同等学力人员申请硕士学位控制科学与工程学科综合水平全国统一考试大纲及指南

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出版者:高等教育出版社
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页数:0
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出版时间:1900-01-01
价格:6.0
装帧:
isbn号码:9787040073973
丛书系列:
图书标签:
  • 控制科学与工程
  • 硕士学位
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  • 控制理论
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具体描述

本书是申请硕士学位的同等学力人员

跨学科前沿探索:现代控制理论与智能系统集成研究 图书简介 本书聚焦于当代控制科学与工程领域最前沿的研究方向,旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系。本书并非针对特定考试大纲的复习资料,而是致力于构建一个涵盖经典理论精深拓展、新兴技术融合创新的综合性学术专著。 第一部分:先进控制理论的深度剖析 本书的开篇部分将系统梳理并深入探讨经典控制理论在应对复杂非线性、时滞及不确定性系统时的局限性,并着重引入和阐释当代先进控制理论的核心思想与数学基础。 非线性系统的精确控制设计: 详细解析滑模控制(SMC)的二阶设计、高阶滑模(HOSM)的鲁棒性提升机制,以及对奇异摄动方法的现代改进。内容将深入探讨如何利用微分几何方法处理反馈线性化中的拓扑障碍,并对反步(Backstepping)法在处理严格反馈结构时的收敛性与参数敏感性问题进行量化分析。 最优控制与动态规划的现代诠释: 本部分超越标准的LQR/LQG范畴,重点剖析随机最优控制理论(如HJB方程的数值求解技术),以及模型预测控制(MPC)在处理大规模系统约束优化时的计算复杂性优化策略。将详细介绍基于半定规划(SDP)的鲁棒MPC设计方法,以及在高速运行系统中的快速迭代求解算法。 时滞系统的稳定性分析与补偿: 针对工程中普遍存在的通信延迟和执行器滞后问题,本书将详尽阐述基于无穷维系统理论的稳定性判据(如Riesz基理论),并引入基于小区间分析和预测控制相结合的补偿技术,尤其关注对具有不确定时滞的系统的适应性设计。 第二部分:智能系统与决策科学的融合 本部分是本书的核心创新点,它将控制工程的严谨性与人工智能的强大学习能力相结合,探讨了如何利用数据驱动方法解决传统模型依赖型控制器的难题。 强化学习(RL)在控制中的应用基础: 区别于通用的AI教材,本书将重点讲解如何将控制系统建模为马尔可夫决策过程(MDP)。细致分析了Actor-Critic架构(如A2C/A3C)在离散与连续动作空间中的适用性,以及Trust Region Policy Optimization (TRPO) 和 Proximal Policy Optimization (PPO) 算法如何保障学习过程的样本效率和策略稳定性。特别关注了在不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中,如何利用深度神经网络估计状态观测值。 自适应与鲁棒性: 探讨基于神经网络的自适应控制(NN-based Adaptive Control)在系统辨识中的潜力,并着重于如何保证在线学习过程中的全局稳定性,特别是如何应用Lyapunov稳定性理论对神经网络的权重更新进行有约束的控制。此外,将引入区间算术和多面体不确定性描述,设计严格的鲁棒控制律,以应对传感器噪声和执行器饱和等实际工程限制。 多智能体系统(MAS)的协同控制: 针对分布式控制网络,本书深入研究了基于图论的通信拓扑对系统一致性(Consensus)的影响。详细阐述了分布式优化算法(如ADMM的变种)在实现去中心化状态估计和资源分配中的应用,并结合具体案例(如无人机集群编队和智能电网的负载平衡)进行分析。 第三部分:关键工程领域的系统实现与验证 本部分着眼于理论成果的工程转化,讨论了在特定高技术领域中,控制系统设计必须面对的特定挑战和解决方案。 高精度伺服与运动控制: 关注精密机械和机器人操作中的摩擦建模(如Stribeck效应、克莱因模型)及其补偿技术。介绍基于迭代学习控制(ILC)的高重复精度跟踪策略,并探讨如何将这些策略与先进的滤波技术(如卡尔曼滤波器的非线性扩展——扩展卡尔曼滤波 EKF 和无迹卡尔曼滤波 UKF)结合,以实现高频干扰下的精确状态估计。 复杂系统安全与可靠性: 探讨如何设计具有故障检测、隔离与恢复(FDIR)能力的控制架构。重点讲解基于模型的残差分析方法(如基于观测器的残差生成),以及在检测到故障后,如何利用切换控制策略(Switched Control)或安全屏障功能(Safety Barrier Functions)确保系统在切换到降级模式时的基本安全约束不被违反。 大数据驱动的系统优化与维护: 引入预测性维护(PdM)的概念,探讨如何利用传感器数据和机器学习模型对设备健康状态进行实时评估。分析如何将健康指标的预测转化为控制输入的调整信号,以延长设备使用寿命并避免灾难性故障。 本书特色: 本书的结构设计旨在提供一个从基础理论到尖端应用的完整知识链条。它强调数学推导的严谨性、算法设计的创新性以及工程应用的实用性。内容侧重于理论的深度拓展和跨学科的知识集成,而非对既有考试大纲知识点的简单罗列与复述。读者将通过本书获得驾驭当前复杂控制系统设计挑战所需的高阶分析工具和前瞻性视野。

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读后感

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用户评价

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这本书的排版和印刷质量倒是无可挑剔,纸张和字体都很舒服,长时间阅读也不会感到眼睛疲劳,这对于需要投入大量时间啃读的考试用书来说,是一个重要的加分项。然而,内容逻辑上的跳跃性,着实让我花费了不少精力去适应。例如,刚看完“离散时间系统分析”的稳态误差分析,下一页可能就直接跳到了“自适应控制”的基本思想介绍,两者之间缺乏一个平滑的过渡或明确的章节衔接提示。这种零散的知识点堆砌,让初次接触这门学科的考生可能会感到无所适从,难以建立起一个完整的知识体系框架。控制科学与工程是一个环环相扣的学科,它的美感就在于理论之间的相互转化和支撑。这本书似乎更侧重于将知识点拆解成独立的模块,每一个模块的内容都相对独立,缺乏强有力的内在联系的线索将它们有机地串联起来。我花了很多时间自己动手绘制思维导图,试图将书中的内容重新组织起来,这无疑增加了复习的额外负担。

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这本书在对不同分支学科的重视程度上也存在一定的侧重不均。通过对章节篇幅的粗略统计,可以明显看出对于经典的“自动控制原理”和“现代控制理论”的投入是最大的,这与学科核心是吻合的。然而,对于近年来在工科领域愈发重要的“人工智能在控制中的应用”、“网络化控制系统”以及“先进制造中的控制技术”等前沿或交叉领域,书中仅仅是做了概念性的提及,缺乏深入的分析或相应的例题支撑。尤其是在提及“模型预测控制(MPC)”时,虽然提到了其在工业界的重要性,但对于其核心的滚动优化和约束处理机制,仅仅停留在公式层面,没有给出能够体现其在复杂约束下求解过程的典型案例演示。在当前的学科发展趋势下,一个全面的考试指南理应更平衡地反映出学科前沿的布局。因此,对于志在冲击高分,尤其是需要展示跨学科视野的考生而言,这本书的内容深度可能还不足以支撑起全面的知识展示。

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作为一本旨在帮助考生“通过”考试的指南性书籍,我对其中关于“考试技巧”和“评分标准解读”部分的缺席感到非常遗憾。考试大纲是骨架,而应试指南则应该是血肉。这本书的“大纲”部分介绍得非常详尽,几乎涵盖了控制理论、控制工程、现代控制理论等主要模块的要求。但是,它似乎完全忽略了“指南”的精髓——如何揣摩出题人的意图。例如,在描述“系统辨识中的参数估计”时,它详细列出了最小二乘法的推导过程,但没有提及在以往的考试中,哪种参数估计方法更受青睐,或者在论述题中,对算法的优劣比较和适用性分析,究竟需要达到什么样的深度才算符合要求。这种对“考试潜规则”和“得分点挖掘”的缺失,使得这本书更像是一本严肃的学术参考,而不是一本实战化的应试手册。对于我们这些需要通过考试来证明自身能力的人来说,如何用最有效的方式展现自己的知识深度,比知识本身可能更具决定性意义,而这恰恰是这本书着墨较少的部分。

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翻开这本书,我最大的感受是,它更像是一部浓缩的学术资料汇编,而非一本精心打磨的应试“地图”。它详尽地罗列了控制科学与工程领域内许多核心概念的定义和基本公式,比如状态空间模型的建立、现代控制理论中的最优控制、鲁棒控制等,这些内容无疑是考试范围内的知识点。然而,这些知识点的呈现方式更偏向于百科全书式的罗列,缺乏清晰的知识脉络梳理和递进关系引导。举个例子,在处理“系统辨识”这部分时,卡尔曼滤波的原理被清晰地写出来了,但对于如何根据实际工程背景来选择合适的模型结构,以及如何评估辨识结果的可靠性,这些高阶的、往往在论述题中体现区分度的内容,书中并没有给出足够的篇幅进行探讨。这使得读者在复习时,容易陷入“知道是什么”但“不知道如何用”的窘境。如果能增加一些基于实际工程案例的“解题思路导图”,将不同知识点串联起来,这本书的实用价值将会大大提升。现在看来,它更适合作为已经有一定学科基础的考生进行知识点快速回顾的工具书。

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这本书的封面设计确实很吸引人,那种简洁大方的设计风格让人一看就知道是针对专业考试的权威参考资料。不过,我花了大量时间仔细研读了这本书的内容,发现它在实际应试策略的指导上略显不足。比如,在介绍“控制系统稳定性分析”这一章节时,虽然理论知识铺陈得很扎实,从李雅普诺夫稳定性判据到频率响应分析法都有详细阐述,但对于如何在有限的考试时间内高效地选择和应用这些方法,书中的指导显得有些空泛。很多时候,理论的堆砌并不能直接转化为解题速度的提升。我更期待看到的是那种“如果遇到特定类型的非线性系统,首选哪种分析工具”的实战经验分享,或者针对历年真题中反复出现的陷阱进行深度剖析。这本书更像是一本优秀的教科书的精简版,而非真正意义上的应试宝典。它为你打下了坚实的理论地基,但如何在考试这座“高楼”上快速搭建起知识的框架,还需要读者自己去摸索配套的应试技巧。我个人认为,对于基础薄弱的考生来说,这本书的理论深度可能会带来一定的阅读压力,而对于基础扎实的考生,可能又会觉得它在“临门一脚”的指导上有所欠缺。

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