Modern Control Systems Analysis and Design Using Matlab pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Robert H. Bishop

出品人:

页数:161

译者:

出版时间:1993-1

价格:USD 23.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780201596571

丛书系列:

图书标签:

• 控制系统
• 现代控制
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《现代控制系统分析与设计：基于MATLAB的实践方法》 图书简介 本书旨在为控制理论与工程领域的学生、研究人员及工程专业人士提供一本全面、深入且高度实用的教材与参考手册。本书的核心目标是构建一座坚实的桥梁，连接理论控制系统分析与设计的基础知识与当前工程实践中广泛使用的强大仿真与分析工具——MATLAB。我们深刻认识到，在快速发展的工程领域中，理论的掌握必须辅以熟练的计算工具应用能力，方能有效解决复杂的实际问题。 本书的结构经过精心设计，旨在提供一个循序渐进的学习路径。我们从最基本的系统建模与描述开始，逐步深入到高级控制策略的实施与验证。全书的叙事逻辑紧密围绕“从理论到仿真，再到设计优化”的闭环过程展开。 第一部分：控制系统的基础与时间域分析 本部分着重于巩固读者对经典控制理论的理解，并立即引入MATLAB作为分析工具。 系统建模与描述： 我们详细阐述了物理系统（机械、电气、机电一体化）如何转化为数学模型，主要采用常微分方程（ODE）形式。随后，重点介绍了拉普拉斯变换在简化复杂系统描述中的作用，并详细讲解了如何使用MATLAB的符号运算工具箱（Symbolic Math Toolbox）或控制系统工具箱（Control System Toolbox）中的基础函数，将这些物理方程转化为标准的传递函数（Transfer Function, TF）和状态空间（State-Space, SS）表示。我们不仅展示了如何输入这些模型，更强调了模型简化（如高阶系统降阶）在实际工程中的必要性。 时域响应分析： 这一章节是理解系统暂态行为的关键。我们深入探讨了单位阶跃响应、脉冲响应的物理意义，并详细分析了一阶和二阶系统的标准时域指标，如超调量、调节时间和稳态误差。在MATLAB实践环节，我们将通过`step`、`impulse`函数，结合`stepinfo`命令，指导读者如何精确地提取和解释这些性能指标。同时，我们讨论了零输入响应和零状态响应的分离分析法，这对于理解系统内部动态至关重要。 稳定性判据： 稳定性是控制系统的生命线。本书系统地回顾了因果系统的稳定性定义，并重点讲解了劳斯-赫尔维茨（Routh-Hurwitz）判据的构建过程。与传统教材不同，我们同时展示了如何在MATLAB中通过检查传递函数极点的位置来快速判断系统稳定性，并引入了李雅普诺夫稳定性理论的基本概念，强调其在非线性系统分析中的基础地位。 系统的框图代数与简化： 复杂控制系统往往表现为多个反馈环路的组合。本章教授读者如何运用反馈原理、信号流图（Mason's Gain Formula）和框图代数，将复杂的互联系统简化为一个等效的单输入单输出（SISO）模型。MATLAB中的`series`、`parallel`和`feedback`函数将作为验证手动简化结果的强大工具。 第二部分：频率域分析与经典设计 频率域分析为设计提供了直观的几何方法，使设计者能够理解系统对不同频率激励的响应特性。 频率响应与Bode图： 我们详细解释了复频率响应的概念，以及如何利用Bode图来分析系统的增益裕度和相位裕度。MATLAB的`freqresp`和`bode`函数被用于生成精确的图形，并引导读者如何通过图上的特征点来推算系统的带宽和截止频率。 Nyquist稳定性判据： 这是一个强大的、可以处理右半平面零点的稳定性判据。本书详细拆解了奈奎斯特图的绘制过程，并结合MATLAB的`nyquist`命令，演示如何通过“围线圈”的原理来判断闭环系统的稳定性，尤其适用于涉及纯延迟环节的系统。 根轨迹分析与设计： 根轨迹是经典控制设计中最具洞察力的工具之一。本部分全面覆盖了根轨迹的绘制规则，包括渐近线、虚轴穿越点等。MATLAB的`rlocus`函数的使用被置于核心地位，我们不仅演示如何绘制根轨迹，更重要的是，展示如何利用根轨迹的动态特性来指导控制器的参数选择，以达到期望的极点位置（即期望的瞬态响应）。 控制器设计（PID基础）： 比例-积分-微分（PID）控制器是工业界最广泛使用的反馈控制器。本书深入探讨了P、PI、PD和PID各自对系统时域性能的影响。随后，我们引入了Ziegler-Nichols（齐格勒-尼科尔斯）经典整定法，并将其与MATLAB的`pidtune`工具相结合，展示如何实现快速、优化的PID参数整定，以满足特定的稳态误差和瞬态指标要求。 第三部分：状态空间法与现代控制理论 随着系统复杂度的增加，状态空间表示法展现出其无可比拟的优势。本部分侧重于线性时不变（LTI）系统的现代分析方法。 状态空间表示与变换： 详细介绍了如何将传递函数模型转化为状态空间模型，以及反之亦然。我们重点讲解了模态坐标变换（Modal Transformation）在解耦系统行为中的重要性，并利用MATLAB的`ss`函数和相似性变换矩阵，实现了系统的对角化处理。 可控性与可观测性分析： 系统的可控性和可观测性是设计状态反馈控制器的前提。本书利用汉克尔矩阵（Hankel Matrix）和秩判据（Rank Criteria）来系统地分析这些性质，并展示了如何利用MATLAB的`ctrb`和`obsv`函数快速进行判定。 状态反馈极点配置（Pole Placement）： 极点配置是现代控制设计的基石。我们详细推导了Ackermann公式，并演示了如何通过此公式或使用MATLAB的`place`函数，精确地将闭环极点放置在期望的位置上，以实现期望的系统动态响应。 可观测性与状态观测器设计： 针对无法直接测量所有状态变量的实际情况，本章重点介绍了Luenberger观测器的设计原理。我们推导了观测器增益矩阵的设计方法（通常基于对偶原理），并利用MATLAB中的`place`函数设计观测器极点，以确保观测误差的快速衰减。 引入反馈与补偿： 我们将状态反馈和状态观测器结合，构建了完整的状态估计与控制结构（即“分离原理”）。此外，我们还引入了补偿器设计，如前馈控制和积分器引入，以消除稳态误差。 第四部分：先进控制技术与仿真验证 本部分将理论知识推向更广阔的应用领域，重点关注鲁棒性和最优控制。 最优控制：LQR设计： 线性二次型调节器（LQR）提供了一种基于性能指标的系统设计方法。本书详细阐述了Riccati方程的推导与求解，并重点展示如何利用MATLAB的`lqr`函数，通过调整权重矩阵 $Q$ 和 $R$，在系统性能（如快速性、小超调）与控制能量消耗之间做出权衡。 鲁棒性分析与H-无穷控制简介： 在面对模型不确定性时，控制系统的鲁棒性至关重要。我们简要介绍了鲁棒控制的基本概念，包括奇异值分析（Singular Value Analysis）和剪切平面（Waterbed Effect）。虽然H-无穷控制的数学基础较为深奥，但本书通过实例说明了如何利用MATLAB控制工具箱的相关函数对控制器进行初步的鲁棒性评估，为深入研究打下基础。 系统仿真与验证： 贯穿全书，本书强调仿真验证的重要性。我们使用Simulink环境，详细讲解了如何搭建非线性系统模型、集成我们设计的控制器模块（TF、SS或状态观测器结构），并进行时域和频域的对比仿真。读者将学习如何有效利用Simulink的求解器设置、Scope模块以及数据记录功能，来严格测试控制器在不同工况下的表现。 总结 本书的特色在于其高度的实践导向性。每一章节的理论讲解后，都紧接着详尽的MATLAB代码示例和仿真流程指导，确保读者能够立即将所学知识转化为可执行的代码和可观察的系统行为。本书的目标是培养出不仅理解控制理论的“为什么”，更能熟练运用现代工具实现控制系统的“如何做”的工程师和研究人员。最终，读者将掌握从系统识别、理论设计、参数整定到闭环仿真验证的完整现代控制系统开发流程。

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**第七段** 《现代控制系统分析与设计——MATLAB应用》这本书在解释如何设计能够应对外部扰动和模型不确定性的鲁棒控制器方面，提供了非常有价值的见解。在实际的工程应用中，我们几乎不可能获得一个完全精确的系统模型，而且系统也经常会受到各种外部干扰的影响。这本书通过介绍诸如H-无穷控制、LQR/LQG控制等先进的鲁棒控制方法，为我们提供了应对这些挑战的有力武器。我尤其欣赏书中对于LQR/LQG控制的讲解，它不仅仅是给出了计算最优增益的公式，更重要的是阐述了如何通过权衡状态成本和控制成本来设计控制器，从而在满足系统性能要求的同时，最小化控制能量的消耗。这种“最优”的思想，对于我理解如何在资源有限的情况下设计高效的控制系统非常有启发。书中通过MATLAB仿真实例，展示了如何设计一个LQR控制器，并与传统的PID控制器进行比较，直观地显示了LQR在提高系统响应速度和降低稳态误差方面的优势。此外，书中对于如何将模型不确定性量化，并将其纳入控制器设计过程的讨论，也让我对鲁棒控制有了更深入的理解。

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**第一段** 《现代控制系统分析与设计——MATLAB应用》这本书，我可以说是在我学习控制理论的道路上遇到的最重要的一本著作了。从我拿到这本书开始，我就被其严谨的逻辑和清晰的结构所吸引。作者并没有一开始就抛出大量复杂的数学公式，而是循序渐进地引导读者理解控制系统的基本概念，比如稳定性、瞬态响应和稳态误差等等。我尤其喜欢它在讲解PID控制器部分的处理方式，它不仅详细地阐述了P、I、D参数的物理意义，还通过MATLAB的仿真实例，直观地展示了不同参数调整对系统性能的影响。这种“理论+实践”的教学方法，让我受益匪浅。书中关于根轨迹、奈奎斯特图和波特图的讲解也十分透彻，不仅仅是计算方法，更侧重于这些图解方法如何帮助我们理解系统的动态特性，以及如何根据这些图来设计控制器。比如，在设计一个满足特定相位裕度和增益裕度的控制器时，书中的步骤清晰明了，我能够跟着做，并在MATLAB中验证结果，大大增强了我的信心。此外，它还涉及到状态空间方法，这是现代控制理论的核心，这本书对状态空间的引入非常及时且深入，解释了如何从物理模型推导出状态方程，以及如何利用状态反馈来改善系统性能，这对我理解更高级的控制理论打下了坚实的基础。总的来说，这本书的内容非常全面，涵盖了从基础到进阶的各种控制系统设计方法，并且紧密结合了MATLAB这一强大的工具，使得理论学习能够直接转化为实践能力。

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**第十段** 这本书的另一个突出优点在于其对于先进控制策略的介绍，尽管这些内容可能对于初学者来说具有一定的挑战性，但作者的讲解清晰且循序渐进，足以引导读者入门。我特别对书中关于模型预测控制（MPC）的讨论留下了深刻的印象。MPC是一种非常强大的控制策略，它能够根据未来的预测信息来优化控制器的输出，从而在满足约束条件的同时，实现最优的控制性能。书中通过一个具体的仿真例子，展示了如何利用MATLAB的MPC工具箱来设计一个MPC控制器，并应用于一个机器人移动平台的路径跟踪任务。我跟着书中的步骤，修改了预测时域和控制时域，并观察了不同参数设置对系统性能的影响。这种能够“向前看”的控制思想，为我解决更复杂的控制问题提供了新的思路。此外，书中对自适应控制和模糊逻辑控制的初步介绍，也为我开启了新的学习方向。例如，自适应控制能够在系统参数发生变化时自动调整控制器的参数，以维持系统的性能，而模糊逻辑控制则能够利用人类专家的知识来设计控制器，这在处理一些难以建模的非线性系统时尤为有效。

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**第八段** 这本书在引入和讲解状态空间方法时，给我留下了深刻的印象。在此之前，我主要接触的是经典的传递函数方法，而状态空间方法则提供了一种更全面、更强大的系统描述和分析工具。作者从系统的物理模型出发，详细地介绍了如何推导出状态方程和输出方程，以及如何利用这些方程来描述系统的动态行为。我特别喜欢书中关于状态反馈和可控性、可观性分析的讲解。通过状态反馈，我们可以自由地配置系统的闭环极点，从而达到任意期望的动态性能。而可控性和可观性分析则帮助我们理解系统的内在特性，以及是否能够通过控制或观测来影响或估计系统的状态。书中提供了丰富的MATLAB示例，展示了如何利用`place`函数等来计算状态反馈增益矩阵，并如何利用`obsv`和`ctrb`函数来分析系统的可控性和可观性。这些工具的使用，极大地简化了状态空间方法的应用，使我能够更方便地进行控制器设计和系统分析。书中还探讨了如何将传递函数模型转换为状态空间模型，以及反之亦然，这让我能够灵活地在两种方法之间切换，并更好地理解它们之间的联系。

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**第四段** 对于这本书，我最欣赏的是它对于控制系统设计流程的细致梳理。作者并非孤立地讲解各种控制方法，而是将它们融入到解决实际问题的完整流程中。从系统的建模，到性能指标的确定，再到控制器类型的选择和参数调整，每一步都力求清晰明了。我记得在学习一个关于飞行器姿态控制的章节时，书中首先详细介绍了如何根据物理原理建立飞行器的动力学模型，然后根据飞行任务的要求，设定了诸如响应速度、超调量、抗干扰能力等一系列性能指标。接着，作者根据这些指标，引导读者选择合适的控制器，并利用MATLAB的工具箱进行参数整定。整个过程就如同在一位经验丰富的工程师的指导下进行项目开发一样，让我对如何系统地进行工程设计有了更深刻的认识。书中对于系统辨识的介绍也极具价值，它让我明白，在许多情况下，我们无法直接获得精确的系统模型，而是需要通过实验数据来估计模型的参数。MATLAB强大的系统辨识工具箱在书中的应用，使得这一过程变得更加直观和高效。我曾经尝试用书中的方法对一个简化的电机模型进行辨识，并通过仿真验证了辨识结果的准确性，这极大地提升了我解决实际问题的能力。

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**第六段** 这本书在处理控制系统稳定性问题时，展现出了深度和广度。它不仅涵盖了传统的代数稳定性判据，如Routh-Hurwitz判据和Nyquist判据，还深入探讨了更为现代化的时域稳定性分析方法。我尤其对书中关于李雅普诺夫第二方法的详细阐述印象深刻，它提供了一种不依赖于求解微分方程来判断系统稳定性的强大工具。作者通过清晰的数学推导和具体的MATLAB仿真案例，解释了如何构造李雅普诺夫函数，并如何利用其导数来证明系统的稳定性。这对于理解更复杂的自适应控制和鲁棒控制系统至关重要。此外，书中对循环对称性、多重平衡点等非线性系统特有的稳定性问题也进行了初步的探讨，虽然不是重点，但这为我打开了更广阔的视野，让我意识到控制理论的复杂性和魅力。在实际操作层面，书中对于如何通过调整控制器参数来改善系统的稳定性裕度，例如如何选择合适的增益和相位裕度，提供了非常具体的指导。通过书中的MATLAB例子，我能够直观地看到参数变化对系统根轨迹、Bode图和Nyquist图的影响，并学会如何根据这些图来优化控制器的设计，以达到预期的稳定性和性能。

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**第二段** 这本书给我带来的最深刻的感受是，它成功地将抽象的控制理论与实际的工程应用无缝连接起来。我记得有一次，我正在为一个机器人手臂的定位问题而烦恼，传统的方法似乎难以达到预期的精度。当我翻阅《现代控制系统分析与设计——MATLAB应用》中关于鲁棒控制的部分时，我被书中关于模型不确定性处理的讨论深深吸引。作者没有回避现实世界中模型的不完美性，而是系统地介绍了如何考虑这些不确定性，并设计出在一定范围内都能表现良好的控制器。书中关于H-无穷控制的讲解，虽然初期有些挑战，但作者通过大量的图示和MATLAB仿真代码，一步步地揭示了其背后的思想和设计过程。我跟着书中的例子，修改了几个参数，然后在MATLAB中对不同扰动下的系统响应进行模拟，看到仿真结果确实比我之前设计的控制器更加稳定和可靠，那种成就感是无法言喻的。它不仅教会我如何“做”，更教会我“为什么这样做”。例如，在讲解观测器设计时，作者不仅给出了观测器增益矩阵K的计算方法，还详细解释了为什么观测器能够估计系统的状态，以及观测器的收敛速度如何影响整个闭环系统的性能。这种深入的理解，是我在其他教材中很少获得的。此外，书中对线性二次调节器（LQR）的讲解也让我印象深刻。它不仅仅是给出了代价函数和Riccati方程的解法，更重要的是阐述了LQR如何根据系统的状态和控制的代价来最优地选择控制律，这种“最优”的思想对于我理解更复杂的自适应控制和最优控制奠定了基础。

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**第五段** 《现代控制系统分析与设计——MATLAB应用》这本书在讲解如何利用MATLAB进行仿真和分析方面做得非常出色。许多控制理论书籍虽然内容严谨，但缺乏实践指导，而这本书恰恰弥补了这一不足。作者提供的MATLAB代码示例，不仅能够直接运行，而且注释非常详细，能够清楚地解释每一步代码的作用以及它与理论知识的联系。这使得我能够快速上手，并在理解理论的同时，学会如何用工具来实现它们。我尤其喜欢书中关于Simulink的介绍，它是一个强大的图形化仿真环境，能够让我以一种更直观的方式构建和测试控制系统。通过拖拽模块、连接信号线，我能够轻松地搭建出复杂的控制框图，并在Simulink中进行仿真，观察系统的动态响应。这比单纯地编写MATLAB脚本要高效得多，也更容易理解。书中对于各种MATLAB控制系统工具箱的介绍，也为我节省了大量的摸索时间，让我能够更快地掌握这些强大的功能。例如，在设计数字控制器时，书中详细介绍了如何将连续时间控制器离散化，以及如何利用`c2d`函数来完成这一过程。这些细节的处理，让这本书的实用性大大增强。

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**第三段** 《现代控制系统分析与设计——MATLAB应用》这本书的另一个亮点在于其对非线性控制系统的介绍。虽然我目前主要接触的是线性系统，但书中对非线性系统的初步探讨，为我打开了一扇新的大门。作者并没有直接深入到复杂的非线性控制算法，而是从理解非线性系统的特性入手，比如奇点、平衡点以及相平面分析。我特别喜欢书中关于李雅普诺夫稳定性分析部分的讲解，它通过几何直观的方式，解释了如何判断一个非线性系统在扰动下的稳定性，而无需直接求解微分方程。这对于理解许多高级控制策略的理论基础至关重要。书中的MATLAB示例也展示了如何利用数值方法来分析非线性系统的行为，例如使用ode45等函数进行仿真。这些示例让我看到了将理论知识应用于实际的各种可能性。例如，在描述伺服系统中的饱和现象时，书中的分析非常到位，它解释了饱和如何导致系统性能下降甚至不稳定，并初步介绍了如何通过增益调度等方法来缓解这些问题。我对书中关于输入限制和状态限制的讨论也产生了浓厚的兴趣，这在实际工程中是不可避免的，而这本书提供的分析工具和设计思想，为我应对这些挑战提供了宝贵的思路。此外，对于一些经典非线性控制器，如滑模控制，虽然书中只是初步介绍，但已经足够吸引我去进一步深入研究，其关于如何设计一个不依赖于精确模型就能实现稳定性和鲁棒性的思路，确实令人着迷。

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**第九段** 《现代控制系统分析与设计——MATLAB应用》这本书在数字控制系统方面的内容也十分充实。在现代工程实践中，几乎所有的控制系统都是数字化的，因此理解数字控制的原理至关重要。书中从采样理论入手，详细讲解了采样过程对系统动态特性的影响，以及如何从连续时间系统转换为离散时间系统。我尤其欣赏书中关于零阶保持器（ZOH）和一阶保持器（FOH）等采样器的介绍，以及它们对系统频率响应的影响。通过MATLAB的仿真，我能够直观地看到不同采样器对系统性能的差异。书中还详细介绍了如何设计数字PID控制器，以及如何将其应用于离散时间系统。与模拟PID控制器相比，数字PID控制器具有更高的精度和更好的灵活性。我跟着书中的例子，在MATLAB中设计了一个数字PID控制器，并将其应用于一个离散化的模型，仿真结果表明，该控制器能够很好地跟踪期望的轨迹，并抑制外部干扰。此外，书中还讨论了数字控制系统中常见的稳定性问题，如颤振和量化误差，并提供了一些应对这些问题的策略。

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