For an introductory undergraduate course in control systems for engineering students. Written to be equally useful for all engineering disciplines, this text is organized around the concept of control systems theory as it has been developed in the frequency and time domains. It provides coverage of classical control, employing root locus design, frequency and response design using Bode and Nyquist plots. It also covers modern control methods based on state variable models including pole placement design techniques with full-state feedback controllers and full-state observers. Many examples throughout give students ample opportunity to apply the theory to the design and analysis of control systems. Incorporates computer-aided design and analysis using Matlab and LabVIEW MathScript.
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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。
评分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。
评分阅读体验上,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。
评分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。
评分总结来说,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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