自动控制原理

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出版者:科学出版
作者:胡寿松
出品人:
页数:684
译者:
出版时间:2007-6
价格:52.00元
装帧:平装
isbn号码:9787030189554
丛书系列:
图书标签:
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具体描述

《自动控制原理》(第5版)系《自动控制原理》第五版,比较全面地阐述了自动控制的基本理论与应用。全书共分十章,前八章着重介绍经典控制理论及应用,后两章介绍现代控制理论中的线性系统理论和最优控制理论。

《自动控制原理》(第5版)精选了第四版中的主要内容,加强了对基本理论及其工程应用的阐述。书中深入浅出地介绍了自动控制的基本概念,控制系统在时域和复域中的数学模型及其结构图和信号流图;比较全面地阐述了线性控制系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法以及校正和设计等方法;对线性离散系统的基础理论、数学模型、稳定性及稳态误差、动态性能分析以及数字校正等问题,进行了比较详细的讨论;在非线性控制系统分析方面,给出了相平面和描述函数两种常用的分析方法,对目前应用日益增多的非线性控制的逆系统方法也作了较为详细的介绍;最后两章根据高新技术发展的需要,系统地阐述了线性系统的状态空间分析与综合,以及动态系统的最优控制等方法。书末给出的三个附录,可供读者在学习中查询。

与《自动控制原理》(第5版)配套的课件《自动控制原理电子版5.o》(科学出版社,2007),利于满足教学需要。此外,与《自动控制原理》(第5版)配套的教材《自动控制原理习题解析》(科学出版社,2007),其中附赠光盘《MATLAB辅助分析与设计软件1.0》。

《数字图像处理与计算机视觉》 本书旨在全面系统地介绍数字图像处理和计算机视觉的核心理论、关键算法及实际应用。从基础的图像获取、表示与增强出发,深入探讨图像复原、色彩处理、图像压缩等经典技术,并着重介绍在现代计算机视觉领域占据重要地位的特征提取、对象识别、场景理解、运动分析以及三维重建等前沿内容。 第一部分:数字图像处理基础 图像获取与表示: 详细阐述了数字图像的采样、量化过程,以及灰度图像、彩色图像、多光谱图像等不同类型的图像表示方法。介绍常见的图像格式(如BMP, JPEG, PNG, TIFF)及其特点。 图像增强: 涵盖了点运算(灰度变换、直方图均衡化)、空间域滤波(平滑滤波、锐化滤波、中值滤波)和频率域滤波(低通滤波、高通滤波、同态滤波)等多种增强技术,旨在改善图像的视觉效果,突出感兴趣的特征。 图像复原: 探讨了退化模型(模糊、噪声)的建立,并介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原算法,用于恢复原始图像。 色彩图像处理: 讲解了不同的彩色模型(RGB, HSV, CMYK)及其相互转换,以及彩色图像的增强、分割和量化技术。 图像压缩: 介绍无损压缩(如Huffman编码)和有损压缩(如DCT变换、JPEG压缩)的原理,旨在减少图像数据量,提高存储和传输效率。 形态学图像处理: 讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作,以及它们在图像去噪、边缘提取、连通分量分析等方面的应用。 第二部分:计算机视觉核心技术 图像分割: 深入研究各种图像分割方法,包括基于阈值的方法(全局阈值、局部阈值)、区域生长法、边缘检测(Roberts, Prewitt, Sobel, Canny算子)、以及主动轮廓模型(Snakes)和分水岭算法。 特征提取与描述: 详细介绍不同尺度的图像特征提取,如Harris角点检测、SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速鲁棒特征)、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。并讲解这些特征的描述子及其匹配方法。 目标检测与识别: 覆盖了传统的模板匹配、基于特征的方法(如Haar特征+Adaboost)、以及现代深度学习驱动的目标检测算法(如R-CNN系列、YOLO系列、SSD)。同时,也讨论了图像分类和场景识别的技术。 立体视觉与三维重建: 讲解了双目立体视觉的基本原理,包括图像校正、视差计算(如块匹配、全局优化)、以及点云生成。介绍多视图几何、三角测量、SFM(Structure from Motion)等三维重建技术。 运动分析与目标跟踪: 探讨了光流法(Lucas-Kanade, Horn-Schunck)、帧间差分、背景减除等运动检测技术。详细介绍各类目标跟踪算法,包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、以及基于深度学习的跟踪方法。 图像配准: 介绍不同类型的图像配准,如刚性配准、仿射配准、非刚性配准,以及相关的变换模型和优化方法。 机器学习在计算机视觉中的应用: 重点介绍支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树等传统机器学习算法在图像分类、识别任务中的应用。 第三部分:高级主题与应用 深度学习与计算机视觉: 深入讲解卷积神经网络(CNN)的架构、训练策略及其在图像识别、目标检测、语义分割、实例分割等任务中的突破性进展。介绍常见的深度学习框架(如TensorFlow, PyTorch)。 生成模型与图像合成: 介绍生成对抗网络(GANs)等生成模型,及其在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的应用。 实际应用案例: 结合具体的应用领域,如医学影像分析(病灶检测、分割)、自动驾驶(车道线检测、行人识别)、机器人视觉(SLAM、物体抓取)、人脸识别、视频监控分析等,展示本书所学理论和技术的实际价值。 本书通过清晰的理论阐述、丰富的算法细节和多样的应用案例,旨在为读者提供一个坚实的理论基础和实用的技术指导,使其能够理解并掌握数字图像处理与计算机视觉领域的关键技术,并将其应用于解决实际问题。本书适合计算机科学、电子工程、人工智能等相关专业的研究生、高年级本科生以及从事相关领域研究和开发的工程师阅读。

作者简介

胡寿松,1937年生于南京,1960年毕业于北京航空航天大学自动控制系,长期致力于控制理论与应用的研究和教学,现任南京航空航天大学教授、博士生导师。近年来,主持国家自然科学基金项目6项,省部级科研项目8项,发表论文200余篇;自1961年起一直担任“自动控制原理”课程主讲,该课程被评为“2003年国家精品课程”,1980年起先后主讲“现代控制理论”、“最优控制理论”等8门本科及研究生课程;出版《自动控制原理》、《自动控制原理简明教程》、《最优控制理论与系统》等教材、专著与译著22部,教学软件《自动控制原理电子版》2套。曾获国家级教学成果奖3项,全国高等学校优秀教材奖1项,省部级教学成果奖、优秀教材奖、科技进步奖等6项;2003年荣获首届国家级教学名师奖。

目录信息

第五版前言
第一章 自动控制的一般概念
1-1 自动控制的基本原理与方式
1-2 自动控制系统示例
1-3 自动控制系统的分类
1-4 对自动控制系统的基本要求
1-5 自动控制系统的分析与设计工具
习题
第二章 控制系统的数学模型
2-1 控制系统的时域数学模型
2-2 控制系统的复数域数学模型
2-3 控制系统的结构图与信号流图
2-4 控制系统建模实例
习题
第三章 线性系统的时域分析法
3-1 系统时间响应的性能指标
3-2 一阶系统的时域分析
3-3 二阶系统的时域分析
3-4 高阶系统的时域分析
3-5 线性系统的稳定性分析
3-6 线性系统的稳态误差计算
3-7 控制系统时域设计
习题
第四章 线性系统的根轨迹法
4-1 根轨迹法的基本概念
4-2 根轨迹绘制的基本法则
4-3 广义根轨迹
4-4 系统性能的分析
4-5 控制系统复域设计
习题
第五章 线性系统的频域分析法
5-1 频率特性
5-2 典型环节与开环系统的频率特性
5-3 频率域稳定判据
5-4 稳定裕度
5-5 闭环系统的频域性能指标
5-6 控制系统频域设计
习题
第六章 线性系统的校正方法
6-1 系统的设计与校正问题
6-2 常用校正装置及其特性
6-3 串联校正
6-4 反馈校正
6-5 复合校正
6-6 控制系统校正设计
习题
第七章 线性离散系统的分析与校正
7-1 离散系统的基本概念
7-2 信号的采样与保持
7-3 z变换理论
7-4 离散系统的数学模型
7-5 离散系统的稳定性与稳态误差
7-6 离散系统的动态性能分析
7-7 离散系统的数字校正
7-8 离散控制系统设计
习题
第八章 非线性控制系统分析
8-1 非线性控制系统概述
8-2 常见非线性特性及其对系统运动的影响
8-3 相平面法
8-4 描述函数法
8-5 非线性控制的逆系统方法
8-6 非线性控制系统设计
习题
第九章 线性系统的状态空间分析与综合
9-1 线性系统的状态空间描述
9-2 线性系统的可控性与可观测性
9-3 线性定常系统的反馈结构及状态观测器
9-4 李雅普诺夫稳定性分析
9-5 控制系统状态空间设计
习题
第十章 动态系统的最优控制方法
10-1 最优控制的一般概念
10-2 最优控制中的变分法
10-3 极小值原理及其应用
10-4 线性二次型问题的最优控制
10-5 动态规划
10-6 控制系统优化设计
习题
参考文献
附录A 傅里叶变换和拉普拉斯变换
附录B 矩阵微分法
附录C MATLAB辅助分析与设计法
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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这不仅仅是一本关于“控制”的书,它更像是一本关于“思考”的书。在阅读《自动控制原理》的过程中,我最大的感受是,它教会了我如何以一种系统性的、逻辑性的方式去分析问题。在面对一个复杂的系统时,我不再感到束手无策,而是能够尝试去分解它,理解它的各个组成部分是如何相互作用,以及如何通过改变某个环节来影响整体的性能。作者在讲解状态空间方法的时候,尤其让我印象深刻。将系统用一组一阶微分方程来描述,这种视角非常直观,也为后续的分析和设计提供了强大的工具。我尝试着将这种思维方式应用到我工作中的其他项目上,发现效果非常显著。它让我能够更清晰地梳理出问题的关键点,找到影响效率的瓶颈,并有针对性地提出解决方案。 书中关于根轨迹的讨论,也让我对系统的动态行为有了更深的洞察。通过观察根轨迹的变化,我能够预测当系统参数发生改变时,系统的响应会如何变化,是会变得不稳定,还是会加快响应速度。这种预测能力,对于工程师来说,无疑是极其宝贵的。我甚至觉得,这本书不应该只被工程师阅读,任何对如何理解和改造事物运作规律感兴趣的人,都应该读一读。它不仅仅传授知识,更传递一种解决问题的方法论。我开始意识到,许多看似无关紧妙的学科,其实都蕴含着相似的逻辑和原理,而《自动控制原理》恰好提供了一个很好的切入点,让我能够将这些零散的知识点串联起来,形成一个更宏观的认知体系。

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这本书给我带来的最大收获,是它让我对“动态系统”有了更深刻的理解。在接触这本书之前,我可能只知道什么是“静态”的,但对于“动态”的概念,却了解不多。《自动控制原理》通过对各种系统的建模和分析,让我看到了事物是如何随着时间而变化的,以及如何通过控制来影响这种变化。作者在讲解微分方程和拉普拉斯变换时,用非常生动的方式解释了它们在描述动态系统中的作用,这让我能够更清晰地理解系统的瞬态响应和稳态响应。 我尤其喜欢书中关于“模型参考自适应控制”的讨论。它让我了解到,如何让控制器能够根据系统的实际表现,不断地调整自身的参数,从而达到最优的控制效果。这种“自我学习”的能力,在很多复杂的工业场景中都是至关重要的。它让我看到了自动控制技术在智能化和自主化方面的发展趋势。这本书让我对“控制”的理解,不再局限于简单的“保持稳定”,而是扩展到了“优化性能”、“适应变化”等更深层次的范畴。它让我看到了自动控制技术在解决复杂问题、提高系统效率、甚至创造全新的可能性方面的巨大潜力。

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这本书的优点在于,它并没有止步于理论的阐述,而是非常注重对概念的图解和可视化。我尤其喜欢书中那些用来解释系统动态特性的图示,比如伯德图、奈奎斯特图,它们用一种非常直观的方式,展现了系统在不同频率下的响应情况,让我对系统的稳定性以及其潜在的性能限制有了深刻的理解。在学习过程中,我经常会拿出纸笔,跟着书中的例子,一步步地画出这些图,然后反复揣摩它们的含义。这种动手实践的过程,让我对理论知识的掌握更加牢固,也更加深刻。 而且,作者在讲解不同控制策略时,都提供了非常详细的推导过程和数学证明,这对于我这样喜欢刨根问底的读者来说,是非常有益的。我不再满足于知道“是什么”,而是渴望理解“为什么”。通过对这些数学推导的学习,我不仅掌握了如何应用这些控制方法,更重要的是,我对它们背后的原理有了透彻的理解,这为我将来在更复杂的系统设计中,提供了坚实的基础。我甚至觉得,这本书就像一个训练营,它不仅教你如何使用工具,更教你如何理解工具的设计原理,从而让你能够灵活地运用甚至创造出新的工具。

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这本书最让我欣赏的一点是,它对理论知识与工程实践的紧密结合。作者在讲解完一个理论概念后,总是会紧接着给出相关的工程应用实例,并详细分析这些实例是如何利用所学的理论来解决实际问题的。这让我深刻地认识到,自动控制原理并不是一门纯粹的理论学科,而是一门与现实世界紧密相关的工程技术。我甚至会尝试在阅读过程中,去思考自己身边有哪些设备或者系统,是应用了自动控制原理的。 例如,书中关于模糊控制和神经网络控制的章节,让我对人工智能在自动控制领域的应用有了初步的了解。虽然这些内容相对来说比较前沿,但作者的讲解仍然保持了清晰的逻辑和易懂的语言,让我能够领略到这些新兴技术在自动控制领域的巨大潜力。这本书让我看到了自动控制技术不断发展的趋势,也激发了我对未来自动化技术发展的浓厚兴趣。它让我明白,技术的发展是永无止境的,只有不断学习和探索,才能跟上时代的步伐。

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这本书给我带来的最大启发,是关于“反馈”的强大力量。在接触《自动控制原理》之前,我可能只模糊地知道反馈是用来稳定系统的,但这本书让我深刻理解了反馈在维持系统稳定、提高系统精度、克服外部干扰等方面的关键作用。作者在讲解闭环控制系统的优势时,列举了大量的实例,让我对反馈的威力有了直观的认识。我甚至开始思考,在我的日常生活中,是否存在类似的“反馈”机制,以及如何利用这些机制来优化我的工作和生活。 书中对不同类型的控制器(如比例、积分、微分)的特性分析,以及它们如何组合起来形成PID控制器,让我对如何精细地调整系统的响应有了全新的认识。我尝试将这些概念应用到我解决工作中的一些具体问题上,发现效果出奇地好。原本难以解决的复杂问题,通过引入“反馈”的思路,变得迎刃而解。这本书不仅仅是知识的传授,更是一种思维方式的启迪,它让我看到了事物运行背后更深层次的规律,也让我对如何更有效地解决问题,有了新的思路和方法。

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这本书最让我印象深刻的,是它对系统稳定性的深入探讨。在现实世界中,很多系统都面临着不稳定的风险,而自动控制技术正是为了克服这种不稳定性而诞生的。作者在书中详细介绍了多种判断系统稳定性的方法,例如劳斯判据、根轨迹法、奈奎斯特判据等,并对每种方法的原理和适用范围都进行了详细的阐述。我花费了大量的时间来理解这些判据背后的数学原理,并尝试将它们应用到一些简单的例子中进行验证。 通过对这些稳定判据的学习,我不仅掌握了如何判断一个系统是否稳定,更重要的是,我学会了如何通过调整系统的参数来提高系统的稳定性。我开始意识到,很多看似简单的工程问题,背后都蕴含着复杂的动态特性,而自动控制原理正是帮助我们理解和驾驭这些特性的关键。这本书让我对工程的严谨性和科学的精确性有了更深的敬畏。它让我明白,任何一个看似微小的设计改动,都可能对系统的整体性能产生巨大的影响,因此,在进行系统设计时,必须进行充分的理论分析和仿真验证。

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这本书的逻辑结构非常清晰,循序渐进。从基础的概念,到复杂的理论,再到实际的应用,每一个部分都衔接得非常自然。作者并没有一开始就抛出大量的数学公式,而是先从直观的例子入手,让读者对自动控制有一个初步的认识,然后再逐步引入相关的数学工具和理论。我尤其喜欢作者在讲解传递函数时,通过模拟电路的例子来解释其含义,这让我一下子就理解了传递函数在描述系统输入输出关系中的重要作用。 在学习过程中,我发现这本书不仅适合初学者,也能够为有一定基础的读者提供更深入的理解。作者在讲解一些高级概念时,并没有回避其复杂性,而是用严谨的数学语言和清晰的逻辑进行阐述,这让我能够不断地挑战自己的认知边界。它让我意识到,学习是一个不断迭代和深化的过程,没有所谓的“一蹴而就”,只有持续的努力和不断的探索。这本书就像一个阶梯,一步步地引领我攀登知识的高峰。

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这本书对我来说,与其说是一本教科书,不如说是一次穿越时间与空间的奇妙旅程。我一直对那些能够让物体“自己”动起来、保持稳定运行的系统充满好奇,而《自动控制原理》恰恰满足了我这份探索欲。它不仅仅是关于数学公式和物理模型,更是关于如何理解和驾驭那些隐藏在机械、电子、甚至生物系统背后的“智慧”。 我记得第一次翻开它的时候,被那些密密麻麻的图表和公式吓了一跳,感觉自己仿佛置身于一个完全陌生的领域。然而,随着我深入阅读,作者用一种极其精妙的方式,将复杂的概念层层剥开,化繁为简。他就像一位经验丰富的向导,带领我穿过理论的迷雾,一步步走向清晰的理解。从最初的系统建模,到对传递函数、频率响应的解析,再到稳定性分析和控制器设计,每一步都让我受益匪浅。特别是在PID控制器那一章,作者的讲解真是让我醍醐灌顶,那种将理论与实际应用紧密结合的方式,让我对如何调整一个控制器的参数有了全新的认识。我甚至开始尝试在脑海中模拟现实世界中的一些自动控制场景,比如恒温器如何工作,无人机如何保持飞行姿态,这些曾经看似神秘的现象,现在在我眼中似乎都有了清晰的脉络。而且,书中大量的例子,都来自我们日常生活中或者工业生产中的真实案例,这让抽象的理论变得触手可及,也让我看到了自动控制原理在现实世界中的巨大价值和广泛应用。比如,书中对机器人手臂运动控制的分析,让我对工业自动化的精密程度有了更深的理解,也对未来自动化发展充满了期待。

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这本书的语言风格非常严谨,但又不失清晰。作者在介绍每一个新的概念时,都会先给出清晰的定义,然后通过具体的例子进行解释,并辅以严谨的数学推导。这种循序渐进的讲解方式,使得即便是相对复杂的理论,也变得容易理解。我特别欣赏作者在讲解采样系统和数字控制的那部分内容。在模拟控制的基础上,如何引入离散化的概念,如何设计数字控制器,这些内容对我来说是全新的,但作者的讲解非常到位,让我能够理解其中的关键技术和挑战。 我记得在学习奈奎斯特稳定性判据时,作者用非常形象的比喻来解释“绕点-1”的含义,让我一下子就抓住了这个判断稳定性的核心。这种将抽象概念具象化的能力,是作者教学功力的体现。而且,书中还涉及了许多现代控制理论的内容,例如最优控制和自适应控制。虽然这些内容相对来说更具挑战性,但作者的讲解依然保持了清晰的逻辑和严谨的结构,让我即使在遇到困难时,也能保持学习的动力。这本书让我明白,自动控制不仅仅是工程学的一个分支,它更是一种深刻的科学思维方式,能够帮助我们理解和改造世界。

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这本书对我来说,更像是一本“思维训练手册”。它不仅仅是传授自动控制的知识,更重要的是,它训练了我如何进行系统的分析、分解和优化。作者在讲解过程中,始终强调从系统整体的角度出发,去理解各个组成部分之间的相互作用,以及如何通过局部优化来实现全局最优。这种系统性的思维方式,对我今后的学习和工作都将产生深远的影响。我开始尝试将这种思维方式应用到我生活中遇到的各种问题上,从更宏观的角度去审视问题,并寻找最优的解决方案。 我特别喜欢书中关于“鲁棒性”的讨论。它让我明白,一个好的控制系统,不仅要在理想条件下工作良好,更要在面对各种不确定性和干扰时,仍然能够保持稳定和可靠。这种对系统鲁棒性的追求,在现实世界的工程应用中是至关重要的。它让我意识到,工程设计不仅仅是满足当前的性能指标,更要考虑到未来的各种可能性和潜在的风险。这本书让我对“完美”的定义有了新的理解,它不是绝对的,而是在不确定性中保持稳定和高效的能力。

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哎呀!!!

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╮(╯▽╰)╭ 老子到底做什么的啊啊啊啊

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获益匪浅

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感谢石老师的视频,两个月了终于啃完了。

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我的教材是这个书的极大精简版……

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