DIGITAL CONTROL AND STATE VARIABLE METHODS: CONVENTIONAL AND INTELLIGENT CONTROL SYSTEMS 4/E pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 控制算法
• 第四版

The book takes a new approach to presenting the vital control theories that have become a necessary part of the fundamental background of control engineers. Coverage of digital control, state-space analysis and design, nonlinear control, and intelligent control has been nicely blended to serve the interests of senior undergraduate students, graduate students, research community, and practicing engineers.

现代控制理论与系统工程：从基础到前沿的深度探索 本书致力于全面阐述现代控制理论的核心概念、分析工具以及在复杂工程系统中的应用。它旨在为控制工程、自动化、电气工程以及相关领域的学生、研究人员和专业工程师提供一个既有深度又具广度的学习资源，涵盖了从经典的系统建模到先进的智能控制策略的完整知识体系。 第一部分：经典控制理论的巩固与扩展 本部分着重于对传统控制系统设计方法进行系统的回顾与深化，为理解现代控制理论的必要性奠定坚实的基础。 1. 系统建模与时域分析 本章详细介绍了线性时不变（LTI）系统的数学建模过程，重点讨论了如何利用物理定律（如牛顿第二定律、基尔霍夫定律）推导出系统的微分方程表示。随后，深入分析了系统的瞬态响应和稳态响应特性。系统的阶数、自然频率、阻尼比等关键参数如何影响系统的动态行为被详尽剖析。拉普拉斯变换在系统函数（传递函数）推导和求解中的应用被作为核心工具进行阐述，并引入了对二阶系统（过阻尼、欠阻尼、临界阻尼）响应曲线的精细化分析。 2. 频率响应分析方法 频率分析是评估系统稳定性和性能的另一重要视角。本章详细讲解了传递函数在复平面上的映射，特别是伯德图（Bode Plot）、奈奎斯特图（Nyquist Plot）的绘制与解读。这些图表如何直观地揭示系统的带宽、增益裕度和相位裕度，从而评估系统抵抗外部干扰和参数不确定性的能力，被作为重点内容展开。奈奎斯特稳定性判据的严格推导及其在复杂系统稳定性判断中的优越性被充分展示。 3. 根轨迹分析与控制器设计 根轨迹法是设计前馈控制器和反馈控制器的重要图形化工具。本章不仅涵盖了根轨迹的基本绘制规则，还深入探讨了如何通过添加零点和极点来系统地改变闭环系统的极点位置，以满足预期的瞬态响应指标（如超调量、建立时间）。基于根轨迹的PID控制器参数整定方法，特别强调了如何通过调整增益来确保系统稳定性和性能之间的最佳折衷。 第二部分：状态空间方法与现代控制理论基石 本部分是本书的核心，系统地介绍了以状态变量为中心的现代控制理论框架，这是分析和设计多输入多输出（MIMO）系统的基础。 4. 状态空间表示法 本章首先阐述了将高阶微分方程转化为一组一阶线性常微分方程组（即状态空间方程）的方法。详细对比了物理状态变量、模态状态变量以及 Jordan 标准形在系统分析中的应用。系统的可控性（Controllability）和可观测性（Observability）是本章的关键概念，通过严格的代数判据（如可控性/可观测性矩阵）来确定系统是否可以完全被控制或其内部状态是否能被完全估计。 5. 状态空间系统的分析与变换 状态转移矩阵 $Phi(t)$ 的求解是分析线性时不变系统无输入响应的基础。本章详细介绍了如何利用拉普拉斯变换或矩阵指数运算来计算 $Phi(t)$。此外，系统在不同状态表示之间的变换（如相似变换）如何影响系统的结构和分析的简便性，被作为深入理解系统本质的工具进行讨论。 6. 利用极点配置进行状态反馈设计 极点配置（Pole Placement）是现代控制设计中最强大的技术之一。本章深入探讨了如何利用完整的状态反馈 $u = -Kx$ 将闭环系统的极点放置在复平面上的任意期望位置，以实现期望的动态性能。 Ackermann 公式作为实现这一目标的有效算法被详细推导和应用。此外，反馈增益 $K$ 的求解过程也展示了控制律设计的严谨性。 7. 状态观测器的设计 在许多实际应用中，系统的全部状态变量无法直接测量。本章引入了状态观测器（State Observer）的概念，特别是 Luenberger 观测器。详细讲解了如何利用系统的输入和输出信息来估计内部状态，并讨论了观测器极点的选择准则（通常与控制器极点分离设计），以确保观测误差的快速衰减。 8. 随机系统与最优控制导论 本章对先进控制理论进行了初步介绍。在存在系统噪声和测量噪声的情况下，介绍了线性二次型高斯（LQG）控制器的基本框架，它是状态反馈与最优观测器（卡尔曼滤波器）的结合。卡尔曼滤波器的递推公式及其在最优估计中的作用被详细阐述，为处理不确定性环境下的控制问题奠定了理论基础。 第三部分：非线性与鲁棒控制导论 面对现实世界中普遍存在的非线性和不确定性，本部分提供了应对这些挑战的先进工具。 9. 非线性系统的分析基础 非线性系统的分析远比线性系统复杂。本章引入了相平面分析法，特别是对于二阶系统的相轨迹绘制，用于定性地理解系统的稳定性和极限环行为。李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论作为判断非线性系统稳定性的通用工具被详细介绍，包括直接法和间接法的应用。 10. 鲁棒控制与 $H_{infty}$ 控制简介 现代工程系统对参数摄动和外部扰动具有极高的容忍度要求。本章简要介绍了鲁棒控制的基本思想，即确保在系统模型存在误差或外部干扰时，闭环系统性能仍然保持在可接受的范围内。特别是 $H_{infty}$ 控制理论的核心思想——将控制问题转化为一个三角范数最小化问题，用以确保系统对特定频率范围的扰动抑制能力，为进入更深层次的鲁棒控制研究提供了方向。 本书结构严谨，从基础的系统表示到先进的优化与鲁棒设计，力求培养读者对控制系统工程的深刻理解和解决复杂问题的能力。书中结合了大量的工程实例和求解步骤，以确保理论知识与实践应用的紧密结合。

Part I Digital Control: Principles and Design in Transform Domain
Ch1: Introduction
Ch2: Signal Processing in Digital Control
Ch3: Models of Digital Control Devices and Systems
Ch4: Design of Digital Control Algorithms

Part II State Variable Methods in Automatic Control: Continuous-Time and
Sampled-Data Systems
Ch5: Control System Analysis Using State Variable Methods
Ch6: State Variable Analysis of Digital Control Systems
Ch7: Pole-Placement Design and State Observers
Ch8: Linear Quadratic Optimal Control through Lyapunov Synthesis

Part III Nonlinear Control Systems: Conventional and Intelligent
Ch9: Nonlinear Systems Analysis
Ch10: Nonlinear Control Structures
Ch11: Intelligent Control with Neural Networks/Support Vector Machines
Ch12: Fuzzy Logic and Neuro-Fuzzy Systems
Ch13: Optimization with Genetic Algorithms
Ch14: Intelligent Control with Reinforcement Learning

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说实话，这本书的名字一开始让我觉得有点“硬”，因为“数字控制”和“状态变数方法”听起来就是那种需要花很多力气才能啃下来的科目。但我对控制工程一直抱有很大的热情，尤其是在工作之后，越发觉得扎实的理论基础是解决实际问题的不二法门。这本书的副标题“Conventional and Intelligent Control Systems”倒是给了我一些惊喜，它暗示了这本书并非只停留在理论的枯燥讲解，而是会涉及到一些更贴近实际应用，甚至包含未来发展方向的内容。我特别想知道它在“智能控制”这部分，是如何去衔接和整合“传统”的控制理论的。是会介绍一些基础的机器学习算法，然后展示它们在控制参数整定、模型辨识、故障诊断等方面的应用吗？或者说，它会介绍一些混合型的控制策略，比如将模糊逻辑和PID控制器结合，或者使用神经网络来构建复杂的非线性模型？这些都是我非常想了解的。我期望这本书能够提供清晰的逻辑脉络，让我从基础的数字控制概念，一步步理解状态变数方法的精髓，最终能够领略到智能控制是如何为传统控制系统注入新的活力的。

评分☆☆☆☆☆

我在考虑要不要入手这本书，主要是因为我之前在学习数字控制时，感觉有些概念，比如离散化、Z变换的应用，理解得不够透彻，尤其是在面对一些复杂的系统时，总是抓不住关键。而“状态变数方法”这个概念，我虽然有所耳闻，但对其具体应用和优势了解不多，感觉它可能是解决这些复杂系统问题的关键。这本书的标题明确提到了这两个方面，并且还有“智能控制系统”的延伸，这让我觉得它可能是一个很好的学习资源。我特别期待它在“状态变数方法”这部分，能够有比较详细的推导和应用讲解，比如如何建立系统的状态方程，如何分析系统的稳定性，如何进行状态反馈控制的设计等等。另外，“智能控制系统”的部分，我希望它能提供一些关于模糊控制、神经网络控制或者其他智能算法在数字控制系统中应用的实例。现在很多实际的工程问题，比如机器人控制、过程控制等，都越来越依赖于智能算法来处理不确定性和非线性。如果这本书能在这方面提供一些指导性的内容，那我会觉得这本书的价值非常高。我希望它不是一本只讲理论的书，而是能够引导我理解如何将理论知识转化为实际的应用。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次研讨会上偶然听到有人提到这本书的，当时他们讨论的内容就涉及到了数字控制和状态变数方法在实际工程中的应用，听起来非常前沿，而且也让我意识到自己在这方面的知识储备还有待加强。我特别在意的是这本书对“状态变数方法”的讲解是否清晰易懂。因为在很多传统的控制教材中，状态变数方法往往被处理得比较抽象，对于初学者来说，理解其物理意义和推导过程可能需要花费不少精力。我希望这本书能够提供更直观的解释，甚至是一些图示或模拟的例子，来帮助读者更好地掌握这个工具。另外，关于“智能控制系统”的部分，我也非常感兴趣。目前很多工业界都在积极探索如何将人工智能技术应用到控制系统中，例如用神经网络来优化PID控制器，或者用模糊逻辑来处理不确定性。我很好奇这本书在这方面有没有提供一些基础理论的介绍，以及一些具体的算法或设计框架。如果它能够涵盖一些近期在智能控制领域比较热门的技术，并且能够和状态变数方法相结合，那就更能体现其价值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书我之前有在网路上瞄到过，因为我本身对控制系统这块很有兴趣，特别又是结合了数位控制和状态变数这些比较进阶的领域，加上还有提到智能控制，听起来就觉得内容非常扎实。我印象比较深刻的是，它好像是以一种很系统化的方式来介绍这些概念，不像我之前看过的有些书，知识点跳跃得比较厉害，读起来会有点吃力。这本书的编排应该是循序渐进的，从基础的数位控制理论，像是取样、量化、Z变换这些，然后慢慢深入到状态变数方法的应用，像是可控性、可观测性、极点配置等等。而且它提到“传统与智能控制系统”的结合，这部分很吸引我，因为现在的工程应用越来越强调AI、机器学习这些智能技术的融入，如果这本书能把这些跟传统的控制理论做个串联，那真的就太棒了。我特别期待它在智能控制部分有没有实际的案例分析，比如模糊逻辑、神经网络在控制系统里的应用，而不是只停留在理论层面。毕竟，书本上的知识还是要能和实际问题结合，才有更大的价值。我也很好奇它在“4/E”这个部分，是不是意味着它在之前几个版本的基础上，又做了大量的更新和补充，特别是在最新的研究成果和技术发展方面，有没有跟上时代的脚步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价虽然看起来不便宜，但以我过去购买类似专业书籍的经验来说，一本好的、内容详实的教科书，它的投资回报率是很高的。我之所以会特别注意到这本书，主要是因为它涵盖了“数位控制”和“状态变数方法”这两个对我来说非常重要的领域，而且还触及了“智能控制系统”，这让我觉得它的应用面很广。我之前在学校上课的时候，虽然有接触过一些控制理论的基础，但对于状态变数方法的理解一直觉得不够深入，特别是如何运用它来分析和设计复杂系统的稳定性、响应速度等，总觉得欠缺了些什么。这本书的标题让我觉得它可能会提供一个更全面、更系统的视角来解决这些问题。而且，“智能控制”这个词，在我看来，是未来控制工程发展的必然趋势，如果这本书能够将传统的控制理论和智能控制方法进行整合，给出一些可行的设计思路和案例，那对我目前的学习和未来的职业发展都会有很大的帮助。我非常好奇它在“传统与智能控制系统”这个部分的具体内容，是会分别讲解，还是会探讨如何将两者结合，解决一些传统方法难以应对的复杂问题。