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出版者:

作者:吕旌阳,望育梅,马金明

出品人:

页数:278

译者:

出版时间:2008-6

价格:28.00元

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isbn号码:9787563516810

丛书系列:

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《现代控制系统理论与应用》图书简介 本书聚焦于系统动力学分析、现代控制器的设计与实现，以及复杂工程系统中的鲁棒性与优化控制策略。 --- 第一部分：系统建模与状态空间描述 本书首先系统地回顾了经典控制理论的基础，为深入探讨现代控制理论奠定坚实的数学基础。重点内容包括： 1. 动态系统的描述与分类： 详细阐述了连续时间系统与离散时间系统的数学模型，区分了线性与非线性、时变与时不变系统的基本特性。引入了系统的因果性、稳定性与可观测性、可控性的初步概念。 2. 经典系统分析方法回顾： 复习了拉普拉斯变换、傅里叶分析在系统分析中的应用。重点分析了系统的频率响应特性（如波德图、奈奎斯特图）及其在初步稳定性判断中的作用。 3. 状态空间表示法（State-Space Representation）： 这是现代控制理论的核心。本书详尽介绍了如何将物理系统（如机械、电气、热力系统）转化为标准状态空间形式。 系统矩阵的推导： 针对多输入多输出（MIMO）系统，系统地推导了状态向量、输入向量和输出向量的定义，以及如何构建系统矩阵 $mathbf{A}$、输入矩阵 $mathbf{B}$ 和输出矩阵 $mathbf{C}$。 系统的解： 深入讲解了状态转移矩阵 $mathbf{Phi}(t)$ 的计算方法，包括利用矩阵指数和凯莱-哈密顿定理求解齐次与非齐次状态方程的解析解。 可控性与可观测性分析： 引入了卡尔曼（Kalman）可控性矩阵和可观测性矩阵，并严格证明了其与系统矩阵特征值之间的关系。讨论了如何通过状态反馈和输出反馈来保证系统在理论上的可控和可观测性。 第二部分：现代控制器的设计与极点配置 本部分着重于如何利用状态反馈来重塑系统的动态行为，实现对系统性能的精确设计。 1. 反馈控制理论基础： 阐述了状态反馈控制器的基本思想——通过测量所有状态变量并施加适当的反馈增益，将系统的闭环极点移动到期望的位置，从而改善系统的瞬态响应和稳态性能。 2. 全状态反馈极点配置（Pole Placement）： 详细介绍了利用 Ackermann 公式、或通过求解线性方程组来确定反馈增益矩阵 $mathbf{K}$ 的方法，以将闭环系统的极点精确放置在复平面的指定位置。同时，讨论了当系统不完全可控时，极点配置的局限性。 3. 状态观测器的设计（State Observers）： 鉴于实际工程中难以直接测量所有状态变量，本书重点介绍了状态观测器的设计。 Luenberger 观测器： 详细推导了 Luenberger 观测器的结构，以及如何通过选择观测器增益矩阵 $mathbf{L}$ 来配置观测器误差系统的极点，确保观测误差快速收敛。 最小阶观测器： 针对状态变量冗余的情况，介绍了最小阶（或简称简化）观测器的构建方法，以减少计算复杂性。 4. 状态反馈与观测器结合（Combined Controller and Observer）： 阐述了分离定理（Separation Principle），证明了状态反馈控制器和状态观测器可以独立设计，但其组合构成了完整的状态估计与控制系统。 第三部分：最优控制理论 最优控制是现代控制理论的高级分支，它以性能指标最小化为目标，设计出最优的控制律。 1. 性能指标的数学描述： 定义了常用的性能指标泛函，特别是二次型性能指标（Quadratic Performance Index），它结合了状态误差的平方和控制输入的能量消耗。 2. 线性二次型调节器（LQR）： 本书深入讲解 LQR 的理论基础。 代数黎卡提方程（ARE）： 详细推导了求解最优反馈增益 $mathbf{K}$ 所依赖的代数黎卡提方程，并讨论了求解此非线性矩阵方程的数值方法。 LQR 的优势： 强调 LQR 自动保证了闭环系统的稳定性，并且在权值矩阵的选择上提供了直观的性能权衡手段。 3. 随机最优控制与卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 针对存在过程噪声和测量噪声的系统，本书介绍了随机最优控制的基本框架。 卡尔曼滤波器的推导： 基于最小均方误差（MMSE）准则，推导了卡尔曼滤波器的递推公式，包括状态估计和协方差矩阵的更新过程。 LQG 控制器： 结合 LQR 和卡尔曼滤波器，构建了线性二次高斯（LQG）控制器，该控制器在存在不确定性的环境下实现了最优控制。 第四部分：鲁棒性与先进控制概念 本部分面向复杂、不确定性系统，探讨了确保控制系统在模型不精确或外部干扰下仍能保持良好性能的方法。 1. 鲁棒控制基础： 介绍了系统模型不确定性（参数摄动、未建模动态）对控制性能的影响，引入了描述不确定性的数学工具，如界限表示和区间多项式。 2. 环路整形与 $H_{infty}$ 控制简介： $H_{infty}$ 范数： 解释了 $H_{infty}$ 范数作为系统输入输出增益的意义，以及最小化该范数以确保性能和鲁棒性的目标。 控制器设计思想： 概述了如何通过设计 $H_{infty}$ 控制器，在保证系统稳定性的同时，限制外部干扰对系统性能的影响。 3. 非线性系统的控制挑战： 简要介绍了处理非线性系统的基本策略，如线性化方法（在工作点附近进行泰勒展开）以及反馈线性化（Feedback Linearization）的基本概念，为后续更深入的非线性控制学习提供衔接。 本书特色： 理论与实践结合： 每一章节后都附有详细的工程实例，演示如何将理论算法应用于具体的动态系统分析。 仿真验证： 强调使用 MATLAB/Simulink 等工具对设计的控制器进行仿真验证，使读者能够直观理解极点位置、观测器收敛速度和最优控制器的响应特性。 数学严谨性： 确保所有关键定理和公式都有清晰的推导过程，帮助读者建立对现代控制理论深层的数学理解，而非仅仅停留在公式应用层面。

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说实话，我对“材料科学与工程前沿”这本书的期待值原本并不高，我总觉得这类书籍要么是冷冰冰的晶体结构分析，要么就是对纳米技术的夸大宣传。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。它采用了“应用驱动”的叙事方式，先提出一个现实中的工程难题（比如如何制造更轻、更耐腐蚀的飞机蒙皮），然后再回溯到材料的微观结构、合成方法和力学性能的相互制约。让我印象最深刻的是关于“高熵合金”那一章，作者用生动的比喻解释了为什么增加合金组元的复杂度反而能提高材料的稳定性，这一点比任何枯燥的相图分析都要有效得多。此外，它对生物材料的最新进展也有涉及，比如自修复聚合物的应用，这展现了作者对学科边界的深刻洞察力。这本书读起来非常流畅，充满了对未来科技的乐观与严谨的科学态度，它激发了我作为一名工程师对“我们还能用什么来建造未来”的无限遐想。

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这本书，坦白地说，是“高级运放应用设计”的教科书级杰作。我之前看过好几本关于运算放大器的书，但它们要么过于侧重理论推导，让人读完后仍旧无法在实际电路板上自信地画出复杂的反馈网络；要么就是过于简单，只是罗列了一些基本电路图。而这本《高级运放应用设计》完美地平衡了两者。它深入探讨了诸如跨导放大器、锁相环（PLL）中的关键模块设计，以及如何在实际的PCB布局中处理噪声和寄生效应这些“工程恶果”。我尤其欣赏作者对于“失调电压补偿”和“共模抑制比”的详细分析，这些都是教科书上容易一带而过，但在实际高精度电路设计中却是决定成败的关键点。作者在每一个案例分析中都附上了详细的仿真波形对比，这对于我这种“视觉学习者”来说简直是福音。看完后，我不再只是被动地使用运放芯片，而是开始真正理解如何根据特定的性能指标，去定制和优化整个放大电路的架构。这本书的深度和广度，足以让一个有一定经验的电子设计师受益匪浅。

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天哪，我终于找到了这本传说中的“数字信号处理导论”！我一直为傅里叶变换和Z变换感到头疼，感觉自己像是掉进了一个迷宫。这本书的讲解方式简直是神来之笔，它没有上来就抛出一堆复杂的公式，而是用非常直观的例子，比如声波的分解和重构，把原本抽象的概念变得生动起来。作者似乎非常理解初学者的困境，每一个章节的过渡都非常自然，就像有人牵着你的手，一步步把你引向理解的彼岸。特别是关于滤波器设计的章节，简直是太精彩了。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，让我彻底明白了频率响应和相位延迟对信号质量的决定性影响。读完之后，我仿佛拥有了一双透视眼，能看穿信号内部的结构和秘密。这本书对于任何想要深入了解现代通信、音频处理或者图像处理领域的工程师和学生来说，都是不可或缺的宝典。我强烈推荐给所有还在为信号处理的数学推导而抓耳挠腮的朋友们，相信我，它会让你的学习过程充满惊喜和豁然开朗的瞬间。

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我最近在研究嵌入式系统的实时操作系统（RTOS）内核移植工作，当时手里拿着的这本《多核处理器系统编程》简直是为我量身定做的。这本书的视角非常独特，它没有停留在单核时代的互斥锁和信号量这些基础概念上，而是直接切入了当下主流的异构多核架构，比如ARM的big.LITTLE和GPU的并行计算模型。作者对缓存一致性协议（Coherence Protocols）的讲解清晰得令人发指，我以前一直觉得MESI协议很晦涩难懂，但这本书通过一个动态的、多核协作的内存访问流程图，让我瞬间明白了数据同步的底层机制。更棒的是，它不仅有理论，还提供了大量使用OpenMP和CUDA进行性能调优的实例代码。我按照书中的步骤，成功地将一个原本跑在单核上的计算密集型任务，优化到了多核上实现了近乎线性的加速。这本书绝对不是一本泛泛而谈的“并发编程指南”，它更像是一本“黑盒揭秘手册”，让你真正掌控底层硬件资源。

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我一直认为学习“线性代数及其应用”是一件非常枯燥的事情，充斥着矩阵转置、特征值和特征向量这些令人昏昏欲睡的符号。直到我翻开了这本《矩阵方法与优化理论》。这本书的厉害之处在于，它从一开始就将线性代数与现代机器学习中的核心算法紧密结合。它没有把“奇异值分解”（SVD）当作一个纯数学工具来介绍，而是直接展示了SVD是如何在主成分分析（PCA）中用于数据降维和在推荐系统中进行隐式反馈建模的。作者的行文风格非常务实，每引入一个概念，都会紧接着一个实际的工程案例来印证其价值。比如，为了讲解最小二乘法的意义，它直接推导了如何用回归分析来拟合传感器数据，这比单纯求解法方程的教学效果要好上百倍。这本书真正做到了“学以致用”，让你在解开数学难题的同时，脑海中已经构建好了应用场景的蓝图，对于想进入数据科学或高级控制领域的人来说，它绝对是一份无可替代的实战指南。

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