具体描述
《模拟电路》内容简介：“模拟电路”是电子技术专业的核心基础课程，它的任务是使学生获得电子技术方面的基本理论、基本知识和基本技能，培养学生分析问题和解决问题的能力，为以后的深入学习打好基础。
《模拟电路》是根据职业院校人才培养目标的要求，以工作任务引领的方式，将相关知识点融入每个工作任务所对应的工作项目中。全书共分7个项目，重点培养职业院校的学生常用电子元器件的识别能力、电路原理图的识图能力、简单电子电路的分析能力、常用电子仪器仪表的使用能力、 信息查询和资料整理能力、基本技能操作及独立学习和工作的能力等，使学生具有较高的综合素质与创新意识，具有较好的行为规范和职业道德。
《模拟电路》可作为高职高专及重点职业中专的应用电子技术、电子信息工程技术、通信技术、电气自动化技术、电子测量技术和医疗电子技术等专业的专业用书，也可作为电子技术基本技能培训班的教材，还可作为从事电子技术的工程技术人员的参考用书。
现代控制系统理论与实践 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的现代控制系统理论框架及其工程实践指导。它不仅仅是一本教科书，更是一本面向研究人员、高级工程师及系统设计师的工具书和参考手册，旨在帮助读者掌握从经典控制到先进控制的完整技术栈，并能有效地应用于复杂的实际工程问题中。 第一部分：控制理论的基石与深化 第一章：系统建模与状态空间表示 本章详细阐述了建立物理系统数学模型的关键方法。从基本的机电系统、热力学系统到复杂的化学过程，我们探讨了如何将物理定律（如牛顿第二定律、基尔霍夫定律、能量守恒原理）转化为一组描述系统动态行为的微分方程或差分方程。重点在于状态空间表示法的构建，包括状态变量的选择、系统的标准型（如能控标准型、能观测标准型）转换，以及如何处理非线性和时变系统的初步建模挑战。我们深入分析了线性定常（LTI）系统在状态空间下的特性——能控性（Controllability）和能观测性（Observability），这是后续所有控制器设计和状态估计技术的基础。 第二章：线性系统的时域与频域分析 在系统识别和建模完成后，本章聚焦于对LTI系统性能的深入分析。时域分析部分，我们推导并应用了状态转移矩阵 ($Phi(t)$) 的解析解，分析了系统的自由响应、零输入响应和零状态响应。引入了李雅普诺夫稳定性判据的初步概念，并详细讨论了暂态响应指标（如超调量、建立时间、误差衰减率）。 频域分析则侧重于系统对正弦输入的响应特性。我们详细讨论了传递函数的建立与性质，包括了极点零点配置对系统特性的影响。通过频率响应分析（Bode图、Nyquist图），读者将学习如何直观地评估系统的带宽、增益裕度和相位裕度，从而判断系统的相对稳定性。本章特别强调了时域指标与频域指标之间的内在联系。 第三章：经典控制设计方法的回顾与拓展 本章对经典的反馈控制设计方法进行了系统性的回顾，但更侧重于在现代控制框架下的应用与局限性分析。重点包括：根轨迹分析、PID控制器的设计（包括参数整定方法如Ziegler-Nichols法及其在现代系统中的局限性讨论），以及频率响应法（如Nichols图）在多变量系统初步解耦设计中的应用潜力。通过这些经典方法的复习，为过渡到更先进的、基于状态反馈的设计方法奠定基础。 --- 第二部分：现代控制理论的核心技术 第四章：极点配置与状态反馈设计 本章是现代控制设计的核心。我们详细推导了极点配置（Pole Placement）技术，展示了如何通过选择合适的状态反馈增益矩阵 $K$，将闭环系统的极点任意配置到S平面上的期望位置，以满足特定的暂态响应要求。在此基础上，我们引入了可控性在极点配置中的决定性作用。 更进一步，本章探讨了线性二次型调节器（LQR）的设计。LQR提供了一种在系统性能（通过二次型性能指标函数 $J$ 定义）和控制能量消耗之间进行权衡的优化方法。我们详细推导了代数黎卡提方程（ARE）的求解，并展示了LQR控制器在保证稳定性的同时，实现最优性能的优雅性。 第五章：状态观测器设计与全阶状态估计 在许多实际应用中，系统的所有状态变量都无法直接测量。本章致力于解决“状态估计”问题。我们首先基于可观测性的判据，推导了状态观测器（Observer）的设计原理。重点讲解了杜蒙（Dunn）观测器和卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的确定性版本（如Luenberger观测器），它们能够重构系统的内部状态。 第六章：最优估计的巅峰——卡尔曼滤波理论 本章深入探讨了在存在过程噪声和测量噪声（均值为零的高斯白噪声）情况下的最优线性无偏估计器——卡尔曼滤波器。我们详细介绍了卡尔曼滤波器的预测（时间更新）和校正（测量更新）两个核心步骤，以及它们如何通过迭代更新协方差矩阵来实现估计误差的最小化。本章还涵盖了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）在处理非线性系统状态估计中的应用及其局限性。 第七章：复合控制器设计：结合反馈与估计 本章将前两章的成果整合起来，介绍了分离原理（Separation Principle）。我们展示了如何通过结合状态反馈控制器（如LQR控制器）和状态观测器（如卡尔曼滤波器）来设计一个完整的闭环控制系统——即LQG（Linear Quadratic Gaussian）控制器。读者将理解，最优估计和最优控制的设计过程可以在线性高斯框架下相互独立地完成，这是现代控制理论中最具影响力的成果之一。 --- 第三部分：先进控制策略与系统辨识 第八章：鲁棒控制导论：H₂与H∞控制 随着系统复杂性的增加，对不确定性的处理变得至关重要。本章引入了鲁棒控制的概念。首先，我们从性能优化的角度回顾了H₂最优控制（与LQR密切相关）。随后，深入探讨了H∞控制理论，其目标是最小化在最坏情况扰动下的系统输出范数，从而保证对模型误差和外部扰动的最大鲁棒性。本章将引导读者理解奇异值分解在鲁棒性分析中的作用。 第九章：非线性系统的控制基础 线性化是处理非线性系统的主要手段，但本章将探索直接处理非线性动力学的技术。重点介绍反步法（Backstepping）的设计流程，这是一种系统化地、递归地设计非线性反馈控制器的强大工具。此外，还将讨论滑模控制（Sliding Mode Control, SMC），重点分析其在实现对不确定性鲁棒性方面的优势以及“抖振”现象的缓解策略。 第十章：系统辨识与实验数据驱动建模 在无法完全解析建模的情况下，系统辨识成为获取精确数学模型的关键。本章系统地介绍了数据驱动的建模方法。内容涵盖了时域辨识（如ARX、ARMAX模型结构选择）和频域辨识。重点讲解了最小二乘法（Least Squares）及其递推形式（RLS）在线参数估计中的应用。本章强调了实验数据预处理（去趋势、滤波）和模型结构选择对辨识结果准确性的关键影响。 第十一章：多变量与解耦控制 许多实际系统具有多个输入和多个输出（MIMO）。本章专注于如何处理这些相互耦合的系统。我们将分析动态矩阵控制（DMC）的基本原理，以及如何利用逆模型补偿和输入-输出线性化技术来设计解耦控制器，使复杂的多变量控制问题转化为一组可独立处理的单变量问题。 --- 总结与展望 本书的结构设计遵循了从理论基础、核心技术到前沿应用的递进路线。通过对状态空间理论的深入掌握，读者将具备设计高精度、高鲁棒性、最优化的现代控制系统的能力。后续学习应聚焦于强化计算仿真能力，并将所学知识应用于如航空航天、机器人、智能电网等前沿领域。
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