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出版者:Pearson

作者:Richard C. Dorf

出品人:

页数:1056

译者:

出版时间:2007-12-14

价格:GBP 57.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780132451925

丛书系列:

图书标签:

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《现代控制系统》 内容概述： 本书深入探讨了现代控制理论的核心概念、分析方法以及设计技术，旨在为读者提供一个全面而系统的理解框架。从经典控制理论的坚实基础出发，本书逐步引入状态空间方法、最优控制、鲁棒控制、自适应控制和非线性控制等前沿领域。通过清晰的理论阐述、丰富的数学推导和贴合实际的工程实例，本书力求帮助读者掌握分析和设计各种复杂控制系统的能力，以应对日益严峻的工程挑战。 第一部分：经典控制理论回顾与状态空间基础 在正式步入现代控制的广阔天地之前，本书首先对经典控制理论中的基本概念进行了回顾，包括反馈控制的原理、传递函数、系统阶跃响应、稳态误差、稳定性判据（如Routh-Hurwitz判据）以及频率响应分析（如Bode图、Nyquist图）。这些经典工具对于理解现代控制方法的演进及其在某些简单系统中的适用性至关重要。 随后，本书引入了现代控制的核心——状态空间描述。不同于传递函数仅关注输入输出关系，状态空间方法通过一组一阶微分方程来描述系统的动态行为，引入了“状态向量”的概念，能够更全面、更准确地刻画系统的内部动态。书中详细介绍了如何将传递函数模型转换为状态空间模型，反之亦然，并重点讲解了线性定常（LTI）系统的状态方程的数学形式。 第二部分：状态空间分析与设计 本部分是现代控制理论的基石，深入讲解了状态空间下的系统分析和设计技术。 可控性与可观性： 这是状态空间分析中最 fundamental 的概念。本书详细阐述了可控性（controllability）的定义，即系统是否能够通过控制输入将状态向量从任意初始状态转移到任意目标状态。同时，也介绍了可观性（observability）的概念，即是否能够通过测量输出信号来推断系统的内部状态。通过讲解Gramian矩阵等数学工具，读者将学会如何判断一个系统的可控性和可观性，以及它们在控制器设计中的重要意义。例如，一个系统若不可控，则其部分状态无法被控制输入影响；若不可观测，则我们无法通过输出完全了解系统的内部状态，这将极大地限制控制器的设计。 状态反馈控制： 基于可控性理论，本书详细介绍了状态反馈控制的设计。当系统可控时，我们可以通过将状态向量线性变换后作为控制信号的组成部分，来实现期望的系统性能，如快速响应、减小超调或提高稳定性。书中会推导如何通过极点配置（pole placement）来任意配置闭环系统的特征值（即系统的极点），从而达到预期的动态响应。这部分将涵盖齐次方程解法、Ackermann公式等多种设计方法，并通过算例说明如何在实际系统中应用这些技术。 状态观测器： 在许多实际应用中，系统的所有状态变量可能无法直接测量，此时需要设计状态观测器来估计系统状态。本书详细介绍了Luenberger观测器的原理和设计方法。通过利用系统的输入和输出信号，观测器能够动态地估计系统的状态向量。书中会讲解如何设计观测器的极点配置，以确保观测器能够快速而准确地收敛到真实状态。同时，也会探讨全阶观测器和降阶观测器的区别与适用场景。 线性二次调节器（LQR）： LQR 是最优控制领域的一个重要分支。本书深入讲解了LQR的设计原理，它旨在寻找一个状态反馈增益，使得一个二次型性能指标（通常是状态向量和控制输入向量的加权平方和）最小化。书中会推导出LQR增益的计算方法，以及其与代数Riccati方程（ARE）之间的关系。LQR控制器具有良好的稳定性和鲁棒性，是工程中广泛应用的经典最优控制器。 系统分解与模态控制： 对于高阶系统，本书还将介绍如何利用状态空间分解技术，将系统分解为可控子系统、不可控子系统、可观子系统和不可观子系统。这有助于更深入地理解系统的结构特性，并为设计更精细的控制器提供依据。模态控制的思想在于通过控制系统的特定模态（例如，控制系统的极点），来达到期望的性能。 第三部分：先进控制技术 随着控制理论的发展，为应对更复杂、更具挑战性的控制问题，一系列先进的控制技术应运而生。本书将重点介绍以下几个重要领域： 鲁棒控制： 现实系统往往存在模型不确定性，或者受到外部干扰的影响。鲁棒控制的目标是设计控制器，即使在模型存在偏差或受到外部扰动的情况下，系统也能保持稳定并满足性能要求。本书将介绍H∞控制的基本思想，旨在最小化系统对扰动的敏感性，并讲解一些基本的H∞控制器设计方法。 自适应控制： 对于系统参数随时间变化的系统，或者模型未知但可以通过在线学习来识别的系统，自适应控制是一种非常有效的解决方案。本书将介绍自适应控制的基本原理，包括参数估计和控制器更新机制。例如，它会讲解如何通过在线调整控制器参数来跟踪变化的系统动态，保持系统的性能。 非线性控制： 许多实际系统（如航空航天、机器人、生物系统）的动态行为是非线性的。本书将介绍处理非线性系统的一些基本方法，如李雅普诺夫稳定性分析、反馈线性化等。这些方法能够帮助读者理解非线性系统的复杂性，并设计相应的控制器。 模型预测控制（MPC）： MPC 是一种基于模型和优化的控制策略。它利用系统的未来动态模型，在每个采样时刻预测未来一段时间内的系统行为，并通过求解一个优化问题来确定当前的控制输入。MPC 能够有效处理约束条件，并且在工业界得到广泛应用。本书将介绍MPC的基本流程和关键技术。 第四部分：数字控制系统 随着计算机技术的发展，数字控制器在现代工程中扮演着越来越重要的角色。本部分将探讨数字控制系统的建模、分析和设计。 离散时间系统： 本书将讲解如何将连续时间系统转换为离散时间系统，包括零阶保持器（ZOH）的作用以及离散化方法。 离散时间系统分析： 介绍离散时间系统的稳定性判据（如单位圆判据）、传递函数和状态空间表示。 数字控制器设计： 讲解直接设计法、脉冲响应不变法、双线性变换法等数字控制器设计技术，以及如何将连续时间控制器转换为数字控制器。 采样率选择和数字实现： 讨论影响采样率选择的关键因素，并介绍数字控制器在实际硬件上的实现问题。 工程应用与案例分析： 贯穿全书，本书将通过大量的工程实例来阐述各种控制理论和方法的应用。这些实例将涵盖航空航天、机器人、过程控制、电力系统等多个领域，帮助读者将所学知识与实际问题相结合。通过对具体案例的分析，读者将能够理解不同控制策略的优缺点，以及如何在实际工程中选择和应用合适的控制方法。 目标读者： 本书适合于电气工程、自动化、机械工程、航空航天工程、机器人工程等相关专业的本科生、研究生以及从事控制系统设计和研究的工程师。读者应具备一定的线性代数、微积分和微分方程基础。 总结： 《现代控制系统》旨在提供一个深入且全面的现代控制理论学习体验。它不仅涵盖了经典控制的复习和状态空间分析的基础，更重要的是，它引领读者深入探索了最优控制、鲁棒控制、自适应控制、非线性控制以及数字控制等前沿领域，并辅以丰富的工程案例。通过学习本书，读者将能够掌握分析和设计复杂控制系统的必备技能，为解决现实世界中的工程挑战打下坚实的基础。

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阅读体验上，我必须说，这本书的难度曲线设置得相当陡峭，它更像是一本为研究生或有扎实数学背景的工程师准备的工具箱，而非轻松入门的读物。它的语言风格极其学术化，句式结构严谨，每一个论断都建立在前文严密的逻辑推导之上，几乎没有水分。如果你期望在轻松的氛围中学习控制，这本书可能会让你感到吃力，因为它要求读者必须主动去消化每一个定理和推论。我花了大量时间在对拉普拉斯变换和Z变换在离散系统分析中应用的章节上反复琢磨，体会其背后的动态特性差异。尤其是在讨论非线性系统（比如描述函数法和相平面法）的部分，作者的叙述方式更像是给同行的一次高水平报告，充满了专业术语和深入的数学洞察。尽管如此，一旦攻克了某些难关，那种豁然开朗的感觉是其他入门书籍无法比拟的。它迫使你思考“为什么”而不是仅仅记住“怎么做”，这是它最大的价值所在。

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从教学设计的角度来看，这本书的章节安排和习题设计体现了资深教育者的匠心。每一章的末尾，总有那么几道题，挑战性极高，能够真正检验你是否掌握了本章的核心思想，而不是简单的套用公式。我记得有一组关于多输入多输出（MIMO）系统极点配置的综合题，要求我们在满足特定工况约束下进行设计，这迫使我必须将前面学到的可控性理论与反馈设计技巧熔于一炉。它避免了初级教材中那种生硬的、孤立的练习题模式。更妙的是，书中对经典控制（如频域分析）与现代控制（如时域分析）的交叉讨论也做得非常出色。例如，它会用现代控制的语言来重新解释波德图的物理含义，这对于已经学过经典控制，但希望提升理论层次的读者来说，是一个极好的桥梁。这种连接感让知识体系更加稳固，避免了理论知识之间的断裂。

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总结来说，这是一本厚重且需要投入大量精力的专业书籍，但它的回报是巨大的。它不是一本用来快速查阅某个公式的手册，而是一部需要沉下心来，进行系统化学习的经典。如果你是一位工程实践者，希望理解你的自动控制系统底层运行的“为什么”，或者你是一位科研工作者，希望构建一个坚实的理论基础去探索更前沿的控制问题，那么这本书的价值是毋庸置疑的。它以一种不妥协的学术态度，为你构建了一个结构严密、逻辑自洽的现代控制理论殿堂。书中的案例虽然不算眼花缭乱，但选取的都是具有代表性的系统，足以展示理论方法的普适性。它教会我的，不仅仅是控制的算法，更是一种严谨的、从物理现象到数学模型，再到工程实现的全方位系统思维模式。读完合上书本，你会感觉自己的“控制视野”得到了显著的提升。

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这本《Modern Control Systems》绝对是控制理论领域的一部力作，它以一种近乎教科书式的严谨性，将复杂的现代控制理论体系梳理得井井有条。初读之下，我最深刻的感受是它对状态空间方法的推崇与深入剖析。书中对线性系统理论的阐述，从最基础的矩阵代数和微分方程组出发，逐步过渡到可控性、可观测性这些核心概念，逻辑链条非常清晰。作者没有仅仅停留在理论公式的堆砌，而是花费了大量篇幅来阐释这些数学工具在实际系统建模和分析中的物理意义。例如，在讨论极点配置和观测器设计时，那种庖丁解牛般的分解步骤，让原本晦涩难懂的反馈控制设计变得触手可及。即便是像李雅普诺夫稳定性分析这样抽象的话题，书中也辅以了大量的图示和算例，帮助读者建立直观的理解。对于那些希望打下坚实理论基础，而非仅仅了解几个应用案例的读者来说，这本书提供了无可替代的深度。我个人特别欣赏它对鲁棒性设计思想的引入，这使得全书内容紧跟工程实践的前沿，避免了陷入纯粹的数学游戏。

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这本书的广度也令人印象深刻。控制理论的发展日新月异，而《Modern Control Systems》试图提供一个尽可能全面的概览。除了标准的连续时间LTI系统分析，它对随机过程和最优控制的介绍虽然篇幅相对精简，但足以勾勒出这些高级课题的轮廓。我特别关注了它在涉及随机控制和卡尔曼滤波那几章的内容。作者在引入维纳过程和马尔可夫链时，采用了自上而下的方式，先给出随机系统的一般框架，再逐步聚焦到最优估计问题。这种处理方式有效地将概率论的知识点融入了控制系统的设计流程中。虽然对于期望深入卡尔曼滤波数学细节的读者来说，可能需要查阅专门的书籍，但作为一本综合性教材，它成功地将不同领域的理论有效地连接了起来，展示了现代控制科学的整体图景。它就像一张高分辨率的地图，标明了所有重要站点，即使有些地方你只停靠了一瞬。

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