Model-Based Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Van den Hof, Paul M. J. (EDT)/ Scherer, Carsten (EDT)/ Hauberger, Peter S. C. (EDT)

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:

价格:996.00 元

装帧:

isbn号码:9781441908940

丛书系列:

图书标签:

• 控制理论
• 模型预测控制
• 最优控制
• 自适应控制
• 机器人控制
• 系统辨识
• 非线性控制
• 嵌入式系统
• MATLAB
• Simulink

《现代控制系统设计与分析》 简介 本书旨在为读者提供一套全面而深入的现代控制系统设计与分析的理论框架与实践方法。不同于仅侧重于特定模型构建或控制策略实现的书籍，本书将控制理论的精髓贯穿于整个工程实践中，强调理解系统本质、建立准确模型、设计鲁棒控制器、并最终实现高性能控制目标的重要性。全书内容层层递进，从基础概念的梳理到复杂系统的建模与控制，再到先进控制技术的介绍，力求为读者建立一个坚实而灵活的控制工程知识体系。 第一部分：控制系统基础与建模 本部分首先回顾和梳理了控制工程的基础知识，包括反馈控制的基本原理、稳定性概念、时域与频域分析方法。在此基础上，本书将重点引入系统建模的艺术。我们认为，一个精确且具有工程意义的模型是后续所有控制设计的基础。因此，我们将深入探讨各种建模技术，包括： 物理建模（Physics-based Modeling）： 详细介绍如何利用牛顿定律、拉普拉斯变换、能量守恒等物理原理，构建如机械系统（弹簧-质量-阻尼器）、电路系统、热力学系统等典型工程系统的数学模型。我们将关注模型简化技巧、参数辨识的重要性以及模型验证的方法。 数据驱动建模（Data-driven Modeling）： 在许多实际应用中，精确的物理模型难以获得，此时数据驱动方法显得尤为重要。本书将介绍如何利用历史运行数据，通过回归分析、系统辨识算法（如ARX、ARMAX、OE、BJ模型）来辨识系统的动态特性。我们将探讨不同辨识方法的适用场景、数据预处理的策略以及模型性能的评估标准。 混合建模（Hybrid Modeling）： 针对同时包含连续动态和离散事件的复杂系统（如具有开关元件的电路、自动化生产线），本书将介绍混合系统的建模方法，包括状态机、混合自动机等，以及如何将其与连续模型相结合。 通过对各种建模方法的深入学习，读者将能够根据实际应用的需求，选择最合适的建模策略，并构建出能够准确反映系统行为的数学模型。 第二部分：经典与现代控制理论 在建立起可靠的系统模型之后，本书将引出控制理论的核心内容。我们将系统地介绍经典控制理论与现代控制理论的联系与区别，并重点阐述现代控制理论的优势与应用。 经典控制理论回顾： 简要回顾PID控制、根轨迹法、频率响应法（Bode图、Nyquist图）等经典方法，强调它们在理解系统稳定性、瞬态响应和稳态精度方面的作用。 状态空间方法（State-Space Representation）： 这是现代控制理论的基石。本书将详细讲解状态向量、状态方程、输出方程的建立，以及它们与传递函数之间的联系。我们将深入研究线性定常（LTI）系统的状态空间描述，包括系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵、直接馈通矩阵的物理意义。 可控性与可观性（Controllability and Observability）： 这两个概念是设计状态反馈控制器和状态估计器的前提。本书将详细介绍可控性矩阵和可观性矩阵的计算，以及它们在判断系统能否被完全控制和能否被完全观测的重要性。 状态反馈控制（State Feedback Control）： 在可控性保证的前提下，我们将介绍如何设计状态反馈增益矩阵，以实现期望的闭环系统性能，如极点配置（Pole Placement）。我们将深入探讨Ackermann公式、刘易斯公式等设计方法，并分析不同反馈配置对系统响应的影响。 状态估计（State Estimation）： 当系统状态变量无法直接测量时，我们需要通过状态估计器来重构系统状态。本书将重点介绍Luenberger观测器（Luenberger Observer）的设计原理，以及如何根据系统的可观性来设计观测器的极点。 线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）： LQR是一种最优控制方法，能够在满足状态反馈控制的前提下，最小化一个二次型性能指标。本书将深入讲解LQR的设计过程，包括代价函数的设计、Riccati方程的求解，以及LQR控制器在权衡性能与控制能量方面的优势。 线性二次高斯（Linear Quadratic Gaussian, LQG）控制： LQG控制将LQR的优化思想与卡尔曼滤波（Kalman Filter）的状态估计相结合，是处理具有过程噪声和测量噪声系统的强大工具。本书将详细介绍卡尔曼滤波器的原理、更新过程，以及LQG控制器的结构。 第三部分：先进控制技术与应用 在掌握了经典与现代控制理论的基础上，本书将进一步探索一些更先进的控制技术，并探讨它们在不同工程领域的应用。 鲁棒控制（Robust Control）： 实际系统模型总存在不确定性。鲁棒控制旨在设计出在模型不确定性存在的情况下，仍能保持良好性能的控制器。本书将介绍H-infinity控制（H∞ Control）的基本思想，包括对系统范数、加权函数的设计，以及如何设计出能够保证闭环系统在特定不确定性范围内的稳定性和性能的H∞控制器。 模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）： MPC是一种利用系统模型预测未来行为，并基于预测结果进行在线优化的控制策略。它能够处理约束条件、多变量耦合等复杂问题，在过程控制、机器人、能源等领域有着广泛的应用。本书将详细介绍MPC的基本原理，包括滚动优化、预测模型、代价函数的设计，以及各种MPC算法的变种。 自适应控制（Adaptive Control）： 当系统参数随时间变化或未知时，自适应控制能够实时调整控制器参数以适应系统变化。本书将介绍一些基本的自适应控制方法，如基于梯度下降的自适应控制，以及如何处理参数扰动。 非线性控制（Nonlinear Control）： 许多实际系统是非线性的，传统的线性控制方法可能无法有效处理。本书将初步介绍一些非线性控制的基本概念，如反馈线性化（Feedback Linearization）、滑模控制（Sliding Mode Control）等，并探讨它们在应对非线性系统时的独特优势。 多变量控制（Multivariable Control）： 许多工程系统具有多个输入和多个输出，它们之间可能存在复杂的耦合。本书将重点介绍处理多变量系统的挑战，以及如何利用状态空间方法、模型预测控制等技术设计多变量控制器。 第四部分：控制系统的实现与工程实践 理论知识最终需要转化为实际的工程应用。本部分将关注控制系统的实现细节和工程实践中的关键考量。 数字控制基础： 详细讲解数字控制器的采样、量化、离散化过程。我们将介绍零阶保持器、一阶保持器等离散化方法，以及离散时间系统的状态空间表示和分析。 控制器实现： 讨论如何将设计的控制器算法转化为可在嵌入式系统、PLC、DCS等硬件平台上实现的程序代码。我们将关注算法的效率、实时性要求以及数值稳定性。 系统辨识在工程中的应用： 结合实际案例，深入探讨如何在实际工程项目中进行系统辨识，包括数据采集、模型选择、参数估计、模型验证等关键步骤。 仿真与测试： 强调仿真在控制系统设计与验证中的重要性。我们将介绍各种仿真工具（如MATLAB/Simulink）的使用，并讨论如何设计有效的仿真实验来评估控制器性能。 工程案例分析： 通过分析不同领域的典型控制系统设计案例，如航空航天、汽车、工业自动化、机器人等，帮助读者将所学理论应用于实际工程问题，理解不同应用场景下的控制挑战和解决方案。 学习目标 通过对本书内容的学习，读者将能够： 深刻理解现代控制理论的核心思想，并能够将其应用于解决实际工程问题。 掌握各种系统建模技术，并能够为特定系统选择合适的建模方法。 熟练设计和实现基于状态反馈、状态估计、最优控制的控制器。 理解鲁棒控制、模型预测控制等先进控制方法的原理和应用场景。 具备数字控制系统的分析和实现能力。 能够利用仿真工具对控制系统进行分析和验证。 建立起一套严谨的控制工程设计思路和方法论。 本书适合于高等院校的工科专业学生、控制工程领域的研究人员以及希望提升控制系统设计与分析能力的工程师。我们相信，通过对本书内容的深入学习，读者将能够掌握构建高性能、高可靠性控制系统的关键知识与技能，在各自的工程领域取得更大的成就。

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