自动控制原理(附光盘) 吴怀宇,廖家平 9787560941646 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴怀宇，廖家平 著

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• 高等教育

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出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787560941646

商品编码：29382147432

包装：平装

出版时间：2007-09-01

基本信息

书名：自动控制原理(附光盘)

定价：36.80元

作者：吴怀宇,廖家平

出版社：华中科技大学出版社

出版日期：2007-09-01

ISBN：9787560941646

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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内容提要

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本书是根据国家教育部高等院校电气工程类专业“自动控制原理”课程教学大纲的要求编写的。全书从高等工程教育对人才的培养目标出发，讨论了经典控制理论的基本概念、基本原理和基本方法，着重加强对基本理论及其应用的阐述。全书共8章，内容包括：自动控制与自动控制系统的一般概念；控制系统的数学模型；控制系统的时域分析法、根轨迹法和频率特性法；系统的校正方法；离散控制系统的概念、特点和研究方法。
全书结构合理，层次分明，系统、完整地反映了控制理论的发展，重要内容的分析、推证都比较详细。在每章的后，引入了用Matlah进行控制理论相关问题和方法的计算机仿真分析、计算和绘图。本书还附有教学光盘供课堂教学和自学使用。本书可作为自动化专业、电气工程及其自动化专业、测控技术与仪器专业及其相关专业的本科生及研究生教材，也可供从事控制理论与控制工程研究、设计和应用的科技工作者参考使用。

目录

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1 绪论
1.1 自动控制理论的形成与发展
1.2 自动控制系统的基本概念
1.3 自动控制系统的基本构成
1.4 自动控制系统的分类
1.5　对自动控制系统的基本要求
1.6　教学内容与要求
本章小结
习题
2　控制系统的数学模型
2.1　线性系统的微分方程
2.2　非线性系统的线性化
2.3　传递函数
2.4　方框图及其变换
2.5　信号流图及其应用
2.6　控制系统的典型传递函数
2.7　用Matlab处理系统数学模型
本章小结
习题
3　控制系统的时域分析
3.1　典型输入信号
3.2　线性定常系统的时域响应与性能指标
3.3　一阶系统的时域响应
3.4　二阶系统的时域响应
3.5　高阶系统的时域响应
3.6　线性定常系统的稳定性
3.7　系统的稳态误差
3.8　用Matlab和Simulink进行瞬态响应分析
本章小结
习题
4　根轨迹法
4.1　根轨迹法的概念
4.2　根轨迹方程
4.3　常规根轨迹及其绘制
4.4　广义根轨迹及其绘制
4.5　用根轨迹分析控制系统
4.6　用Matlab绘制根轨迹
本章小结
习题
5　控制系统的频域分析
5.1　频率特性的基本概念
5.2　典型环节的频率特性
5.3　系统开环频率特性
5.4　奈奎斯特稳定判据
5.5　控制系统的相对稳定性
5.6　闭环系统频率特性
5.7　频域性能指标与时域性能指标的关系
5.8　用Matlab进行频域分析
本章小结
习题
6　控制系统的校正与设计
6.1　控制系统校正的概念
6.2　基本控制规律分析
6.3　常用校正装置及其特性
……
7　非线性控制系统
8　离散控制系统
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《现代信号处理导论：从理论到实践》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代信号处理知识体系，涵盖了信号处理的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书结构清晰，逻辑严谨，从基础概念出发，逐步深入到高级主题，力求帮助读者构建扎实的理论基础，并能灵活运用所学知识解决实际问题。本书适合电子工程、通信工程、计算机科学、自动化等相关专业的本科生、研究生，以及从事信号处理相关研究和开发的工程技术人员阅读。 第一部分：信号与系统的基础 本部分是理解后续章节的基础，将系统地介绍信号和系统的基本概念、分类以及分析方法。 第一章：信号的基本概念 1.1 信号的定义与分类： 探讨信号的本质，即传递信息的载体。详细介绍信号的各种分类方式，包括： 连续时间信号与离散时间信号： 区分两者的数学表示和物理意义，以及它们之间的采样与恢复关系。 模拟信号与数字信号： 讨论信号的连续性和离散性在幅度和时间上的体现，以及模数转换（ADC）和数模转换（DAC）的基本原理。 周期信号与非周期信号： 分析信号的周期性及其数学判据，介绍傅里叶级数在周期信号分析中的作用。 能量信号与功率信号： 定义能量和功率，并根据能量或功率的有限性对信号进行分类，为后续的功率谱分析奠定基础。 确定性信号与随机信号： 区分能够精确预测未来取值的信号和其未来取值具有概率性的信号，为随机信号处理部分做铺垫。 1.2 信号的基本运算： 介绍信号的各种数学运算，包括： 加法、减法、乘法： 信号的叠加和调制。 翻转、时移、尺度变换： 描述信号在时间轴上的变换，以及这些变换对信号特性的影响。 卷积： 详细介绍卷积运算的定义、性质和计算方法，强调其在系统响应分析中的核心地位。 1.3 信号的能量与功率计算： 给出能量信号和功率信号的精确数学定义，并提供计算公式，通过实例演示如何计算不同类型信号的能量和功率。 第二章：系统的基本概念 2.1 系统的定义与模型： 将系统视为对输入信号进行某种变换以产生输出信号的“黑箱”，介绍系统的数学模型表示，如微分方程、差分方程等。 2.2 系统的分类： 线性系统与非线性系统： 详细阐述叠加原理和齐次性，以及如何判断一个系统是否为线性系统。 时不变系统与时变系统： 解释系统特性是否随时间变化，并给出判断方法。 因果系统与非因果系统： 区分系统的输出是否仅依赖于当前及过去的输入，以及非因果系统在实际应用中的限制。 稳定系统与不稳定系统： 介绍BIBO（有界输入，有界输出）稳定性的概念，以及其在系统稳定性分析中的重要性。 2.3 线性时不变（LTI）系统： 重点研究LTI系统，因为其分析方法成熟且应用广泛。 2.3.1 冲激响应： 定义LTI系统的冲激响应 $h(t)$ (连续时间) 或 $h[n]$ (离散时间)，并阐述其作为系统“指纹”的关键作用。 2.3.2 卷积与系统输出： 详细推导并演示如何利用输入信号与系统冲激响应的卷积来计算LTI系统的输出信号。 2.3.3 LTI系统的微分方程与差分方程表示： 给出LTI系统的常用数学描述方式，并介绍如何通过解这些方程来获得系统响应。 第二部分：傅里叶分析与变换 本部分将深入探讨信号在频域的表示和分析方法，为理解信号的频率成分和系统在不同频率下的行为奠定基础。 第三章：傅里叶级数 3.1 周期信号的指数形式傅里叶级数： 引入欧拉公式，将三角形式的傅里叶级数统一为复指数形式，简化了数学处理。 3.2 傅里叶级数的计算： 提供计算傅里叶级数系数的具体公式，并给出周期方波、三角波等典型信号的傅里叶级数展开示例。 3.3 傅里叶级数的收敛性： 讨论狄利克雷（Dirichlet）条件，确保傅里叶级数能够有效地表示信号。 3.4 傅里叶级数在信号分析中的应用： 解释傅里叶级数如何揭示周期信号的频谱特性，例如基频和各次谐波的幅度。 第四章：傅里叶变换 4.1 非周期信号的傅里叶变换： 从周期信号的傅里叶级数推广到非周期信号，定义傅里叶变换 $X(omega)$ (连续时间) 或 $X(e^{jomega})$ (离散时间)，以及其逆变换。 4.2 傅里叶变换的性质： 详细列举并证明傅里叶变换的重要性质，包括： 线性性、时移性、频移性： 描述变换域的对应关系。 尺度变换性、对称性： 分析信号变化对频谱的影响。 卷积性质： 强调时域卷积等于频域乘积，这是LTI系统分析的关键。 微分性质、积分性质： 方便求解微分/积分方程。 帕塞瓦尔定理（Parseval's Theorem）： 建立时域能量与频域能量之间的关系。 4.3 典型信号的傅里叶变换： 计算常用信号，如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、矩形脉冲信号、sinc函数信号等的傅里叶变换。 4.4 傅里叶变换在系统分析中的应用： 系统频率响应： 定义系统的频率响应 $H(omega)$，即系统输出与输入之比在频域上的表现，说明其反映了系统对不同频率分量的放大或衰减作用。 系统输出的频域表示： 利用卷积性质，阐述系统输出的傅里叶变换等于输入信号的傅里叶变换乘以系统的频率响应。 第三部分：拉普拉斯变换与Z变换 本部分将引入更广阔的复数域分析工具，用于处理更广泛的信号和系统，尤其在系统稳定性分析和瞬态响应研究中具有重要地位。 第五章：拉普拉斯变换 5.1 拉普拉斯变换的定义： 定义单边拉普拉斯变换 $F(s)$，其中 $s = sigma + jomega$ 是复频率。 5.2 收敛域（Region of Convergence, ROC）： 解释收敛域的概念，它是拉普拉斯变换存在的复平面区域，并强调收敛域对于唯一确定时域信号的重要性。 5.3 拉普拉斯变换的性质： 介绍拉普拉斯变换的线性性、时移性、频移性、尺度变换性、卷积性质、微分性质、积分性质等，以及它们在分析中的应用。 5.4 典型信号的拉普拉斯变换： 计算指数函数、单位阶跃函数、单位冲激函数、斜坡函数等的拉普拉斯变换及其收敛域。 5.5 逆拉普拉斯变换： 介绍通过部分分式展开、留数定理等方法进行逆拉普拉斯变换，以获得时域信号。 5.6 LTI系统的拉普拉斯变换分析： 传递函数： 定义系统的传递函数 $H(s)$，它是输出的拉普拉斯变换与输入的拉普拉斯变换之比。 利用传递函数分析系统稳定性： 阐述系统稳定性的充要条件是传递函数所有极点（poles）都位于复平面的左半平面（实部小于零）。 零极点分析： 介绍利用传递函数的零点（zeros）和极点来分析系统的动态特性，如瞬态响应和频率响应。 第六章：Z变换 6.1 Z变换的定义： 定义离散时间信号的Z变换 $X(z)$，以及其收敛域（ROC）。 6.2 Z变换的性质： 介绍Z变换的线性性、时移性、乘法性、卷积性质、微分性质等，以及它们在离散系统分析中的应用。 6.3 典型离散信号的Z变换： 计算单位冲激序列、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列等的Z变换及其收敛域。 6.4 逆Z变换： 介绍通过部分分式展开、幂级数展开、留数定理等方法进行逆Z变换。 6.5 LTI离散系统的Z变换分析： 系统函数： 定义离散LTI系统的系统函数 $H(z)$。 利用系统函数分析系统稳定性： 阐述系统稳定性的充要条件是系统函数所有极点都位于单位圆内。 零极点分析： 介绍利用系统函数的零极点来分析离散系统的动态特性。 第四部分：随机信号处理 本部分将引入随机信号的概念和分析方法，这是处理实际应用中普遍存在的噪声和不确定性信号的关键。 第七章：随机信号的基础 7.1 随机变量与随机过程： 介绍随机变量的基本概念，并将其推广到随机过程，即随时间变化的随机信号。 7.2 随机过程的统计特性： 一阶统计特性： 均值函数 $E[X(t)]$。 二阶统计特性： 自相关函数 $R_{XX}( au) = E[X(t)X(t+ au)]$，描述随机信号的统计相关性。 互相关函数： $R_{XY}( au) = E[X(t)Y(t+ au)]$，描述两个随机信号之间的相关性。 7.3 平稳随机过程： 介绍狭义平稳和广义平稳的概念，并说明平稳性在分析中的简化作用。 7.4 功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）： 定义随机信号的功率谱密度 $S_{XX}(omega)$，它描述了信号功率在不同频率上的分布，是随机信号频域分析的核心。 7.5 维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem）： 阐述平稳随机过程的自相关函数与其功率谱密度之间的傅里叶变换关系。 第八章：随机信号与LTI系统 8.1 随机信号通过LTI系统： 分析当输入为随机信号时，LTI系统的输出信号的统计特性，特别是输出信号的自相关函数和功率谱密度。 8.2 最小均方误差（MMSE）估计： 维纳滤波器（Wiener Filter）： 介绍维纳滤波器的原理，即设计一个LTI滤波器，使其输出信号与期望信号之间的均方误差最小。 滤波器设计： 给出离散时间维纳滤波器的计算公式，并讨论其在噪声消除和信号估计中的应用。 第五部分：采样定理与离散傅里叶变换 本部分将关注数字信号处理的基础，包括如何将连续信号转换为数字信号，以及在数字域进行频谱分析。 第九章：采样定理 9.1 理想采样： 介绍连续时间信号的理想采样过程，即周期性地乘以冲激序列。 9.2 采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 详细阐述采样定理，即一个带宽有限的信号，只有当采样频率高于其最高频率的两倍时，才能无失真地从采样序列中恢复原始信号。 9.3 奈奎斯特速率与混叠（Aliasing）： 定义奈奎斯特速率，并解释当采样频率不足时发生的混叠现象及其后果。 9.4 重构信号： 介绍如何利用插值滤波器（通常是sinc函数）从采样信号中恢复原始连续信号。 9.5 实际采样： 讨论实际采样中的平顶采样、量子化等概念，以及它们对信号还原的影响。 第十章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） 10.1 离散傅里叶变换（DFT）： 定义DFT，它将一个有限长度的离散时间信号变换到离散频率域。 10.2 DFT的性质： 介绍DFT的线性性、周期性、卷积性质等。 10.3 DFT在频谱分析中的应用： 解释DFT如何用于计算离散信号的频谱，以及其在信号分析、系统识别等方面的作用。 10.4 快速傅里叶变换（FFT）： 介绍FFT作为一种高效计算DFT的算法，极大地降低了计算复杂度，使其在实际应用中变得可行。 10.5 FFT的实现与应用： 讨论FFT算法的基本思想（如Cooley-Tukey算法），并给出FFT在音频处理、图像处理、通信系统中的具体应用案例。 第六部分：滤波器设计 本部分将介绍如何设计满足特定要求的滤波器，以实现信号的平滑、增强或特定频率成分的提取。 第十一章：数字滤波器基础 11.1 数字滤波器的分类： 无限冲激响应（IIR）滤波器： 具有无限长度的冲激响应，通常由递归差分方程描述，运算效率高。 有限冲激响应（FIR）滤波器： 具有有限长度的冲激响应，通常由非递归差分方程描述，保证线性相位，易于实现。 11.2 滤波器的性能指标： 介绍滤波器的主要性能指标，如通带、阻带、截止频率、带宽、阻带衰减、过渡带宽度、相位响应等。 第十二章：数字滤波器设计方法 12.1 FIR滤波器设计： 窗函数法： 介绍常用的窗函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗、Blackman窗等），以及如何利用它们来截断理想滤波器的冲激响应，并讨论不同窗函数对滤波器性能的影响。 频率采样法： 直接在频域指定滤波器响应。 最优（Parks-McClellan）算法： 介绍更高级的最优设计方法，可以获得最佳逼近效果。 12.2 IIR滤波器设计： 模拟滤波器的原型设计： 介绍巴特沃斯（Butterworth）、切比雪夫（Chebyshev）、椭圆（Elliptic）等模拟滤波器原型，它们具有优良的幅频特性。 模拟到数字的变换： 介绍双线性变换、脉冲不变法等将模拟滤波器设计转换为数字滤波器设计的方法。 12.3 滤波器设计实例： 通过具体的低通、高通、带通、带阻滤波器的设计示例，展示不同设计方法的步骤和结果。 第七部分：高级主题与应用 本部分将触及一些更高级的信号处理技术，以及信号处理在各个领域的典型应用。 第十三章：自适应信号处理 13.1 自适应滤波器原理： 介绍自适应滤波器，其滤波器参数能够根据输入信号的统计特性自动调整，以达到最佳性能。 13.2 最小均方（LMS）算法： 详细介绍LMS算法，这是最常用和最简单的自适应算法之一，并讨论其收敛特性。 13.3 递推最小二乘（RLS）算法： 介绍RLS算法，其收敛速度比LMS快，但计算复杂度更高。 13.4 自适应滤波器的应用： 噪声消除、回声消除、均衡器、系统辨识等。 第十四章：信号处理在通信系统中的应用 14.1 调制与解调： 介绍模拟和数字调制解调技术，如AM, FM, QAM, PSK等，以及信号处理在其中的作用。 14.2 信道均衡： 讨论信道失真（如码间串扰）对通信质量的影响，以及均衡器的设计和作用。 14.3 编码与解码： 简要介绍信源编码和信道编码的基本概念。 第十五章：信号处理在其他领域的应用 15.1 语音信号处理： 语音识别、语音合成、语音增强。 15.2 图像信号处理： 图像增强、图像去噪、边缘检测、图像压缩。 15.3 生物医学信号处理： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号分析。 15.4 地震信号处理： 地震波分析。 结语 本书力求提供一个逻辑清晰、内容翔实的现代信号处理学习路径，从基础理论到高级应用，都进行了深入的阐述。通过理论推导、公式证明、算例分析以及对实际应用的探讨，希望能够帮助读者建立起对信号处理的全面认识，并激发他们在该领域的进一步学习和研究兴趣。掌握信号处理的核心技术，对于理解和解决当今社会面临的众多技术挑战至关重要。

评分☆☆☆☆☆

《模糊数学》这本书，真的让我看到了一个全新的世界！我一直以为数学的世界非黑即白，但这本书却向我展示了“灰度”的存在。从模糊集合的概念、隶属度函数，到模糊逻辑、模糊推理，再到模糊控制，这本书将一个原本难以捉摸的“模糊”概念，用严谨的数学工具进行了清晰的阐释。作者通过大量的实例，比如对“高”或“热”等主观概念的量化，让我深刻体会到模糊数学在处理现实世界中那些非精确、非量化问题上的强大威力。我特别欣赏书中对模糊逻辑推理过程的讲解，这使得我能够理解人工智能系统中，机器如何模仿人类的模糊判断能力。模糊控制部分的介绍，更是让我看到了这项技术在实际应用中的巨大潜力，比如在家电、工业自动化等领域。这本书不仅仅是介绍了一种新的数学理论，更是一种思维方式的转变，它教会我如何去拥抱不确定性，如何去理解那些无法用精确数值来描述的事物。虽然初次接触时，我对“隶属度”等概念感到有些陌生，但通过反复阅读和思考，我逐渐体会到了它的精妙之处。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对通信技术充满了浓厚的兴趣，而《数字信号处理》这本书无疑是点燃我兴趣的火种。从数字信号的采样、量化，到离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），再到数字滤波器的设计与实现，这本书为我打开了通往数字信号处理世界的大门。我尤其欣赏书中对傅里叶变换在数字信号处理中的应用讲解，这让我深刻理解了为何要进行频谱分析，以及如何通过频谱分析来理解和处理信号。书中对FIR和IIR滤波器的详细阐述，以及各种设计方法的对比分析，让我对如何构建能够满足特定需求的滤波器有了清晰的认识。而且，作者还结合了MATLAB等工具进行仿真演示，这使得抽象的理论知识变得触手可及，我可以亲手编写代码，观察滤波器的实际效果，验证理论的正确性。对我来说，这是一本理论与实践相结合的典范之作。它不仅教授了我如何理解数字信号，更教会了我如何去创造和操纵它们。对于任何想要深入了解数字通信、音频处理、图像处理等领域的人来说，这本书绝对是不可或缺的入门指南。虽然有些算法的实现细节需要反复琢磨，但书中丰富的参考文献和清晰的思路，总能引导我找到解决问题的方向。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《高等数学（下册）》这本书时，我曾以为它只是一本枯燥的定理公式集。然而，在阅读的过程中，我却惊喜地发现它原来是通往更深层次科学理解的钥匙。从多变量函数的微分、积分，到空间向量、曲面，再到无穷级数、微分方程，这本书全面地拓展了我的数学视野。我尤其喜欢书中对多元函数积分的应用讲解，比如计算体积、曲面积分，这些概念的图形化解释让我能够更直观地理解抽象的数学运算。微分方程部分更是让我眼前一亮，它揭示了许多自然现象和社会现象背后隐藏的数学规律，比如人口增长模型、电路的瞬态响应等，这让我开始意识到数学不仅仅是计算工具，更是描述和预测世界的语言。作者在讲解理论的同时，也穿插了大量的例题，并且这些例题都非常具有启发性，能够引导我思考如何将抽象的数学概念应用到实际问题中。虽然书中一些证明过程对我的数学基础提出了更高的要求，但我愿意投入时间和精力去钻研，因为我深信，掌握了高等数学，就等于掌握了理解更复杂科学问题的强大武器。

评分☆☆☆☆☆

这本《概率论与数理统计》给我的感受，就像在浩瀚的随机世界里找到了一盏指路明灯。在学习科学技术的过程当中，我时常会遇到各种各样不确定性因素，概率论与数理统计正是帮助我们理解和应对这些不确定性的利器。这本书从最基本的概率概念、随机变量、概率分布入手，循序渐进地介绍了各种重要的概率分布，比如二项分布、泊松分布、正态分布等，并详细解释了它们的性质和应用场景。数理统计部分则涵盖了参数估计、假设检验、回归分析等核心内容，这些都为我的数据分析和建模能力提供了强有力的支持。我特别喜欢书中对大数定律和中心极限定理的讲解，这让我对统计推断的合理性有了更深刻的理解。书中的例题贴近实际生活和工程应用，例如用概率模型来分析产品合格率，用统计方法来评估实验数据的可靠性，这使得学习过程不再枯燥乏味。更重要的是，它教会了我如何用严谨的数学语言来描述和分析随机现象，如何从看似杂乱无章的数据中提取有用的信息。虽然书中涉及到一些数学公式和定理的证明，但我感觉作者的逻辑非常清晰，并且提供了足够的解释，让我能够逐步理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《信号与系统》真是让我大开眼界！作为一名工程专业的初学者，我一直对信号和系统之间的复杂关系感到好奇，但又苦于找不到一本既严谨又易于理解的书籍。翻阅了许多资料后，我偶然发现了这本《信号与系统》，它的排版清晰，内容详实，从最基础的信号分类、运算，到傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换等核心概念，再到系统响应、稳定性分析，几乎涵盖了信号与系统领域的全部重要知识点。作者用大量生动形象的例子，将抽象的数学概念具象化，比如用简单的声音信号来解释周期信号的频谱特性，用电路模型来演示系统的动态响应。更重要的是，书中提供了大量的例题和习题，并且答案详尽，这对于我这个自学能力有限的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢书中对时域和频域分析的对比讲解，这让我能够更直观地理解同一信号在不同域下的表现，也为我后续学习更高级的课程打下了坚实的基础。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是思维方式的引导，它教会了我如何去分析问题，如何去构建模型，如何去理解现实世界中的各种信号现象。虽然有些章节的数学推导略显复杂，但我可以反复阅读，并结合书中的提示进行思考，感觉自己每天都在进步。