电机与电力拖动实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:厦门大学出版社

作者:黄永龙,王晓雪,陈榕生

出品人:

页数:242

译者:

出版时间:2008-3

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787561529843

丛书系列:

图书标签:

• 电机
• 电力拖动
• 实验
• 教程
• 电气工程
• 电力系统
• 控制工程
• 自动化
• 电工学
• 高等教育

好的，这是一份不包含《电机与电力拖动实验教程》内容的图书简介，专注于其他领域的专业书籍： --- 《现代控制理论与系统辨识：算法、应用与工程实践》 图书简介 本书旨在为读者提供一个深入且全面的现代控制理论框架，重点聚焦于系统辨识、状态估计以及先进控制算法在实际工程中的应用。本书结构严谨，内容涵盖了从经典控制理论的局限性分析到现代控制系统设计的核心思想，特别强调了基于数学模型的动态系统分析与设计方法。全书内容深度适中，既适合高年级本科生和研究生进行系统学习，也为从事自动化、机器人、航空航天、过程控制等领域的工程师提供了可靠的参考指南。 第一部分：动态系统的数学描述与经典回顾 本书的开篇部分致力于夯实读者对动态系统数学建模的基础。首先，我们详细阐述了连续时间和离散时间系统的状态空间表示法，包括模态分析、能控性和能观测性理论的深入探讨。状态空间模型作为现代控制的核心语言，其建立和分析是后续所有高级内容的基础。 随后，对经典控制理论（如根轨迹法、频率响应分析，包括波德图、奈奎斯特图）进行了系统回顾和批判性分析。这种回顾并非简单的知识重复，而是旨在揭示经典方法在处理多输入多输出（MIMO）系统、约束条件以及非线性特性时的固有局限性，从而自然地引出引入现代控制理论的必要性。我们通过具体的工程案例，展示了如何从时域和频域两个维度对系统进行初步的定性分析。 第二部分：系统辨识：从数据到模型 系统辨识是连接物理世界与数学模型的桥梁。本部分是本书的重点之一，详细介绍了系统辨识的理论基础和主要算法。 我们从随机过程理论和信号处理的基础知识切入，引入了系统辨识的数学框架。内容涵盖了参数估计的各种标准方法： 1. 最小二乘法及其扩展： 详细推导了经典最小二乘（LS）算法，并深入探讨了加权最小二乘（WLS）和递推最小二乘（RLS）在在线参数估计中的应用。重点分析了系统是否满足“持久激励”条件对估计精度和收敛性的影响。 2. 极大似然估计（MLE）： 介绍了在噪声模型已知的情况下，如何利用统计学原理获得最优参数估计，并对比了其与最小二乘法的异同。 3. 子空间辨识方法： 针对高维和复杂的MIMO系统，本书着重介绍了基于子空间分解的辨识算法（如N4SID方法）。这类方法无需预先设定系统的阶次，能有效处理噪声和模型不确定性，是现代工业辨识的主流技术之一。 此外，本书还专门辟章节讨论了模型的选择、实验数据采集的设计（如输入信号的选择与优化）以及模型结构检验的统计学方法，确保辨识出的模型具有工程实用价值。 第三部分：状态估计与观测器设计 在许多实际应用中，系统的部分状态变量无法直接测量。本部分专注于如何利用已知的输入和部分输出信息，通过算法重构完整的状态向量，即状态估计问题。 核心内容围绕卡尔曼滤波（Kalman Filtering）展开： 1. 线性卡尔曼滤波（LKF）： 详细阐述了LKF的递推过程，包括状态预测和状态更新两个核心步骤。我们通过大量的数值算例，清晰展示了协方差矩阵在估计精度中的关键作用。 2. 扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）： 针对非线性系统，本书详细介绍了EKF的雅可比线性化方法，并对比了UKF在处理强非线性系统时，因采用采样点逼近概率密度函数而带来的优势和改进。 3. 固定点与延迟滤波： 讨论了在计算资源受限或需要历史信息平滑的特定场景下的滤波方法，如维纳滤波的原理及其在固定时间窗口内的应用。 第四部分：现代控制设计方法 掌握了系统模型和状态估计后，本书转向先进的控制器设计。本部分全面覆盖了极点配置、状态反馈、输出反馈以及最优控制的基础理论与实现。 1. 可控性与极点配置： 深入讲解了如何利用状态反馈矩阵 $K$ 实现期望的系统动态特性（极点位置）。讨论了输出反馈设计在实际应用中的挑战与简化方法。 2. 线性二次型调节器（LQR）： LQR作为现代控制设计的基石，本书对其代数黎卡提方程（ARE）的求解和性能指标的权衡进行了详尽的数学推导和工程解释。读者将理解如何通过调整权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 来平衡性能与控制输入的能量消耗。 3. 鲁棒控制基础： 鉴于现实世界中模型的不确定性和外部扰动，本书引入了 $mathcal{H}_infty$ 控制和 $mu$ 综合控制的初步概念。这部分内容旨在引导读者理解如何设计对模型误差具有一定容忍度的控制器。 第五部分：高级主题与工程实现 本章将理论知识与现代仿真、实现技术相结合。 首先，对非线性系统的反馈线性化方法进行了介绍，展示了如何通过坐标变换和输入变换，将部分非线性系统转化为可由LQR或极点配置控制的线性系统。 其次，讨论了基于模型的预测控制（MPC）的基本原理。MPC作为一种前沿的优化控制方法，其核心在于在线滚动优化和对系统约束的处理能力。本书详细描述了其离散化过程、求解有限视界优化问题的核心算法（如梯度下降法或内点法），并分析了其在复杂工业过程（如化工、能源系统）中的应用潜力。 工程实现方面，本书提供了使用主流科学计算软件（如MATLAB/Simulink、Python的控制库）进行模型仿真、参数辨识和控制器验证的详细步骤和代码示例。特别强调了从理论设计到硬件在环（HIL）测试的过渡环节需要注意的关键问题，如采样时间、量化误差和计算延迟对闭环系统稳定性的影响。 本书的结构设计确保了读者能够循序渐进地掌握从系统识别、状态估计到复杂控制器设计的完整流程，为培养具备扎实理论基础和强大工程实践能力的高级人才奠定坚实基础。

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