部干扰，对控制系统的鲁棒性提出了极高要求。 1. 系统不确定性的量化： 本书首先对模型不确定性进行了分类：参数不确定性（参数在一定范围内变化）和未建模动态（高频部分的忽略）。这为后续的鲁棒控制设计提供了明确的数学基础。 2. $mathcal{H}_2$ 与 $mathcal{H}_{infty}$ 控制理论： $mathcal{H}_2$ 控制被置于最优随机控制的背景下，关注系统对白噪声输入的均方误差最小化。随后，本书重点转向更具工程意义的$mathcal{H}_{infty}$ 控制。我们将系统转换为复平面上的传递函数矩阵，并详细讲解如何通过求解线性矩阵不等式（LMI）来设计一个控制器，保证闭环系统对所有外部扰动（包括未建模动态）的增益限制在一个可接受的范围内，从而确保系统的鲁棒稳定性。 3. 智能控制方法的引入与展望： 为应对极端非线性和高度耦合的复杂系统，本书对前沿的智能控制范式进行了概要介绍。这包括： 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）：侧重于如何将专家的经验知识转化为可执行的控制规则集，以及模糊推理系统的结构设计。 神经网络控制（Neural Network Control, NNC）：探讨了如何利用自适应学习能力来估计未知动态（如自适应动态规划的基本思想），实现对模型参数变化的补偿。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的原理，强调其在多变量、约束条件下的优化求解能力，以及在线滚动时域优化的核心流程。 总结： 本书不是一套解题技巧的汇编，而是对控制工程核心理论进行系统性、高阶化阐述的专业读物。它要求读者具备扎实的线性代数和微积分基础，并以培养从系统物理本质出发，选择并设计现代控制策略的能力为最终目标。它旨在弥合理论研究与尖端工程应用之间的知识鸿沟。

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这本书的出版，简直是我备考自动控制原理时的及时雨！作为一个非科班出身的考生，我一直觉得这个科目概念多、公式杂，尤其是那些抽象的数学推导，光看教材常常看得云里雾里。但这本书的出现，彻底改变了我的学习方式。它不仅仅是简单地罗列考研真题，更重要的是，它用一种极其清晰、循序渐进的方式，把那些曾经让我头疼的知识点一一剖析开来。作者在解释每一个题型的时候，都会先点明这个题型考察的核心概念是什么，然后给出标准的解题思路，最后再详细地讲解具体步骤。我特别喜欢其中对传递函数、状态空间模型、根轨迹、频率特性等关键章节的分析，那些图文并茂的讲解，简直是把抽象的概念具象化了，让我一下子就豁然开朗。而且，它还针对不同年份、不同高校的真题，总结出了不同的出题规律和侧重点，这对于我这种信息量大、不知道从何下手复习的考生来说，简直太宝贵了。我不再是茫然地刷题，而是能有针对性地去理解和掌握，效率真的提高了很多。

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我之前也翻阅过一些考研辅导资料，但很多都流于表面，给出的解析过于简略，根本无法解决我遇到的困惑。这本书则完全不同，它提供了一种“深度解析”的学习体验。我最看重的是它在解答中的“技巧”部分，这不仅仅是套用公式，而是真正地传授了如何去思考问题、如何去组织答案。比如，在某些计算题中，它会提示你如何化简，如何在保证准确性的前提下节省时间；在证明题中，它会教你如何逻辑严谨地组织论述，如何引用定理和性质。书中的例子非常丰富，涵盖了各种题型和难度的题目，而且作者在讲解时，会经常穿插一些“过来人”的经验之谈，比如“这个地方很容易出错，大家要注意”、“这个结论常常被忽略，但很重要”之类的话，这种亲切的提醒，让我在做题时少走了很多弯路。我尝试着按照书中的方法去解题，发现自己解题的思路变得越来越清晰，也越来越自信。

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我拿到这本书时，正值备考的瓶颈期，感觉自己投入了很多时间，但效果并不理想。这本书的出现，为我指明了方向。它最打动我的是，作者在分析题目时，不仅仅是解答“怎么做”，更重要的是解答“为什么这么做”。很多时候，教材上的公式推导往往只是给出了结果，而这本书则会追溯到源头，解释这些公式是如何得出的，它们适用于什么条件。特别是对于一些需要综合运用多个知识点的题目，书中给出的解题思路非常清晰，能够帮助我理清解题的脉络。我发现，很多以往觉得难以理解的定理和概念，通过书中对真题的解析，变得生动具体，也更容易记忆和掌握。这本书就像是一把钥匙，打开了我理解自动控制原理的大门。

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这本书的结构设计非常合理，我最欣赏的是它将知识点和题型紧密结合的编排方式。它不是简单地把真题堆砌在一起，而是先根据知识点将题目进行分类，然后再逐一进行深入分析。这样一来，我就可以在学习完某个章节的知识点后，立刻看到与之相关的真题是如何考察的，并且可以通过解析来巩固和加深理解。这种“学——练——析”的模式，让我觉得复习过程非常连贯，也很有条理。特别是对于像拉普拉斯变换、奈奎斯特图、Bode图这类我一直感到模糊的概念，通过书中对相关真题的详细讲解，我终于能够理解它们在实际问题中的应用，以及它们与系统性能之间的关系。书中的一些补充说明和扩展知识，也为我提供了更广阔的视野，让我不再局限于书本的知识。

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从我个人的学习体验来说，这本书最大的亮点在于其“分析”的深度。它没有止步于给出正确答案，而是花费大量篇幅去剖析每一个解题步骤背后的逻辑和原理。我尤其喜欢作者对一些经典题目的“多角度解析”，同一个问题，它可以从不同的角度去思考，提供不止一种解题方法，这让我看到了自动控制原理的灵活和精妙之处。这本书让我明白了，考试不仅仅是考察你是否能得出正确答案，更是考察你对知识的理解深度和应用能力。它帮助我建立了一个完整的知识体系，不再是零散的知识点记忆。当我遇到难题时，我不再感到绝望，而是会主动去思考，尝试运用书中学到的方法去攻克。这本书对我来说，已经不仅仅是一本辅导书，更像是一位耐心的导师。

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