Feedback Control of Dynamic Systems

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出版者:Prentice Hall
作者:Franklin, Gene F./ Powell, J. David/ Emami-Naeini, Abbas
出品人:
页数:928
译者:
出版时间:2005-10
价格:$ 174.02
装帧:HRD
isbn号码:9780131499300
丛书系列:
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具体描述

For courses in Control Theory, in departments of Mechanical Engineering, Aerospace Engineering, or Electrical Engineering. Reorganized for use in any length course, this introductory text provides an in-depth, comprehensive treatment of a collection of classical and state-space approaches to control system design. It ties the methods together so that a designer is able to pick the method that best fits the problem at hand. The authors provide case studies and comprehensive examples with close integration of MATLAB throughout.

《动态系统反馈控制》一书将带领您深入探索现代工程领域中至关重要的一个方面——反馈控制。本书并非仅仅罗列枯燥的数学公式,而是致力于为您构建一个清晰、直观的理解框架,让您能够真正把握动态系统的本质以及如何通过巧妙的反馈设计来驾驭和优化它们的行为。 本书从最基础的概念入手,循序渐进地引导您理解系统的动态特性。我们将一同审视一个动态系统是如何随着时间演变的,它对外部扰动和内部变化的响应机制是什么。您将了解到如何用数学模型来精确地描述这些动态行为,无论是机械系统的运动、电路的电流电压变化,还是化学反应的速率,都可以被纳入统一的分析框架。 核心部分将聚焦于“反馈”。您将深入理解反馈控制的核心思想:不是简单地向系统发出指令,而是持续地监测系统的实际输出,将其与我们期望的“目标值”进行比较,并根据这两者之间的差异(即误差)来调整施加给系统的输入。这种闭环的机制使得系统能够应对不可预测的外部因素,修正自身的偏差,并最终稳定地达到预设的目标。我们将详细探讨各种经典的反馈控制策略,如比例(P)控制、比例-积分(PI)控制和比例-积分-微分(PID)控制。您将学习到每种控制策略的工作原理,它们各自的优缺点,以及在不同应用场景下如何选择和调整这些控制器以获得最佳性能。 本书还将深入讲解分析和设计反馈控制系统的关键工具和方法。您将学习如何利用传递函数和状态空间方程来表征系统的动态行为,并理解这些模型在控制器设计中的作用。频率响应分析是本书的另一个重要组成部分,通过波特图、奈奎斯特图等工具,您将能够直观地评估系统的稳定性、响应速度和抗干扰能力,并基于这些分析来设计出性能优越的控制器。根轨迹方法将帮助您理解系统参数变化对稳定性以及性能的影响,为您提供调整系统参数以实现特定性能指标的有力指导。 稳定性是反馈控制中最基本也是最重要的一个方面。本书将详细阐述判断系统稳定性的各种判据,如劳斯-休尔维茨判据、奈奎斯特稳定性判据和根轨迹法。您将深入理解为什么反馈控制的设计必须以保证系统的稳定性为前提,并学习如何设计控制器来确保系统在各种工作条件下都不会失控。 除了理论分析,本书还会结合大量的实际工程案例来阐述反馈控制的应用。您将看到如何将这些控制原理应用于飞行器姿态控制、机器人运动规划、工业过程自动化、温度调节系统等多个领域。这些案例将帮助您将书本上的知识与实际工程问题联系起来,激发您对反馈控制在解决现实世界挑战中的潜力的认识。 本书的结构安排旨在使您能够逐步建立起一套完整的反馈控制理论知识体系。从系统的基本建模,到控制器设计,再到稳定性分析和实际应用,每一个环节都环环相扣,层层递进。通过学习本书,您不仅能够掌握分析和设计反馈控制系统的基本技能,更能培养出解决复杂动态系统问题的独立思考能力和创新能力。无论您是机械、电子、航空航天、化学工程等领域的学生,还是希望深化对动态系统理解的工程师,本书都将是您宝贵的学习资源。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书,为我揭示了反馈控制的奥秘,让我对动态系统的理解达到了前所未有的高度。书中关于“模型预测控制”(MPC)的最新发展,如“分布式模型预测控制”和“学习模型预测控制”,让我看到了这一先进控制策略的巨大潜力和未来发展方向。我必须强调,书中对“非线性系统的稳定性分析”的讲解,特别是利用“控制集”和“稳定性区域”的概念,为理解和预测非线性系统的行为提供了非常有力的工具。它能够帮助我们确定一个系统在何种初始条件下能够保持稳定。书中还非常详尽地阐述了“自适应模糊逻辑控制”的原理,它将模糊逻辑控制的灵活性与自适应控制的在线学习能力相结合,能够处理更复杂和不确定的动态系统。我被书中关于“混合动力系统”的控制策略所吸引,它探讨了如何同时控制具有连续和离散动态特性的系统,这在航空航天、汽车工程等领域具有广泛的应用。这本书不仅为我提供了扎实的理论基础,更激发了我对控制工程领域前沿问题的探索热情。

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当我拿起《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书时,我并未预料到它会如此深刻地改变我对动态系统及其控制方式的理解。这本书的叙述方式非常独特,它不像许多传统的控制理论书籍那样,上来就抛出一堆复杂的数学模型和定理,而是从一些基本且直观的物理现象入手,逐步构建起反馈控制的框架。我尤其欣赏作者在解释“鲁棒性”这个概念时所采用的方法,他们通过一系列精心设计的例子,展示了即使在系统参数发生变化或者存在外部干扰的情况下,一个好的反馈控制器依然能够保持系统的稳定运行。这对我来说,不仅仅是理论上的理解,更是一种对工程设计严谨性的深刻体会。书中关于“根轨迹”和“奈奎斯特判据”的讲解,虽然这些是控制理论中比较经典的部分,但作者通过可视化的工具和对数学推导过程的详细阐述,让这些原本可能枯燥的分析方法变得生动有趣。我特别喜欢书中对于“PID控制器”的深入剖析,它详细解释了P, I, D三个参数各自的作用,以及如何通过调整这些参数来优化系统的响应速度、超调量和稳态误差。书中提供的调试技巧和案例,让我仿佛置身于一个真实的控制系统设计实验室,亲身感受如何通过反复试验和调整来找到最优的控制参数。此外,书中还探讨了非线性系统和自适应控制等更高级的主题,虽然这些部分的内容对我而言具有一定的挑战性,但作者的引导清晰且有条理,让我能够逐步消化这些复杂的内容。这本书不仅仅是一本技术手册,它更是一种思维方式的启迪,让我学会如何用一种系统性的、全局性的眼光来看待和解决工程问题。

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《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书,对我来说,是一次颠覆性的学习体验。它不仅仅是一本教科书,更像是一位经验丰富的向导,带领我穿越控制理论的迷宫。书中关于“事件触发控制”的讲解,为我打开了一扇全新的大门。它解释了如何设计控制器,使其仅在必要时进行更新,从而减少通信负担和计算资源消耗,这对于分布式控制系统和无线传感器网络等领域具有重要的实际意义。我印象深刻的是,书中如何将“分散式控制”与“集中式控制”进行对比,并探讨了在分布式系统中如何协调各个子系统的控制,以达到整体的最优性能。书中还非常详尽地阐述了“模型参考自适应控制”(MRAC)的原理,它是一种能够使被控对象具有参考模型动态特性的自适应控制方法。我被书中关于“鲁棒自适应控制”的深入讨论所吸引,它结合了鲁棒控制和自适应控制的思想,以应对模型不确定性和外部扰动。这本书为我提供了一个非常全面和深入的视角来理解和设计各种类型的控制系统,让我对未来的研究方向有了更清晰的规划。

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《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书无疑是一部控制理论领域的杰作。我必须强调,它在理论深度和实践指导性上达到了一个令人惊叹的平衡。书中关于“伯德图”的讲解,我一直觉得这是一个比较抽象的概念,但这本书用非常形象的比喻和图示,将频率响应分析的精髓清晰地展现在我面前。我能够理解如何通过观察伯德图来判断系统的稳定性、带宽和相位裕度,这对于设计滤波器和评估系统的动态性能至关重要。书中关于“状态反馈”的介绍,尤其令我印象深刻。它详细阐述了如何通过设计状态反馈增益矩阵来任意配置系统的极点,从而达到期望的动态响应。这种强大的控制能力,让我对反馈控制的潜力有了更深的认识。我特别欣赏书中关于“观测器设计”的章节,它解释了当无法直接测量所有状态变量时,如何通过状态观测器来估计这些状态量,并将其用于反馈控制。这对于许多实际应用场景都至关重要,因为很多时候我们只能测量到系统的部分输出。书中还涉及了“数字控制”的内容,包括采样、量化和离散时间系统分析,这些都是现代控制系统设计中不可或缺的部分。作者通过对数字控制器设计中的各种挑战,如采样时间的选择和数值稳定性等问题,进行了深入的探讨和分析。总之,这本书不仅仅是一本理论书籍,它更是一本能够武装我应对实际工程挑战的利器,它为我提供了强大的理论基础和实用的设计工具,让我对未来在控制工程领域的探索充满信心。

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这本书《Feedback Control of Dynamic Systems》给我带来的不仅仅是知识的增长,更是一种全新的视角。我一直对“模型预测控制”(MPC)这个概念感到好奇,而这本书恰好提供了一个非常清晰且深入的解释。它展示了MPC如何利用系统的动态模型和对未来一系列输入的预测,来计算出一系列最优的控制输入,以实现对系统在一段时间内的最佳控制。我尤其欣赏书中在解释MPC时,如何将优化问题和滚动优化相结合,以及如何处理约束条件,这让一个复杂的理论概念变得可以理解和实施。书中还详细讨论了“非线性系统的反馈线性化”技术,这是一种将非线性系统转化为等效线性系统,从而能够应用线性控制技术的方法。我一直认为非线性系统的控制是一个非常困难的挑战,而这本书提供的解决方案,让我对解决这类问题充满了希望。书中关于“鲁棒控制”的进一步探讨,例如H∞控制和μ分析,虽然这些内容对我来说仍然有一定的挑战,但作者的循序渐进的讲解方式,让我能够理解这些先进控制技术的思想和应用场景,尤其是如何处理模型不确定性,是它最大的价值所在。我不得不说,这本书的深度和广度都让我受益匪浅,它不仅仅是教会我如何控制动态系统,更教会我如何去思考和解决那些看似棘手的问题。

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《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书,就像是一位技艺精湛的建筑师,为我勾勒出了动态系统控制的宏伟蓝图。我必须说,书中关于“系统辨识”的章节,为我理解如何从实验数据中建立系统的数学模型提供了非常清晰的思路。它解释了如何使用各种辨识算法,如ARX、ARMAX和OE等,来估计系统的参数,并评估模型的质量。这对于那些无法获得精确模型描述的系统来说,是解决问题的第一步。我特别欣赏书中对于“鲁棒性分析”的进一步深化,特别是关于“结构化不确定性”和“模型降阶”的讨论。它让我理解了如何在保证系统性能的同时,有效地处理模型中的不确定性,并简化复杂的系统模型,使其更易于控制。书中还非常详细地阐述了“鲁棒控制器设计”的各种方法,如LMI(线性矩阵不等式)方法,这是一种强大的数学工具,能够将鲁棒控制器设计问题转化为一个凸优化问题来求解。我被书中关于“模糊逻辑控制”的深入剖析所吸引,它展示了如何将模糊集合论和模糊逻辑推理应用于控制系统设计,即使在系统信息不完整的情况下,也能实现有效的控制。这本书为我提供了一种全新的思考和解决问题的方式,让我能够更自信地应对工程设计中的各种挑战。

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《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书,绝对是我在控制工程领域遇到的最富有启发性的一部作品。它并非仅仅罗列了控制理论的知识,而是以一种非常有条理、有深度的方式,将复杂的概念融会贯通。书中关于“学习控制”的介绍,让我了解到如何利用机器学习技术来改进控制系统的性能,特别是当系统模型未知或难以获得时。这是一种非常有前景的研究方向。我印象深刻的是,书中如何将“分布式状态估计”与“分布式控制”相结合,以实现对大型、分布式动态系统的有效监控和控制。这在物联网、智能电网等领域具有极其重要的应用价值。书中还非常详尽地阐述了“故障检测与隔离”(FDI)在反馈控制系统中的作用,以及如何设计FDI模块来识别和处理控制系统中的故障,从而提高系统的可靠性和安全性。我被书中关于“多智能体系统”的协同控制策略所吸引,它探讨了如何设计控制器,使多个独立的智能体能够协同工作,以完成共同的任务。这本书为我提供了一个全面和深入的视角来理解和设计各种类型的控制系统,让我对未来的学术和职业生涯充满了期待。

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这本《Feedback Control of Dynamic Systems》绝对是我近期读到的最令人振奋的学术著作之一。我必须说,这本书在“反馈控制”这个本已复杂且常常令人望而生畏的领域中,提供了一种极为清晰且富有洞察力的视角。作者们并非简单地堆砌公式和理论,而是以一种循序渐进的方式,将那些看似抽象的概念,如稳定性、鲁棒性、性能指标等,生动地呈现在读者面前。我特别欣赏书中对实际工程案例的深入探讨,那些通过反馈控制得以解决的真实世界问题,例如飞机姿态的稳定,机器人手臂的精确运动,甚至是复杂的化学反应过程的优化,都让我对这个学科的实用性有了全新的认识。它不仅仅是一本教科书,更像是一位经验丰富的导师,用严谨的逻辑和丰富的示例,引导我一步步理解如何设计出稳定、可靠且高效的控制系统。书中关于时域和频域分析的对比,以及如何根据不同的系统特性选择合适的控制策略,让我对控制系统的设计有了更全面的理解。例如,对于那些具有显著延迟的系统,书中提出的“预测控制器”的思路,以及如何通过模型降维来简化复杂系统的控制,都给我留下了深刻的印象。此外,书中对现代控制理论的介绍,如状态空间法和最优控制,虽然内容较为深入,但作者通过精妙的类比和直观的图示,让这些先进的概念变得更容易理解和消化。我尤其记得书中关于“李雅普诺夫稳定性”的讲解,将抽象的数学证明与物理意义紧密结合,让我对系统的稳定性有了更深刻的理解。总而言之,这是一本值得反复研读的书,它不仅提升了我的理论知识,更激发了我对工程应用的热情,让我迫不及待地想将这些知识应用到实际项目中去。

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《Feedback Control of Dynamic Systems》这本书,我只能用“惊艳”来形容。它并非仅仅罗列了控制理论中的各种方法,而是以一种极具说服力的方式,展示了反馈控制在塑造和改善动态系统性能方面的核心作用。书中关于“滑模控制”的介绍,我之前对这种控制方法总觉得有些过于激进,但这本书通过对其基本原理和优缺点的深入剖析,让我看到了它在应对系统扰动和参数不确定性方面的强大能力。它还详细阐述了如何设计滑模控制器,以实现系统的“趋优性”,即让系统状态快速地滑向一个预定的轨迹。我尤其欣赏书中关于“自适应控制”的探讨,它解释了当系统模型参数未知或随时间变化时,如何通过在线调整控制器参数来保持系统的性能。这对于那些难以精确建模的实际系统来说,具有极其重要的意义。书中还包含了对“多变量控制系统”的深入分析,它展示了如何处理系统中变量之间的相互耦合,以及如何设计控制器来同时控制多个输出。这让我意识到,很多实际的工程系统,其复杂性远超于单输入单输出系统。我被书中关于“模型匹配”和“内部模型控制”(IMC)的讲解所深深吸引,它们提供了一种直观且有效的方法来设计控制器,以使系统的输出尽可能地匹配一个期望的参考模型。这本书为我打开了一扇新的大门,让我对控制工程的理解上升到了一个新的高度。

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在我阅读《Feedback Control of Dynamic Systems》的过程中,我深刻体会到作者对于将复杂理论转化为易于理解的知识的卓越能力。书中对“最优控制”的阐述,特别是卡尔曼滤波的应用,让我理解了如何在存在噪声的情况下,有效地估计系统的状态,并在此基础上设计出最优的控制策略。这在许多实际应用,如导航、定位和目标跟踪等领域,都至关重要。我印象特别深刻的是,书中如何将“齐次积分”的思想引入到稳定性分析中,这是一种比传统的李雅普诺夫函数法更具普适性的方法,能够分析更广泛的非线性系统。它提供了另一种理解系统稳定性的视角,让我能够更灵活地运用稳定性理论。书中还详细介绍了“模糊控制”的原理和设计方法,它允许我们利用人类的经验和直觉来设计控制器,而无需精确的数学模型。这对于那些难以进行数学建模的系统,如生物系统或人机交互系统,提供了非常有价值的解决方案。我特别喜欢书中关于“内模控制”(IMC)的进一步讨论,它提供了一种基于模型、具有良好鲁棒性的控制器设计方法,能够有效地处理系统的不确定性。总的来说,这本书不仅仅教授了如何控制动态系统,更重要的是,它教会了我如何以一种批判性、系统性的思维来分析和解决工程问题,为我未来的学术和职业生涯奠定了坚实的基础。

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