计算机控制系统

出版者:武汉理工大学出版社(武汉工业大学)

作者:吴坚

页数:303

出版时间:2002-8

价格:27.00元

isbn号码:9787562918257

具体描述

《计算机控制系统》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制技术与控制理论有机结合为基础，从工业企业自动化系统的开放性、集散型、网络化的观点出发，将现代分布式控制系统作为主线索，先进的控制技术作为支撑，结合典型控制系统，介绍和论述计算机控制系统的原理、分析设计方法和应用技术。

《计算机控制系统》主要介绍输入输出通道技术、数字控制器的设计、计算机控制系统的设计与实现、计算机控制策略与实现以及网络集成式分布控制系统。在系统控制软件设计中还介绍了系统组态、组态软件的基本概念、方法和技术；在系统设计与组成介绍中,立足于现场级，以策略为内核，把系统集成与实现的基础概念、方法和实现技术列为重点并兼顾管控一体化的实现基础。

用户评价

这本书的内容对我来说，简直是一场思维的“重塑”。我一直以为控制系统就是一个预设好的程序，按照固定的逻辑运行。但这本书让我认识到，控制系统本身就是一个极其复杂且充满智慧的设计过程。书中对“PID控制”的进一步升华，让我理解了它的变种和高级应用。例如，关于模糊PID和自适应PID的介绍，让我看到了PID控制器如何能够克服自身的一些局限性，变得更加智能化和灵活。作者通过一些具体的工业应用案例，比如在化工过程控制、机器人运动控制中的应用，生动地展示了这些高级PID控制策略的优越性。我尤其对书中关于“多变量控制”的讨论印象深刻。在实际的工业生产中，很多系统都存在多个相互耦合的输入和输出，如何同时协调和控制这些变量，是一个非常具有挑战性的问题。书中介绍了诸如模型预测控制（MPC）等先进的多变量控制方法，并通过仿真实例展示了这些方法在处理复杂耦合系统时的强大能力。这本书让我看到了，控制理论不仅仅是一门学科，更是一门艺术，它能够将复杂的工程问题化繁为简，实现精准高效的控制。

这是一本让我感到“醍醐灌顶”的书。我之前在学习一些关于传感器和执行器的知识时，总是觉得它们是孤立的器件，但这本书将它们与“控制”的概念紧密地联系在了一起。书中对“系统辨识”的讲解，让我明白了一个道理：要控制一个系统，首先要了解它。作者详细介绍了如何通过实验数据来建立系统的数学模型，包括参数辨识和结构辨识。我之前一直认为模型是凭空产生的，但这本书让我看到了如何从实际数据中“提取”模型，这对我理解现实世界中的复杂系统具有重要的指导意义。我尤其喜欢书中关于“故障诊断与容错控制”的章节。在实际应用中，传感器故障、执行器失效等问题是不可避免的。如何及时地检测到这些故障，并采取相应的措施来维持系统的正常运行，是控制工程中的一个重要课题。这本书详细介绍了各种故障诊断技术，比如基于模型的方法、基于信号的方法和基于数据驱动的方法，以及容错控制的设计原则。这让我对如何构建更加可靠和安全的控制系统有了更深刻的认识。

这本书的叙述风格给我留下了深刻的印象。作者似乎有一种将复杂理论“软化”的能力，使得原本可能令人望而生畏的专业内容，变得易于理解和接受。我尤其欣赏书中在介绍先进控制策略时所采用的方法。例如，关于最优控制的章节，作者并没有一开始就抛出庞特里亚金最小化原理，而是先从经济学中的“成本最小化”思想入手，引出“性能指标”的概念。然后，通过一个简单的例子，说明如何选择一个最优的控制律来最小化这个性能指标。之后，才逐步引入更复杂的数学工具，如变分法和动态规划。我之前对卡尔曼滤波这个概念一直感到非常神秘，总觉得它是一种非常高深的算法。但在这本书中，作者用非常清晰的逻辑，从贝叶斯定理出发，解释了卡尔曼滤波器是如何通过不断地融合测量信息和预测信息，来估计系统状态的。书中提供的卡尔曼滤波算法的递推公式，以及对模型参数选择的讨论，都非常有指导意义。我甚至尝试用Python实现了一个简单的卡尔曼滤波器，并用书中提供的数据进行测试，效果非常不错。这本书不仅让我了解了先进的控制理论，更重要的是，它教会了我如何去理解和应用这些理论，为我解决实际问题提供了新的思路。

这本书的写作风格非常具有启发性。作者没有将自己局限于某个特定的控制理论框架，而是以一种开放和包容的态度，介绍了各种不同的控制思想和技术。我最喜欢的部分是关于“智能控制”的章节。我之前一直认为“智能”是人类独有的特质，但这本书让我看到了，计算机系统也能够通过学习和推理来展现出一定的“智能”。书中对强化学习在控制系统中的应用进行了详细的介绍。我之前对强化学习的了解仅限于一些简单的游戏AI，但在这本书中，我看到了它在解决复杂工程问题上的巨大潜力。作者通过一些具体的案例，比如如何让机器人学习行走，或者如何优化一个交通流量控制系统，让我看到了强化学习如何通过与环境的交互来不断学习和改进其控制策略。这种“试错”式的学习方式，让我想到了人类自身的学习过程，也让我对未来人工智能在控制领域的应用充满了乐观的期待。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维的启迪。

坦白说，在翻开这本书之前，我对“控制理论”的理解是非常有限的。我只知道一些基本的概念，比如反馈，但对于更深层次的原理却知之甚少。这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常宏观的视角，介绍了控制系统的发展历程和不同流派的思想。我尤其喜欢书中对“鲁棒控制”的讨论。在实际工程中，系统往往会受到各种不确定性和干扰的影响，如何设计一个能够在这些不利条件下仍然能够保持良好性能的控制器，是工程师们面临的巨大挑战。这本书详细阐述了鲁棒控制的基本思想，例如H无穷控制和LMI（线性矩阵不等式）方法。作者通过清晰的数学推导和直观的例子，让我理解了如何通过优化控制器的设计来最大程度地减小外部扰动对系统性能的影响。我之前对“模型不确定性”这个概念一直感到很困惑，但书中通过对不同模型误差的分类和处理方式的讲解，让我对这个问题有了更清晰的认识。这本书不仅仅是理论的讲解，更重要的是，它提供了一种解决实际工程问题的系统性思路。

这本书的书名听起来似乎有些枯燥，但我却在阅读过程中发现了一个充满无限可能的世界。我原本以为“计算机控制系统”只是单纯地探讨如何用电脑来控制某种设备，但读完之后，我才意识到这其中的学问远比我想象的要深邃得多。作者在开篇就抛出了一个非常引人入胜的问题：如何让一个不稳定的系统变得稳定？这个问题贯穿了整本书的始终，并通过不同的理论工具和方法来解答。书中对反馈控制的讲解，让我对“负反馈”和“正反馈”有了全新的认识。我一直以为反馈只是简单的“把输出再输入”，但作者详细阐述了不同类型的反馈在稳定性和响应速度方面带来的巨大差异。例如，在分析系统的频率响应时，书中使用了伯德图和奈奎斯特图，这些图形化的工具将抽象的数学关系直观地展现出来，即使我之前对信号处理不太熟悉，也能大致理解一个系统的稳定裕度是如何通过这些图表来判断的。让我印象深刻的是，书中不仅讲解了如何分析系统的稳定性，还介绍了如何通过控制器设计来改善系统的性能。例如，关于超前/滞后校正的内容，作者通过精心设计的例子，让我理解了如何通过添加特定的滤波器来调整系统的相位和幅度特性，从而达到期望的控制目标。这本书让我看到，看似简单的控制任务背后，蕴含着如此丰富而精妙的工程智慧。

不得不说，这本《计算机控制系统》为我打开了一扇全新的视野。我之前对“系统”的理解，更多地停留在静态的层面，比如一套硬件配置，或者一个固定的程序。而这本书让我认识到，系统本身是动态变化的，并且需要一个智能的“大脑”来引导和维持其稳定运行。书中对非线性控制方法的介绍，尤其让我感到惊叹。我一直认为所有的系统都可以用线性的方式来描述和控制，但这本书打破了我的固有认知。作者通过详细的例子，比如单摆、陀螺等，展示了非线性系统所带来的复杂性，以及线性化方法在某些情况下的局限性。关于李雅普诺夫稳定性理论的讲解，让我对如何判断一个非线性系统的稳定性有了更深刻的理解。书中对相平面分析和极限环的讨论，更是将抽象的数学概念具象化，让我能够直观地“看到”系统的动态行为。另外，书中对自适应控制的介绍，更是让我看到了系统“自我学习”和“自我调整”的可能性。我之前从未想过，一个控制系统能够根据环境的变化而自动调整其控制策略，而这本书详细阐述了其中的原理和实现方法，这让我对未来智能化控制系统的发展充满了期待。

我最近有幸阅读了《计算机控制系统》这本厚重的著作，不得不说，这本书对于我这个在自动化领域摸爬滚打多年的工程师来说，无疑是一场及时雨。我之前在实际工作中，虽然也接触过不少现成的控制系统，但对于其底层原理和设计思路始终感到有些模糊。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往更深层次理解的大门。书中关于离散时间系统和数字控制的部分，让我眼前一亮。作者详细讲解了如何将连续时间系统转换为离散时间系统，以及采样定理在其中的关键作用。这部分内容非常贴合实际工程应用，因为现在绝大多数的控制系统都是基于数字处理器实现的。书中对Z变换的运用以及如何利用Z变换分析离散系统稳定性，给出了非常详尽的推导过程和求解示例。我尤其赞赏作者在讲解状态空间方法时所展现出的清晰逻辑。相比于传递函数方法，状态空间方法在处理多输入多输出（MIMO）系统时更具优势，而书中通过矩阵运算来描述系统动态，将复杂的系统行为清晰地呈现出来，这对于理解系统的可控性和可观测性至关重要。我反复研读了关于能控性矩阵和能观性矩阵的章节，并结合书中提供的代码示例，自己动手进行了一些简单的矩阵计算，这极大地加深了我对这些概念的理解。总而言之，这本书不仅在理论上给予了我系统的梳理，更在实践上为我提供了解决复杂工程问题的思路和方法，我将把这本书作为我工作中的重要参考资料。

这本书真是让我大开眼界，虽然我并非是计算机科学领域的专家，甚至可以说我之前对“计算机控制系统”这个概念的理解仅停留在字面意思，觉得它大概是某种用于指挥电脑工作的程序。然而，翻开这本书，我立刻被它严谨而又富有条理的叙述方式所吸引。作者在开篇就用非常生动形象的比喻，将原本抽象的理论具象化，比如用遥控飞机来类比一个简单的闭环控制系统，瞬间就让我这个门外汉茅塞顿开。接着，书中详细阐述了比例-积分-微分（PID）控制器的原理，这部分内容我花了相当长的时间去消化。作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是循序渐进地解释了P、I、D三个参数分别在调节系统响应时所起到的作用，并通过大量的图示和仿真结果来佐证。我尤其喜欢其中关于“超调量”和“稳态误差”的讨论，这些概念以往在我看来是完全陌生的，但通过书中提供的具体案例分析，我能够清晰地理解它们对控制系统性能的影响，以及如何通过调整PID参数来优化这些性能指标。而且，作者在讲解过程中，还不忘穿插一些历史发展的小故事，介绍PID控制器是如何一步步演进成熟的，这让阅读过程充满了趣味性，也让我对这项技术有了更深的敬畏之情。即使是书中涉及到的拉普拉斯变换和传递函数这些数学工具，作者也给予了足够的铺垫和解释，确保读者不会因为数学上的障碍而望而却步。我真的觉得，这本书对于想要初步了解控制系统理论的读者来说，是一个绝佳的起点，它不仅传授了知识，更培养了一种解决问题的思维方式。

我一直对能够“学习”的系统非常着迷，而这本书恰恰满足了我的好奇心。它不仅仅是关于如何用计算机来“控制”东西，更重要的是，它探讨了如何让计算机系统具备“智能”的控制能力。书中关于模糊逻辑控制的讲解，让我眼前一亮。我之前对模糊逻辑的概念一直有些模糊，总觉得它是一种模糊不清的数学方法。但通过书中精心设计的例子，比如如何控制一个空调系统，我才真正理解了模糊逻辑是如何通过“语言化”的规则来模拟人类的决策过程的。作者详细解释了模糊化、模糊推理和解模糊这三个步骤，并提供了清晰的图示来说明每一个环节。我尤其喜欢书中关于“模糊规则库”的构建方法，这让我看到了如何将专家的经验转化为一套可执行的控制策略。另外，书中对神经网络在控制系统中的应用也进行了深入的探讨。我之前一直认为神经网络是用于图像识别或者语音识别的，但在这本书中，我看到了它在学习和逼近复杂动态系统方面的强大能力。作者对不同类型的神经网络，比如前馈神经网络和循环神经网络，在控制领域的应用做了详细的介绍，并给出了一些实例，这让我对人工智能在控制领域的应用有了更宏观的认识。