计算机控制系统分析与设计

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出版者:
作者:刘恩沧
出品人:
页数:221
译者:
出版时间:1997-1
价格:16.80元
装帧:
isbn号码:9787560916477
丛书系列:
图书标签:
  • 控制系统
  • 计算机控制
  • 系统分析
  • 系统设计
  • 自动化
  • 控制工程
  • MATLAB
  • Simulink
  • 反馈控制
  • 现代控制理论
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具体描述

《计算机控制系统分析与设计》系统地论述了计算机控制系统的分析和设计方法.全书分为三个部分(共八章),分别阐述了:(1)线性离散系统的数学描述和分析方法,(2)计算机控制系统的设计方法:(3)控制系统数字调节器的计算机实现问题。

《计算机控制系统分析与设计》可作为机电一体化专业和其他相关专业本科生及函授生教材,也可供有关教师和技术人员参考。

《数字系统设计导论》 本书深入浅出地介绍了现代数字系统的设计原理与实践。全书围绕着从基本逻辑门到复杂可编程逻辑器件(CPLD)和现场可编程门阵列(FPGA)的设计流程展开,旨在为读者构建扎实的数字电路设计基础。 第一部分:数字逻辑基础 本部分首先回顾并巩固了数字逻辑的核心概念。我们从布尔代数的基础规则开始,详述了逻辑函数的最小化方法,包括卡诺图和奎因-麦克拉斯基算法。在此基础上,我们将介绍组合逻辑电路的设计,如加法器、减法器、编码器、译码器、多路复用器和数据选择器等,并分析它们在实际应用中的性能指标,如传播延迟和功耗。 接着,我们将转向时序逻辑电路的设计。这包括了触发器(SR、D、JK、T)、寄存器、移位寄存器以及计数器(同步、异步)的设计与分析。我们将详细阐述状态机(有限状态机,FSM)的概念,包括Moore型和Mealy型状态机的建模、状态转移图、状态表以及状态方程的导出,并介绍如何将其转换为硬件实现。 第二部分:硬件描述语言(HDL)与逻辑综合 为了高效地描述和实现复杂的数字电路,本部分将重点介绍业界广泛使用的硬件描述语言——Verilog HDL。我们将从Verilog的基本语法开始,包括数据类型、运算符、语句结构(如assign、always、if-else、case)以及模块的实例化。通过大量的实例,读者将学习如何使用Verilog来描述组合逻辑和时序逻辑电路,包括上述章节介绍的各种基本模块和状态机。 在掌握了Verilog语言后,我们将深入探讨逻辑综合的概念。逻辑综合是将抽象的HDL描述转换为实际的门级网表的过程。我们将介绍综合工具的工作流程,以及如何编写可综合的Verilog代码以获得高质量的综合结果。这包括理解综合约束(如时钟频率、时序要求)的重要性,以及如何通过结构优化、逻辑冗余消除等技术来提高电路的性能和降低资源消耗。 第三部分:FPGA与ASIC设计流程 本部分将引领读者进入现代集成电路设计的前沿领域。我们将详细介绍现场可编程门阵列(FPGA)的架构,包括可编程逻辑块(CLB)、输入输出块(IOB)、分布式RAM/ROM以及可配置的布线资源。我们将阐述使用FPGA进行原型设计和产品开发的完整流程,包括HDL代码编写、逻辑综合、布局布线(Place and Route)以及时序分析。我们将介绍常用的FPGA开发工具(如Xilinx Vivado或Intel Quartus),并指导读者如何使用这些工具完成一个完整的FPGA项目。 随后,我们将讨论应用专用集成电路(ASIC)的设计流程。虽然ASIC的设计门槛更高,但了解其流程对于理解整个数字IC设计生态至关重要。我们将介绍ASIC设计中的前端流程(逻辑综合、静态时序分析)和后端流程(物理综合、布局布线、版图设计、物理验证)。我们将对比FPGA和ASIC在设计复杂度、成本、性能和上市时间等方面的优劣,帮助读者理解不同应用场景下适宜的设计方案。 第四部分:高级主题与实践 为了使读者能够应对更复杂的数字系统设计挑战,本部分将触及一些高级主题。这包括: 时序约束与时序分析: 详细讲解建立时间(Setup Time)、保持时间(Hold Time)等关键时序参数,以及如何设置时序约束来指导综合和布局布线工具,确保电路在目标时钟频率下稳定工作。我们将介绍静态时序分析(STA)的基本原理和常用工具。 低功耗设计技术: 随着移动和嵌入式设备的普及,低功耗设计变得尤为重要。我们将介绍时钟门控(Clock Gating)、电源门控(Power Gating)、动态电压频率调整(DVFS)等常见的低功耗设计策略。 验证基础: 了解数字系统的正确性至关重要。我们将初步介绍验证的概念,包括功能仿真、事后仿真、形式验证等,并简要提及测试平台(Testbench)的编写。 嵌入式系统中的数字设计: 探讨数字逻辑设计在嵌入式系统中的具体应用,如微控制器接口、数字信号处理器(DSP)模块、存储器控制器等。 贯穿全书,我们将通过丰富的实例和代码片段,帮助读者将理论知识转化为实际的设计能力。本书适合于电子工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生、研究生,以及希望系统学习数字系统设计原理和FPGA/ASIC设计的工程师。阅读本书后,读者将能够独立完成从概念到实现的数字电路设计项目。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我一直对系统辨识和现代控制理论有着浓厚的兴趣,尤其是在我参与的那个大型项目,我们需要对一个非常复杂的化工反应釜进行精确控制。市面上关于这个主题的书籍浩如烟海,但很多都流于表面,要么是理论的堆砌,要么就是针对某个特定领域的浅尝辄止。直到我翻开了这本《计算机控制系统分析与设计》,我才真正找到了一本让我眼前一亮、爱不释手的教材。这本书最大的亮点在于它对理论的阐述既严谨又清晰,仿佛一位经验丰富的导师在循循善诱。它从系统辨识的各个方面入手,详尽地介绍了时间序列分析、频率域辨识、以及非线性系统辨识等多种方法。我印象特别深刻的是关于模型选择和模型检验的部分,它不仅仅是告诉我们有哪些模型,更重要的是指导我们如何根据实际数据的特点、以及控制目标来选择最合适的模型,并提供了各种统计指标来评估模型的质量。这对于避免“过拟合”或“欠拟合”至关重要。而在控制器设计方面,这本书更是将现代控制理论的精髓展现得淋漓尽致。它详细讲解了状态空间法、李雅普诺夫稳定性理论、以及各种最优控制和鲁棒控制的设计方法。我尤其欣赏它在讲解线性二次调节器(LQR)和卡尔曼滤波器时的深度和广度,不仅推导了基本原理,还探讨了如何将其应用于实际的工程问题,例如多输入多输出(MIMO)系统的控制。书中大量的实例分析,结合了具体的应用场景,例如航空航天的姿态控制、机器人手臂的运动规划等,让我能够更直观地理解抽象的理论概念。它还深入讨论了数字控制系统的特性,包括采样、量化、离散化以及数字控制器的实现,这对于我们设计实际的计算机控制系统至关重要。这本书的结构逻辑性非常强,内容循序渐进,从基础理论到高级应用,能够很好地引导读者逐步深入。

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作为一名在自动化领域摸爬滚打多年的工程师,我深知一本好的技术书籍能够带来多大的助益。这本《计算机控制系统分析与设计》无疑是我近期遇到的一本能够真正提升我工程实践能力的宝藏。它在系统辨识方面的内容,简直是为我这种需要处理真实世界中复杂动态系统的人量身打造的。书中对ARX、ARMAX、OE、BJ等不同模型的深入剖析,不仅详细阐述了它们的数学原理,还详细解释了模型参数的物理意义以及在实际应用中的注意事项。我特别受益于书中关于模型选择和模型验证的章节,它提供了多种统计准则和可视化工具,帮助我客观地评估辨识模型的好坏,避免构建“看起来不错但实际效果不佳”的模型。这对于我处理那些数据噪声大、非线性特性明显的工业过程至关重要。在控制器设计方面,这本书更是将理论的深度与实践的可操作性完美结合。它从经典的PID控制及其各种改进算法(如积分分离PID、模糊PID)开始,逐步深入到现代控制理论,如状态空间方法、最优控制(LQR)、鲁棒控制和模型预测控制(MPC)。书中对MPC的讲解尤其让我印象深刻,它清晰地阐述了MPC的核心思想——如何利用系统模型预测未来行为并优化控制序列,以实现对复杂动态系统的最优控制,尤其是在处理系统约束和多变量耦合问题时。这对我解决我项目中遇到的实际控制难题提供了极大的启发。此外,这本书还非常重视数字控制系统的设计与实现,详细介绍了采样、量化、离散化等关键概念,以及数字滤波器的设计方法。这对于我将理论转化为实际可运行的控制系统具有不可估量的价值。

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作为一名对自动化领域怀揣热情的初学者,我一直在寻找一本能够系统地引领我进入计算机控制系统世界的书籍。市面上充斥着各种零散的资料和入门级的教程,但往往缺乏系统的理论框架和深入的实践指导。直到我发现了这本《计算机控制系统分析与设计》,我才真正找到了我的“圣经”。这本书的结构设计堪称完美,它从最基础的系统建模入手,循序渐进地讲解了各种复杂的控制理论和设计方法。我特别欣赏它对系统辨识的详尽阐述,它不仅仅是列举了几种辨识算法,而是深入地分析了每种算法的数学原理、适用条件以及在实际应用中的注意事项。例如,它在讲解ARX模型时,不仅给出了数学表达式,还详细解释了模型参数的含义,以及如何通过最小二乘法等优化算法来求解。这让我对如何从实际数据中提取系统模型有了非常清晰的认识。在控制器设计部分,这本书更是让我大开眼界。它对PID控制的各种改进方法进行了深入的探讨,从积分分离到模糊PID,都进行了详细的数学推导和仿真分析。更让我惊喜的是,它还对现代控制理论,如状态空间方法、最优控制和鲁棒控制等进行了详尽的讲解。我对它在讲解LQR(线性二次调节器)时的描述尤为印象深刻,它不仅给出了LQR的数学原理,还详细解释了如何通过调整权重矩阵来满足不同的控制性能要求。这本书还非常注重理论与实践的结合,提供了大量的工程实例,涵盖了从机器人控制到航空航天等多个领域,让我能够将学到的理论知识应用到实际问题中。它还详细讲解了数字控制系统的设计要点,包括采样、量化、离散化以及数字滤波器设计,这对于我理解和实现实际的控制系统至关重要。

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我一直对如何精确地控制复杂动态系统感到着迷,尤其是在我参与的那个涉及到高精度运动平台的项目,对控制系统的性能要求极高。在众多的技术书籍中,《计算机控制系统分析与设计》无疑是我近期遇到的最令人振奋的一本。它的内容深度和广度都超出了我的预期,并且在理论的阐述上,既保证了严谨性,又易于理解。这本书在系统辨识这一关键环节的处理上,做得非常出色。它不仅仅罗列了各种辨识方法,而是系统地分析了不同辨识方法(如ARX, ARMAX, OE, BJ等)的数学原理、模型结构、以及各自的优缺点。更重要的是,它深入探讨了模型选择、参数估计以及模型验证等关键步骤,并提供了大量的实际操作指导。我尤其喜欢它对如何处理含噪声数据以及如何评估辨识模型质量的详细论述,这对于在真实工程环境中构建可靠的模型至关重要。在控制器设计方面,这本书无疑是一部集大成之作。它从经典的PID控制及其各种变种(如增量式PID、积分分离PID)开始,逐步深入到更高级的现代控制理论,如状态空间方法、最优控制(LQR)、鲁棒控制和模型预测控制(MPC)。书中对MPC的讲解尤其让我印象深刻,它清晰地阐述了MPC的核心思想——利用系统模型预测未来行为并优化控制输入,以及如何在有约束条件下进行优化。这对于处理我项目中的复杂运动约束非常有启发。此外,这本书还非常重视数字控制系统的特性,详细介绍了采样、量化、离散化等数字控制系统设计的基础,以及如何进行数字滤波器的设计,这对于将理论转化为实际可运行的控制系统至关重要。它不仅提供了理论框架,还通过丰富的工程案例,让我能够更好地理解如何将这些理论应用于实际的工程挑战。

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在我的职业生涯中,我曾无数次地被控系统理论的浩瀚和复杂所困扰,尤其是在处理一些非线性、时变或者存在不确定性的工业过程时。市面上很多书籍要么过于数学化,让人望而却步,要么就过于简化,缺乏深入的实践指导。而这本《计算机控制系统分析与设计》,就像一盏指路明灯,照亮了我前行的道路。这本书最让我惊叹的是其在系统辨识部分的详尽程度。它不仅仅是介绍几种辨识算法,而是从根本上剖析了系统辨识的哲学,即如何从观测到的数据中“推断”出系统的内在规律。我特别欣赏它对不同辨识模型(如ARX、ARMAX、OE、BJ)的深入剖析,不仅阐述了它们的数学形式,还详细解释了它们各自的假设和局限性,以及在不同应用场景下的适用性。书中的“模型选择”和“模型验证”章节更是我反复研读的部分,它提供了多种统计检验方法和可视化工具,帮助我客观地评估辨识模型的质量。这对于我后续的控制器设计至关重要,因为一个糟糕的模型必然导致一个糟糕的控制器。在控制器设计方面,这本书更是将理论的深度与实践的可操作性完美结合。它从PID控制的经典理论出发,深入浅出地介绍了各种高级PID控制策略,如模糊PID、自适应PID等,并对其性能进行了详细的分析。更让我兴奋的是,它对现代控制理论的阐述,特别是模型预测控制(MPC)的讲解,简直是为解决复杂工业控制问题量身定做的。书中对MPC的原理、预测模型、优化算法以及在实际应用中的挑战进行了详尽的介绍,让我受益匪浅。此外,这本书还非常注重数字控制系统的特性,详细介绍了采样、量化、离散化以及数字滤波器的设计,这对于我理解和实现实际的控制系统具有不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到的众多关于控制系统的书籍中,《计算机控制系统分析与设计》绝对是让我印象最深刻的一本。它在内容的深度和广度上都达到了一个非常高的水平,并且在讲解方式上,既严谨又不失通俗易懂。这本书在系统辨识部分的处理,简直是为我这种渴望从实际数据中提取系统“灵魂”的工程师量身定做的。它不仅仅是简单地介绍几种辨识算法,而是深入地剖析了ARX、ARMAX、OE、BJ等不同模型的工作原理、数学结构以及各自的适用场景。我尤其喜欢书中关于模型选择和模型验证的详细论述,它提供了许多实用的方法和技巧,帮助我如何根据数据的特性和控制目标来选择最合适的模型,并如何客观地评估模型的性能。这对于我避免走入“过度拟合”或“欠拟合”的误区至关重要。在控制器设计方面,这本书更是让我看到了理论的强大力量。它从经典的PID控制及其各种改进算法(如增量式PID、积分分离PID)开始,逐步深入到现代控制理论,如状态空间方法、最优控制(LQR)、鲁棒控制和模型预测控制(MPC)。书中对MPC的讲解尤其让我印象深刻,它清晰地阐述了MPC的核心思想——如何利用系统模型预测未来行为并优化控制序列,以实现对复杂动态系统的最优控制,特别是在处理系统约束和多变量耦合问题时。这对我解决我项目中遇到的实际控制难题提供了极大的启发。此外,这本书还非常重视数字控制系统的设计与实现,详细介绍了采样、量化、离散化等关键概念,以及数字滤波器的设计方法。这对于我将理论转化为实际可运行的控制系统具有不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名沉浸在工业自动化领域多年的工程师,我深知一个好的控制系统理论书籍的价值。它们不仅需要提供扎实的理论基础,更要具备解决实际工程问题的能力。而《计算机控制系统分析与设计》无疑就是这样一本集大成之作。它在系统辨识这一环节的处理上,让我耳目一新。这本书并没有简单地罗列各种辨识方法,而是深刻地剖析了不同辨识模型(如ARX, ARMAX, OE, BJ)的内在机理、数学形式以及各自的优劣势。我特别受益于书中关于模型选择和模型验证的章节,它详细介绍了各种统计准则和可视化工具,帮助我客观地评估辨识结果,从而避免构建“好看但不实用”的模型。这对于我处理那些数据噪声大、非线性特性明显的工业过程至关重要。在控制器设计方面,这本书更是让我看到了理论与实践的完美结合。它从PID控制的经典理论出发,深入浅出地介绍了各种高级PID控制策略,如积分分离PID、模糊PID、自适应PID等,并对其性能进行了详细的分析。更令我激动的是,书中对模型预测控制(MPC)的详尽阐述,它清晰地解释了MPC如何利用系统模型预测未来行为并优化控制输入,从而实现对复杂动态系统的最优控制,特别是在存在约束条件的情况下。这对我理解和应用MPC解决我项目中的实际问题提供了极大的帮助。此外,这本书还非常重视数字控制系统的设计与实现,它详细介绍了采样、量化、离散化等关键概念,以及数字滤波器的设计方法。这对于我将理论转化为实际可运行的控制系统具有不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

在我苦苦钻研控制系统理论的过程中,我尝试过许多书籍,但很多都让我感觉像是纸上谈兵,缺乏实际的指导意义。直到我发现了这本《计算机控制系统分析与设计》,我才真正找到了一个既有深度又有广度的理论体系。这本书在系统辨识方面的内容,简直是为我这种渴望从实际数据中提取系统“灵魂”的工程师量身定做的。它不仅仅是简单地介绍几种辨识算法,而是深入地剖析了ARX、ARMAX、OE、BJ等不同模型的工作原理、数学结构以及各自的适用场景。我尤其喜欢书中关于模型选择和模型验证的详细论述,它提供了许多实用的方法和技巧,帮助我如何根据数据的特性和控制目标来选择最合适的模型,并如何客观地评估模型的性能。这对于我避免走入“过度拟合”或“欠拟合”的误区至关重要。在控制器设计方面,这本书更是让我看到了理论的强大力量。它从经典的PID控制及其各种改进算法(如增量式PID、积分分离PID)开始,逐步深入到现代控制理论,如状态空间方法、最优控制(LQR)、鲁棒控制和模型预测控制(MPC)。书中对MPC的讲解尤其让我印象深刻,它清晰地阐述了MPC的核心思想——如何利用系统模型预测未来行为并优化控制序列,以实现对复杂动态系统的最优控制,特别是在处理系统约束和多变量耦合问题时。这对我解决我项目中遇到的实际控制难题提供了极大的启发。此外,这本书还非常重视数字控制系统的设计与实现,详细介绍了采样、量化、离散化等关键概念,以及数字滤波器的设计方法。这对于我将理论转化为实际可运行的控制系统具有不可估量的价值。

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在我多年的工程实践中,我接触过不少关于过程控制的书籍,但绝大多数要么是过于偏重理论的数学推导,让人望而生畏,要么就是只介绍了一些通用的控制算法,缺乏深度和针对性。直到我偶然发现了这本《计算机控制系统分析与设计》,我才真正意识到,一本优秀的教材可以做到如此深入浅出,既有严谨的学术深度,又有贴近实际的工程指导意义。这本书在系统辨识部分做得尤为出色,它不仅仅是简单地介绍几种辨识方法,而是深入地剖析了各种方法的原理、优缺点以及适用范围。我尤其喜欢它对数据预处理和模型选择的讲解,这在实际的工程应用中至关重要,因为原始数据往往充斥着噪声和干扰。书中提供了许多关于如何进行数据采集、滤波以及特征提取的实用技巧,并详细介绍了ARX、ARMAX、OE、BJ等不同类型的模型,以及如何在不同的工业场景下选择合适的模型。在控制器设计方面,这本书更是将现代控制理论的精髓展现得淋漓尽致。它深入讲解了PID控制的各种改进算法,如积分分离PID、模糊PID等,还对模型预测控制(MPC)进行了详尽的介绍,包括其基本原理、优化目标、以及在实际工业中的应用。书中大量的实例分析,让我能够更直观地理解抽象的理论概念。例如,它在讲解鲁棒控制时,就结合了实际的系统不确定性,比如参数变化、外部扰动等,并提供了相应的控制策略。此外,这本书还非常重视数字控制系统的设计与实现,详细介绍了采样理论、离散化方法、以及数字滤波器的设计。这对于我们这些需要在实际系统中实现控制算法的工程师来说,无疑是雪中送炭。它不仅提供了理论的指导,还给出了很多实现的细节和注意事项,让我少走了很多弯路。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是工业自动化领域的殿堂级著作,简直是为我这种苦苦钻研控制系统理论的工程师量身打造的!自从我开始接触复杂的工业过程控制,就一直被各种理论模型、稳定性分析和控制器设计弄得头晕脑胀。市面上很多书讲的都是一些基础概念,要么过于浅显,要么就直接跳到高深莫测的数学推导,根本不接地气。但这本书完全不一样,它从最基本的系统辨识入手,一步步引导读者理解如何从实际的工程数据中提取出系统的数学模型。我记得其中有一章详细讲解了各种辨识算法,比如ARX、ARMAX、OE模型,并且配有大量的实际案例,告诉我如何在不同噪声环境下选择合适的模型,以及如何评估模型的辨识精度。这对于我理解那些“黑箱”过程至关重要。而且,这本书在控制器设计方面也做得非常出色,它不仅仅是给出一些公式,而是深入剖析了PID控制的各种改进算法,比如增量式PID、位置式PID,以及更高级的模糊PID和神经网络PID。我特别喜欢它对模型预测控制(MPC)的讲解,不仅仅是数学原理,还结合了实际的工业应用场景,比如在炼油厂、电力系统中的优化调度问题。它详细阐述了MPC如何通过预测未来系统行为并优化控制序列来达到最优性能,这对于处理具有时滞、约束和多变量耦合的复杂系统简直是神来之笔。书中的例子也让我受益匪浅,它展示了如何一步步地将理论应用于实际问题,如何进行仿真验证,以及如何调试实际系统。我甚至觉得,这本书不仅适合工程师,对想深入理解自动化控制原理的研究生也极具价值。它提供了一个扎实的理论基础,又具备高度的实践指导意义,简直是一本不可多得的宝藏。

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