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出版者:电子工业

作者:李晓峰

出品人:

页数:171

译者:

出版时间:2007-2

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787121036286

丛书系列:

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《现代控制理论及其工程应用》 书籍简介 本书深入探讨了现代控制理论的核心概念、数学框架及其在各类工程领域的广泛实践应用。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个全面、深入的现代控制理论知识体系，并强调理论与实际工程问题的紧密结合。 第一部分：现代控制理论基础 本部分为全书的理论基石，详细阐述了现代控制理论的数学模型、分析方法和设计原理。 状态空间方法: 线性定常系统的状态空间表示: 详细介绍如何将一个动态系统用一组一阶线性微分方程（连续时间）或差分方程（离散时间）来描述，即状态方程。引入状态向量的概念，它包含了系统在任意时刻的所有必要信息。讲解如何从系统的物理结构或传递函数模型导出状态空间方程，并探讨不同状态变量的选取对系统表示的影响。 状态向量的演化: 阐述连续时间系统状态方程 $dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)$ 和离散时间系统状态方程 $x(k+1) = Ax(k) + Bu(k)$ 的解法。对于连续时间系统，详细推导并讲解状态转移矩阵 $Phi(t, t_0) = e^{A(t-t_0)}$ 的性质及其在求解零输入响应和零状态响应中的作用。对于离散时间系统，则介绍矩阵指数的离散化形式以及迭代求解方法。 系统特性分析: 可控性: 深入分析状态反馈控制的理论基础——可控性。详细介绍可控性判据，如秩判据（Gramian矩阵或可控性矩阵），并解释其几何意义：系统能否通过输入信号作用，将状态向量从任意初始状态驱动到任意目标状态。通过算例演示如何判断系统的可控性。 可观性: 讲解可观性，即能否通过测量系统的输出信号来推断系统的内部状态。介绍可观性判据，如秩判据（可观性矩阵），并解释其意义：通过输出能否完整地恢复系统的所有状态信息。同样通过算例说明可观性判据的应用。 稳定性: 详细阐述不同类型的系统稳定性，包括Lyapunov稳定性、渐近稳定性以及指数稳定性。重点讲解Lyapunov第二方法（直接法），包括Lyapunov函数的设计原则、存在性条件以及稳定性判据。分析线性定常系统稳定性的充要条件，如特征值（连续时间）或系统矩阵的模（离散时间）。 能控性与能观性分解: 介绍如何将系统分解为若干个相互独立的子系统，分析其能控性和能观性，这对于理解系统结构和设计控制器至关重要。 线性反馈控制: 状态反馈: 详细阐述状态反馈控制的基本原理，即根据系统的状态变量来设计控制器，其形式为 $u(t) = -Kx(t)$。重点讲解极点配置（Pole Placement）技术，即如何通过选择适当的状态反馈矩阵 $K$，将闭环系统的特征值（极点）配置到期望的位置，从而达到稳定、快速响应或具有特定动态特性的要求。推导极点配置的数学方法，包括Ackermann公式等。 线性二次型最优控制 (LQR): 引入最优控制的概念，旨在寻找最优的控制输入，使得某个性能指标（通常是二次型积）最小化。详细讲解LQR问题，其性能指标通常为 $J = int_{0}^{infty} (x^T Q x + u^T R u) dt$（连续时间）或 $J = sum_{k=0}^{infty} (x_k^T Q x_k + u_k^T R u_k)$（离散时间），其中 $Q$ 为状态权重矩阵，$R$ 为输入权重矩阵。推导LQR的解析解，即线性状态反馈增益 $K$，并讨论 $Q$ 和 $R$ 矩阵的选择对控制性能的影响。 状态观测器: 鉴于在实际工程中，并非所有状态变量都能直接测量，因此需要设计状态观测器来估计系统的状态。详细介绍Luenberger观测器及其设计方法。讲解如何根据系统模型和输出测量信息，设计一个能够渐近地跟踪系统真实状态的观测器。讨论观测器的收敛速度与极点配置的关系。 输出反馈: 结合状态反馈和状态观测器，介绍输出反馈控制器的设计，即控制器仅依赖于系统的输出信号。讨论输出反馈与状态反馈在理论和实践中的区别与联系。 非线性控制: 非线性系统的基本概念: 介绍非线性系统的特点，如多解性、奇异性、复杂动态等。讲解非线性系统建模的常用方法，如泰勒展开、分段线性化等。 线性化方法: 探讨如何通过在工作点附近对非线性系统进行线性化，将其近似为线性系统，从而应用线性控制理论进行分析和设计。详细讲解雅可比矩阵的计算及线性化方法的局限性。 Lyapunov稳定性理论在非线性系统中的应用: 强调Lyapunov稳定性理论在分析非线性系统稳定性方面的重要性。介绍Lyapunov函数的设计挑战，并讨论一些通用的非线性系统稳定性判据。 反馈线性化: 介绍反馈线性化技术，其目标是通过一种非线性反馈变换，将非线性系统转化为等效的线性系统，然后应用线性控制技术。详细讲解输入-状态线性化和输入-输出线性化。 滑模控制: 讲解滑模控制的原理，包括滑模面的设计和切换律的构造，以实现系统对扰动和模型不确定性的鲁棒性。 自适应控制: 介绍自适应控制的概念，即控制器参数能够根据系统性能的变化或模型参数的不确定性进行实时调整，以维持期望的性能。 第二部分：现代控制理论的工程应用 本部分将理论知识付诸实践，展示现代控制理论如何在实际工程领域解决复杂问题，并提供丰富的案例分析。 机器人控制: 运动学与动力学建模: 讲解机器人关节角度、末端执行器位置之间的运动学关系，以及关节力矩与关节加速度之间的动力学方程（如Lagrangian或Newton-Euler方程）。 轨迹跟踪控制: 应用状态反馈和最优控制原理，设计机器人轨迹跟踪控制器，使机器人的末端执行器能够精确地跟随预定的运动轨迹。讨论PID控制与现代控制方法的比较。 力控与柔顺控制: 探讨机器人与环境交互时的力控制问题，介绍阻抗控制、导纳控制等方法，实现机器人与环境的柔顺交互。 航空航天飞行器控制: 飞行器动力学模型: 介绍飞机、导弹、航天器等飞行器的空气动力学模型和姿态动力学。 姿态稳定与控制: 应用现代控制理论，设计飞行器姿态稳定控制器，如自动驾驶仪（Autopilot）的设计，保证飞行器的稳定飞行。 导航与制导: 讲解如何结合状态估计（如卡尔曼滤波器）和控制策略，实现飞行器的精确导航和目标制导。 过程控制: 工业过程建模: 讨论化学反应器、热交换器、蒸馏塔等典型工业过程的数学建模方法。 多变量控制: 针对具有多个输入和多个输出的复杂工业过程，应用状态空间方法和模型预测控制（MPC）等先进技术，实现高效、稳定的过程控制。 鲁棒控制与模型预测控制 (MPC): 详细介绍鲁棒控制的基本思想，即设计能够在一定模型不确定性下仍能保持良好性能的控制器。重点讲解模型预测控制，它利用系统的模型预测未来一段时间的系统行为，并通过优化计算得到最优的控制序列。MPC在处理约束和多变量系统方面具有显著优势。 电力系统控制: 发电机组励磁控制与调速器设计: 应用现代控制理论，设计发电机的励磁控制器和汽轮机调速器，以维持电网的电压和频率稳定。 互联电网稳定性分析与控制: 探讨大型电力系统互联带来的稳定性问题，介绍如何利用同步发电机模型和控制器设计，增强电网的动态稳定性。 其他应用领域: 汽车电子控制: 如发动机管理系统、ABS（防抱死制动系统）、ESP（电子稳定程序）等。 生物医学工程: 如人工胰腺、起搏器等的控制设计。 智能交通系统: 如交通流量优化、自动驾驶等。 第三部分：高级主题与前沿展望 本部分将深入探讨更高级的控制理论概念，并对未来控制技术的发展方向进行展望。 随机信号分析与滤波: (本部分内容不应包含在本书的实际内容中，故此处从略。) 鲁棒控制: 进一步深入探讨如何设计能够容忍模型不确定性或外部扰动的控制器，如 $H_infty$ 控制、$mu$ 分析等。 最优控制的进一步发展: 介绍最优控制在非线性系统中的应用，如动态规划、Hamilton-Jacobi-Bellman方程等。 模型降阶: 针对高维复杂系统，介绍如何通过模型降阶技术，获得一个低维但仍能较好反映原系统特性的模型，从而简化控制器设计。 分布式控制与网络化控制: 探讨多智能体系统、传感器网络等分布式系统的控制方法，以及网络延迟、丢包等因素对控制性能的影响。 智能控制与机器学习在控制中的应用: 介绍模糊控制、神经网络控制、强化学习等智能控制技术，以及如何利用机器学习方法来学习系统模型或优化控制器。 学习本书的读者将能够： 深刻理解现代控制理论的数学基础和核心思想。 掌握分析和设计线性及非线性控制系统的基本方法。 能够根据具体的工程问题，选择并应用恰当的控制理论和技术。 通过丰富的案例分析，熟悉现代控制理论在各个工程领域的实际应用。 为进一步学习更高级的控制理论和进行控制系统研究打下坚实基础。 本书适合于自动化、电气工程、机械工程、航空航天工程、计算机科学以及相关交叉学科的本科高年级学生、研究生以及从事控制系统设计、研发的工程师和科研人员阅读。通过对本书的学习，读者将能够有效提升解决复杂工程问题的能力，并在控制科学与工程领域取得更大的成就。

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说实话，这本书在介绍基础概率论和随机变量概念时，个人感觉有些过于冗长和繁琐了。大量的文字描述似乎是为了凑页数，而核心的知识点被淹没在大量的背景铺垫之中。对于一个希望快速掌握信号特征提取方法的实践者来说，这无疑是一种折磨。虽然书中也涉及了高斯过程和中心极限定理的应用，但这些内容的讲解缺乏鲜明的工程案例支撑，显得有些空中楼阁。我更期待看到一些关于实际测量噪声模型建立的章节，或者至少是一些电路噪声分析的具体实例，而不是抽象的数学定义。这本书的排版也比较老旧，公式的呈现缺乏现代感，阅读体验不太友好。如果作者能精简前几章的基础回顾，将篇幅更多地用于案例分析和现代计算工具（如MATLAB或Python库）的应用演示上，相信它的实用价值会大大提升。

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这部关于时间序列分析的经典著作，以其独特的结构和视角，提供了一种强大的工具箱，用于解构和预测复杂的经济或环境数据。它的核心优势在于对ARIMA模型族群的全面覆盖，从一阶自回归（AR(1)）到更复杂的季节性模型的建立和检验，步骤清晰，逻辑流畅。作者非常强调模型的定性分析和残差诊断的重要性，这在实际工作中是避免模型错误拟合的关键步骤。书中对单位根检验和协整关系的论述，尤其适用于金融时间序列分析，为理解长期均衡提供了一个坚实的理论框架。美中不足的是，对于高频数据或高维时间序列的处理，本书的内容相对陈旧，缺乏对现代机器学习驱动的预测模型如LSTM或Transformer在时间序列任务中应用的探讨，这使得它在面对海量、复杂数据流时显得有些力不从心。

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这本关于数字信号处理的教材，内容组织得相当有条理，从基础的傅里叶分析讲起，逐步深入到Z变换和数字滤波器设计。作者在概念的阐述上非常清晰，尤其是对于采样定理和量化误差的讨论，既有理论深度又不失工程应用的直观性。我印象最深的是书中关于谱估计的部分，它没有仅仅停留在理论公式的堆砌，而是花了大量篇幅讲解了FFT算法的实际应用和计算复杂度，这对于我们进行实时信号处理的工程师来说，无疑是极有价值的参考。书中的例题设计也很巧妙，大多紧密结合了通信、控制和图像处理等领域的前沿问题，能够很好地检验读者对理论知识的掌握程度。唯一美中不足的是，某些高级主题如自适应滤波器的讲解略显保守，如果能加入更多现代机器学习在信号处理中的应用案例，那就更加完美了。整体来说，它是一本非常扎实的进阶读物，适合已经有一定概率论和线性代数基础，准备深入研究信号处理算法的研究生或工程师。

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翻开这本探讨随机过程理论的著作，我立刻被它严谨的数学推导和深刻的哲学思辨所吸引。作者似乎并不满足于仅仅罗列概率密度函数和矩的计算，而是试图从更宏观的视角去理解时间序列的内在规律和不确定性本质。书中对马尔可夫过程、维纳过程以及平稳性的讨论，几乎达到了教科书级别的完备性。尤其是在处理非平稳随机过程时，作者引入的谱密度函数和鞅论的概念，极大地拓宽了我的视野。阅读过程中，我常常需要频繁地查阅高等概率论的补充材料，这说明本书的深度是毋庸置疑的，它要求读者具备非常扎实的数学功底。这本书更像是一部理论探索的专著，而非速成的应用手册。它更适合那些对随机现象背后的数学结构充满好奇心的纯数学或理论物理背景的读者，从中汲取智慧的源泉。

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我是在准备一个关于雷达信号处理的课程时接触到这本书的。它在处理随机调制和噪声干扰这方面的内容，可以说是教科书级别的典范。书中详细剖析了相干/非相干检测理论，特别是针对各种背景噪声（如瑞利、高斯噪声）下的最佳接收机设计，讲解得极为透彻。作者对似然比检验和贝叶斯决策理论的引入，确保了我们理解所有“最优”判决背后的严格数学基础。更让我受益匪浅的是，它将这些理论与实际的脉冲压缩和多普勒估计技术紧密结合，使得抽象的概率论知识立刻有了具体的物理意义。虽然书中对高级的自适应波束形成算法的介绍不如其他专业书那样深入，但作为奠定信号检测与估计理论基础的入门或中级参考，它绝对是无可替代的基石。这本书的价值在于它构建了一个坚实的概念阶梯，让人可以稳步攀升至更复杂的信号处理领域。

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编者就是老师

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