具体描述
好的，以下是一本名为《现代控制技术基础》的图书的详细内容简介，内容涵盖了现代控制理论的各个核心方面，旨在为读者提供扎实的理论基础和工程实践指导。 --- 《现代控制技术基础》图书简介 第一部分：绪论与经典控制理论回顾 本书旨在全面、系统地介绍现代控制理论的核心概念、数学工具及其在工程应用中的实现方法。它不仅是对经典控制理论的深化和拓展，更是为理解和掌握先进控制技术奠定坚实基础的入门之作。 第一章 绪论：控制系统的演进与现代控制理论的定位 本章首先追溯了自动控制技术的发展历程，从早期的机械式调速器到基于反馈原理的经典控制系统（如PID控制），概述了它们在工程上的巨大成功及其局限性。随后，重点阐述了引入状态空间描述的必要性，特别是在面对多输入多输出（MIMO）系统、时间延迟系统以及非线性系统时的优势。本章强调了现代控制理论的四大支柱：状态空间法、最优控制、随机控制和鲁棒控制，为后续章节的学习定下理论框架。 第二章 线性系统的状态空间描述与基本性质 这是进入现代控制理论的核心基础。本章详细介绍了如何将一个线性时不变（LTI）系统用一组一阶常微分方程组（状态方程）和输出方程进行数学建模。 状态变量的选择与物理意义： 探讨了如何根据系统物理特性选取一组恰当的状态变量，并理解状态向量在相空间中的几何意义。 矩阵表示法： 深入分析了系统的状态空间标准形式（如约旦标准型、控制标准型和观测标准型）的推导过程和优缺点。 系统解的求解： 详细讲解了如何利用状态转移矩阵（State Transition Matrix）求解系统的零输入响应和零状态响应，并推导了其计算方法（如利用矩阵指数运算）。 系统基本性质分析： 严格定义并分析了系统的能控性（Controllability）和能观测性（Observability），这是设计状态反馈控制器和观测器的先决条件。讲解了利用秩判据（如卡尔曼能控性/能观测性矩阵）进行判断的完整步骤。 第三章 线性系统的变换与简化 在进行控制器设计之前，通常需要对系统进行简化或变换，以突出其关键特性。本章聚焦于如何运用相似变换来简化系统结构。 相似变换： 介绍相似变换对系统矩阵（A, B, C）的影响，以及如何通过恰当的相似变换将系统化为易于分析的规范形式。 约旦标准型与对角化： 详细阐述了当系统矩阵A可对角化时的简化过程，以及在不可对角化时如何利用约旦标准型来分析系统的固有特性和稳定性。 降阶与模态分析： 探讨了如何根据系统的模态特性，对高阶系统进行有效降阶处理，保留对控制性能影响最大的动态部分。 第二部分：状态反馈与状态观测器设计 本部分是现代控制设计的核心技术，目标是通过反馈机制将系统的动态行为转移到期望的位置。 第四章 全状态反馈控制设计 全状态反馈是现代控制设计的基础。本章讲解了如何通过设计一个状态反馈增益矩阵 $K$，使得闭环系统的极点（特征值）放置在预定的稳定区域内。 极点配置原理： 详细推导了 Ackerman 公式，该公式提供了一种通过能控性矩阵直接计算反馈增益 $K$ 的系统化方法。 极点配置的局限性与可实现性： 讨论了只有能控子系统才能实现极点配置的限制，并分析了在实际工程中，当无法测量所有状态时该方法的应用瓶颈。 二次型最优控制（LQR）简介： 作为极点配置的先进替代方案，本章简要引入了LQR设计思想，即通过优化二次型性能指标来自动确定反馈增益，而非手动选择极点位置。 第五章 状态观测器设计 当系统的状态变量无法直接测量时，必须利用系统的输入和输出信息来估计状态。 能观测性的回顾与分解： 再次强调能观测性在观测器设计中的关键作用。 Luenberger 观测器： 详细介绍 Luenberger 型观测器的结构，并推导了如何根据观测误差的收敛速度要求来确定观测器增益 $L$ 的方法。观测器的误差动力学分析是本章的重点。 观测器与反馈的联合设计（分离原理）： 证明了在 LTI 系统中，状态反馈控制器（极点配置）和状态观测器（极点配置）的设计可以独立进行，即著名的分离定理。 第六章 系统的渐近稳定性与李雅普诺夫方法 稳定性是控制系统的生命线。本章超越了经典控制中基于特征值判断稳定性的方法，引入了更具普适性的李雅普诺夫稳定性判据。 李雅普诺夫稳定性定义： 严格定义了系统的李雅普诺夫稳定、渐近稳定和指数稳定。 直接法（李雅普诺夫函数法）： 阐述了如何构造一个标量函数 $V(mathbf{x})$ 及其时间导数 $dot{V}(mathbf{x})$ 来判断系统的稳定性，无需求解状态方程。 利用线性矩阵不等式（LMI）的稳定性判据： 介绍了如何将寻找李雅普诺夫函数的任务转化为求解一组 LMI 问题，这为计算机辅助设计提供了强大的工具。 辅助系统分析： 讨论了如何利用李雅普诺夫方法分析具有状态反馈后的闭环系统的稳定性。 第三部分：最优控制与随机控制基础 本部分将视角从“使系统稳定”提升到“使系统在性能指标下最优运行”，并引入了不确定性处理的初步概念。 第七章 线性二次型最优控制（LQR） LQR是现代控制理论中应用最广泛的最优控制方法之一。 性能指标函数： 定义了标准的二次型性能指标 $J$，它综合考虑了状态误差和控制输入的能量消耗。 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方程： 介绍了动态规划的基本思想，并通过 HJB 方程推导出最优控制律的结构。 代数黎卡提方程（ARE）： 推导了在 LTI 稳态最优控制中，求解最优反馈增益 $K^$ 所需满足的代数黎卡提方程，并分析了其求解方法。 第八章 随机系统与最小均方误差（MMSE）估计 工程中的系统往往受到随机噪声的干扰。本章引入了随机过程的数学工具，为后续的滤波器设计做准备。 随机系统的状态空间描述： 引入白噪声作为系统输入和测量噪声，构建随机系统的状态空间模型。 最小二乘估计与最小方差无偏估计： 阐述了如何利用有限的测量数据对系统状态进行估计。 卡尔曼滤波器的推导与实现： 详细推导了离散时间卡尔曼滤波器的递推公式，解释了其在“时间更新”和“量测更新”两个阶段的操作过程，并强调了其最优估计的特性。 第四部分：系统辨识与先进控制概念 本部分衔接了理论与实际工程问题，讨论如何从实验数据中获取系统模型，并初步接触更高级的控制框架。 第九章 系统辨识基础 在许多实际场景中，系统精确的数学模型是未知的。本章介绍如何通过实验数据来辨识系统参数。 辨识问题的分类： 介绍了在线辨识与离线辨识、参数估计与结构辨识等分类。 回归模型与最小二乘法： 重点讲解了如何将线性时不变系统的辨识转化为线性回归问题，并利用最小二乘法进行参数估计。 数据质量与辨识结果的评估： 讨论了输入信号的选择（如伪随机信号）对辨识精度和结果可靠性的影响。 第十章 鲁棒控制与前馈控制简介 鲁棒性概述： 解释了为什么在模型存在不确定性时，需要设计具有鲁棒性的控制器。简要介绍了 H$infty$ 控制的基本思想，即通过限制模型误差对输出的影响来保证性能。 前馈控制： 讨论了如何利用对扰动信号的先验知识，设计前馈控制器来抵消或减小扰动对输出的影响，以提高系统的瞬态响应速度和精度。 --- 本书特点： 本书的结构设计清晰，从基础的状态空间建模入手，逐步深入到状态反馈、状态估计（观测器与卡尔曼滤波），最后扩展至最优性和不确定性处理。大量的工程实例贯穿始终，配合清晰的数学推导，确保读者不仅理解“如何做”，更能掌握“为何如此做”，为后续深入研究自适应控制、非线性控制或智能控制打下坚实的、现代化的理论基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有