自动控制原理教程（第2版） 9787121115950 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈丽兰 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121115950

商品编码：29624788135

包装：平装

出版时间：2010-08-01

图书基本信息
图书名称	自动控制原理教程（第2版）	作者	陈丽兰
定价	29.80元	出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121115950	出版日期	2010-08-01
字数		页码
版次	2	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.581Kg

内容简介

本书介绍了控制系统的数学模型、时域分析、根轨迹法、频率响应法，控制系统的校正方法、非线性控制系统分析和采样控制系统分析等内容。为了能够使学生更有效地进行控制理论的学习和应用，本书在各章中都加入了基于MATLAB的计算机辅助分析和设计的内容。

作者简介

目录

章　绪论 （1） 　1.1　自动控制理论及应用 （1） 　1.2　自动控制理论的基本内容 （1） 　1.3　自动控制系统的分类 （2） 　　1.3.1　按信号传递路径分类 （2） 　　1.3.2　按控制作用的特点分类 （3） 　　1.3.3　控制系统的其他类型 （4） 　1.4　自动控制系统的基本组成 （4） 　1.5　自动控制系统的基本要求 （5） 　1.6　自动控制系统的分析和设计工具 （6） 　1.7　控制系统实例 （7） 　小结 （9） 　习题1 （9） 第2章　控制系统的数学模型 （12） 　2.1　控制系统的微分方程 （12） 　　2.1.1　列写控制系统微分方程的步骤 （12） 　　2.1.2　实例 （12） 　　2.1.3　线性定常微分方程的求解 （14） 　2.2　控制系统的传递函数 （15） 　　2.2.1　传递函数 （15） 　　2.2.2　典型环节的传递函数 （16） 　　2.2.3　控制系统的传递函数 （19） 　2.3　控制系统的动态结构图 （20） 　　2.3.1　动态结构图的概念和组成 （20） 　　2.3.2　几个基本概念及术语 （20） 　　2.3.3　动态结构图的绘制 （22） 　　2.3.4　动态结构图的化简 （23） 　2.4　信号流图 （26） 　　2.4.1　信号流图的组成要素及其术语 （26） 　　2.4.2　信号流图的代数运算 （27） 　　2.4.3　信号流图的绘制 （28） 　　2.4.4　信号流图的梅逊公式 （30） 　2.5　在MATLAB中系统数学模型的表示 （31） 　　2.5.1　传递函数模型 （31） 　　2.5.2　零、极点（ZPK）模型 （32） 　　2.5.3　控制系统数学模型之间的转换 （33） 　　2.5.4　系统的连接 （34） 　小结 （36） 　习题2 （36） 第3章　控制系统的时域分析 （40） 　3.1　稳定性和代数稳定判据 （40） 　　3.1.1　稳定性的概念 （40） 　　3.1.2　线性系统稳定的充要条件 （41） 　　3.1.3　劳斯判据 （42） 　…… 第4章　控制系统的根轨迹法 （84） 第5章　控制系统的频率特性法 （115） 第6章　控制系统的校正方法 （169） 第7章　非线性控制系统分析 （207） 第8章　采样控制系统分析 （231） 附录A　拉普拉斯变换 （268） 附录B　常用函数的拉普拉斯变换与Z变换对照表 （275） 附录C　MATLAB简介 （276） 参考文献 （283）

编辑推荐

文摘

序言

《现代信号处理技术与应用》 简介 本书旨在系统地介绍现代信号处理的核心理论、关键技术及其在各个领域的广泛应用。内容涵盖了从基础的信号与系统理论，到复杂的高级信号分析与处理方法，再到实际工程中的应用实例。本书力求理论与实践相结合，既为读者打下坚实的理论基础，又帮助读者掌握解决实际问题的能力。 第一章 信号与系统的基本概念 本章将深入探讨信号的定义、分类及其基本数学描述。我们将学习如何运用傅里叶级数和傅里叶变换来分析周期信号和非周期信号的频域特性，理解卷积在时域和频域中的意义，以及系统响应的概念。此外，还将介绍线性时不变（LTI）系统的重要性质，包括其频率响应和冲激响应。本章还将触及离散时间信号和系统的基本概念，为后续章节奠定基础。 1.1 信号的描述与分类 信号的定义与表示： 信号是信息的载体，可以通过数学函数（如连续时间信号 $x(t)$ 和离散时间信号 $x[n]$）来表示。我们将讨论信号的幅值、相位、频率等基本属性。 信号的分类： 信号可根据不同标准分类，例如： 连续信号与离散信号： 取决于其自变量（时间）的连续性。 模拟信号与数字信号： 取决于其幅值的连续性。 周期信号与非周期信号： 取决于其是否具有重复性。 偶信号与奇信号： 取决于其对称性。 能量信号与功率信号： 取决于其能量或功率的有限性。 基本信号： 介绍单位冲激信号 $delta(t)$ 和 $delta[n]$、单位阶跃信号 $u(t)$ 和 $u[n]$、指数信号 $e^{at}$ 和 $a^n$ 等在信号分析中的重要作用。 1.2 线性时不变（LTI）系统 系统的定义与模型： 系统是将输入信号转换为输出信号的变换器。我们将重点关注线性时不变（LTI）系统，因为它们在许多实际应用中具有重要的数学特性。 线性与时不变性： 详细解释线性（叠加性和齐次性）和时不变性（系统特性不随时间变化）的数学定义，并给出判断系统是否为LTI系统的判据。 系统响应： 冲激响应 $h(t)$ 或 $h[n]$： 它是LTI系统最重要的特征，描述了系统对单位冲激信号的响应。通过冲激响应，可以完全表征一个LTI系统。 阶跃响应： 介绍系统对单位阶跃信号的响应。 卷积： 连续时间卷积： $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$ 离散时间卷积： $y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$ 卷积是LTI系统中输入与系统响应相结合生成输出的关键运算。我们将通过实例演示卷积的计算过程。 1.3 傅里叶分析 傅里叶级数： 用于表示周期信号的频谱特性，将其分解为一系列正弦和余弦分量的叠加。介绍傅里叶级数的指数形式。 傅里叶变换： 用于表示非周期信号的频谱特性，将信号从时域映射到频域。定义连续时间傅里叶变换（CTFT）和离散时间傅里叶变换（DTFT）。 傅里叶变换的性质： 线性、时移、频移、尺度变换、卷积定理（时域卷积对应频域乘积，频域卷积对应时域乘积）等，这些性质对于信号分析和处理至关重要。 帕塞瓦尔定理： 描述了信号的能量与频谱分量之间的关系。 离散傅里叶变换（DFT）： 用于对离散时间信号进行频谱分析，是数字信号处理的基础。介绍DFT的定义及其与DTFT的关系。 快速傅里叶变换（FFT）： 高效计算DFT的算法，极大地加速了数字信号的频谱分析。 第二章 离散时间信号与系统 本章将聚焦于数字信号处理的核心——离散时间信号和系统。我们将深入探讨Z变换及其性质，这是分析离散时间LTI系统的强大工具。同时，还将学习如何利用差分方程来描述和分析离散时间系统，并介绍有限脉冲响应（FIR）和无限脉冲响应（IIR）滤波器的基本概念。 2.1 Z变换 Z变换的定义： 单边Z变换： $X(z) = sum_{n=0}^{infty} x[n]z^{-n}$ 双边Z变换： $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n]z^{-n}$ Z变换将离散时间信号从时域映射到一个复变量 $z$ 的复平面。 收敛域（ROC）： 解释Z变换收敛的区域，以及ROC在确定系统稳定性和因果性中的重要作用。 Z变换的性质： 线性、时移、乘以 $n$、微分、卷积定理等。 逆Z变换： 学习如何从Z域表示恢复到时域信号，常用的方法包括长除法、部分分式展开和留数法。 2.2 离散时间LTI系统 差分方程： 描述离散时间LTI系统输入输出关系的方程，形如 $sum_{k=0}^{N} a_k y[n-k] = sum_{k=0}^{M} b_k x[n-k]$。 系统函数 $H(z)$： 由差分方程的系数通过Z变换得到， $H(z) = Y(z)/X(z)$。系统函数是描述离散时间LTI系统的另一种重要方式，其零点和极点（即 $H(z)$ 的分子和分母的根）决定了系统的特性。 脉冲响应 $h[n]$： $h[n]$ 是系统函数 $H(z)$ 的逆Z变换，它完全表征了离散时间LTI系统。 因果性与稳定性： 因果系统： 系统在任意时刻的输出仅依赖于当前及过去的输入，不存在未来的输入。在Z域，因果系统的ROC包含单位圆。 稳定系统： 系统的输出有界。对于LTI系统，稳定性的条件是其脉冲响应的绝对可和性，即 $sum_{n=-infty}^{infty} |h[n]| < infty$。在Z域，稳定系统的ROC必须包含单位圆。 2.3 FIR滤波器与IIR滤波器 有限脉冲响应（FIR）滤波器： 其脉冲响应是有限长度的，即 $h[n]$ 仅在有限区间内非零。FIR滤波器具有线性相位特性，不易产生振荡，但设计长FIR滤波器需要更多的计算量。 无限脉冲响应（IIR）滤波器： 其脉冲响应是无限长度的，即 $h[n]$ 在无限区间内非零。IIR滤波器可以用较低的阶数实现，计算量较小，但可能存在相位失真和稳定性问题。 滤波器设计基础： 介绍设计FIR和IIR滤波器的基本思想，以及一些常用设计方法，如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等。 第三章 数字信号处理的变换域分析 本章将深入探讨数字信号处理中的各种变换域方法，包括离散傅里叶变换（DFT）的进一步应用、短时傅里叶变换（STFT）以及小波变换。这些工具使得我们能够从不同的角度分析信号的频率内容及其随时间的变化，对于非平稳信号的处理尤为重要。 3.1 离散傅里叶变换（DFT）与离散傅里叶级数（DFS） DFT的详细性质： 重温并扩展DFT的性质，包括周期性、对称性、线性、时移、频移、乘积、卷积定理（线性卷积与循环卷积的关系）。 循环卷积： 介绍DFT计算中的循环卷积，以及如何通过适当的填充（零填充）将线性卷积近似为循环卷积。 离散傅里叶级数（DFS）： 用于分析周期离散信号的频谱。 FFT算法： 简要介绍FFT算法的原理，如Cooley-Tukey算法，以及其在实际应用中的高效性。 3.2 短时傅里叶变换（STFT） 非平稳信号的挑战： 传统傅里叶变换假设信号是平稳的，难以分析频率随时间变化的信号。 STFT的基本思想： 将信号分成若干短时段，对每个短时段进行傅里叶变换，从而获得信号在不同时间点的频谱信息。 窗口函数： 介绍各种窗口函数（如矩形窗、汉宁窗、海明窗等）的选择及其对频谱分辨率和旁瓣抑制的影响。 时-频分辨率的权衡： STFT存在“不确定性原理”的限制，即时间分辨率和频率分辨率之间存在固有的权衡关系。 STFT的应用： 在语音识别、音频信号分析、雷达信号处理等领域有广泛应用。 3.3 小波变换 小波变换的优势： 相对于STFT，小波变换在时间和频率上具有“多分辨率”特性，能够同时提供良好的时间和频率分辨率，尤其适合分析具有瞬态特征和多尺度结构的信号。 连续小波变换（CWT）： 定义CWT，介绍尺度（scale）和时间平移（translation）的概念。 离散小波变换（DWT）： 介绍DWT，以及常用的分解算法，如Mallat算法。 小波基函数： 讨论不同小波基函数（如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等）的特性及其选择。 小波变换的应用： 在图像压缩、去噪、边缘检测、模式识别、医学信号分析等领域发挥着重要作用。 第四章 数字滤波器的设计与实现 本章将深入探讨数字滤波器的设计原理和实现方法。我们将从理论出发，学习如何根据性能指标设计出满足要求的FIR和IIR滤波器，并介绍在实际系统中实现这些滤波器的常用技术。 4.1 FIR滤波器的设计 窗函数法： 基本原理： 将理想滤波器的无限脉冲响应截断，并通过乘以不同的窗函数来减小截断误差，从而逼近理想滤波器的特性。 常用窗函数： 详细介绍矩形窗、汉宁窗、海明窗、布莱克曼窗等，分析它们的频谱特性和设计参数选择。 设计步骤： 给出基于窗函数法的FIR滤波器设计流程，包括确定滤波器类型（低通、高通、带通、带阻）、截止频率、阻带衰减等。 频率采样法： 基本原理： 直接在频域指定滤波器的频率响应，然后通过DFT/IDFT计算出脉冲响应。 优点与缺点： 适合设计任意幅度响应的滤波器，但对频率点的选择和插值要求较高。 最优化设计（Parks-McClellan算法）： 基本原理： 采用迭代优化方法，使滤波器的幅频响应在通带和阻带内达到最佳的等波纹逼近。 应用： 能够设计出性能优良的FIR滤波器，是工程中常用的设计方法。 线性相位FIR滤波器： 重点讨论具有线性相位的FIR滤波器设计，强调其在保证信号不失真方面的优势，并介绍不同类型的线性相位FIR滤波器。 4.2 IIR滤波器的设计 模拟滤波器的设计基础： 巴特沃斯滤波器（Butterworth）： 特点是通带最平坦。 切比雪夫滤波器I型（Chebyshev Type I）： 通带内有等波纹，比同阶巴特沃斯滤波器具有更陡峭的过渡带。 切比雪夫滤波器II型（Chebyshev Type II）： 阻带内有等波纹。 椭圆滤波器（Elliptic）： 通带和阻带内都有等波纹，具有最陡峭的过渡带，但相位特性较差。 从模拟滤波器到数字滤波器： 冲激响应不变法： 将模拟滤波器的冲激响应采样后得到数字滤波器的脉冲响应。 双线性变换法： 将模拟滤波器的频率变量 $s$ 映射到数字滤波器的频率变量 $z$，能够保持稳定性和传递函数结构，是常用的设计方法。 直接数字滤波器设计： IIR滤波器系数的直接设计： 介绍一些直接在数字域设计的IIR滤波器方法。 4.3 数字滤波器的实现 直接型结构： 直接I型和直接II型结构： 介绍差分方程在时域的直接实现方式，包括延迟单元、乘法器和加法器。 对公共子项的优化： 讨论如何通过合并公共子项来减少计算量和延迟单元。 规范型结构： 梯形结构（Lattice structure）： 具有良好的数值稳定性，常用于自适应滤波。 级联型和并联型结构： 将高阶滤波器分解为低阶滤波器的级联或并联，便于实现和优化。 量化效应与舍入误差： 讨论在数字实现中，有限的字长对滤波器性能的影响，包括幅度失真和相位失真，以及如何减小量化误差。 第五章 信号分析与处理的高级技术 本章将进一步拓展信号处理的视野，介绍一些在现代信号处理领域中具有重要地位的高级技术，包括谱估计、自适应滤波、多速率信号处理以及谱分析的现代方法。 5.1 谱估计 经典谱估计： 周期图法： 基于DFT估计功率谱密度，存在方差大、平滑效果差的缺点。 Welch方法： 通过将信号分段、加窗、平均周期图来减小方差，提高谱估计的平滑度。 Bartlett方法： 另一种基于分段平均的经典谱估计方法。 现代谱估计（参数模型法）： AR模型（自回归模型）： 假设信号是由一个全极点系统生成的，通过估计模型参数来获得高分辨率的谱估计。 MA模型（滑动平均模型）： 假设信号是由一个全零点系统生成的。 ARMA模型（自回归滑动平均模型）： 结合了AR和MA模型的特点，能够更灵活地描述信号。 Burg方法、Yule-Walker方法： 常用于AR模型的参数估计。 谱估计在信号分析中的应用： 识别信号的频率成分，分析系统的动态特性，检测信号中的隐藏模式。 5.2 自适应滤波 自适应滤波器的基本原理： 利用反馈机制，根据输入的信号特性自动调整滤波器系数，以达到最优的滤波效果。 性能指标： 均方误差（MSE）是常用的性能指标，自适应滤波器的目标是最小化MSE。 经典自适应滤波器算法： LMS（最小均方）算法： 最简单、最常用的自适应算法，计算量小，收敛性好。 RLS（递归最小二乘）算法： 收敛速度比LMS快，但计算量较大。 自适应滤波器的应用： 噪声消除： 如回声消除、自适应均衡器、噪声抑制。 系统辨识： 估计未知系统的模型。 信号预测： 预测信号的未来值。 5.3 多速率信号处理 采样率变化： 介绍信号采样率改变（升采样和降采样）的基本概念和技术。 抽取（Decimation）： 将信号的采样率降低 $M$ 倍，通常伴随着低通滤波以避免混叠。 插值（Interpolation）： 将信号的采样率提高 $L$ 倍，通过在原始样本之间插入零值并进行上采样，然后通过低通滤波器来恢复信号。 多速率滤波器的设计： POLYPHASE分解： 将滤波器分解为多个子滤波器，以提高处理效率。 多速率信号处理的应用： 在通信系统（如多载波调制）、音频信号处理、图像处理等领域发挥着关键作用。 5.4 谱分析的现代方法 高分辨率谱估计： ESPRIT（Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques） 和 MUSIC（Multiple Signal Classification） 等子空间方法，利用信号和噪声的子空间特性来获得高分辨率的谱估计，尤其适用于识别存在于噪声中的多个信号。 谱估计在通信、雷达、声纳等领域的应用： 如何利用谱分析技术来提高目标检测、参数估计和信号分离的精度。 第六章 信号处理的应用领域 本章将聚焦于信号处理技术在各个实际领域的应用，通过具体的案例展示理论知识的落地。我们将探索信号处理在通信系统、图像处理、生物医学工程、语音与音频处理以及机器学习中的作用。 6.1 通信系统中的信号处理 调制与解调： 介绍幅度调制（AM）、频率调制（FM）、相位调制（PM）以及数字调制技术（如QPSK, QAM）的原理，以及信号处理在解调过程中的作用。 信道均衡： 解决通信信道引起的信号失真，如码间串扰，通过自适应滤波器实现。 错误控制编码与解码： 介绍纠错码的基本原理，以及信号处理在解码过程中的应用。 多输入多输出（MIMO）系统： 利用多个天线来提高通信系统的容量和可靠性，涉及复杂的信号分离和合并技术。 6.2 图像与视频信号处理 图像增强： 对图像进行滤波、对比度调整、去噪等处理，以改善图像质量。 图像复原： 恢复退化图像，如模糊、噪声污染的图像。 图像压缩： 利用冗余信息和人眼感知特性，减小图像文件大小，如JPEG压缩中的离散余弦变换（DCT）。 图像分割： 将图像划分为不同的区域或对象。 特征提取与模式识别： 从图像中提取有意义的特征，用于对象识别、人脸识别等。 视频处理： 运动估计、视频编码（如H.264, HEVC）等。 6.3 生物医学信号处理 心电图（ECG）信号分析： 滤波、QRS波群检测、心律失常分析。 脑电图（EEG）信号分析： 脑波分类、事件相关电位（ERP）分析。 医学影像处理： CT、MRI、超声等医学影像的增强、重建、分割。 生物传感器信号处理： 处理来自生物传感器的信号，用于疾病诊断和监测。 6.4 语音与音频信号处理 语音识别： 将语音转换为文本，涉及声学模型、语言模型和解码技术。 语音合成： 将文本转换为语音。 音频信号去噪与增强： 消除背景噪声，提高音频质量。 音频信号压缩： 如MP3、AAC等音频编码格式。 音乐信息检索： 音乐分类、歌曲识别。 6.5 信号处理在机器学习中的应用 特征工程： 从原始数据中提取对机器学习模型有用的特征，信号处理技术是重要的特征提取工具。 深度学习模型中的信号处理： 卷积神经网络（CNN）在图像和序列数据处理中的应用，循环神经网络（RNN）在时序数据处理中的应用。 数据预处理： 信号的标准化、归一化、降维等。 异常检测： 利用信号处理技术识别数据中的异常模式。 总结 本书系统地介绍了现代信号处理的理论基础、核心技术和广泛的应用。从基础的信号与系统概念，到高级的变换域分析和滤波设计，再到各领域的实际应用，本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角。掌握信号处理技术，对于理解和解决现代工程和科学问题至关重要，无论是通信、控制、图像、音频还是更广泛的科学研究领域。 参考文献 （此处应列出实际参考文献，因AI模型无法生成具体文献，故省略） 索引 （此处应列出详细的索引，因AI模型无法生成具体索引，故省略）

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是它的“实用性”和“系统性”。作为一名即将进入工程实践的学生，我非常看重教材能否真正地帮助我解决实际问题，而不是仅仅停留在理论层面。《自动控制原理教程（第2版）》在这方面做得非常出色。 书中不仅仅是在介绍理论，更重要的是在教你如何“用”。比如在讲到系统辨识时，它不仅介绍了辨识的几种常用方法，还给出了一些实际工程中如何选择方法的指导。对于像我这样，以后可能要直接面对实际工业控制问题的人来说，这种指导价值千金。 我尤其喜欢书中关于控制器设计的部分。它不仅仅是介绍了PI、PID等经典控制器，还详细讲解了如何根据系统的特性和性能要求，来选择合适的控制器类型和整定参数。书中通过大量的仿真例子，直观地展示了不同控制器参数对系统动态响应的影响，这让我能够更深刻地理解“整定”的意义，而不是简单地套用公式。 而且，这本书的内容覆盖面很广。从基础的系统建模，到各种分析方法，再到控制器设计，以及后期的抗干扰和鲁棒性分析，都给出了比较全面的介绍。这种系统性的讲解，让我能够在一个完整的框架下理解自动控制技术，而不是零散地学习各种知识点。 唯一可能让我觉得有些遗憾的是，由于篇幅限制，书中对一些更前沿的控制理论，例如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等，并没有进行深入的探讨。但考虑到这是一本基础教程，这样的安排也是非常合理的。它已经为我打下了坚实的基础，让我有能力去接触和学习更高级的内容。

评分☆☆☆☆☆

这本《自动控制原理教程（第2版）》真是让我眼前一亮！作为一名对自动控制领域充满好奇的初学者，我一直被各种复杂的公式和理论搞得晕头转向。但这本书的出现，就像一位循循善诱的老师，用清晰易懂的语言和生动的例子，一步步引领我走进这个精彩的世界。 刚开始我担心书中的内容会过于枯燥，但事实证明我的担忧是多余的。作者在讲解基本概念时，并没有直接抛出冰冷的数学公式，而是从实际生活中的例子入手，比如家里的空调温度控制、汽车的巡航定速等，这些贴近生活的场景让我立刻感受到了自动控制的魅力和实用性。这种“由浅入深”的教学方式，极大地降低了我的学习门槛，让我能够更轻松地理解那些看似抽象的理论。 更让我惊喜的是，书中对数学方法的讲解也相当到位。我一直对拉普拉斯变换、传递函数这些概念感到头疼，但在这本书里，它们被拆解得非常细致，并且配合了大量的图示和推导过程。我不再是死记硬背，而是真正理解了它们是如何帮助我们分析和设计控制系统的。尤其是书中关于系统稳定性、根轨迹、频率响应等章节，讲解得深入浅出，逻辑性极强，让我豁然开朗。 而且，这本书不仅仅是理论的堆砌，还包含了丰富的实例分析和习题。每一个章节后面都有精心设计的习题，涵盖了从简单到复杂的各种类型，这让我有机会将学到的知识付诸实践。而且，书中还提供了部分习题的解答思路，这对于我们自学非常有帮助，可以及时发现自己的问题并加以纠正。我觉得这种实践与理论相结合的方式，是学习自动控制原理最好的方法。 总而言之，这本书是一本集理论性、实践性和易读性于一体的优秀教材。它不仅为我打下了坚实的自动控制理论基础，更激发了我对这个领域进一步探索的兴趣。我强烈推荐给所有想要学习自动控制原理的同学和工程师，相信你们一定能从中获益匪浅！

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也让我印象深刻。在阅读一本技术书籍时，良好的排版和清晰的图示是至关重要的。《自动控制原理教程（第2版）》在这方面做得非常到位。 首先，纸张的质感很好，印刷清晰，文字大小适中，长时间阅读也不会感到疲劳。其次，书中大量的图示，无论是系统框图、时域响应曲线、频域特性曲线，还是根轨迹图，都绘制得非常规范、美观，并且标注清晰，让我能够一目了然地理解其中的含义。 我特别欣赏书中对公式的排版。复杂的数学公式被清晰地分开，并且给出了详细的推导过程，让人能够一步步地跟着理解。而且，公式的编号也非常清晰，在文中引用时能够准确地找到对应的公式。 此外，这本书的章节划分和逻辑结构也很清晰。每一章节都有明确的标题和引言，概述了本章的学习目标和主要内容。章节内部的段落划分也很合理，使得阅读起来条理清晰，不容易迷失。 我尤其喜欢书中在介绍新的概念或者定理时，都会先给出简要的解释，然后再进行详细的论述和证明。这种“先宏观后微观”的方式，让我能够快速地把握核心要点，然后再深入细节。 总而言之，这本书不仅在内容上是优秀的，在形式上也是一本值得称赞的书。它为我提供了一个舒适、高效的学习环境，让我能够更专注于知识本身的理解和吸收。我觉得一本好的教材，就应该同时兼顾内容和形式，而这本书无疑做到了这一点。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我最关心的就是它的内容是否能跟上时代的发展。毕竟自动控制领域技术更新迭代很快，一本老旧的教材可能无法满足现代工程的需求。但《自动控制原理教程（第2版）》给我带来了惊喜，虽然它是一本教程，但其中涉及到的许多概念和方法，即便放在今天来看，也依然是核心且不可或缺的。 书中对于经典控制理论的阐述，比如系统的时域分析、频域分析、稳定性判据等，都写得非常透彻。我特别喜欢其中关于奈奎斯特图和波特图的讲解，作者用非常形象的比喻和详细的步骤，让我彻底理解了如何通过这些图来判断系统的稳定性和性能。这比我之前看过的很多资料都要清晰得多。 而且，这本书在讲解过程中，非常注重培养读者的工程思维。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“为什么”。比如在介绍PID控制器时，作者不仅给出了数学模型，还详细分析了P、I、D参数分别对系统响应的影响，以及如何根据具体需求来整定这些参数，这对于实际应用非常有指导意义。 另外，我注意到书中还穿插了一些关于现代控制理论的初步介绍，虽然篇幅不长，但已经足够引起我对状态空间法、能控性、可观性等更高级概念的兴趣。这让我觉得这本书在打好基础的同时，也为我未来深入学习提供了清晰的方向。 总体来说，这本书在经典控制理论的讲解上做得非常扎实，而且在一定程度上也兼顾了对新方法的引入，是一本非常值得研读的教材。它让我对自动控制的理解不再停留在概念层面，而是能够开始思考如何将其应用于实际的工程问题中。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学习自动控制原理时，总是觉得那些关于系统建模和分析的章节特别晦涩难懂，像是一堵难以逾越的高墙。但翻开这本《自动控制原理教程（第2版）》之后，我的感觉完全变了。《自动控制原理教程（第2版）》的讲解方式，真的可以说是“润物细无声”。 它从最基础的线性定常系统入手，一步步引导读者理解什么是传递函数，如何通过分析传递函数来了解系统的动态特性。书中对于各种典型环节，比如积分环节、微分环节、比例环节、一阶系统、二阶系统等，都给出了非常详细的分析和图示，让我能够直观地看到它们在时域和频域上的表现。 让我印象深刻的是，书中在讲解根轨迹时，作者并没有直接给出一堆规则，而是先从系统参数变化对系统极点位置的影响入手，然后才引出根轨迹的概念。这样的逻辑顺序，让我更容易理解根轨迹的物理意义，也更容易掌握绘制根轨迹的方法。 此外，书中在讨论系统响应时，对超调量、调节时间、稳态误差等关键指标的解释也十分到位。作者会结合具体的例子，说明这些指标的实际意义，以及它们与系统参数之间的关系，这对于我理解如何通过调整参数来优化系统性能非常有帮助。 这本书的结构安排也非常合理，每个章节之间过渡自然，层层递进。即便是我这样初学者，也能在作者的引导下，逐步建立起对自动控制系统分析的完整认知。我个人觉得，它在培养学生对系统行为的直觉和洞察力方面，做得非常出色。