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出版者:

作者:鬍壽鬆

出品人:

頁數:407

译者:

出版時間:2007-6

價格:45.00元

裝幀:

isbn號碼:9787030188076

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• 自動控製原理
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現代工程中的係統動力學與控製理論前沿探索 本書導讀： 在當今高度復雜和互聯的工程領域，從航空航天、精密製造到生物醫學和環境監測，對係統進行精確的建模、分析與控製已成為推動技術進步的核心驅動力。本書並非聚焦於經典的控製理論習題解析，而是緻力於提供一個深入、前沿且具有高度實踐指導意義的框架，用以理解和掌握現代工程係統中湧現齣的復雜動態行為，並運用先進的控製方法進行有效乾預和優化。 本書的撰寫立足於對現代控製理論發展趨勢的深刻洞察，旨在彌補傳統教材在處理非綫性、不確定性和大規模係統問題時的局限性。我們將帶領讀者跨越純粹的綫性代數和微分方程的邊界，進入一個由先進控製架構、智能算法與係統辨識技術共同構建的廣闊領域。 第一部分：復雜係統建模與狀態空間方法深化 本部分將重新審視係統建模的本質，超越傳統的傳遞函數描述，重點探討狀態空間錶示法在處理多輸入多輸齣（MIMO）係統、時間延遲係統以及大規模互聯係統中的強大能力。 1. 物理建模的精細化與降階： 我們將詳細介紹如何利用拉格朗日-歐拉方法和哈密頓力學原理對復雜機械、機電耦閤係統進行精確建模。隨後，重點討論模態分析和平衡截斷技術，以應對高階係統的維度災難，確保模型在保持關鍵動態信息的同時，具備實時計算的效率。特彆地，針對分布式參數係統（如柔性結構或熱傳導係統），將引入無窮維係統的概念及其在有限維近似下的處理策略。 2. 隨機過程與不確定性描述： 現代工程係統總是受到環境噪聲和參數不確定性的影響。本章將深入探討隨機微分方程（SDE）在描述布朗運動和白噪聲對係統動態影響中的應用。讀者將學習如何利用卡爾曼濾波（Kalman Filtering）的擴展形式，如擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），對狀態進行最優估計，特彆是在非綫性係統中狀態觀測的魯棒性構建。 3. 係統辨識的前沿算法： 建立精確模型是控製的基礎。本書將超越簡單的最小二乘法，介紹子空間辨識方法（Subspace Identification Methods），如N4SID算法，它在處理高噪聲和多參考輸入情況下錶現齣優異的性能。此外，還將引入基於人工智能（AI）的辨識技術，例如使用神經網絡或高斯過程迴歸來逼近未知係統的非綫性特性，實現數據驅動的精確建模。 第二部分：非綫性與魯棒控製理論的深度解析 經典綫性控製在係統工作點偏離或遭受外部擾動時性能會急劇下降。本部分聚焦於如何設計能夠在寬廣工作範圍內保持高性能和穩定性的非綫性與魯棒控製器。 1. 非綫性係統的精確設計方法： 我們將詳盡剖析反步法（Backstepping）的設計流程，展示如何通過逐層遞歸的構造過程，實現對高階非綫性係統的穩定化和反饋綫性化。針對存在已知或未知不確定性的係統，滑模控製（Sliding Mode Control, SMC）的第二代和第三代設計——特彆是關於抖振現象的抑製和自適應切換增益的設計——將被作為重點進行深入討論。 2. 奇異攝動與多速率係統分析： 許多實際係統包含快變子係統和慢變子係統（如快速電子迴路與慢速機械運動耦閤）。奇異攝動理論（Singular Perturbation Theory）提供瞭一種將復雜係統解耦為慢/快動態子係統的方法，從而簡化控製器的設計。本節將詳細闡述多時間尺度係統的分析與分層控製策略的構建。 3. 魯棒控製的設計基石——$mathcal{H}_{infty}$ 控製： 重點解析$mathcal{H}_{infty}$ 控製的設計原理，即如何通過最小化一個特定加權函數的閉環係統範數，從而在最壞情況擾動下保證係統的性能和穩定性。本書將詳細推導三角不等式和Bode圖分析在$mathcal{H}_{infty}$控製器綜閤設計中的應用，特彆是針對加權函數的選擇對控製性能的影響。 4. 魯棒穩定性分析工具： 除瞭經典的李雅普諾夫穩定性理論，本章還將介紹小增益定理（Small Gain Theorem）和基於頻率的穩定性分析方法，為評估係統對參數微小變化或未建模動態的敏感性提供強有力的工具。 第三部分：先進控製架構與智能決策 麵嚮工業4.0和自主係統的需求，本部分探討瞭超越傳統反饋的現代控製範式，強調優化、多智能體協同和基於學習的控製策略。 1. 模型預測控製（MPC）的精深應用： 作為連接優化理論與控製工程的橋梁，MPC的理論基礎（滾動時域優化、約束處理）將被詳細闡述。特彆關注非綫性MPC（NMPC）在實際工程中的計算挑戰與實時求解器（如序列二次規劃SQP）的改進策略。我們將探討如何利用軟約束和懲罰函數機製來平衡係統性能與操作限製。 2. 自適應與優化控製： 針對係統參數隨時間變化的場景，自適應控製，如基於Lyapunov函數的間接自適應律的推導，將是核心內容。此外，強化學習（Reinforcement Learning, RL）在控製領域的應用將占據重要篇幅，包括如何將復雜的控製問題轉化為馬爾可夫決策過程（MDP），以及在連續狀態/動作空間中應用如深度確定性策略梯度（DDPG）等算法來發現最優控製策略，特彆是在安全關鍵區域的探索與利用權衡。 3. 多智能體係統（MAS）的分布式協同： 麵對無人機集群、分布式傳感器網絡等場景，本部分將介紹圖論（Graph Theory）在描述智能體間通信拓撲結構中的作用。重點討論一緻性算法（Consensus Algorithms）的收斂性分析，以及如何將分布式優化（如基於鄰域交換的算法）融入到多機器人任務分配與路徑規劃的控製框架中。 結論與展望： 本書最後將對控製理論的未來方嚮進行展望，包括對容錯控製（Failure Detection and Isolation, FDI）、安全關鍵係統的形式化驗證，以及如何利用量子計算的潛力來加速復雜的控製優化求解等前沿課題進行討論。全書結構嚴謹，理論深度與工程實踐相結閤，旨在培養讀者解決當代復雜工程控製挑戰的綜閤能力。

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在我求學過程中，一本好的輔助學習資料是至關重要的。《自動控製原理習題解析》這本書，對我來說就是如此。它以習題解析的形式，係統性地梳理瞭自動控製原理的各個知識點，並且講解得非常透徹。我尤其喜歡書中對各種控製係統分析方法的詳細解讀，比如如何利用傳遞函數錶示係統動態特性，如何通過根軌跡分析係統的穩定性，以及如何運用頻率響應方法來評估係統的性能。每一道題目的解析都非常詳盡，不僅僅是給齣計算過程，更重要的是解釋瞭每個步驟的邏輯和意義。讓我印象深刻的是，書中對狀態空間方法的講解，它將抽象的微分方程轉化成矩陣形式，並詳細闡述瞭狀態變量的意義以及如何利用狀態反饋來設計控製器。這種從時域到頻域，從經典控製到現代控製的全麵覆蓋，讓我對自動控製原理有瞭更係統、更深入的認識。通過這本書的學習，我不僅能夠解決課本上的習題，更重要的是培養瞭分析和解決實際工程問題的能力。

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作為一名對工程領域充滿好奇心的學生，我一直在尋找能夠幫助我理解復雜工程原理的輔助讀物。這本《自動控製原理習題解析》恰好填補瞭我的這一需求。它以習題解析的形式，將自動控製這一相對抽象的學科變得生動易懂。書中挑選的習題覆蓋瞭自動控製原理的核心內容，從基礎的係統建模、傳遞函數，到更高級的穩定性分析、控製器設計，再到現代控製理論中的狀態空間方法，都有涉及。最讓我印象深刻的是，作者在解析每一道題目時，都力求做到“授人以漁”，而不僅僅是提供答案。它會詳細解釋解題思路，分析題目中涉及的關鍵概念，並給齣一些相關的拓展知識，讓我不僅能夠解決眼前的問題，還能舉一反三，觸類旁通。比如，在學習根軌跡法時，我曾一度對判斷根軌跡的漸近綫感到睏惑，而這本書通過一個具體的習題，非常清晰地解釋瞭漸近綫的計算方法及其幾何意義，讓我豁然開朗。此外，書中對時域和頻域分析方法的結閤運用也做得非常齣色，讓我能夠更全麵地理解係統的動態特性。這本書不僅是我學習自動控製原理的得力助手，更是激發我對這個領域深入探索的動力。

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拿到這本《自動控製原理習題解析》純屬偶然，但正是這份偶然，讓我對曾經遙不可及的自動控製理論産生瞭前所未有的親近感。一直以來，自動控製原理這個科目給我的印象就是晦澀難懂的數學推導和抽象的概念，即使課本講得再詳盡，也總感覺抓不住實質。直到翻開這本習題解析，我纔發現，原來解題本身就是一種極好的學習方式。書中對每一道例題的解析都力求詳盡，從最基礎的拉普拉斯變換應用，到復雜的根軌跡繪製，再到頻率特性的分析，每一個步驟都清晰明瞭，仿佛有一位耐心細緻的老師在旁邊手把手教導。它不僅僅是給齣瞭答案，更重要的是提供瞭思考的路徑，讓我明白為什麼這麼做，以及背後的原理是什麼。很多我曾經睏惑的節點，比如奈奎斯特判據的幾何意義，Bode圖如何反映係統的穩定性，在這裏都得到瞭生動形象的闡釋。尤其是那些需要結閤實際係統進行分析的題目，作者巧妙地將理論與工程實踐相結閤，使得原本抽象的公式變得鮮活起來，讓我看到瞭自動控製理論在現實世界中的巨大應用價值，例如機器人控製、航空航航天領域的姿態穩定等等。這本解析就像一座橋梁，連接瞭我與自動控製世界的距離，讓我從一個被動的知識接受者，變成瞭一個主動的探索者。

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在我看來，一本好的習題解析不僅僅是提供答案，更重要的是能夠引導讀者思考，並真正理解背後的原理。《自動控製原理習題解析》正是這樣一本值得推薦的書籍。它以嚴謹的邏輯和清晰的語言，對每一道習題都進行瞭深入淺齣的解析。我特彆欣賞作者在解析過程中，並沒有止步於數學推導，而是著重於解釋推導的物理意義和工程含義。例如，在講解頻率響應方法時，書中對Bode圖的解讀非常到位，它不僅展示瞭如何通過Bode圖分析係統的幅頻和相頻特性，還詳細說明瞭幅值裕度和相裕度如何反映係統的穩定性，以及如何通過對Bode圖的觀察來設計超前/滯後校正裝置。這種將理論與工程實踐緊密結閤的講解方式，極大地加深瞭我對自動控製原理的理解。書中還包含瞭一些關於數字控製係統以及非綫性控製係統入門的習題，這對於擴展我的知識視野也非常有益。通過這些習題的練習，我不僅掌握瞭解決特定問題的技巧，更重要的是培養瞭獨立分析和解決復雜控製工程問題的能力。這本書讓我體會到，學習自動控製原理是一個循序漸進、不斷實踐的過程。

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在我看來，一本真正有價值的習題解析，應該能夠幫助讀者建立起清晰的知識體係，並培養解決問題的能力。《自動控製原理習題解析》正是這樣一本優秀的著作。它並非簡單地羅列題目和答案，而是通過對每一道習題的深入剖析，將抽象的理論知識具體化、形象化。我特彆欣賞書中對數學推導過程的嚴謹性，以及對每個公式背後物理意義的闡釋。例如，在講解PID控製器時，書中不僅給齣瞭P、I、D參數的數學錶達式，更重要的是詳細解釋瞭它們各自對係統響應的影響，比如P控製器的比例作用如何快速響應，I控製器的積分作用如何消除穩態誤差，D控製器的微分作用如何預測未來趨勢並抑製超調。這種對控製作用的深入解讀，讓我能夠更深刻地理解PID控製器的工作原理，並能根據實際需求對其參數進行閤理的整定。書中還包含瞭一些關於係統校正的習題，如超前、滯後、超滯後校正，並詳細分析瞭不同校正裝置對係統根軌跡和頻率特性的影響。這本書讓我體會到，學習自動控製原理不僅需要掌握數學工具，更需要理解工程上的實際含義。

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在我看來，一本好的自動控製原理習題解析，應該能夠引領讀者從“知其然”到“知其所以然”。《自動控製原理習題解析》這本書，無疑做到瞭這一點。它並非簡單地將課後習題的答案呈現齣來，而是以一種循序漸進、深入淺齣的方式，對每一道題目進行瞭詳盡的解析。我特彆贊賞書中對係統建模部分的講解，作者通過分析各種典型物理對象的數學模型，讓我能夠更好地理解如何將實際的工程問題轉化為數學語言。例如，在講解二階係統的阻尼比和無阻尼自然頻率時，書中不僅給齣瞭它們的計算公式，還詳細分析瞭它們對係統響應的影響，比如阻尼比的大小如何決定瞭係統的超調量和振蕩情況。這種對係統參數物理意義的深入剖析，讓我能夠更準確地選擇和設計控製器。書中還包含瞭一些關於現代控製理論的習題，如狀態觀測器和狀態反饋控製器的設計，這些內容對於我深入理解自動控製的理論體係非常有幫助。通過這本書的學習，我不僅解決瞭習題中的難題，更重要的是提升瞭我獨立分析和解決工程問題的能力。

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作為一名對工程技術充滿熱情的學習者，我一直在尋找能夠幫助我理解自動控製原理的實用性書籍。《自動控製原理習題解析》這本書，絕對是我的首選。它以大量精心挑選的習題為載體，將自動控製理論的各個方麵都進行瞭深入淺齣的解析。我特彆欣賞作者在解析過程中，對於每一個公式、每一個推導都給齣瞭清晰的解釋，並將其與實際的工程應用相結閤。例如，書中關於奈奎斯特穩定判據的講解，不僅給齣瞭計算方法，還非常形象地闡述瞭奈奎斯特麯綫的幾何意義，以及如何通過它來判斷係統的穩定性。這種直觀的講解方式，讓我這個曾經對穩定性分析感到頭疼的學生，也能夠輕鬆掌握。此外，書中對各種控製器（如PID、超前、滯後控製器）的分析也非常到位，它不僅解釋瞭這些控製器的數學模型，還詳細說明瞭它們在實際係統中的應用場景和效果。通過這本書的學習，我深刻體會到，自動控製原理並非高不可攀，而是可以通過理解和實踐來掌握的。

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作為一名正在學習自動控製原理的學生，我深切體會到理論知識的枯燥和難以消化。《自動控製原理習題解析》這本書的齣現，如同一縷陽光，照亮瞭我學習的道路。它以一種非常接地氣的方式，將復雜的自動控製理論轉化為一道道生動的習題，並提供瞭極其詳盡的解析。我最看重的是，書中對每一道題目的解題思路都進行瞭詳細的闡述，並且注重解釋“為什麼”要這樣做，而不是僅僅給齣“怎麼做”。例如，在分析係統的穩定性時，它會引導讀者如何運用勞斯判據、奈奎斯特判據等方法，並深刻剖析這些判據的原理和適用範圍。我還特彆喜歡書中對各種典型環節（如慣性環節、振蕩環節）的分析，以及如何通過組閤這些環節來構建復雜的係統模型。這種由基礎到綜閤的講解方式，讓我能夠逐步建立起對整個自動控製理論體係的認識。這本書不僅僅是一本習題集，更像是一本“思想啓迪錄”，它激發瞭我對自動控製領域的興趣，讓我願意去主動探索和學習。我堅信，通過這本書的學習，我能夠更紮實地掌握自動控製原理，為未來的學習和工作打下堅實的基礎。

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一直以來，我都在尋找一本能夠真正幫助我理解“為什麼”而不是僅僅“怎麼做”的自動控製原理書籍。在閱讀瞭許多相關書籍後，這本《自動控製原理習題解析》給瞭我耳目一新的感覺。它並非照搬課本的理論，而是通過精選的習題，將抽象的理論知識落地。每一道題目的解析都非常詳盡，不僅包含瞭數學推導，更重要的是對推導過程中的關鍵點和難點進行瞭深入的剖析，讓我能夠理解每一步的邏輯和意義。例如，在講解根軌跡法時，作者不僅僅給齣瞭繪製根軌跡的規則，還詳細解釋瞭這些規則背後的原理，以及如何根據根軌跡的形狀來判斷係統的穩定性。這種“由淺入深，由錶及裏”的講解方式，極大地提高瞭我的學習效率。我尤其欣賞書中對一些經典控製係統（如二階係統、延遲係統）的深入分析，這使得我能夠更直觀地理解不同係統類型對控製性能的影響。書中還穿插瞭一些關於係統響應的評價指標，如超調量、調節時間等，並分析瞭如何通過調整控製器參數來優化這些指標，這對於我們理解和設計滿足特定性能要求的控製器非常有幫助。這本書讓我深刻體會到，學習自動控製原理並非隻能死記硬背公式，而是可以通過理解和實踐來掌握的。

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作為一名在自動化領域摸爬滾打多年的工程師，我深知理論與實踐脫節的痛苦。很多時候，即使我們能熟練掌握各種控製算法，但在實際工程項目中遇到突發問題時，卻往往束手無策，因為我們對理論的理解不夠深入，無法做到舉一反三。這本書的齣現，無疑為我們這些“實乾傢”提供瞭一劑良藥。它不拘泥於課本的順序，而是根據習題的難度和知識點的關聯性進行瞭編排，更貼近實際工程中的問題解決思路。比如，書中對PID控製器參數整定的一些經典方法，如Ziegler-Nichols法，不僅給齣瞭詳細的計算步驟，還分析瞭不同參數設置對係統性能的影響，這對於我們在實際調試過程中快速找到最優參數非常有指導意義。此外，對於一些模型辨識和係統分析的章節，作者也提供瞭很多實用的技巧和建議，幫助我們如何從實際采集到的數據中提取有效的控製模型，並進行穩定性、魯棒性等方麵的評估。這本書最大的亮點在於，它沒有把習題解析變成簡單的“答案集”，而是深入挖掘瞭每一道題背後的知識體係，通過大量的例題和拓展思考，引導讀者建立起完整的知識框架。我個人尤其喜歡其中關於狀態空間法分析和設計控製器的部分，作者的講解非常透徹，能夠幫助我們理解狀態變量的物理意義，以及如何通過狀態反饋來改善係統性能，這對於設計更復雜的現代控製係統至關重要。

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