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出版者:

作者:Skogestad, Sigurd; Postlethwaite, Ian; Skogestad

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:2005-11

价格:0

装帧:

isbn号码:9780470011676

丛书系列:

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《多变量反馈控制：系统理解与设计深度探索》 本书旨在为读者提供一个关于多变量反馈控制系统设计的全面且深入的视角，强调理论基础的扎实构建、先进控制策略的灵活应用，以及在实际工程问题中实现高性能、鲁棒性控制的系统化方法。本书并非对特定已有著作内容的复述，而是致力于引领读者独立思考，理解多变量控制的核心挑战与解决方案，并最终能够根据具体应用场景自主设计和优化控制系统。 核心理念与目标： 多变量反馈控制的核心挑战在于，系统中多个输入与多个输出之间存在的相互耦合，使得对一个输出的控制调整会不可避免地影响到其他输出，这种相互作用增加了系统分析和设计的复杂性。本书从根本上剖析了这种耦合的来源和影响，并在此基础上，提出了多角度的理解框架。我们不追求罗列已知公式或算法，而是着重于启发读者理解： 耦合的本质： 深入探讨系统矩阵、传递函数矩阵以及状态空间表示中耦合项的物理意义，理解其如何影响系统的动态响应和稳定性。 解耦的策略： 从理论上和实践上，阐述实现不同程度解耦的方法，以及何时解耦是必要且可行的。我们将讨论各种解耦技术，并分析它们各自的优缺点以及适用范围。 性能的权衡： 控制系统的设计往往伴随着性能指标之间的权衡，例如响应速度、超调量、鲁棒性、能耗等。本书将引导读者理解这些权衡关系，并学会如何在多目标优化中找到最佳折衷。 鲁棒性的重要性： 实际系统往往存在模型不确定性、外部扰动和参数漂移。本书将深入探讨如何设计能够抵抗这些不确定性和扰动的鲁棒控制系统，并提供量化的评估方法。 工程实践的落地： 理论的最终目的是指导实践。本书将强调如何将理论知识转化为可执行的控制算法，并讨论在实际硬件平台上实现和调试控制系统的注意事项。 内容框架与深度探索： 本书的结构设计旨在循序渐进，由浅入深，确保读者能够逐步建立起对多变量反馈控制的完整认知。 第一部分：多变量系统建模与分析基础 在这一部分，我们首先将构建理解多变量系统的基石。 线性时不变（LTI）多变量系统表示： 传递函数矩阵（Transfer Function Matrix）： 详细介绍传递函数矩阵的概念，包括其结构、含义以及如何由系统微分方程组或状态空间模型导出。我们将深入分析传递函数矩阵的对角线元素和非对角线元素所代表的含义，以及它们如何描述输入输出之间的耦合关系。 状态空间表示（State-Space Representation）： 阐述连续时间和离散时间状态空间模型的构建，包括状态向量、输入向量、输出向量以及系统矩阵（A, B, C, D）的意义。我们将重点分析A矩阵（系统矩阵）的动态特性，B矩阵（输入矩阵）的输入影响，C矩阵（输出矩阵）的输出观测，以及D矩阵（直通矩阵）的即时影响。 频率域分析工具： 引入Nyquist图、Bode图以及根轨迹图在多变量系统分析中的应用。我们将展示如何利用这些工具来理解系统的开环和闭环响应特性，识别潜在的不稳定性区域。 系统性质的分析： 可控性与可观测性（Controllability and Observability）： 详细讲解可控性和可观测性的定义、判别准则（如秩判据）以及其在状态反馈和状态估计设计中的核心作用。我们将分析其在多输入多输出（MIMO）系统中的特殊性。 稳定性判据： 探讨LTI多变量系统的稳定性，包括Routh-Hurwitz判据、Nyquist判据以及Lyapunov稳定性理论在MIMO系统中的推广应用。我们将深入理解特征值与系统稳定性的关系。 零点与极点分析： 研究多变量系统传递函数矩阵的零点和极点，特别是相对次数（relative degree）和零极点对系统行为的影响。 第二部分：经典与先进控制策略设计 在掌握了系统分析的基础后，我们将深入研究各种控制策略的设计方法。 反馈控制基本原理： PID控制在多变量系统中的拓展： 探讨如何将传统的PID控制器扩展到多变量系统，包括解耦PID、对角线PID等概念，并分析其局限性。 状态反馈控制（State Feedback Control）： 深入研究极点配置（Pole Placement）技术，包括如何通过选择状态反馈增益矩阵来任意配置闭环系统的极点，从而实现期望的动态响应。我们将分析极点配置在MIMO系统中的挑战和解决方案。 状态观测器设计（State Observer Design）： 介绍Luenberger观测器和其他形式的观测器设计，用于估计不可直接测量的系统状态。我们将讨论其在MIMO系统中的设计方法，以及如何与状态反馈相结合形成全阶控制器。 解耦控制技术： 动态解耦（Dynamic Decoupling）： 介绍基于传递函数矩阵的动态解耦方法，旨在通过引入控制器来抵消系统固有的耦合效应，实现输入输出的近似独立控制。我们将详细推导其原理和实现步骤。 代数解耦（Algebraic Decoupling）： 探讨在某些特定条件下，利用代数方法实现系统解耦的可能性，以及其适用范围。 先进控制策略： 线性二次型调节器（LQR, Linear Quadratic Regulator）： 深入讲解LQR的设计原理，如何通过最小化一个二次型性能指标来确定最优状态反馈增益。我们将分析其在MIMO系统中的最优性以及参数选择的原则。 线性二次型高斯（LQG, Linear Quadratic Gaussian）控制： 结合LQR与Kalman滤波器，设计出最优的最小方差控制器，能够处理系统噪声和测量噪声。我们将探讨LQG在MIMO系统中的实现细节。 模型预测控制（MPC, Model Predictive Control）： 介绍MPC的基本原理，即利用系统模型对未来一段时间的系统行为进行预测，并根据预测结果优化当前和未来的控制输入，以满足约束条件并优化性能指标。我们将重点分析MPC在处理约束、多变量耦合以及非线性系统方面的优势。 鲁棒控制基础（Robust Control Basics）： 引入H-infinity (H∞) 和H2控制的基本概念，旨在设计对模型不确定性和外部扰动具有鲁棒性的控制器。我们将阐述其设计思路和基本框架。 第三部分：实际工程应用与系统优化 理论的生命力在于实践，本部分将聚焦于将所学知识应用于实际问题，并进行系统优化。 多变量系统辨识（System Identification）： 介绍从实验数据中辨识多变量系统模型的技术，包括模型结构的选择、参数估计方法（如最小二乘法、最大似然法）以及模型验证。 控制器调优与优化： 性能指标的量化与权衡： 详细讨论各种性能指标的定义和度量方法，以及在不同应用场景下如何根据实际需求设置合理的性能权重。 仿真与验证： 强调利用仿真工具（如MATLAB/Simulink）对设计的控制器进行严格的仿真验证，包括时域响应、频域响应、稳定性裕度以及噪声和扰动下的鲁棒性测试。 参数整定策略： 探讨在实际应用中，如何对控制器参数进行精细调优，以达到最佳的控制效果。 特殊应用领域的考量： 非线性多变量系统： 简要探讨非线性系统控制的基本思路，如反馈线性化、增量非线性控制等，以及它们在多变量场景下的应用。 分布式控制系统（DCS）与网络化控制系统（NCS）： 探讨多变量控制在这些复杂系统架构中的挑战与解决方案。 实际工程案例分析： 通过一些典型的多变量控制工程案例，如飞行器姿态控制、化工过程控制、机器人运动控制等，说明本书所介绍的理论和方法是如何在实际中应用的，并分享成功的经验和遇到的困难。 本书特色： 强调理解而非记忆： 我们致力于帮助读者建立起深刻的理解，而不是简单地记忆公式。通过大量的概念阐释和逻辑推导，鼓励读者独立思考。 系统化的方法论： 本书提供了一种解决多变量控制问题的系统化方法，从建模、分析到设计、优化，贯穿始终。 理论与实践的结合： 在强调理论严谨性的同时，也注重将理论知识与实际工程应用紧密结合，包含大量的案例分析和实践建议。 开放性的思维导向： 本书不会提供“标准答案”，而是引导读者学习如何分析问题，选择合适的工具和方法，并根据具体情况进行创新。 通过对本书内容的深入学习，读者将能够： 深刻理解多变量反馈控制系统的复杂性及其内在的耦合特性。 掌握分析和评估多变量控制系统性能与鲁棒性的关键工具和方法。 能够独立设计和实现多种先进的多变量控制算法，包括但不限于状态反馈、模型预测控制等。 具备将理论知识转化为实际工程解决方案的能力，并能够针对具体应用场景进行系统优化。 本书的目标读者是机械工程、电气工程、自动化、航空航天、化学工程等领域的学生、研究人员以及工程技术人员。无论是希望建立扎实理论基础的初学者，还是寻求解决复杂控制问题的高级工程师，都能从中获得宝贵的知识和启发。

评分☆☆☆☆☆

这边书非常经典，但确实不容易轻易的理解，适合研究生或做研究的参考书。其实我本人不是控制的科班出身，但读研的时候搞控制，不得不一点点的看，不懂的再参考其他的书看。 就自动控制本身，不知道是否是从系统理论本身开始学习是否更好，但总是不想看里面的繁杂的理论和公式...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这边书非常经典，但确实不容易轻易的理解，适合研究生或做研究的参考书。其实我本人不是控制的科班出身，但读研的时候搞控制，不得不一点点的看，不懂的再参考其他的书看。 就自动控制本身，不知道是否是从系统理论本身开始学习是否更好，但总是不想看里面的繁杂的理论和公式...

评分☆☆☆☆☆

我最近沉浸在一部关于**鲁棒最优控制**的专著里，这本书的视角非常独特，它没有把性能和鲁棒性视为两个相互独立的优化目标，而是试图在不确定性的框架下寻找性能的最优解。书中的核心论点似乎围绕着$H_{infty}$控制和$LMI$（线性矩阵不等式）方法的巧妙结合展开。我尤其被其中关于模型不确定性量化方法的介绍所吸引，作者提供了一整套从频域到时域下处理有界误差和结构化不确定性的系统化流程。阅读过程中，我发现作者的行文风格非常务实且面向工程应用，每一个理论推导的背后，似乎都能看到一个具体的、需要解决的实际工程问题影子。比如，书中关于高阶系统降阶后如何保证闭环系统鲁棒性的那一部分，简直就是一本实战手册。它详尽地展示了如何在保证安全裕度的前提下，通过精心设计的加权函数来平衡控制器的带宽和对噪声的抑制能力。对我这种偏爱在理论与实践的夹缝中寻找平衡点的工程师来说，这本书简直是如获至宝。它没有过多地纠缠于过于深奥的纯数学证明，而是将重点放在了如何将这些强大的数学工具转化为实际的控制器设计规范上。

评分☆☆☆☆☆

刚刚读完一本专注于**控制系统安全性与可靠性**的专业书籍，它的主题非常贴合当前工业界对“安全”和“容错”的极致追求。这本书的切入点非常独特，它没有将安全视为附加功能，而是将其内化为控制设计过程的一个核心约束。书中对形式化验证（Formal Verification）方法的介绍尤其详尽，比如如何使用模型检验（Model Checking）技术来证明一个控制律在所有可能的故障注入下都不会违反预先设定的安全规范。作者不仅介绍了静态的验证方法，还深入探讨了动态故障检测与隔离（FDI）技术，特别是那些基于观测器设计和残差分析的巧妙技巧。我欣赏它在处理“软故障”和“硬故障”时的区分和应对策略，这体现了极高的工程成熟度。与一般偏重于性能的控制书籍不同，这本书时刻提醒着读者，性能的提升绝不能以牺牲安全性为代价。它提供了一套完整的、可追溯的验证流程，使得最终部署的系统不仅能“工作”，更能“安全地工作”，这对于航空航天和医疗机器人等高风险领域至关重要。这本书读下来，让我对现代控制系统的信任度大大提高，因为它提供了一套量化安全裕度的科学方法论。

评分☆☆☆☆☆

哇，最近读了本关于**非线性动力学系统**的著作，简直是让我对系统行为的理解提升到了一个新的维度。这本书的核心在于深入剖析了那些无法用简单线性模型描述的复杂现象，比如混沌、分岔和奇异吸引子。作者并没有止步于理论推导，而是花了大量的篇幅去阐述如何运用现代微分几何和拓扑学的工具来解析这些非线性系统的全局行为。特别是关于Lyapunov稳定性理论在更广义空间中的应用，那几章读得我手心直冒汗，感觉每一步推理都充满了智力上的挑战与乐趣。书中大量穿插的实例，比如生物种群模型的振荡行为，或者复杂的化学反应网络中的自组织现象，都极大地增强了理论的直观性。坦白说，对于初学者来说，这本书的门槛可能会稍微高一些，因为它要求读者对基础的常微分方程和一些基础的泛函分析有扎实的背景。但如果你已经对经典控制理论了然于胸，渴望深入探究系统在极端条件下的表现，这本书绝对是一部里程碑式的作品，它帮你真正理解了“复杂性”的内在结构，而非仅仅是停留在表面的数学技巧。我特别欣赏作者在处理延迟微分方程时展现出的那种严谨与洞察力，那种将抽象概念具象化的能力，确实令人叹服。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚拜读了一部关于**多智能体协同控制**的前沿文献汇编，这本书的内容简直是把我从传统的单体系统思维中彻底解放了出来。它的视野极其开阔，涵盖了从基于一致性（Consensus）协议到分布式优化算法的整个谱系。书中对于如何处理通信拓扑结构的不确定性——无论是动态变化还是存在延迟——所提出的解决方案，让人眼前一亮。特别是关于分布式状态估计和传感器网络中的信息融合部分，它巧妙地利用了图拉普拉斯矩阵的代数性质来设计低计算复杂度的信息交换协议。我注意到作者在讨论去中心化决策时，对博弈论思想的应用达到了一个新的高度，不再是传统的纳什均衡求解，而是侧重于通过设计合适的激励机制，引导智能体群体在无需全局信息的情况下达到期望的集体最优状态。这种从个体理性到集体最优的转化过程，逻辑上极其精妙。这本书更像是一个面向未来的路线图，它展示了如何利用现代计算能力和通信技术，将原本看似无序的群体行为组织成高效协同的工作流，对无人机编队、智能电网调度等领域的启示是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

不得不提的是那本关于**自适应学习理论与系统辨识**的经典教材，这本书的叙述方式简直是教科书级别的典范——逻辑清晰，层层递进，几乎没有阅读障碍。它从最基础的最小二乘法讲起，逐步引入了基于梯度的自适应算法，比如渐近稳定性的证明，然后自然而然地过渡到了更高级的基于模型的自适应控制，如基于模型的参考自适应控制（MRAC）。这本书的魅力在于它对“渐近性”和“收敛性”的讨论非常到位，它没有回避算法在实际操作中可能遇到的收敛速度慢或者依赖特定初始条件的问题。作者用非常优雅的笔触解释了诸如“先验知识的引入”如何影响辨识的效率和闭环的性能。最让我印象深刻的是它对“参数漂移”现象的深入剖析及其解决策略，这在许多实际的在线辨识任务中是一个长期困扰工程师的问题。总而言之，这本书就像一位经验丰富的导师，它不仅告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这样做是正确的”，并且预见到你可能在哪里跌倒。对于想要系统掌握现代辨识理论的人来说，这本书是绕不开的基石。

评分☆☆☆☆☆

非常棒的一本书，学习中

评分☆☆☆☆☆

Reasonable and sensable

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非常棒的一本书，学习中

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非常棒的一本书，学习中

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Reasonable and sensable