本教材是清华大学“985”二期研究生建设课程配套教材,是教育部仪器科学与技术教学指导委员会建议的学科研究生培养核心知识点课程教材。
该教材是在董景新、吴秋平编著的《现代控制理论与方法概论》的基础上,补充现代控制新理论与方法重新编写的。主要内容包括:控制系统的状态空间数学模型;线性控制系统状态时域响应;线性系统的能控性和能观测性;系统的稳定性;线性控制系统的综合方法;线性及非线性估计理论基础;变分法求优控制;极大值原理;动态规划法;线性二次型优控制;线性系统的随机优控制;模型参考自适应控制;自校正控制;模糊控制;神经网络控制;遗传算法和免疫控制;其他智能控制以及倒立摆控制实例。该教材对现代控制理论基础、优控制、自适应控制、智能控制均有所介绍;着重于概念的建立和理解,不追求严格的定理理论证明;引入较多例题帮助读者理解概念和方法,侧重于应用;同时将MATLAB软件工具的应用引入教材。本书可作为《控制工程基础(第4版)》(董景新等编著,清华大学出版社,2015)的后续教材,主要面向机械类、仪器类及其他非控制专业的高年级本科生和研究生,也可供相关领域的科技人员参考。
第1部分基础知识
1概述
2控制系统的状态空间数学模型
2.1状态变量及状态空间表达
2.2状态空间表达式的建立
2.3状态矢量的线性变换
习题
3线性控制系统状态时域响应
3.1线性连续定常系统状态方程的解
3.2线性连续时变系统状态方程的解
3.3线性离散系统状态方程的解
3.4瞬态响应的计算机仿真方法
习题
4线性系统的能控性和能观测性
4.1线性系统的能控性
4.2线性系统的能观测性
4.3系统结构的分解
习题
5系统的稳定性
5.1李雅普诺夫稳定性方法
5.2线性系统渐近稳定的判别方法
5.3非线性系统的稳定性分析
5.4波波夫超稳定性方法简介
习题
6线性控制系统的综合
6.1系统构成及特性
6.2极点配置
6.3状态重构问题
6.4系统镇定和解耦问题
习题
7线性估计理论基础
7.1估计问题的提法和估计准则
7.2估计理论的发展
7.3最小二乘估计
7.4最小方差估计
7.5线性最小方差估计
7.6卡尔曼滤波
7.7实用卡尔曼滤波技术
7.8联邦滤波器
7.9几种最优估计的优缺点比较
习题
8非线性估计理论
8.1非线性估计技术的发展
8.2扩展卡尔曼滤波
8.3无迹卡尔曼滤波
8.4粒子滤波
8.5扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波和粒子滤波算法的应用对象比较
习题
第2部分最优控制
9变分法求最优控制
9.1基本概念
9.2用变分法求解最优问题
9.3有约束条件的泛函极值
9.4变分法求最优控制
习题
10极大值原理
10.1连续系统的极大值原理
10.2离散系统的极大值原理
10.3时间最优控制
习题
11动态规划法
11.1离散系统的动态规划法
11.2连续系统的动态规划法
习题
12线性二次型最优控制
12.1状态调节器
12.2输出调节器
12.3离散系统情况
12.4跟踪问题(随动问题)
习题
13线性系统的随机最优控制
13.1系统状态对随机作用的响应
13.2随机状态反馈调节器
13.3随机输出反馈调节器
13.4随机跟踪问题
13.5离散系统随机最优控制
习题
第3部分自适应控制
14模型参考自适应控制
14.1模型参考自适应控制系统的主要结构形式
14.2局部参数最优化设计方法
14.3基于稳定性理论的设计方法
14.4不同模型参考自适应系统设计方法的发展及特点
习题
15自校正控制
15.1最小方差自校正控制
15.2广义最小方差自校正控制
15.3极点配置自校正控制
15.4自校正PID控制
15.5自适应控制系统的鲁棒性
习题
第4部分智能控制介绍
16模糊控制
16.1模糊控制的产生与发展
16.2模糊数学基础知识
16.3模糊控制系统与模糊控制器概论
16.4基本模糊控制器设计
16.5模糊集成控制
16.6MATLAB模糊逻辑工具箱
习题
17神经网络控制
17.1神经网络的产生和发展
17.2人工神经元模型
17.3网络结构及工作方式
17.4神经网络的学习方法
17.5BP算法
17.6基于神经网络的模糊自适应控制
习题
18遗传算法和免疫控制
18.1遗传算法
18.2免疫控制
习题
19其他智能控制
19.1混沌控制
19.2粒子群优化算法
19.3蚁群算法
习题
20倒立摆控制实例
20.1系统构成和控制方案
20.2倒立摆系统建模、仿真与分析
20.3系统软件设计与调试
20.4系统调试与实验结果
20.5倒立摆的模糊神经网络自适应控制
部分习题参考答案
附录ADiophantine方程
参考文献
我是一位对机器人技术充满热情的爱好者,尤其痴迷于让机器人能够像人一样灵活地运动和感知。在摸索过程中,我发现控制理论是实现这一切的关键。最近,我偶然发现了《现代控制理论与方法概论》(第二版),这本书给我打开了一个新的视野。它不仅仅是关于数学公式和算法的堆砌,更侧重于传达控制工程的哲学和思维方式。书中对于“状态”和“观测”的定义,以及如何通过“反馈”来修正系统行为,这些基础概念的阐述,让我对整个控制系统的运作原理有了更深刻的理解。特别是关于模糊控制和神经网络控制的介绍,虽然只是概览,但让我看到了人工智能技术在控制领域的巨大潜力。我甚至开始尝试将书中关于系统辨识的思想,应用到我自制的一个小型无人机上,试图让它能够根据环境变化自动调整飞行姿态。这本书就像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导我一步步走进控制的奇妙世界。
评分一直以来,我对于机电一体化工程领域有着浓厚的兴趣,尤其是在控制系统设计和优化方面。我曾阅读过不少相关的教材,但总觉得在理论深度和工程实践的结合上,还存在一些不足。最近,我翻阅了《现代控制理论与方法概论》(第二版),这本书给我的感受非常独特。它并没有直接深入到复杂的数学推导,而是从一个更加宏观的视角,为读者构建了一个清晰的控制理论知识体系。书中对各种控制策略的引入,都力求用直观的语言和贴近实际的例子来解释其核心思想,这对于初学者来说无疑是极大的福音。我特别欣赏它在章节安排上,循序渐进,从基本的反馈控制概念,到PID控制器的原理和整定,再到更高级的状态空间方法,都梳理得井井有条。虽然我目前还处于学习的初级阶段,但通过这本书,我仿佛看到了控制工程这座宏伟殿堂的入口,让我对接下来的深入学习充满了期待。它成功地激发了我对这个领域进一步探索的欲望,也让我认识到,扎实的理论基础是进行任何创新性工程设计的基石。
评分说实话,我拿到《现代控制理论与方法概论》(第二版)这本书时,并没有抱太高的期望。我是一名对理论研究比较感兴趣的学生,平时阅读的大多是偏向学术期刊和研究论文。然而,这本书的出版,却给了我意料之外的启发。它在对各种控制理论进行介绍时,始终没有脱离其背后的物理意义和工程背景。例如,在讲解Lyapunov稳定性分析时,它并没有直接给出抽象的数学定理,而是从能量守恒的角度来解释系统为何能够达到稳定状态,这种类比和解释方式,大大降低了理解难度,也让我看到了理论与实际之间的紧密联系。书中对鲁棒控制和自适应控制的介绍,也触及了我目前正在研究的课题,虽然篇幅有限,但它提供了一个非常好的切入点,让我能够更系统地梳理相关文献,并找到新的研究思路。总的来说,这本书在我看来,更像是一本“思想的启迪者”,它用一种相对通俗易懂的方式,将复杂的控制科学呈现出来,让我在理论探索的道路上,看到了更多可能性。
评分我是一名退休多年的老工程师,虽然已经离开工作岗位多年,但我对控制工程的热情从未减退。这些年,我一直通过阅读来关注行业的发展。最近,我读到了《现代控制理论与方法概论》(第二版),这本书让我对现代控制理论有了全新的认识。与我当年学习的控制理论相比,这本书的内容更加丰富和系统。我尤其赞赏它对于不同控制方法的辨析,比如对于最优控制和预测控制的介绍,让我看到了控制理论是如何从“让系统稳定”向“让系统做得更好”演进的。书中对权函数和代价函数的讲解,也让我明白了如何用数学语言来量化“好”的标准,这在工程实践中是非常重要的。虽然我可能不会再亲自参与具体的项目设计,但这本书让我能够跟上时代发展的步伐,对现代控制工程的最新进展有了清晰的认知。它就像是一扇窗户,让我看到了控制科学的蓬勃生命力,也让我为这个领域取得的巨大成就感到由衷的自豪。
评分我是一名在自动化生产线上工作的工程师,日常工作离不开各种控制系统的调试和维护。之前,我主要依赖经验和一些零散的资料来解决问题,但随着生产工艺的不断升级,我深感现有知识的局限性。在一次技术交流中,有同事推荐了《现代控制理论与方法概论》(第二版),说是对理解更复杂的控制算法很有帮助。我带着半信半疑的态度借来一看,结果大为惊喜。这本书的语言风格非常严谨,但又不失清晰。它在讲解经典控制理论的同时,也融入了许多现代控制的思想,比如模型预测控制的初步介绍,让我了解到这种前沿技术是如何通过预测未来系统行为来优化控制决策的。书中对不同控制方法的优缺点分析也非常到位,这对于我在实际工作中选择最适合的控制策略,提供了非常有价值的参考。我尝试将书中介绍的一些整定方法应用到实际的伺服系统上,效果比我以往的经验值更加理想,系统响应速度和稳定性都有显著提升。这本书确实是一本能够直接指导工程实践的宝贵财富。
评分送货快
评分准备读一读
评分送货快
评分挺好
评分绝对一流,对得起清华的名声!
评分准备读一读
评分绝对一流,对得起清华的名声!
评分准备读一读
评分送货快
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等
© 2025 book.cndgn.com All Rights Reserved. 新城书站 版权所有