控制理论基础与应用

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出版者:哈尔滨工业大学
作者:吴振顺
出品人:
页数:323
译者:
出版时间:2007-1
价格:29.80元
装帧:平装
isbn号码:9787560324470
丛书系列:
图书标签:
  • 控制理论
  • 自动控制
  • 系统分析
  • 数学模型
  • 反馈控制
  • 现代控制理论
  • 经典控制理论
  • 控制系统设计
  • 工程控制
  • 控制算法
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具体描述

本书详细介绍了控制系统的基本概念、数学模型、时域特性分析、频率特性分析、稳定性分析、误差分析、系统的校正、离散控制系统和非线性控制系统的分析等。

  本书取材力求通俗易懂、刻意求新、学以致用,从基本原理、基本方法出发,着眼于使读者具有提出问题、分析问题、解决问题的能力,而不去过多地追求严格的数学推证。在编写的过程中,注意兼顾科学知识的传授与创新能力的培养,引进国内外先进技术的最新成果,充分利用MATLAB及其SIMULINK仿真平台分析和设计系统。

  本书可作为高等院校机械类及其他相关专业学生教材,也可作为从事控制技术人员自学与参考。

动态系统建模与优化控制:面向复杂工程的理论与实践 本书面向对象: 本书主要面向控制理论、自动化工程、电子信息、机械工程、航空航天以及相关交叉学科领域的高年级本科生、研究生、工程师及科研人员。对于希望深入理解现代控制理论基础、掌握先进控制方法在实际工程中应用的读者,本书将是一份详尽且实用的参考资料。 核心聚焦: 本书旨在系统阐述复杂动态系统的数学建模技术、先进控制器的设计原理,以及如何运用优化理论实现对这些系统的精确、高效和鲁棒控制。它避开了基础的线性时不变(LTI)系统分析的重复性论述,而是将重点放在非线性系统、时滞系统、大系统的理论构建与模型预测控制(MPC)、自适应控制、鲁棒控制等前沿方法在实际工程中的落地应用。 --- 第一部分:复杂动态系统的精确建模与分析 本部分致力于为后续的控制设计奠定坚实的数学基础,强调对现实世界复杂性的刻画能力。 第一章:非线性系统的状态空间描述与拓扑分析 本章不重复介绍线性系统的传递函数和状态空间形式,而是直接深入非线性系统的核心挑战。 1.1 非线性系统的基本表示: 详细探讨光滑向量场描述下的微分方程组,包括欧拉-李方程和拉格朗日方程在描述耦合非线性机械和电气系统中的应用。 1.2 平衡点分析与局部线性化: 重点介绍雅可比矩阵的计算及其在系统局部稳定性判断中的作用。不同于线性系统只需分析特征值,本章强调李雅普诺夫意义下的稳定性和渐近稳定性的严格判据。 1.3 奇点与极限环: 引入相平面分析法和零动力学分析,用于识别和理解非线性系统特有的现象,如奇点附近的轨迹汇聚或发散,以及周期性振荡(极限环)的产生机制。这对于理解振动、颤振等现象至关重要。 1.4 高阶系统的降阶与等效模型构建: 针对包含大量自由度的复杂系统(如大型机械臂或电网),介绍基于奇异摄动理论(Singular Perturbation Theory)和多尺度分析的简化建模方法,以提取系统的慢动态和快动态,为控制器的分层设计做准备。 第二章:时滞系统与不确定性建模 现实中的许多系统(如长距离管道、通信网络)都存在不可忽略的时间延迟,并且模型参数总带有不确定性。 2.1 基于延迟微分方程(DDEs)的建模: 建立具有无穷维状态的DDE模型,并探讨其特征方程的求解困难。引入芬克尔-赫夫纳(Finsler-Hopf)定理在判断DDEs稳定性的初步应用。 2.2 不确定性描述: 区分参数不确定性、结构不确定性和外部扰动。利用区间分析和多面体不确定性模型来描述参数集,而非单一精确值。 2.3 模糊集与信息不完备建模: 引入模糊集合论的概念,用于描述那些难以用精确数学公式表达的知识(如“温度过高”),构建基于规则的专家系统模型。 --- 第二部分:面向高性能的先进控制算法设计 本部分聚焦于如何利用现代优化理论和非线性控制技巧,设计出超越传统PID控制器的解决方案。 第三章:非线性控制器的设计原理 本章是全书的核心,深入探讨处理非线性的主流方法。 3.1 反馈线性化技术: 详细讲解微分几何在控制理论中的应用,包括输入-输出线性化(Input-Output Linearization)和状态反馈线性化的概念。阐述如何通过坐标变换和状态反馈将某些非线性系统转化为等效的线性系统,并讨论其局限性(如系统的可反馈性要求)。 3.2 滑模控制(SMC)的深度剖析: 重点分析滑模控制中的两个关键问题:滑动模态的维持和抖振现象。介绍高阶滑模(Higher-Order Sliding Mode, HOSM)控制,特别是利用积分器和泰勒展开消除或显著减小抖振的技术,以提高控制精度和执行器寿命。 3.3 反馈线性化与鲁棒性的结合: 如何利用Lyapunov理论来构造非线性的稳定控制器,特别是Backstepping(反步法)的设计流程,用于设计具有内在稳定性的复杂级联非线性系统控制器。 第四章:模型预测控制(MPC)的理论与应用 MPC是现代工业控制中应用最广泛的优化控制方法,本书将重点解析其数学优化基础。 4.1 MPC的在线优化问题构建: 详细推导基于离散时间状态空间模型的二次规划(QP)问题结构,其中目标函数包含状态跟踪误差的平方项和控制输入的惩罚项。 4.2 约束处理机制: 重点分析MPC如何自然地处理输入约束(饱和)、状态约束(安全边界)和软约束。引入不等式约束的松弛变量(Slack Variables)处理方法。 4.3 线性化MPC(LMPC)与非线性MPC(NMPC): 对比分析在线求解线性化模型(LMPC)的计算效率与求解真实非线性模型(NMPC)的精度。讨论NMPC中使用的有效下降方向法和内点法在实时计算中的挑战与解决方案。 4.4 MPC在延迟系统中的扩展: 引入带有时滞的MPC结构,讨论如何将延迟项纳入预测模型,并通过增加预测视界长度来补偿延迟效应。 第五章:鲁棒控制与适应性控制 针对模型不确定性,设计能够“容忍”误差的控制器。 5.1 $mathcal{H}_infty$ 控制器设计: 以描述不确定性和扰动对系统性能影响的频率响应函数为核心,介绍加权函数(Weighting Functions)的选择原则,并推导通过求解Riccati不等式(或代数Riccati方程)获得最优鲁棒控制器的过程。强调其在抑制特定频率扰动上的优势。 5.2 自适应控制策略: 针对系统参数随时间变化的场景,重点讲解基于模型的自适应控制(MRAC)。详细阐述参考模型的设定,以及误差驱动律(Error Dynamics)的设计,包括使用切换机制(如基于激励的自适应)来保证参数估计的收敛性和控制的稳定性。 --- 第三部分:工程实现与前沿交叉 本部分将理论与实际工程问题相结合,探讨新兴的计算方法和实际系统的验证。 第六章:多智能体协同控制与分布式优化 面向无人机集群、智能电网等分布式系统的需求。 6.1 图论与通信拓扑: 使用拉普拉斯矩阵来描述多智能体之间的通信结构,分析连通性对全局控制的影响。 6.2 分布式一致性算法: 介绍基于邻居信息交换的平均一致性算法,以及如何将其扩展到状态估计一致性和控制输入一致性。 6.3 去中心化优化控制: 探讨如何将MPC框架分散到各个智能体,利用对偶分解法(Dual Decomposition)或增广拉格朗日法(Augmented Lagrangian Methods)在本地求解最优控制律,同时通过保守的通信协调全局目标。 第七章:控制系统的仿真、验证与硬件实现 强调理论设计如何转化为可运行的代码和硬件。 7.1 高级仿真环境的使用: 介绍MATLAB/Simulink环境下,利用其高级控制工具箱(如Model Predictive Control Toolbox, Robust Control Toolbox)进行快速原型设计的方法。 7.2 实时性与计算效率: 讨论高频控制回路对处理器性能的要求,分析NMPC求解器的迭代次数和计算时间。引入准微分(Pseudo-derivative)和固定点运算在嵌入式系统上的应用。 7.3 系统辨识在控制中的回馈: 简要介绍基于子空间辨识(Subspace Identification)等现代方法获取精确系统模型的重要性,并论述辨识误差如何反馈至鲁棒控制器的参数裕度设计中。 --- 结语: 本书力求在理论深度和工程实用性之间取得平衡,通过大量的数学推导和工程案例分析,引导读者掌握驾驭复杂动态系统的核心技能。每一章的末尾都附有难度递进的习题,旨在巩固读者对非线性、优化和不确定性处理能力的综合运用。

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读后感

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用户评价

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我是在一次偶然的机会了解到《控制理论基础与应用》这本书的,当时我正在为一个项目的控制算法设计而头疼。之前我接触过一些控制理论的书籍,但总感觉它们要么过于理论化,要么过于偏重某一特定领域,难以触类旁通。这本书的出现,简直是为我量身定做的。它在讲解基础概念时,非常注重理论与实践的结合。比如,在介绍“状态空间方程”时,它没有直接给出抽象的矩阵形式,而是从一个多输入多输出的实际系统出发,一步步推导出状态空间方程,并解释了状态变量的物理意义。这让我这种工程背景出身的人,更容易理解其本质。书中关于“系统辨识”的部分尤其让我眼前一亮。在很多实际工程场景中,我们很难精确知道系统的模型,这本书提供了一些常用的系统辨识方法,并给出了如何用这些方法来获取模型参数的指导,这对于我后续的控制器设计非常有帮助。此外,书中对“自适应控制”和“模糊控制”等非线性控制方法的介绍,也让我大开眼界,它们为解决一些传统线性控制方法难以处理的问题提供了新的思路。这本书的案例分析非常贴合实际工业应用,读来很有启发性。

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这本书绝对是近期我读过最让我惊喜的工程类读物之一!作为一个在自动化领域摸爬滚打多年的工程师,我一直觉得控制理论这东西,概念虽然不少,但真正落到实处,解决实际问题时,总觉得少了点什么。然而,《控制理论基础与应用》这本书,恰恰填补了我脑海中的这一块空白。它并没有一开始就抛出艰深的数学公式,而是循序渐进地从最基础的概念讲起,比如系统、输入、输出、反馈等等,用非常生动形象的比喻,将抽象的理论具象化。我尤其喜欢其中关于“黑箱模型”的讲解,作者通过分析一个简单的恒温器控制房间温度的例子,把PID控制的核心思想讲解得淋漓尽致。读到这里,我仿佛看到了自己过去无数次调试PID参数的场景,当时觉得摸不着头脑的地方,现在突然豁然开朗。书中对不同类型控制器的优缺点以及适用场景的分析也极其到位,让我能够根据实际需求,更有针对性地选择和设计控制器。而且,它不只是停留在理论层面,还给出了大量的工程实例,从工业生产线上的机器人手臂控制,到航空航天领域的飞行器姿态控制,每一个案例都详细地阐述了控制理论如何被巧妙地应用,以及在实际应用中可能会遇到的挑战和解决方案。读完这本书,我感觉自己的控制理论知识体系一下子就完整了很多,也更有信心去应对今后工作中遇到的各种控制问题了。

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作为一名初入控制工程领域的学生,我之前对这门学科的理解总是停留在零散的知识点上,学习过程也显得有些枯燥和迷茫。《控制理论基础与应用》这本书的出现,彻底改变了我的学习体验。它不是那种堆砌概念、公式的书,而是更侧重于培养读者对控制系统的直观理解。书中大量的图示和流程图,将复杂的控制框图和信号流用非常直观的方式展现出来,让我能够迅速把握系统的整体结构和信息传递过程。我特别欣赏作者在讲解“稳定性”这个核心概念时所采用的方法。他没有直接上来就讲Routh-Hurwitz判据或者Nyquist判据,而是先通过一些简单的物理系统,比如弹簧-阻尼系统,来解释“稳定”和“不稳定”的直观含义,再逐步引入稳定性判据,让我在理解理论的同时,也能感受到它背后蕴含的物理意义。书中的“鲁棒控制”和“最优控制”章节,虽然是比较进阶的内容,但作者的处理方式依然是以应用为导向,先介绍这些先进控制方法能够解决的问题,再讲解其基本原理,并辅以一些简化的算例。这让我在感到挑战的同时,也充满了学习的动力。这本书让我觉得,控制理论并不是遥不可及的数学游戏,而是解决现实世界中各种工程问题的强大工具。

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在我看来,一本真正有价值的控制理论书籍,应该能够激发读者的探索欲望,并引导他们深入思考。《控制理论与应用》这本书无疑做到了这一点。它并没有止步于讲解已有的经典控制理论,而是将目光投向了更广阔的领域。我印象深刻的是关于“模型预测控制”(MPC)的章节。作者详细介绍了MPC的工作原理,即利用系统的模型预测未来一段时间的系统行为,然后根据预测结果优化控制输入,以达到最佳的控制效果。他用一个典型的生产过程优化问题来举例,将MPC的优势展现得淋漓尽致,让我看到了它在处理复杂约束和多目标优化问题上的巨大潜力。书中的“智能控制”部分,也涉及了一些前沿的AI技术在控制领域的应用,比如神经网络和遗传算法在控制器设计中的作用。虽然这些内容可能需要读者具备一定的基础知识,但作者的讲解非常清晰,并提供了相关的参考文献,为有兴趣进一步深入研究的读者指明了方向。总的来说,这本书不仅传授了控制理论的基础知识,更重要的是,它拓宽了我的视野,让我认识到控制理论的无限可能性和发展前景。

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我一直认为,一本好的技术书籍,不仅要有扎实的理论基础,更要有清晰的逻辑结构和良好的可读性。《控制理论基础与应用》这本书在这几方面都做得相当出色。它的章节安排非常有条理,从最基础的系统建模,到各种控制器的设计,再到先进的控制策略,层层递进,逻辑清晰。我最喜欢的部分是关于“频率响应分析”的章节。作者用非常生动的类比,比如将系统比作一个“乐器”,输入信号比作“声音”,来解释频率响应如何反映系统的动态特性,包括对不同频率信号的放大、衰减和相移。这比那些只给出Bode图和Nyquist图的枯燥讲解要容易理解得多。书中的数学推导虽然严谨,但都配有详细的解释和注释,让人能够理解每一步的含义,而不是被数学公式淹没。而且,书中很多概念的引入,都与实际的物理现象或工程应用紧密相连,这使得学习过程更加生动有趣,也更容易让读者记住和掌握。总而言之,这本书为我提供了一个非常系统、全面且易于理解的控制理论学习路径。

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