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王晓梅 著

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• 传递函数
• 稳定性
• 频率响应
• 控制系统设计
• 高等教育
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出版社： 冶金工业出版社

ISBN：9787502463502

商品编码：29729093812

包装：平装

出版时间：2013-07-01

基本信息

书名:控制工程基础(高等)

定价：24.00元

售价：16.3元,便宜7.7元,折扣67

作者:王晓梅

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2013-07-01

ISBN：9787502463502

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书主要阐述经典控制论的基本原理、基础知识、基本分析方法、设计校正和工程设计方法，内容包括系统的数学模型、时域分析、频域分析、稳定性分析、校正与设计等，目的是使学生建立动态设计的概念，为后续课程运用控制理论和进一步深造打下基础。本书可作为本科或高职高专院校机械工程、电气工程、仪器科学与工程、动力工程等工学专业的教材，推荐学时为48～64学时，其中实验6～8学时，也可用作成教、函授学生的教材，还可供有关专业工程技术人员参考。

目录

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1绪论
　1．1概述
　1．2工程控制论的研究对象与任务
　　1．2．1　工程控制论的研究对象
　　1．2．2　工程控制论的研究任务
　1．3控制系统的基本概念、工作原理及基本组成
　1．3．1反馈的概念
　1．3．2控制系统的工作原理-
　1．3．3　反馈控制系统的基本组成
　1．4控制系统的分类及对控制系统的基本要求
　　1．4．1　控制系统的分类
　　1．4．2　对控制系统的基本要求
　习题
2控制系统的数学模型
2．1系统的微分方程
　　2．1．1　概述
　　2．1．2　列写微分方程的一般方法
　　2．1．3机械系统的微分方程
　　2．1．4　电气系统的微分方程
　　2．1．5液压系统的微分方程
2．2拉普拉斯变换的数学方法
　　2．2．1　拉氏变换的定义
　　2．2．2拉氏变换定理
　　2．2．3　拉氏反变换的数学方法
　　2．2．4　用拉氏变换解常微分方程
　2．3传递函数
　　2．3．1　传递函数的定义和特点
　　2．3．2　传递函数的零点、极点和放大系数
　　2．3．3典型环节的传递函数
　　2．3．4相似系统
2．4传递函数方框图及其简化
……

作者介绍

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文摘

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序言

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《现代控制理论与设计》 书籍简介 本书旨在深入剖析现代控制理论的核心概念，并着重于将这些理论应用于实际的系统设计。我们将从最基础的线性系统动力学出发，逐步构建起对状态空间方法、稳定性分析、可控性与可观性等关键理论的理解，并最终引导读者掌握如何运用这些工具来设计高性能的控制器。本书的编写风格力求严谨而不失清晰，既能满足学术研究的深度要求，也便于工程技术人员的实际应用。 第一章：系统建模与状态空间表示 在控制工程领域，对物理系统的精确描述是进行分析和设计的前提。本章将首先回顾经典的传递函数方法，并简要介绍其在简单系统中的应用。然而，随着系统复杂度的增加，传递函数方法逐渐显露出其局限性。因此，本章的核心将聚焦于更为强大和普适的状态空间方法。我们将详细阐述如何将一个动态系统表示为一组一阶微分方程，并引入状态向量、输入向量和输出向量的概念。 物理系统的建模： 从力学、电路、热力学等不同领域的典型系统入手，演示如何运用物理定律建立数学模型。例如，对于一个简单的RLC电路，我们将推导出描述电压和电流动态关系的微分方程。对于一个机械振子系统，我们将通过牛顿第二定律建立其运动方程。 状态空间方程： 详细推导状态空间方程的标准形式：$dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)$ 和 $y(t) = Cx(t) + Du(t)$。我们将逐一解释矩阵A、B、C、D的物理意义。矩阵A描述了系统的内禀动力学，即在没有外部输入时的系统行为。矩阵B表示输入如何影响系统的状态。矩阵C定义了输出与状态之间的关系。矩阵D则描述了直接的前馈路径，即输入如何直接影响输出。 线性定常（LTI）系统： 重点关注线性时不变系统的状态空间表示，此时矩阵A、B、C、D是常数矩阵。我们将分析LTI系统在不同初始条件和输入信号下的响应特性。 离散时间系统： 扩展状态空间表示至离散时间系统，引入差分方程和离散时间状态空间方程：$x[k+1] = Ax[k] + Bu[k]$ 和 $y[k] = Cx[k] + Du[k]$。我们将讨论从连续时间系统到离散时间系统的采样过程及其对系统模型的影响。 模型变换： 探讨如何将不同形式的系统模型（如传递函数、卷积模型）转换为状态空间形式，以及在不同状态变量基下的状态空间表示之间的变换。这将帮助读者理解状态空间表示的灵活性和普适性。 第二章：线性系统分析与稳定性 理解系统的内在特性是设计有效控制器的基础。本章将深入研究线性系统的稳定性概念，以及影响稳定性的关键因素，如系统的极点、特征值等。 系统响应： 分析系统在不同激励（如冲激、阶跃、正弦信号）下的零输入响应和零状态响应。理解这些响应特性对于评估系统的性能至关重要。 稳定性定义： 严格定义系统的稳定性，包括内部稳定性、外部稳定性、Lyapunov稳定性、渐近稳定性等。我们将重点关注线性定常系统的渐近稳定性，并将其与系统矩阵A的特征值联系起来。 特征值与稳定性： 阐述系统矩阵A的特征值与系统稳定性的关系。例如，对于连续时间LTI系统，若所有特征值均具有负实部，则系统是渐近稳定的；若存在实部为零的特征值且其代数重数等于几何重数，则系统是临界稳定的；若存在实部为正的特征值，则系统是不稳定的。 Lyapunov稳定性理论： 介绍Lyapunov直接法作为一种不依赖于求解微分方程的稳定性分析方法。我们将介绍Lyapunov方程和Lyapunov函数，并推导Lyapunov稳定性定理。这是分析非线性系统稳定性的重要理论基础。 Marsden-Weinstein 定理： 介绍更高级的稳定性分析工具，例如Marsden-Weinstein定理，用于分析哈密顿系统的稳定性。 Routh-Hurwitz 稳定性判据： 复习和应用Routh-Hurwitz判据，该判据可以直接从系统的特征多项式判断线性系统的稳定性，而无需计算特征值。 第三章：可控性与可观性 可控性（Controllability）和可观性（Observability）是现代控制理论中两个至关重要的概念，它们决定了我们是否能够通过控制输入改变系统的状态，以及是否能够通过测量输出来推断系统的内部状态。 可控性定义： 严格定义状态可控性和输入可控性。状态可控性是指对于任意初始状态和任意目标状态，都存在一个有限时间内的控制输入，能够将系统从初始状态驱动到目标状态。 可控性判据： 推导和应用卡尔曼可控性判据，即利用可控性矩阵来判断系统的可控性。我们将展示如何构造可控性矩阵$W_c = egin{bmatrix} B & AB & A^2B & dots & A^{n-1}B end{bmatrix}$，其中n是系统的阶数，并解释其秩的含义。 可观性定义： 严格定义状态可观性。状态可观性是指对于任意初始状态，都存在一个有限时间内的输出轨迹，能够唯一地确定该初始状态。 可观性判据： 推导和应用卡尔曼可观性判据，即利用可观性矩阵来判断系统的可观性。我们将展示如何构造可观性矩阵$W_o = egin{bmatrix} C \ CA \ CA^2 \ vdots \ CA^{n-1} end{bmatrix}$，并解释其秩的含义。 对偶性原理： 强调可控性和可观性之间的对偶性。我们将证明，一个系统是可控的，当且仅当其对偶系统是可观的，反之亦然。这种对偶性在分析和设计中具有重要的理论和实践意义。 系统分解： 利用可控性和可观性概念，将系统分解为四个子系统：可控可观子系统、可控不可观子系统、不可控可观子系统和不可控不可观子系统。理解这些子系统的特性对于理解系统行为和设计控制器非常重要。 第四章：状态反馈控制设计 状态反馈控制是现代控制理论中最基础也是最强大的控制方法之一。本章将重点介绍如何利用系统的状态信息来设计控制器，以实现期望的系统性能。 极点配置（Pole Placement）： 详细阐述极点配置的原理。通过选择合适的状态反馈增益矩阵K，可以任意地配置闭环系统的极点（特征值），从而达到期望的动态响应特性，例如更快的响应速度、更小的超调量或更强的抗扰能力。 Ackermann 公式： 介绍Ackermann公式，这是一个用于计算极点配置状态反馈增益矩阵K的显式公式。我们将推导此公式，并给出具体的计算步骤。 线性二次调节器（LQR）： 介绍LQR设计方法。LQR旨在最小化一个二次型性能指标，该指标通常包含状态误差和控制能量。LQR设计能够提供最优的控制律，并且具有良好的鲁棒性。我们将推导LQR的Hamilton-Jacobi-Bellman方程，并给出求解反馈增益矩阵K的方法。 可控性与极点配置： 强调系统可控性是实现任意极点配置的充要条件。如果系统不可控，则只能配置部分极点。 状态估计器（Observer）： 讨论在实际应用中，系统状态往往无法直接测量，因此需要设计状态估计器来估计系统的状态。本章将介绍Luenberger观测器。 Luenberger 观测器设计： 详细讲解Luenberger观测器的结构和设计方法。我们将推导观测器方程，并分析如何选择观测器增益矩阵L，以使估计误差快速收敛到零。观测器设计将系统状态的估计误差收敛速度置于期望的极点位置。 分离原理： 阐述分离原理。该原理表明，对于LTI系统，状态反馈控制器和状态估计器可以独立设计，并且其性能的组合仍然是线性的，从而大大简化了控制器设计过程。 第五章：观测器设计与状态估计 当系统的全部状态不能直接测量时，状态估计器（Observer）就显得尤为重要。本章将深入探讨状态估计器的设计原理及其在实际控制系统中的应用。 Luenberger 观测器的基本原理： 重新审视Luenberger观测器的结构，它通过测量系统的输出和已知的输入，结合系统的模型信息，来估计系统的内部状态。观测器方程可以写成：$dot{hat{x}}(t) = Ahat{x}(t) + Bu(t) + L(y(t) - Chat{x}(t))$，其中$hat{x}(t)$是状态估计值，$L$是观测器增益矩阵。 观测器误差动态： 分析状态估计误差的动态方程。我们将证明，如果系统是可观的，并且观测器增益矩阵L被恰当地选择，那么状态估计误差将指数级地收敛到零。 观测器极点配置： 类似于极点配置，我们可以选择观测器增益矩阵L，使得状态估计误差的收敛速度（即观测器极点）比控制器极点更快，以确保估计的准确性。 最小阶观测器（Reduced-Order Observer）： 介绍最小阶观测器的概念，当输出$y(t)$是状态$x(t)$的线性组合（即$D=0$或$D$是可逆矩阵），且输出$y(t)$的维度小于状态向量的维度时，可以使用最小阶观测器来减少计算量和硬件复杂度。 卡尔曼滤波器（Kalman Filter）： 介绍卡尔曼滤波器，它是一种最优的线性最小均方误差状态估计器。卡尔曼滤波器在存在过程噪声和测量噪声的情况下，能够提供最优的状态估计。我们将介绍卡尔曼滤波器的递推算法，包括预测和更新两个阶段。 卡尔曼滤波器的最优性： 证明卡尔曼滤波器在最小均方误差意义下的最优性，并讨论其在实际应用中的广泛前景，例如在导航、目标跟踪、信号处理等领域。 扩展卡尔曼滤波器（EKF）与无迹卡尔曼滤波器（UKF）： 简要介绍非线性系统中的状态估计方法，如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），为读者提供进一步研究的思路。 第六章：多输入多输出（MIMO）系统分析与设计 随着工程系统复杂度的提高，多输入多输出（MIMO）系统的分析与设计成为现代控制领域的重要课题。本章将扩展之前讨论的理论，应用于更一般的MIMO系统。 MIMO系统的状态空间表示： 重新审视MIMO系统的状态空间方程，其中输入矩阵B和输出矩阵C可能不再是列向量或行向量，而是矩阵。 MIMO系统的可控性与可观性： 扩展可控性矩阵和可观性矩阵的定义，并讨论MIMO系统可控性与可观性的判据。我们将介绍秩条件在MIMO系统分析中的应用。 MIMO系统的解耦控制： 介绍如何设计控制器来解耦MIMO系统，使得每个输入只影响期望的一个输出，从而简化控制器的设计和分析。 模型预测控制（MPC）入门： 简要介绍模型预测控制（MPC）的概念。MPC利用系统的动态模型，通过优化一个有限时域内的目标函数来生成控制律。MPC能够处理约束条件，并具有良好的预测能力，在MIMO系统控制中得到广泛应用。 传递函数矩阵（TFM）： 介绍MIMO系统的传递函数矩阵表示，以及如何从状态空间表示转换为传递函数矩阵，反之亦然。 鲁棒控制基础： 简要介绍鲁棒控制的概念，即在系统模型不确定或存在干扰的情况下，仍能保持系统性能的控制方法。这将为读者引出更高级的控制理论打下基础。 结论 本书通过系统性的讲解，旨在为读者提供一套扎实的现代控制理论基础。从基础的系统建模与状态空间表示，到核心的稳定性、可控性与可观性分析，再到强大的状态反馈与观测器设计，以及对更复杂MIMO系统的初步探索，我们力求将理论知识与实际工程应用紧密结合。本书的目的是激发读者对控制工程的兴趣，并为其在未来的学习和研究中提供坚实的理论支撑和实践指导。我们相信，掌握了这些基本工具，读者将能够应对更广泛的工程挑战，并设计出更加智能、高效和可靠的控制系统。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书时，首先被其详尽的习题和案例所吸引，这对于自学或者需要复习巩固知识点的读者来说，简直是福音。不同于一些教材只提供理论而不注重实践的弊端，这本书的内容衔接得非常自然，理论讲解完毕后紧接着就是大量的、由浅入深的例题分析。这些例题不仅仅是重复公式的应用，很多都巧妙地融入了实际的机械、电气或航空航天系统的简化模型，这极大地帮助我将抽象的数学模型与真实的工程问题联系起来。记得有一次我为一个振动控制问题感到困惑，翻阅书中关于李雅普诺夫稳定性理论的应用章节后，豁然开朗。作者没有仅仅停留在给出稳定性判据，而是详细展示了如何构造一个合适的李雅普诺夫函数来证明特定系统的稳定性，这种手把手的引导方式，对于提升解决实际复杂问题的能力至关重要。此外，书后附带的参考资料和拓展阅读建议也相当有价值，它们为我指明了后续深入研究的方向，避免了在浩瀚的知识海洋中迷失方向。这本书的行文风格是那种沉稳而有力的，它不试图用花哨的语言来掩盖内容的深度，而是用精确的术语和清晰的逻辑来构建知识的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其对“鲁棒性”和“最优控制”这两个前沿领域的引入处理方式。很多高等教材往往只在最后匆匆带过这些内容，但《控制工程基础（高等）》却用了足够多的篇幅，以一种非常系统化的方式来介绍它们。对于鲁棒控制，书中不仅讲解了经典的 $mu$ 综合理论的基本思想，还探讨了如何处理模型不确定性和外部扰动对系统性能的影响，这对于设计在真实世界中稳定运行的控制器至关重要。它教会我的不是如何死记硬背某个算法，而是如何从根本上理解系统性能的局限性。而在最优控制部分，虽然涉及变分法和庞特里亚金极大值原理，作者巧妙地通过最小化二次型代价函数（LQR 问题）作为切入点，使得读者能够首先领会最优控制的核心思想——如何在性能和控制输入之间做出权衡，然后再逐步深入到更复杂的泛函优化。这种由浅入深，紧密联系实际工程权衡的设计思路，极大地提升了这本书的实用价值，让它不仅仅是理论的展示，更是解决高级控制难题的指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一本高等教材，它对非线性系统处理的深度也远超我的预期。在面对线性化方法失效的复杂系统时，如何保证控制策略的有效性，是控制工程师面临的巨大挑战。这本书在这方面提供了扎实的理论基础。它详细介绍了相平面分析法，虽然这是一种图形化工具，但其对于理解两阶非线性系统的极限环和拓扑结构非常有帮助，让我们看到了系统动态行为的丰富多样性。更重要的是，书中引入了描述函数法和奇点分析，这些工具帮助我们理解即便在缺乏完整解析解的情况下，我们依然能够对系统的稳定性做出有根据的判断。阅读这部分内容时，我感觉到自己对“控制”二字的理解正在从“修正偏差”提升到“塑造系统行为”的更高层次。这本书成功地搭建了一座从经典控制到现代、从线性到非线性的桥梁，它不仅教授了我们工具，更重要的是培养了一种系统性的、批判性的分析和设计复杂动态系统的思维模式。它要求读者付出努力，但所获得的回报绝对是巨大的，是值得我反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

从排版和阅读体验的角度来看，《控制工程基础（高等）》也做得相当出色，这在很多技术书籍中并不常见。首先，全书的插图质量非常高，无论是系统框图、信号流图还是相平面图，都清晰明了，有助于直观理解那些原本难以想象的动态过程。特别是对于像根轨迹分析和奈奎斯特判据这种高度依赖图形的工具，清晰的图示能节省读者大量时间去揣摩。其次，页边距的设计和字体选择也体现了出版方对读者的尊重，长时间阅读下来眼睛的疲劳感明显减轻。内容组织上，虽然篇幅较厚，但目录结构清晰，索引也做得非常完善，需要查找特定概念时，定位非常迅速。书中对拉普拉斯变换和Z变换在系统分析中的应用进行了细致的区分和对比，这对于从连续时间系统转向离散时间系统设计的工程师来说，是一个非常重要的过渡环节，作者没有草率带过，而是给予了足够的篇幅来确保读者能够完全掌握其间的映射关系和差异。总而言之，这本书在保持学术严谨性的同时，也兼顾了作为一本教学参考书的易用性，这是一种难得的平衡。

评分☆☆☆☆☆

这本《控制工程基础（高等）》绝对是我近期读过最值得推荐的教材之一，尤其是对于那些希望深入理解现代控制理论底层逻辑的读者来说。初捧此书，我最深刻的印象是其内容的深度和广度，它显然不是一本浮于表面的入门读物，而是真正面向有志于在控制领域深耕的工程师和研究人员的。书中对状态空间法的讲解尤为细致，从基本的线性微分方程组出发，逐步过渡到更复杂的非线性系统分析，其中的数学推导严谨得令人信服。我特别欣赏作者在引入新的理论概念时，总是能清晰地阐述其背后的物理意义和工程背景，这使得抽象的数学工具不再是孤立的符号，而是解决实际问题的利器。例如，在讨论可控性和可观测性时，作者不仅给出了严格的充要条件，还配以生动的例子说明在设计控制器或观测器时，这些概念是如何指导我们的实践的。相比于我之前读过的几本同类书籍，这本书在处理矩阵分析和线性代数在控制问题中的应用上更加得心应手，内容组织逻辑性极强，仿佛有一条清晰的主线贯穿始终，让人在面对复杂的数学公式时，也能保持清晰的思路。对于那些在本科阶段接触过基础控制理论，现在需要向研究生或专业工程师级别迈进的人来说，这本书无疑提供了一个坚实且富有挑战性的平台。