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页数:397

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出版时间:2008-6

价格:36.00元

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isbn号码:9787113086305

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• 自动控制
• 控制理论
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• 系统工程

现代控制系统设计与分析 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入且高度实用的现代控制系统设计与分析的知识体系。不同于侧重于经典线性控制理论的传统教材，本书将焦点集中在状态空间法、现代控制理论的先进工具以及复杂系统（如非线性、时滞、最优控制）的工程应用上。全书结构严谨，从基础的系统建模出发，逐步过渡到先进的控制器设计与性能评估，旨在培养读者解决实际工程难题的能力，而非仅仅停留在理论推导层面。 第一部分：系统建模与状态空间基础 (约 300 字) 本部分首先回顾了控制系统的基本概念和目标，随后立即转向现代控制理论的核心——状态空间表示法。我们详细阐述了如何将复杂的物理系统（如机械、电气、热力系统）精确地转化为标准的状态空间模型 $(dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}, mathbf{y} = mathbf{Cx} + mathbf{Du})$。重点内容包括： 多输入多输出 (MIMO) 系统的建模：强调了在更高维度下系统耦合关系的描述。 系统标准型转换：系统是否能约化为能控标准型、能观标准型，以及这些形式在分析中的意义。 系统性质分析：详细讨论了系统的能控性和能观性的判定准则（如使用卡尔曼可控/可观性矩阵），这是后续所有控制器设计的基础。我们通过大量的工程实例，演示了如何判断一个物理系统是否可以完全通过输入进行调节，以及是否可以通过输出完全观测其内部状态。 第二部分：线性系统分析与反馈设计 (约 400 字) 在确立了状态空间模型后，本部分深入探讨了系统的稳定性、性能指标以及基于状态反馈的控制器设计。 系统稳定性分析：超越传统的根轨迹或伯德图，我们着重于利用李雅普诺夫稳定性判据来分析线性定常系统的稳定裕度和全局稳定性。对于时变系统，也引入了相应的稳定性概念。 极点配置 (Pole Placement)：这是状态反馈设计的核心。我们详细介绍了如何通过设计状态反馈增益矩阵 $mathbf{K}$ 来任意配置系统的闭环极点，从而满足特定的动态性能要求（如快速性、阻尼比）。这里包含了Ackermann公式的应用以及在低维系统中的直接求解方法。 观测器设计 (Observers)：由于状态变量往往无法直接测量，本部分重点介绍了状态观测器的设计，包括Luenberger 观测器的构建。我们讨论了如何设计观测器增益 $mathbf{L}$ 使得状态估计误差渐近收敛或快速收敛，并结合极点配置的概念讨论了系统极点与观测器极点的分离性原理。 状态估计与反馈的结合：最终导出了状态反馈与状态观测器相结合的综合控制律，这是现代控制工程中应用最广泛的结构之一。 第三部分：最优控制与随机系统 (约 450 字) 本部分将控制理论提升到追求“最佳”性能的层面，同时考虑现实世界中不可避免的扰动和噪声。 线性二次型调节器 (LQR)：LQR 是最优控制的基石。我们详细推导了代数黎卡提方程 (ARE) 的求解方法，并解释了如何通过调整性能指标函数中的权重矩阵 ($mathbf{Q}$ 和 $mathbf{R}$) 来平衡状态变量的控制能耗与系统的动态响应速度。LQR 提供了基于性能指标的、系统性的反馈增益设计方法。 卡尔曼滤波 (Kalman Filtering)：针对系统存在过程噪声和测量噪声的情况，本书详细介绍了卡尔曼滤波器的递推算法。我们清晰地阐述了卡尔曼滤波作为最优线性无偏估计器的原理，以及它如何实时地提供系统状态的最佳估计，是导航、制导与姿态控制等领域的核心技术。 LQG 控制：将 LQR 设计与卡尔曼滤波相结合，形成了线性二次高斯 (LQG) 控制器。本书强调了分离原理（Separation Principle）在 LQG 设计中的重要性，即最优估计和最优控制可以独立设计。 第四部分：先进与鲁棒控制导论 (约 350 字) 面对复杂的工程挑战，本部分引入了应对非线性和不确定性的高级控制策略。 非线性系统的基础分析：我们探讨了非线性系统特有的现象，如极限环振荡。介绍了李雅普诺夫第二法在非线性系统稳定性分析中的推广应用，以及线性化方法在局部控制设计中的作用。 滑模控制 (Sliding Mode Control, SMC)：作为一种应对参数不确定性和外部扰动的强有力方法，本书详细阐述了滑模面的设计、切换函数的选择，以及等效控制力的计算。重点分析了 SMC 带来的“抖振”问题及其工程上的抑制策略。 鲁棒控制初步：引入了鲁棒控制的基本思想，即系统设计需在模型不确定性的界限内保持性能和稳定性。我们介绍了 $mathcal{H}_{infty}$ 控制的基本框架，阐释了如何通过求解矩阵不等式来设计一个控制器，使其对模型扰动具有良好的抑制效果。 时滞系统控制：针对存在时间延迟的系统，介绍了置 dilihat 延迟方法和包含时滞的稳定性分析的基本工具。 全书通过丰富的MATLAB/Simulink 仿真案例来验证理论结果，确保读者不仅理解了数学原理，更能将其转化为可运行的工程代码和仿真模型。本书的深度和广度使其非常适合高年级本科生、研究生以及需要进行系统控制工程设计的专业技术人员使用。

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《流体力学基础与应用》这本书，给我的感受是其内容的广度令人咋舌，几乎涵盖了从宏观到微观的流体现象。它从最基础的纳维-斯托克斯方程的推导开始，严谨地构建了流体动力学的理论框架。随后，内容便如同洪水般涌向各个应用领域。我印象深刻的是关于边界层理论的阐述，它详细解释了粘性流体在固体表面附近如何形成速度梯度，以及这对阻力计算的决定性影响。书中的插图质量非常高，特别是那些关于湍流结构的示意图，比如雷诺数的不同量级下，流场从层流到完全湍流的演变过程，直观地展示了能量耗散的机制。此外，作者在处理管路设计和泵站选型这一实际工程问题时，并没有简单地引用经验公式，而是结合了能量方程和动量方程，推导出了在不同工况下如何精确计算压力损失和所需轴功率的方法。这本书需要投入大量时间去消化，但每一次深入阅读，都能为解决复杂的传热或流体输送问题提供坚实的理论后盾。

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这本《控制工程实践指南》简直是为我们这些初入行的工程师量身定做的“救星”！它没有陷入那些晦涩难懂的纯理论推导中，而是将焦点完全放在了实际工程应用上。我印象最深的是它对PID控制器的讲解部分，作者没有停留在经典的比例、积分、微分参数的意义上，而是深入剖析了在实际工业现场中，如何处理饱和、死区、以及噪声对PID效果的负面影响。书中提供的案例，例如如何为一个大型化工反应釜设计一套稳定的温度控制系统，简直是手把手教学。它详细描述了从现场信号采集、A/D转换、到PLC/DCS的配置，再到最终的上位机监控与趋势分析的全流程。特别是关于系统辨识的那一章，它介绍的不仅是理论模型，而是用实际的阶跃信号和频率响应测试数据，演示了如何快速准确地建立一个实际物理过程的数学模型，这对我们快速接手新项目至关重要。书中随附的MATLAB/Simulink仿真文件也极大地加速了我的学习进程，我可以直接在模型上修改参数观察动态响应，对比理论预测与实际需求的差距，这种“即时反馈”的学习模式，远比死啃教科书有效得多。这本书的价值不在于让你成为理论大师，而在于让你成为一个能解决实际问题的工程师。

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我必须承认，我原本对这类偏向硬件和系统集成方面的书籍抱有很高的期望，但读完《现代嵌入式系统设计与应用》后，我的感受是复杂且充满收获的。这本书的叙述风格非常严谨，带着一股浓厚的硬核技术气息。它花了大量篇幅来讨论实时操作系统（RTOS）内核的调度算法，比如抢占式调度与时间片轮转的区别，以及中断服务程序的编写规范，这对开发对时间精度要求极高的嵌入式应用来说，是无价的知识。我特别欣赏作者对内存管理这一块的深入挖掘，讲解了I/O操作如何影响缓存一致性，以及如何通过DMA（直接内存存取）技术来解放CPU，提升系统吞吐量。更难得的是，它并没有只停留在理论层面，而是结合了ARM Cortex-M系列的微控制器架构，讲解了寄存器级别的操作和外设驱动的编写技巧。书中关于低功耗设计策略的章节，更是让我茅塞顿开，学会了如何根据不同的工作模式动态调整时钟频率和电源域，这对于物联网设备的设计至关重要。这本书的深度足以让经验丰富的开发者都能找到新的视角。

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要说阅读体验，《电力电子变换器设计与优化》这本书绝对是一场视觉和智力的双重挑战。它的排版和图表质量极高，尤其是那些复杂的拓扑结构图，绘制得清晰明了，每一个开关器件、每一个滤波电容的位置都标注得清清楚楚。然而，这本书的挑战性也正来自于其内容的深度和广度。它不是一本“入门读物”，更像是一本“参考手册”和“进阶教材”的结合体。对于开关电源中对效率影响最大的那些环节，比如开关损耗、传导发射（EMI）的分析，作者都给出了详细的数学模型和优化思路。我特别花时间研究了关于有源功率因数校正（APFC）电路的环路设计，书中对电流环和电压环的解耦处理方式，以及如何利用Type-II或Type-III补偿器来保证系统稳定性和瞬态响应速度，讲解得非常透彻。读完之后，我感觉自己对MOSFET或IGBT的选择标准，以及散热片的设计规范，都有了更科学、更量化的判断依据，不再是凭经验“拍脑袋”决定了。

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这本书《数据挖掘与模式识别》给我带来的震撼，主要源于它对传统统计学和现代机器学习方法的完美融合。作者的文笔非常流畅，擅长用生动的比喻来解释复杂的算法逻辑。比如，在解释支持向量机（SVM）的核函数时，它描绘了将低维数据“映射”到高维空间以便找到最优超平面的过程，让人瞬间领悟了其背后的几何意义。更出色的是，它没有将所有算法都视为“黑箱”，而是系统地梳理了从特征工程、降维处理（如PCA的应用场景），到最终模型评估（ROC曲线、精确率/召回率的权衡）的整个数据科学流程。我尤其欣赏它对非监督学习的论述，K-Means聚类算法的局限性，以及DBSCAN在识别复杂密度区域方面的优势，都有细致的对比。这本书的价值在于，它不仅教你如何使用现成的库函数，更教会你理解这些算法为何有效，以及在面对真实、脏乱的数据时，应该首先从哪个环节入手进行预处理和优化。

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