具体描述
《自动控制理论习题详解》是《自动控制理论》（王艳秋等编著）教材配套的辅助教材。书中各章节结构基本相同，分为：内容提要、典型题解、习题详解三个部分。其中，内容提要归纳了自动控制理论的基本概念、基本原理与方法；典型题解收集了较多的基本题和一部分难度较大的题，均给出了详细的解题步骤；习题详解部分收集了各种类型习题及其详解，有的题给出了多种解法。
《自动控制理论习题详解》可作为高等院校理工科学生《自动控制理论》课程的学习指导书，也可作为硕士研究生入学考试的参考书．还可作为各类工程技术人员和自学者的辅导书。
动态系统与现代控制工程实践指南 本书导言：驾驭复杂，实现精准 在当今高度依赖自动化和智能化技术的时代，无论是航空航天、精密制造，还是能源管理、生物医学工程，对系统行为的精确控制都是实现高性能和高可靠性的核心要求。传统的基于模型的控制方法虽然提供了坚实的理论基础，但在面对日益复杂的非线性、时变和高维系统时，往往显得力不从心。本书旨在填补这一空白，专注于现代控制理论的前沿进展、先进控制技术的工程化实现，以及复杂动态系统在实际工业环境中的应用与优化。 第一部分：高级系统建模与辨识的深度探索 本部分将带领读者从更精细的视角审视物理系统的数学描述，超越经典的线性时不变（LTI）模型范畴。 第一章：非线性动力学建模的挑战与方法 详细剖析在实际工程中普遍存在的非线性现象，如摩擦、饱和、死区、滞后等对系统性能的负面影响。内容聚焦于： 奇异摄动法与多尺度分析： 用于分解具有快慢动态特性的复杂系统，构建简化的等价模型，指导控制器设计。 基于观测器的非线性状态估计： 深入探讨扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性系统状态精确重构中的应用，并讨论它们的收敛性与鲁棒性。 光滑函数法与切片化方法： 针对难以解析建模的系统，介绍如何利用泰勒展开的高阶近似或分段线性逼近技术，为后续的现代控制设计打下基础。 第二章：辨识技术在不确定性系统中的应用 在许多关键应用中，系统参数和结构是未知的或随时间变化的。本章侧重于如何利用在线和离线数据实现高精度辨识。 子空间辨识算法（Subspace Identification）： 重点阐述N4SID等算法在识别高阶、多输入多输出（MIMO）系统时的效率和精确性，及其在系统阶次选择上的优势。 自适应辨识与参数估计： 探讨最小二乘法（LS）、递推最小二乘法（RLS）在参数在线跟踪中的实现细节，并引入遗忘因子对历史数据权重的管理。 基于神经网络的黑箱辨识： 介绍如何利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）对具有深层记忆效应的复杂系统进行数据驱动建模，特别是在缺乏物理先验知识时的应用。 第二部分：鲁棒、最优与自适应控制策略的工程实现 理论控制设计往往需要在性能、稳定性和对不确定性的抵抗力之间进行权衡。本部分着重于实现这些权衡的先进控制算法。 第三章：H-无穷（H$infty$）控制与奇异值分解的优化 H$infty$控制是处理外部干扰和模型不确定性的强大工具。本章深入探讨其设计流程： 加权函数的设计艺术： 讲解如何根据频率特性要求（如低频抗扰动、高频抑制量化噪声）来构造性能和加权矩阵，这是从理论到实践的关键步骤。 连续时间与离散时间H$infty$求解： 详细分析与算子代数和LMI（线性矩阵不等式）相关的求解方法，并讨论数值求解的稳定性和精度问题。 第四章：模型预测控制（MPC）的实时优化 MPC因其固有的约束处理能力和前瞻性优化特性，成为过程控制和机器人控制的首选现代方法。 标准二次规划（QP）求解器集成： 探讨如何将MPC的优化问题转化为可实时求解的二次规划问题，并介绍常用的数值优化库（如OSQP, qpOASES）在嵌入式系统中的部署挑战。 非线性MPC（NMPC）的实施难点： 讨论求解非线性优化问题所需的高效迭代方法（如基于牛顿法的实时迭代），以及在大滞后或高动态系统中如何保证实时性。 约束条件的集成与处理： 重点分析对输入、状态和输出硬约束的严格处理，以及如何通过松弛变量实现软约束。 第五章：先进自适应控制理论与在线调谐 针对系统参数不可避免漂移的情况，自适应控制提供了持续保持高性能的方案。 基于模型的参考自适应控制（MRAC）： 深入研究基于误差学习的“双层”结构，包括误差信号的构造、参考模型的选择，以及自适应律（如基于Lyapunov函数的稳定性保证）的设计。 基于切换的自适应系统： 当系统工作模式发生突变时（如飞行器姿态剧变），介绍切换系统理论在维持稳定性方面的应用。 第三部分：复杂系统的集成与智能决策 本部分将理论控制框架与新兴的智能技术相结合，面向更宏观、更具挑战性的工程问题。 第六章：多智能体系统（MAS）的协同控制与分布式优化 随着分布式传感和执行网络的发展，协同控制成为热点。 基于图论的邻接与拉普拉斯矩阵分析： 讲解如何利用图的代数性质来分析信息流的连通性和一致性，确保分布式控制指令的收敛。 一致性算法（Consensus Algorithms）： 探讨在无中心化架构下，如何利用Gossip协议或基于梯度下降的分布式优化算法，实现多个体对共同目标值（如平均状态或最优轨迹）的快速收敛。 第七章：强化学习在控制工程中的前沿应用 介绍深度强化学习（DRL）如何作为一种强大的“黑盒”控制器，在难以建立精确模型的复杂环境中自主学习最优策略。 策略梯度方法与Actor-Critic架构： 详细解析A2C、PPO等算法在连续控制空间中的表现，以及如何通过设计奖励函数（Reward Shaping）引导智能体学习期望的控制行为。 从仿真到实操的“仿真到现实”（Sim-to-Real）鸿沟： 讨论如何通过领域随机化（Domain Randomization）和系统辨识的反馈，有效迁移在虚拟环境中训练出的控制策略到物理平台上。 结论：面向未来的控制系统设计哲学 全书总结了从精细建模到高级优化、再到智能决策的完整控制工程链条。强调在设计过程中必须贯穿系统性思维、鲁棒性优先和对实时计算资源的充分考量，确保理论成果能够高效、可靠地转化为驱动下一代工业与工程系统的核心动力。本书为研究生、资深工程师和研究人员提供了一个深入理解和应用现代控制工程前沿技术的实用参考。
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