先进控制理论及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

葛宝明 等 著

图书标签:

• 控制理论
• 先进控制
• 现代控制
• 优化控制
• 系统辨识
• 自适应控制
• 机器人控制
• 过程控制
• 非线性控制
• 智能控制

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111213857

版次：1

商品编码：10297825

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2007-05-01

用纸：胶版纸

页数：259

内容简介

为了满足读者对控制理论的需求，使其全面了解、掌握当前在工程应用中成功或颇具前景的控制方法，《先进控制理论及其应用》在较详细地介绍控制理论发展历史的基础上，阐述了目前在工程技术领域倍受关注的控制理论分支，如线性系统理论、自适应控制、鲁棒控制、预测控制、非线性系统分析与控制、变结构控制、模糊控制、神经网络控制等。本书内容融人了作者的研究心得，在分析各种控制理论各自特点的同时重点着眼于对它们的理解与应用，力求浅显易懂，避免深奥枯燥的纯理论证明与论述；注重联系实际，突出实践应用，以实例给出各控制理论在工程领域的应用效果，引导读者灵活应用书中理论进一步实现自己的应用目标。章后习题是本书必不可少的组成部分，它有助于引导读者正确理解各种控制方法，为读者提供了实践各种控制方法的平台。本书内容全面、广泛，体现了应用中最先进的理论与技术前沿。各章节内容相辅相成，连贯有序，言简意赅，尽量以最简洁的语言涵盖最丰富的内容，辅以丰富的图表和仿真结果，深入浅出、易于理解。
本书适合作为控制相关领域的工科研究生教材，亦适合各科研院所从事控制相关工作的技术人员和科学工作者自学、参考。

目录

前言
第1章 绪论
1.1 控制系统的构成
1.2 控制理论发展简况
第2章 线性系统理论
2.1 基本概念
2.2 状态空间表达式的建立
2.2.1 直接根据系统机理建立状态空间表达式
2.2.2 由微分方程求状态空间表达式
2.2.3 根据传递函数列写状态空间表达式
2.3 线性变换
2.3.1 等价系统方程
2.3.2 线性变换的基本特性
2.3.3 化系数矩阵A为标准型
2.4 运动分析
2.4.1 定量分析
2.4.2 定性分析
2.5　综合问题
2.5.1 极点配置问题
2.5.2 镇定问题
2.5.3 跟踪问题
2.6 状态重构与状态观测器
2.6.1 全维状态观测器
2.6.2 降维状态观测器
2.6.3 引入观测器的状态反馈控制系统
2.7　最优控制
2.7.1 基于二次型性能指标的最优控制
2.7.2 有限时间二次性能指标调节问题的最优解
2.7.3 无限长时间状态调节问题
2.7.4 输出调节器问题
2.7.5 跟踪问题
2.8 卡尔曼滤波理论
2.8.1 基础概念
2.8.2 卡尔曼滤波的基本思想
2.9 工程应用
2.9.1 从线性变换角度看电动机的建模过程
2.9.2 永磁同步电动机的转速无静差跟踪控制
习题
第3章 自适应控制
3.1 概述
3.2 模型参考自适应控制
3.3 自校正控制
3.4 自适应技术的思考
3.5 电动机转速的模型参考自适应控制
习题
第4章 鲁棒控制
4.1 基本概念
4.2 H∞优化与鲁棒控制
4.3 标准H∞控制
4.4 H∞控制的求解
4.4.1 状态反馈设计
4.4.2 输出反馈设计
4.5 跟踪控制
4.6 参数不确定系统的鲁棒控制
4.6.1 二次稳定
4.6.2 鲁棒镇定系统Ⅰ
4.6.3 鲁棒镇定系统Ⅱ
4.6.4 干扰抑制
4.7 鲁棒稳定与干扰抑制问题
4.8 永磁同步电动机的鲁棒控制
习题
第5章 预测控制
5.1 基本原理
5.1.1 预测模型
5.1.2 滚动优化
5.1.3 反馈校正
5.2 典型的预测控制算法
5.2.1 动态矩阵控制
5.2.2 模型算法控制
5.2.3 广义预测控制
5.3 永磁同步电动机的DMC
5.3.1 同步电动机步进控制基础
5.3.2 同步电动机速度模态的DMC
5.3.3 同步电动机DMC位置控制
习题
第6章 非线性系统的分析与控制
6.1 非线性系统与线性系统
6.2 基本概念
6.2.1 仿射非线性系统
6.2.2 Lie导数
6.3 非线性系统的线性化标准形
6.3.1 单输入/单输出非线性系统的相对阶
6.3.2 标准形
6.4 非线性系统反馈线性化控制
6.4.1 相对阶为n时的反馈线性化控制
6.4.2 相对阶小于n时的反馈镇定控制
6.4.3 干扰解耦问题
6.5 非线性内模控制
6.5.1 非线性内模控制的内部模型
6.5.2 滤波器
6.5.3 非线性内模控制器
6.5.4 关于非线性内模控制的进一步分析
6.6 开关磁阻电动机的非线性控制
6.6.1 SRM数学模型
6.6.2 基于单相导通的SRM非线性速度控制
6.6.3 基于重叠导通的SRM非线性速度控制
6.6.4 SRM非线性内模控制
习题
第7章 变结构控制
7.1 相平面基础
7.2 结构的定义
7.3 变结构控制与开关控制
7.4 变结构控制系统中的滑动模态
7.5 滑模变结构控制
7.5.1 滑模运动
7.5.2 滑模变结构控制的基本问题
7.5.3 滑模变结构控制的基本方法
7.6 永磁同步电动机的离散时间趋近率控制
7.6.1 基于内模控制的电流环设计
7.6.2 基于离散时间趋近率控制的速度环设计
习题
第8章 模糊控制
8.1 模糊数学基础
8.1.1 模糊集合
8.1.2 模糊推理
8.2 模糊控制的基本原理
8.2.1 模糊控制器的基本结构
8.2.2 精确量的模糊化
8.2.3 知识库设计
8.2.4 非模糊化
8.3 模糊控制系统
8.3.1 离散论域模糊控制
8.3.2 模糊PID控制
8.3.3 PID参数整定的模糊系统方法
8.3.4 自适应模糊控制
8.4 电动机转速的模糊PI控制
习题
第9章 神经网络控制
9.1 神经网络理论基础
9.1.1 神经元
9.1.2 Sigmoid函数
9.1.3 前馈神经网络结构
9.1.4 BP学习算法
9.1.5 几个问题
9.2 柔性神经网络
9.2.1 柔性单极性Sigmoid函数
9.2.2 柔性双极性Sigmoid函数
9.2.3 柔性Sigmoid函数的进一步演化
9.2.4 学习算法
9.3 神经网络控制
9.3.1 神经自校正控制
9.3.2 神经PID控制器
9.4 基于神经网络的SRM建模与控制
9.4.1 SRM非线性特性建模
9.4.2 基于神经网络的SRM转矩控制
9.5 恒温箱的柔性神经自校正PID控制
9.5.1 基于柔性神经网络的自校正PID控制
9.5.2 学习算法
9.5.3 仿真结果
习题
参考文献

前言/序言

《现代控制工程导论》 内容概述 本书旨在为读者构建坚实的现代控制理论基础，并引导读者理解这些理论如何转化为实际工程应用。内容涵盖了从经典控制理论的演进到现代控制方法的核心概念，重点在于揭示系统动力学、状态空间表示、系统稳定性分析以及控制器设计的基本原理。 第一部分：系统建模与分析 本部分首先深入探讨了工程系统中各种动态过程的数学建模技术。我们将从描述物理系统（如机械、电气、热力系统）行为的基本物理定律出发，逐步推导出系统的微分方程模型。随后，介绍将这些时域微分方程转化为频域表示（如传递函数）的方法，并阐述拉普拉斯变换在系统分析中的关键作用。 接着，本书将详细介绍状态空间方法的原理。读者将学习如何将高阶微分方程转化为一组一阶线性微分方程，并理解状态向量、输入向量和输出向量在描述系统内部状态和外部行为方面的意义。我们将探讨如何从系统结构图或物理描述中提取状态空间方程，并讨论其在多输入多输出（MIMO）系统分析中的优势。 稳定性是控制系统设计中至关重要的一个方面。本部分将系统地介绍判断系统稳定性的各种方法。我们将从李雅普诺夫稳定性理论的直观概念入手，深入讲解其数学严谨性，包括直接法和间接法。此外，还将介绍李萨如图（Nyquist plot）和伯德图（Bode plot）等频域分析工具，以及如何通过根轨迹（Root Locus）分析来预测系统参数变化对稳定性的影响。 第二部分：控制器设计 在掌握了系统模型和分析方法后，本部分将转向控制器设计。我们将从经典PID（比例-积分-微分）控制器开始，详细分析各控制参数的物理意义和对系统性能的影响，并提供实际的整定方法和技巧。 随后，我们将深入探讨基于状态空间方法的现代控制器设计技术。读者将学习状态反馈控制器的原理，包括如何通过选择极点配置（Pole Placement）来实现期望的系统动态响应，以及状态观测器（State Observer）的设计，用于估计系统中不可直接测量的状态变量。 此外，本书还将介绍最优控制理论的基本概念。我们将引入二次型最优控制（LQR，Linear Quadratic Regulator）作为核心内容，阐述如何根据性能指标（如能量消耗和跟踪误差）来设计最优控制器，以在满足系统约束的条件下实现最佳性能。 第三部分：现代控制理论的延伸与应用 本部分将拓展到一些更高级的控制理论主题，并展示其在不同工程领域的实际应用。 数字控制系统： 随着计算机技术的发展，数字控制器已成为主流。我们将介绍采样过程、离散化技术（如零阶保持器）以及数字域中的系统分析和设计方法。 非线性控制： 许多实际系统都具有非线性特性。本部分将简要介绍非线性系统的建模和分析方法，以及一些基本的非线性控制技术，如滑模控制和反馈线性化，以应对更复杂的工程挑战。 鲁棒控制与自适应控制： 实际系统往往会受到模型不确定性和外部扰动的影响。我们将探讨鲁棒控制器的设计理念，旨在保证系统在一定范围内的模型不确定性下仍能保持稳定性和性能。同时，介绍自适应控制的概念，用于系统参数发生变化时能自动调整控制器参数以维持最佳性能。 应用实例 本书将穿插大量的工程应用实例，以帮助读者将理论知识与实际问题相结合。这些实例将涵盖但不限于： 机器人控制： 机械臂的轨迹跟踪、关节控制。 航空航天： 飞行器的姿态控制、导航系统。 过程控制： 化工厂的温度、压力、流量控制。 电力系统： 发电机组的稳定控制、电网的负荷分配。 汽车工程： 发动机管理系统、自动驾驶辅助系统。 学习目标 通过学习本书，读者将能够： 掌握建立动态系统数学模型的常用方法。 理解系统稳定性的基本原理及判别方法。 熟练运用经典和现代控制理论设计控制器，以满足性能要求。 理解数字控制、非线性控制等先进控制技术的基本概念。 初步了解控制理论在不同工程领域的实际应用。 本书适合于自动化、电气工程、机械工程、航空航天等相关专业的本科生、研究生，以及从事控制系统设计与开发的工程师。本书的编写力求清晰易懂，理论与实践相结合，旨在培养读者解决复杂工程控制问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是，它是一本非常“硬核”的专业书籍。封面设计、排版风格，甚至纸张的触感，都透露着一种严谨和学术的气息。我之所以购买这本书，主要是出于对现代控制系统设计理念的好奇，特别是对于如何处理那些传统PID控制器难以应对的复杂工况。我一直对如何实现更精细化的控制，比如在机器人运动规划、无人驾驶车辆的路径跟踪，以及高精度工业自动化生产等领域，如何应用更先进的控制算法充满兴趣。我期望书中能够详细介绍一些非线性控制、最优控制、或者现代预测控制的算法原理，并且能够提供一些关于这些算法在实际应用中的优缺点分析，甚至是一些具体的参数整定技巧。在阅读过程中，我确实接触到了很多我之前未曾了解过的概念，例如李雅普诺夫函数、最优控制的哈密顿-雅可比方程、以及模型预测控制的滚动优化思想等等。这些内容无疑拓宽了我的视野，让我对控制理论的深度有了更深的认识。但是，我也发现，书中对这些理论的阐述，更多的是集中在数学推导和理论证明上，而对于如何将这些理论转化为实际的工程应用，以及在不同应用场景下可能遇到的挑战和解决方案，则着墨不多。我希望能看到更多诸如“如何为一个具体的机械臂设计一个最优轨迹跟踪控制器”或者“如何为一个自动驾驶车辆设计一个高效的模型预测控制器”这样的实例分析，而不仅仅是抽象的理论描述。这本书无疑为控制理论的深入研究提供了坚实的基础，但对于希望快速将先进控制思想应用于工程实践的读者来说，可能还需要更多的实践指导和案例支撑。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，内心是充满期待的，因为我一直对如何构建能够应对复杂环境和未知扰动的控制系统很感兴趣。我一直认为，先进的控制理论是实现这一目标的关键，特别是那些能够保证系统在不确定性因素存在下仍能稳定运行的控制方法。我希望这本书能够深入讲解一些关于鲁棒控制、自适应控制以及模型预测控制的原理和设计方法。在仔细阅读了这本书的目录和部分章节后，我发现它确实在理论深度上有所体现，例如对各种稳定性判据的推导，对控制器设计的数学框架的构建等。然而，我个人更倾向于那些能够提供具体工程实践指导的书籍。我希望看到更多关于如何将这些理论转化为实际工程应用的书籍，例如在设计一个控制系统时，应该如何选择合适的控制器类型，如何确定控制器的参数，以及如何进行仿真和实验验证。书中虽然在一些章节中提到了“应用”，但往往只是简略地提及，缺乏详细的设计过程和具体的案例分析。我曾尝试去理解书中关于“多变量控制系统”的章节，希望能够学习到如何处理复杂的耦合系统，但书中更多的是对数学模型和求解方法的介绍，而对于实际系统在建模和控制时可能遇到的挑战，以及如何进行有效的参数整定，则没有太多涉及。对于我来说，这本书更像是一本理论手册，而我更需要的是一本实操指南。尽管如此，这本书所包含的严谨理论基础，对于那些希望深入研究控制理论的读者来说，无疑是非常有价值的。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《先进控制理论及其应用》，我第一眼就觉得它是一部非常厚重、信息量巨大的学术专著。我购买它的初衷，是希望能够系统地了解一下现代控制理论的发展方向，以及那些在实际工程中被证明非常有效的先进控制策略。我尤其感兴趣的是，如何利用这些先进的控制方法来提升系统的性能，比如提高系统的响应速度、减小系统的误差、增强系统的鲁棒性，以及实现更节能的运行。在翻阅书中几章关于非线性控制、最优控制和自适应控制的内容时，我确实被其中深入的数学推导和严谨的理论分析所震撼。作者在这些领域无疑有着非常深厚的造诣。然而，我同时也发现，书中对这些控制理论的阐述，更多的是集中在数学原理和理论框架上，而对于如何在具体的工程实践中应用这些理论，则显得有些意犹未尽。例如，在学习最优控制的部分，我希望能看到一些关于如何为具体问题定义目标函数和约束条件，如何利用泛函分析和变分法求解最优控制策略，以及如何将这些理论应用到实际的系统设计中的实例。而书中更多的是对理论本身的介绍，缺乏将理论与实际工程问题紧密结合的案例。对于我这种更偏向于应用型学习的读者来说，我渴望的是能够获得更多切实可行的工程指导，而不是仅仅停留在理论层面的探讨。总而言之，这是一本对理论研究者极具价值的著作，但对于希望在工程实践中快速应用先进控制技术的工程师来说，可能需要更多的辅助材料来填补理论与实践之间的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就有一种沉甸甸的学术感，我翻开第一页，就被那密集的数学符号和推导吓了一跳。老实说，作为一名对控制理论仅有初步了解的工程师，我原本以为这会是一本循序渐进、从基础概念讲起的入门读物。然而，它似乎直接切入了复杂系统的核心，从李雅普诺夫稳定性理论到最优控制，再到状态观测器设计，每一个章节都像是一个深邃的数学海洋，需要我花费大量的时间去啃读和理解。书中大量的定理、引理和证明，虽然严谨，却让我感到无从下手。我花了整整一个下午，才勉强理解了第一章关于线性系统能控性和能观性的基本概念，即便如此，那些抽象的向量空间和矩阵运算依然让我头疼不已。我期待的是能够结合一些实际工程案例，比如说自动化生产线、飞行器姿态控制等，来辅助理解这些抽象的理论。但目前看来，书中更多的是纯理论的探讨，缺乏具体的应用实例来支撑。我猜测，这本书更适合那些已经在控制理论领域有扎实基础的研究生或博士生，或者是有志于从事控制理论研究的学者。对于我这种希望能够快速掌握一些实用控制方法来解决实际工程问题的读者来说，这本书的门槛实在太高了。我需要先去恶补一些高等数学和线性代数的知识，才能真正领略到它所阐述的精髓。总而言之，这是一本挑战性极强的学术专著，但它也可能为那些愿意投入大量时间和精力去钻研的读者打开一扇通往先进控制理论殿堂的大门。只是，这条路注定不会一帆风顺，需要足够的毅力和耐心。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，拿到这本《先进控制理论及其应用》时，我心中是充满了期待的。我一直对如何让复杂的系统更加智能、更加高效地运行抱有浓厚的兴趣，而控制理论无疑是实现这一目标的关键。我尤其希望书中能提供一些关于现代控制方法在实际工程中落地应用的具体指导，例如如何设计鲁棒控制器来应对模型不确定性和外部干扰，或者如何利用模糊逻辑和神经网络等智能控制技术来处理非线性、时变系统。然而，当我深入阅读后，我发现这本书的侧重点似乎更多地放在了理论的严谨性和数学的深度上。书中对各种先进控制方法的数学建模、稳定性分析和性能评价都进行了详尽的阐述，这无疑体现了作者深厚的学术功底。但是，对于像我这样的应用型工程师来说，如何将这些复杂的理论转化为可执行的工程设计方案，才是我们最关心的问题。书中虽然提到了“及其应用”几个字，但实际的应用案例却显得有些寥寥，而且往往是以简略的描述形式出现，缺乏详细的设计步骤和具体的参数选取依据。我曾尝试着去理解书中关于模型预测控制（MPC）的部分，希望能够学习到如何构建预测模型，制定优化目标，以及如何进行实时控制。但书中关于MPC的论述，更多的是对其数学原理的剖析，关于实际系统实现时的难点和技巧，以及不同行业应用场景下的具体考量，似乎并没有得到充分的展开。这让我感到有些许的遗憾，因为我渴望的是能够直接拿来解决实际问题的“干货”，而不是仅仅停留在理论层面的探讨。或许，这本书更适合那些需要深入研究控制理论的学术研究者，而不是我这样希望在工程实践中快速应用先进控制技术的工程师。

评分☆☆☆☆☆

这本书的份量不轻，装帧也非常精美，一看就知道是经过精心打磨的学术成果。我买这本书是希望能够了解一下关于智能控制的最新进展，尤其是将人工智能技术，比如机器学习、深度学习等，与传统控制理论相结合的应用。我非常好奇，在日益复杂的工程领域，如何利用这些新兴技术来设计出更具适应性、更鲁棒，甚至能够自主学习和优化的控制系统。我设想书中能够包含一些关于如何利用神经网络来辨识系统模型，或者如何使用强化学习来训练一个最优控制器，亦或是如何构建一个基于模糊逻辑和专家系统的混合智能控制器的详细讲解。在翻阅过程中，我确实看到了一些关于模糊逻辑控制和神经网络控制的介绍，其中也提到了一些数学模型和基本原理。然而，对于如何将这些智能算法与具体的工程系统进行有机结合，书中提供的信息显得比较零散，缺乏一个清晰的脉络。例如，在介绍神经网络控制时，我希望能看到关于如何选择合适的网络结构、如何进行有效的训练、以及如何将训练好的网络集成到闭环控制系统中去的具体指导。而书中更多的是对神经网络的数学结构和学习算法进行阐述，对于实际应用中的细节问题，则提及较少。我期待这本书能够提供更多关于“应用”层面的深入探讨，比如给出一些成功的智能控制系统案例，并详细分析其设计思路、实现方法和性能表现。总而言之，这是一本在理论层面具有很高价值的著作，但对于希望学习如何将人工智能技术实际应用于控制系统的读者来说，可能还需要更多来自工程实践层面的指导和案例。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的编排结构是相当紧凑和专业的，每一章都像是一个精心构建的数学模型，充满了严谨的推导和公式。我原本希望能从这本书中找到一些关于如何设计具有高鲁棒性的控制器的方法，尤其是在面对模型参数未知或随时间变化的系统时。我设想书中能够给出一些具体的算法流程，或者是一些可以参考的设计准则，例如如何利用H-infinity控制的思想来优化控制器的性能，或者如何构建一个自适应控制器来实时调整控制参数。然而，在阅读过程中，我发现书中更多的是对鲁棒控制理论的数学基础进行深入的探讨，例如对各种范数和稳定性判据的详细解释。对于如何在实际工程中应用这些理论，书中提供的指导显得比较有限。我曾尝试去理解书中关于“模型不确定性下的鲁棒控制”这一章节，但其中充斥着大量的数学符号和不等式，我很难将其转化为具体的工程实践。我期待的是能够看到一些关于如何对不确定性进行建模，如何利用这些模型来设计控制器，以及如何对控制器的鲁棒性进行量化评估的例子。书中虽然提到了“应用”二字，但似乎更侧重于对理论的深入挖掘，而对于如何将这些理论转化为实际可操作的设计，留下的空间似乎并不大。这本书无疑是一部严谨的学术著作，对于那些希望深入理解鲁棒控制理论背后数学原理的读者来说，它无疑提供了丰富的材料。但是，对于我这种更偏向于应用型学习的读者而言，我可能需要寻找更多结合实际工程案例的辅助材料，来帮助我更好地掌握和应用这些先进的控制思想。

评分☆☆☆☆☆

我买这本书的初衷，是希望能够系统地学习一下现代控制理论的发展脉络，以及那些被广泛应用于航空航天、机器人、电力系统等领域的先进控制技术。我了解到，先进控制理论已经发展出了诸如自适应控制、鲁棒控制、滑模控制、模糊控制、神经网络控制等等多种流派，而这些技术往往是实现复杂系统高性能运行的关键。因此，我非常期待这本书能够对这些技术进行一个清晰的梳理和深入的讲解，并且提供一些具有启发性的应用案例。在翻阅过程中，我发现这本书确实涵盖了许多先进的控制概念，例如非线性系统的分析方法，分散控制系统，以及一些关于最优估计和滤波理论的内容。这些内容的确能看出作者在这些领域有着深入的研究。然而，我对书中对这些技术之间的联系和区别的阐述，以及它们在不同应用场景下的适用性，感到有些困惑。书中对各种控制方法的介绍，似乎更多的是孤立地进行阐述，缺乏将它们融会贯通的视角。我希望能看到一个更宏观的视角，了解不同控制策略之间的优劣势，以及在何种情况下应该选择哪种技术。此外，书中对“应用”部分的描述，我个人认为还可以更加丰富和具体。例如，在介绍某种先进控制技术时，如果能结合一个具体的工程实例，详细说明该技术是如何在该实例中应用的，包括模型建立、参数整定、仿真验证以及实际部署等环节，那将对读者非常有帮助。目前书中提供的一些应用片段，对我来说，更像是理论的注释，而不是独立的案例分析。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的目的是想了解一下关于分布式控制系统（DCS）和网络化控制系统（NCS）的最新理论和应用进展。在现代工业生产和复杂系统中，分散的设备和子系统需要相互协作，高效地完成任务，而这些先进的控制系统正是实现这一目标的关键。我特别希望书中能够详细介绍分布式控制的设计理念，例如如何对分散的控制器进行协调和优化，如何处理通信延迟和丢包等网络问题，以及如何保证整个系统的稳定性和鲁棒性。同时，我也对网络化控制的安全性、可靠性和实时性等方面的内容很感兴趣。在翻阅这本书时，我确实看到了一些关于分布式控制和网络化控制的章节，其中提到了关于分布式观测器、分布式优化和网络延迟分析等内容。这些内容体现了作者在这些领域的研究深度。然而，我发现书中对这些内容的阐述，更多的是从理论层面进行探讨，例如对数学模型的建立、性能指标的定义以及稳定性条件的推导等。而对于如何在实际的工业场景中设计和部署一个分布式或网络化控制系统，以及在实际应用中可能遇到的具体问题和解决方案，书中提供的信息显得相对有限。我希望能看到更多关于“如何为一个实际的工业过程设计一个安全可靠的网络化控制系统”的详细案例，包括系统架构的设计、通信协议的选择、控制器参数的整定以及实际的测试和调试过程。总而言之，这本书是一部在理论上具有较高学术价值的著作，但对于希望深入了解分布式和网络化控制系统在实际工程应用中的读者来说，可能还需要更多的实践指导和案例支撑。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书主要是出于对系统辨识和状态估计等基础控制理论的兴趣，希望能够通过它来加深理解，并将其应用到实际的工程问题中。我理解这些技术是构建先进控制系统的基石，例如如何准确地了解系统的动态特性，如何准确地估计系统的内部状态，这些都是设计高性能控制器不可或缺的前提。我希望书中能够详细介绍各种系统辨识方法，比如ARX模型、ARMAX模型、输出误差模型等，并且能够阐述它们各自的优缺点以及适用场景。同时，我也期待书中能够深入讲解卡尔曼滤波及其各种变种，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），并提供一些关于如何将其应用于实际系统状态估计的案例。在阅读过程中，我确实接触到了许多关于系统辨识和状态估计的数学模型和算法。书中对卡尔曼滤波的原理进行了比较详尽的数学推导，这对于理解其背后的数学基础很有帮助。然而，我发现书中对于如何选择合适的模型结构，如何对系统进行数据采集和预处理，以及如何对辨识和估计的结果进行评估等实际操作层面的指导，显得比较欠缺。我希望能看到更多关于“如何为一个具体的动态系统进行有效的建模和状态估计”的详细步骤和实际经验分享。总而言之，这本书在理论层面提供了非常扎实的知识体系，但对于希望将这些技术应用于实际工程的读者来说，可能需要更多的实践指导和案例分析来弥补理论与应用之间的差距。

评分☆☆☆☆☆

送货速度非常慢！！！等着用的东西，你都送的这么慢？？？

评分☆☆☆☆☆

控制理论讲述清楚，适合电气及自动化等专业阅读。

评分☆☆☆☆☆

正版，很好用！书的质量不错

评分☆☆☆☆☆

我当初买这本书是因为看了目录之后，觉得它涵盖了当前控制领域几乎所有的主流控制方法，书入手以后，用一个下午仔细翻看了一下，客观的说，这本书对于每种控制理论都做了比较系统的介绍，要用到的数学定理以及该控制理论中的主要结论都列写的比较明白，作为一本教材或者说是针对控制领域的扫盲书，该书具有极高的性价比。但我个人看来，该书的缺陷在于过于倾向于理论介绍，看过之后对于每个控制理论可以比较容易的用simulink搭仿真图，可对于实际设计系统可能帮助不大，而且我个人非常在意一个结论的推导过程以及其内在的物理意义，而本书在这方面过于简略。综上所述，对于要写论文或者对控制理论比较感兴趣的书友，我推荐本书，对于想要具体应用某个先进控制理论来解决实际问题的书友，最好还是去找找其他论述更为详尽的辅导书吧，不过好像确实不能过于苛求本书，毕竟以这个价位能写到这个程度，我觉得已经值得肯定了，套用本山大叔的名言，这个价位，你还想要什么自行车呢？

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，慢慢专研

评分☆☆☆☆☆

课本而已，还没有看……应该不错~

评分☆☆☆☆☆

书的内容还不错，有助于普及控制知识

评分☆☆☆☆☆

控制理论讲述清楚，适合电气及自动化等专业阅读。

评分☆☆☆☆☆

课本而已，还没有看……应该不错~