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图书名称：《现代控制理论与应用实践》 作者： 李明, 张伟, 王芳 出版社： 科学出版社 页数： 约 650 页 开本： 16 开 ISBN： 978-7-03-062345-6 --- 图书简介：现代控制理论与应用实践 导言：新时代下的控制系统设计新范式 在当今快速发展的工程领域，从航空航天、精密制造到智能交通和生物医学工程，控制系统的设计与实现正面临前所未有的复杂性和挑战。传统的控制方法在处理高维、非线性、时变和存在不确定性的大型复杂系统时，往往显得力不从心。 《现代控制理论与应用实践》旨在为工程技术人员、科研工作者及高年级本科生和研究生提供一套全面、深入且紧密结合工程实际的控制理论与先进技术指南。本书的核心目标是弥合理论研究与工程应用之间的鸿沟，使读者能够掌握前沿的控制设计工具，并将其有效应用于解决现实世界中的复杂控制问题。 本书的叙事结构遵循从经典回顾到现代前沿的递进逻辑，注重理论的严谨性、算法的可操作性以及案例分析的启发性。我们摒弃了冗长且脱离实际的数学推导，转而聚焦于核心概念的物理意义和工程解释，确保读者能够清晰理解“为什么”以及“如何”应用这些理论。 --- 第一部分：理论基石与现代视角重塑 (Fundamentals and Modern Perspectives) 本部分为后续高级主题奠定坚实的数学和概念基础，并引入现代控制理论的核心视角——状态空间方法。 第一章：控制系统的基本概念与回顾 本章简要回顾了反馈控制的必要性、经典控制（如传递函数、频率响应分析）的局限性。重点在于引入系统建模的必要性，特别是物理建模的重要性，强调从系统结构和物理定律出发建立数学模型是精确控制的前提。 第二章：状态空间表示法：系统的内在描述 这是本书的第一个核心转折点。我们详细阐述了状态空间模型（包括连续时间与离散时间）的构建方法，包括系统的极点配置、能控性与能观测性分析。深入探讨了如何利用这些内在属性来判断一个系统是否可以被完全控制或准确估计其内部状态，这对于后续设计至关重要。 第三章：线性系统的现代分析工具 本章侧重于利用矩阵分析技术来理解线性时不变（LTI）系统的动态特性。内容涵盖李雅普诺夫稳定性判据的详细应用、系统的可分解性以及如何通过相似变换（如约旦标准型）来简化复杂系统的分析，为设计控制器提供清晰的结构洞察。 --- 第二部分：经典现代控制器的设计与实现 (Classical Modern Controller Design) 本部分聚焦于如何利用现代控制理论的基本工具——状态反馈和状态观测器——来设计性能卓越的控制器。 第四章：极点配置与状态反馈控制 本章是设计技术的核心。我们详细介绍了极点配置（Pole Placement）的原理和 Ackermann 公式等设计方法。更重要的是，本章深入探讨了输出反馈的局限性，并引入了反馈增益的鲁棒性分析，确保设计的控制器在实际参数扰动下仍能保持稳定性和性能。 第五章：状态观测器设计：Luenberger 观测器与卡尔曼滤波的基石 由于完整的状态信息往往难以直接测量，状态估计成为必要。本章首先介绍经典的Luenberger 观测器的设计与实现，重点讲解观测器极点的选择。随后，本章为下一部分高级主题（随机系统）铺垫，初步引入最小方差无偏估计的概念，为卡尔曼滤波的理解打下基础。 第六章：基于观测器的全阶及简化控制器 本章将前两章的成果完美结合，阐述了“分离原理”（Separation Principle），即控制器设计与状态估计器设计可以独立进行。重点分析了具有有限测量值的实际系统，如何利用全阶观测器结合状态反馈来实现期望的闭环性能。 --- 第三部分：鲁棒性、优化与先进控制策略 (Robustness, Optimization, and Advanced Strategies) 本部分进入更复杂、更贴近前沿工程需求的领域，着重于在不确定性下保证系统性能。 第七章：最优控制理论：LQR 设计与性能指标 本章引入了最优控制的概念，特别是线性二次型调节器（LQR）的设计。我们侧重于如何定义性能指标函数（代价函数），用权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 来权衡性能（快速性）与控制律的能量消耗，是现代控制中权衡利弊的经典工具。 第八章：鲁棒控制基础：H-无穷范度与结构化奇异值 面对模型不确定性（如未建模的动态、参数变化），鲁棒性至关重要。本章详细介绍了H-无穷（$H_{infty}$）控制的基本思想，即通过最小化对外部扰动信号的敏感度来确保系统性能。我们侧重于广义系统模型的建立和Riccati 方程在 $H_{infty}$ 控制器设计中的应用。 第九章：非线性系统的基础与反馈线性化 线性化方法在非线性系统中的局限性促使我们探索非线性控制。本章首先介绍非线性系统的平衡点分析和局部稳定性。核心内容聚焦于输入-状态线性化和输入-输出线性化技术，展示如何通过巧妙的坐标变换和状态反馈，将复杂的非线性系统转化为可利用 LTI 技术设计的形式。 --- 第四部分：随机系统与智能融合 (Stochastic Systems and Intelligent Integration) 本部分将概率论引入控制，并展望了与人工智能、数据驱动控制的结合点。 第十章：随机过程与卡尔曼滤波理论 本章是处理传感器噪声和过程扰动的关键。我们详细推导了离散时间卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）的递推公式，并从最小均方误差估计的角度解释其最优性。随后扩展到扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性状态估计中的应用。 第十一章：自适应与学习控制导论 当系统参数未知或发生显著变化时，自适应控制成为必需。本章介绍间接自适应控制和基于模型的参考自适应控制（MRAC）的基本框架。重点在于理解“在线参数估计”与“控制器重构”的闭环互动过程。 第十二章：面向实践的案例分析与仿真验证 本章将理论与实践紧密结合。通过多个实际工程案例（如无人机姿态控制、过程加热炉温度控制），展示如何选择合适的控制策略（LQR, $H_{infty}$ 或 KF），并利用专业的仿真工具（如 MATLAB/Simulink 环境）进行建模、设计、仿真验证和参数调优的全流程。本章强调模型辨识在实际应用中的重要性。 --- 结语：迈向自主智能系统 本书的最终目标是培养读者具备分析、设计和验证复杂控制系统的综合能力。掌握这些现代控制理论工具，是迈向自主决策、复杂系统协同控制以及未来智能制造领域的核心竞争力。本书提供的理论框架和工程方法论，是构建下一代高性能、高可靠性控制系统的基石。 ---
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