自動控製原理教程（第2版） 9787121115950 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳麗蘭 著

圖書標籤:

• 自動控製原理
• 控製工程
• 係統分析
• 數學模型
• 反饋控製
• 現代控製
• 經典控製
• 控製係統
• 教材
• 高等教育

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121115950

商品編碼：29624788135

包裝：平裝

齣版時間：2010-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	自動控製原理教程（第2版）	作者	陳麗蘭
定價	29.80元	齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121115950	齣版日期	2010-08-01
字數		頁碼
版次	2	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.581Kg

內容簡介

本書介紹瞭控製係統的數學模型、時域分析、根軌跡法、頻率響應法，控製係統的校正方法、非綫性控製係統分析和采樣控製係統分析等內容。為瞭能夠使學生更有效地進行控製理論的學習和應用，本書在各章中都加入瞭基於MATLAB的計算機輔助分析和設計的內容。

作者簡介

目錄

章　緒論 （1） 　1.1　自動控製理論及應用 （1） 　1.2　自動控製理論的基本內容 （1） 　1.3　自動控製係統的分類 （2） 　　1.3.1　按信號傳遞路徑分類 （2） 　　1.3.2　按控製作用的特點分類 （3） 　　1.3.3　控製係統的其他類型 （4） 　1.4　自動控製係統的基本組成 （4） 　1.5　自動控製係統的基本要求 （5） 　1.6　自動控製係統的分析和設計工具 （6） 　1.7　控製係統實例 （7） 　小結 （9） 　習題1 （9） 第2章　控製係統的數學模型 （12） 　2.1　控製係統的微分方程 （12） 　　2.1.1　列寫控製係統微分方程的步驟 （12） 　　2.1.2　實例 （12） 　　2.1.3　綫性定常微分方程的求解 （14） 　2.2　控製係統的傳遞函數 （15） 　　2.2.1　傳遞函數 （15） 　　2.2.2　典型環節的傳遞函數 （16） 　　2.2.3　控製係統的傳遞函數 （19） 　2.3　控製係統的動態結構圖 （20） 　　2.3.1　動態結構圖的概念和組成 （20） 　　2.3.2　幾個基本概念及術語 （20） 　　2.3.3　動態結構圖的繪製 （22） 　　2.3.4　動態結構圖的化簡 （23） 　2.4　信號流圖 （26） 　　2.4.1　信號流圖的組成要素及其術語 （26） 　　2.4.2　信號流圖的代數運算 （27） 　　2.4.3　信號流圖的繪製 （28） 　　2.4.4　信號流圖的梅遜公式 （30） 　2.5　在MATLAB中係統數學模型的錶示 （31） 　　2.5.1　傳遞函數模型 （31） 　　2.5.2　零、極點（ZPK）模型 （32） 　　2.5.3　控製係統數學模型之間的轉換 （33） 　　2.5.4　係統的連接 （34） 　小結 （36） 　習題2 （36） 第3章　控製係統的時域分析 （40） 　3.1　穩定性和代數穩定判據 （40） 　　3.1.1　穩定性的概念 （40） 　　3.1.2　綫性係統穩定的充要條件 （41） 　　3.1.3　勞斯判據 （42） 　…… 第4章　控製係統的根軌跡法 （84） 第5章　控製係統的頻率特性法 （115） 第6章　控製係統的校正方法 （169） 第7章　非綫性控製係統分析 （207） 第8章　采樣控製係統分析 （231） 附錄A　拉普拉斯變換 （268） 附錄B　常用函數的拉普拉斯變換與Z變換對照錶 （275） 附錄C　MATLAB簡介 （276） 參考文獻 （283）

編輯推薦

文摘

序言

《現代信號處理技術與應用》 簡介 本書旨在係統地介紹現代信號處理的核心理論、關鍵技術及其在各個領域的廣泛應用。內容涵蓋瞭從基礎的信號與係統理論，到復雜的高級信號分析與處理方法，再到實際工程中的應用實例。本書力求理論與實踐相結閤，既為讀者打下堅實的理論基礎，又幫助讀者掌握解決實際問題的能力。 第一章 信號與係統的基本概念 本章將深入探討信號的定義、分類及其基本數學描述。我們將學習如何運用傅裏葉級數和傅裏葉變換來分析周期信號和非周期信號的頻域特性，理解捲積在時域和頻域中的意義，以及係統響應的概念。此外，還將介紹綫性時不變（LTI）係統的重要性質，包括其頻率響應和衝激響應。本章還將觸及離散時間信號和係統的基本概念，為後續章節奠定基礎。 1.1 信號的描述與分類 信號的定義與錶示： 信號是信息的載體，可以通過數學函數（如連續時間信號 $x(t)$ 和離散時間信號 $x[n]$）來錶示。我們將討論信號的幅值、相位、頻率等基本屬性。 信號的分類： 信號可根據不同標準分類，例如： 連續信號與離散信號： 取決於其自變量（時間）的連續性。 模擬信號與數字信號： 取決於其幅值的連續性。 周期信號與非周期信號： 取決於其是否具有重復性。 偶信號與奇信號： 取決於其對稱性。 能量信號與功率信號： 取決於其能量或功率的有限性。 基本信號： 介紹單位衝激信號 $delta(t)$ 和 $delta[n]$、單位階躍信號 $u(t)$ 和 $u[n]$、指數信號 $e^{at}$ 和 $a^n$ 等在信號分析中的重要作用。 1.2 綫性時不變（LTI）係統 係統的定義與模型： 係統是將輸入信號轉換為輸齣信號的變換器。我們將重點關注綫性時不變（LTI）係統，因為它們在許多實際應用中具有重要的數學特性。 綫性與時不變性： 詳細解釋綫性（疊加性和齊次性）和時不變性（係統特性不隨時間變化）的數學定義，並給齣判斷係統是否為LTI係統的判據。 係統響應： 衝激響應 $h(t)$ 或 $h[n]$： 它是LTI係統最重要的特徵，描述瞭係統對單位衝激信號的響應。通過衝激響應，可以完全錶徵一個LTI係統。 階躍響應： 介紹係統對單位階躍信號的響應。 捲積： 連續時間捲積： $y(t) = x(t) h(t) = int_{-infty}^{infty} x( au) h(t- au) d au$ 離散時間捲積： $y[n] = x[n] h[n] = sum_{k=-infty}^{infty} x[k] h[n-k]$ 捲積是LTI係統中輸入與係統響應相結閤生成輸齣的關鍵運算。我們將通過實例演示捲積的計算過程。 1.3 傅裏葉分析 傅裏葉級數： 用於錶示周期信號的頻譜特性，將其分解為一係列正弦和餘弦分量的疊加。介紹傅裏葉級數的指數形式。 傅裏葉變換： 用於錶示非周期信號的頻譜特性，將信號從時域映射到頻域。定義連續時間傅裏葉變換（CTFT）和離散時間傅裏葉變換（DTFT）。 傅裏葉變換的性質： 綫性、時移、頻移、尺度變換、捲積定理（時域捲積對應頻域乘積，頻域捲積對應時域乘積）等，這些性質對於信號分析和處理至關重要。 帕塞瓦爾定理： 描述瞭信號的能量與頻譜分量之間的關係。 離散傅裏葉變換（DFT）： 用於對離散時間信號進行頻譜分析，是數字信號處理的基礎。介紹DFT的定義及其與DTFT的關係。 快速傅裏葉變換（FFT）： 高效計算DFT的算法，極大地加速瞭數字信號的頻譜分析。 第二章 離散時間信號與係統 本章將聚焦於數字信號處理的核心——離散時間信號和係統。我們將深入探討Z變換及其性質，這是分析離散時間LTI係統的強大工具。同時，還將學習如何利用差分方程來描述和分析離散時間係統，並介紹有限脈衝響應（FIR）和無限脈衝響應（IIR）濾波器的基本概念。 2.1 Z變換 Z變換的定義： 單邊Z變換： $X(z) = sum_{n=0}^{infty} x[n]z^{-n}$ 雙邊Z變換： $X(z) = sum_{n=-infty}^{infty} x[n]z^{-n}$ Z變換將離散時間信號從時域映射到一個復變量 $z$ 的復平麵。 收斂域（ROC）： 解釋Z變換收斂的區域，以及ROC在確定係統穩定性和因果性中的重要作用。 Z變換的性質： 綫性、時移、乘以 $n$、微分、捲積定理等。 逆Z變換： 學習如何從Z域錶示恢復到時域信號，常用的方法包括長除法、部分分式展開和留數法。 2.2 離散時間LTI係統 差分方程： 描述離散時間LTI係統輸入輸齣關係的方程，形如 $sum_{k=0}^{N} a_k y[n-k] = sum_{k=0}^{M} b_k x[n-k]$。 係統函數 $H(z)$： 由差分方程的係數通過Z變換得到， $H(z) = Y(z)/X(z)$。係統函數是描述離散時間LTI係統的另一種重要方式，其零點和極點（即 $H(z)$ 的分子和分母的根）決定瞭係統的特性。 脈衝響應 $h[n]$： $h[n]$ 是係統函數 $H(z)$ 的逆Z變換，它完全錶徵瞭離散時間LTI係統。 因果性與穩定性： 因果係統： 係統在任意時刻的輸齣僅依賴於當前及過去的輸入，不存在未來的輸入。在Z域，因果係統的ROC包含單位圓。 穩定係統： 係統的輸齣有界。對於LTI係統，穩定性的條件是其脈衝響應的絕對可和性，即 $sum_{n=-infty}^{infty} |h[n]| < infty$。在Z域，穩定係統的ROC必須包含單位圓。 2.3 FIR濾波器與IIR濾波器 有限脈衝響應（FIR）濾波器： 其脈衝響應是有限長度的，即 $h[n]$ 僅在有限區間內非零。FIR濾波器具有綫性相位特性，不易産生振蕩，但設計長FIR濾波器需要更多的計算量。 無限脈衝響應（IIR）濾波器： 其脈衝響應是無限長度的，即 $h[n]$ 在無限區間內非零。IIR濾波器可以用較低的階數實現，計算量較小，但可能存在相位失真和穩定性問題。 濾波器設計基礎： 介紹設計FIR和IIR濾波器的基本思想，以及一些常用設計方法，如窗函數法、頻率采樣法、雙綫性變換法等。 第三章 數字信號處理的變換域分析 本章將深入探討數字信號處理中的各種變換域方法，包括離散傅裏葉變換（DFT）的進一步應用、短時傅裏葉變換（STFT）以及小波變換。這些工具使得我們能夠從不同的角度分析信號的頻率內容及其隨時間的變化，對於非平穩信號的處理尤為重要。 3.1 離散傅裏葉變換（DFT）與離散傅裏葉級數（DFS） DFT的詳細性質： 重溫並擴展DFT的性質，包括周期性、對稱性、綫性、時移、頻移、乘積、捲積定理（綫性捲積與循環捲積的關係）。 循環捲積： 介紹DFT計算中的循環捲積，以及如何通過適當的填充（零填充）將綫性捲積近似為循環捲積。 離散傅裏葉級數（DFS）： 用於分析周期離散信號的頻譜。 FFT算法： 簡要介紹FFT算法的原理，如Cooley-Tukey算法，以及其在實際應用中的高效性。 3.2 短時傅裏葉變換（STFT） 非平穩信號的挑戰： 傳統傅裏葉變換假設信號是平穩的，難以分析頻率隨時間變化的信號。 STFT的基本思想： 將信號分成若乾短時段，對每個短時段進行傅裏葉變換，從而獲得信號在不同時間點的頻譜信息。 窗口函數： 介紹各種窗口函數（如矩形窗、漢寜窗、海明窗等）的選擇及其對頻譜分辨率和旁瓣抑製的影響。 時-頻分辨率的權衡： STFT存在“不確定性原理”的限製，即時間分辨率和頻率分辨率之間存在固有的權衡關係。 STFT的應用： 在語音識彆、音頻信號分析、雷達信號處理等領域有廣泛應用。 3.3 小波變換 小波變換的優勢： 相對於STFT，小波變換在時間和頻率上具有“多分辨率”特性，能夠同時提供良好的時間和頻率分辨率，尤其適閤分析具有瞬態特徵和多尺度結構的信號。 連續小波變換（CWT）： 定義CWT，介紹尺度（scale）和時間平移（translation）的概念。 離散小波變換（DWT）： 介紹DWT，以及常用的分解算法，如Mallat算法。 小波基函數： 討論不同小波基函數（如Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等）的特性及其選擇。 小波變換的應用： 在圖像壓縮、去噪、邊緣檢測、模式識彆、醫學信號分析等領域發揮著重要作用。 第四章 數字濾波器的設計與實現 本章將深入探討數字濾波器的設計原理和實現方法。我們將從理論齣發，學習如何根據性能指標設計齣滿足要求的FIR和IIR濾波器，並介紹在實際係統中實現這些濾波器的常用技術。 4.1 FIR濾波器的設計 窗函數法： 基本原理： 將理想濾波器的無限脈衝響應截斷，並通過乘以不同的窗函數來減小截斷誤差，從而逼近理想濾波器的特性。 常用窗函數： 詳細介紹矩形窗、漢寜窗、海明窗、布萊剋曼窗等，分析它們的頻譜特性和設計參數選擇。 設計步驟： 給齣基於窗函數法的FIR濾波器設計流程，包括確定濾波器類型（低通、高通、帶通、帶阻）、截止頻率、阻帶衰減等。 頻率采樣法： 基本原理： 直接在頻域指定濾波器的頻率響應，然後通過DFT/IDFT計算齣脈衝響應。 優點與缺點： 適閤設計任意幅度響應的濾波器，但對頻率點的選擇和插值要求較高。 最優化設計（Parks-McClellan算法）： 基本原理： 采用迭代優化方法，使濾波器的幅頻響應在通帶和阻帶內達到最佳的等波紋逼近。 應用： 能夠設計齣性能優良的FIR濾波器，是工程中常用的設計方法。 綫性相位FIR濾波器： 重點討論具有綫性相位的FIR濾波器設計，強調其在保證信號不失真方麵的優勢，並介紹不同類型的綫性相位FIR濾波器。 4.2 IIR濾波器的設計 模擬濾波器的設計基礎： 巴特沃斯濾波器（Butterworth）： 特點是通帶最平坦。 切比雪夫濾波器I型（Chebyshev Type I）： 通帶內有等波紋，比同階巴特沃斯濾波器具有更陡峭的過渡帶。 切比雪夫濾波器II型（Chebyshev Type II）： 阻帶內有等波紋。 橢圓濾波器（Elliptic）： 通帶和阻帶內都有等波紋，具有最陡峭的過渡帶，但相位特性較差。 從模擬濾波器到數字濾波器： 衝激響應不變法： 將模擬濾波器的衝激響應采樣後得到數字濾波器的脈衝響應。 雙綫性變換法： 將模擬濾波器的頻率變量 $s$ 映射到數字濾波器的頻率變量 $z$，能夠保持穩定性和傳遞函數結構，是常用的設計方法。 直接數字濾波器設計： IIR濾波器係數的直接設計： 介紹一些直接在數字域設計的IIR濾波器方法。 4.3 數字濾波器的實現 直接型結構： 直接I型和直接II型結構： 介紹差分方程在時域的直接實現方式，包括延遲單元、乘法器和加法器。 對公共子項的優化： 討論如何通過閤並公共子項來減少計算量和延遲單元。 規範型結構： 梯形結構（Lattice structure）： 具有良好的數值穩定性，常用於自適應濾波。 級聯型和並聯型結構： 將高階濾波器分解為低階濾波器的級聯或並聯，便於實現和優化。 量化效應與捨入誤差： 討論在數字實現中，有限的字長對濾波器性能的影響，包括幅度失真和相位失真，以及如何減小量化誤差。 第五章 信號分析與處理的高級技術 本章將進一步拓展信號處理的視野，介紹一些在現代信號處理領域中具有重要地位的高級技術，包括譜估計、自適應濾波、多速率信號處理以及譜分析的現代方法。 5.1 譜估計 經典譜估計： 周期圖法： 基於DFT估計功率譜密度，存在方差大、平滑效果差的缺點。 Welch方法： 通過將信號分段、加窗、平均周期圖來減小方差，提高譜估計的平滑度。 Bartlett方法： 另一種基於分段平均的經典譜估計方法。 現代譜估計（參數模型法）： AR模型（自迴歸模型）： 假設信號是由一個全極點係統生成的，通過估計模型參數來獲得高分辨率的譜估計。 MA模型（滑動平均模型）： 假設信號是由一個全零點係統生成的。 ARMA模型（自迴歸滑動平均模型）： 結閤瞭AR和MA模型的特點，能夠更靈活地描述信號。 Burg方法、Yule-Walker方法： 常用於AR模型的參數估計。 譜估計在信號分析中的應用： 識彆信號的頻率成分，分析係統的動態特性，檢測信號中的隱藏模式。 5.2 自適應濾波 自適應濾波器的基本原理： 利用反饋機製，根據輸入的信號特性自動調整濾波器係數，以達到最優的濾波效果。 性能指標： 均方誤差（MSE）是常用的性能指標，自適應濾波器的目標是最小化MSE。 經典自適應濾波器算法： LMS（最小均方）算法： 最簡單、最常用的自適應算法，計算量小，收斂性好。 RLS（遞歸最小二乘）算法： 收斂速度比LMS快，但計算量較大。 自適應濾波器的應用： 噪聲消除： 如迴聲消除、自適應均衡器、噪聲抑製。 係統辨識： 估計未知係統的模型。 信號預測： 預測信號的未來值。 5.3 多速率信號處理 采樣率變化： 介紹信號采樣率改變（升采樣和降采樣）的基本概念和技術。 抽取（Decimation）： 將信號的采樣率降低 $M$ 倍，通常伴隨著低通濾波以避免混疊。 插值（Interpolation）： 將信號的采樣率提高 $L$ 倍，通過在原始樣本之間插入零值並進行上采樣，然後通過低通濾波器來恢復信號。 多速率濾波器的設計： POLYPHASE分解： 將濾波器分解為多個子濾波器，以提高處理效率。 多速率信號處理的應用： 在通信係統（如多載波調製）、音頻信號處理、圖像處理等領域發揮著關鍵作用。 5.4 譜分析的現代方法 高分辨率譜估計： ESPRIT（Estimating Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques） 和 MUSIC（Multiple Signal Classification） 等子空間方法，利用信號和噪聲的子空間特性來獲得高分辨率的譜估計，尤其適用於識彆存在於噪聲中的多個信號。 譜估計在通信、雷達、聲納等領域的應用： 如何利用譜分析技術來提高目標檢測、參數估計和信號分離的精度。 第六章 信號處理的應用領域 本章將聚焦於信號處理技術在各個實際領域的應用，通過具體的案例展示理論知識的落地。我們將探索信號處理在通信係統、圖像處理、生物醫學工程、語音與音頻處理以及機器學習中的作用。 6.1 通信係統中的信號處理 調製與解調： 介紹幅度調製（AM）、頻率調製（FM）、相位調製（PM）以及數字調製技術（如QPSK, QAM）的原理，以及信號處理在解調過程中的作用。 信道均衡： 解決通信信道引起的信號失真，如碼間串擾，通過自適應濾波器實現。 錯誤控製編碼與解碼： 介紹糾錯碼的基本原理，以及信號處理在解碼過程中的應用。 多輸入多輸齣（MIMO）係統： 利用多個天綫來提高通信係統的容量和可靠性，涉及復雜的信號分離和閤並技術。 6.2 圖像與視頻信號處理 圖像增強： 對圖像進行濾波、對比度調整、去噪等處理，以改善圖像質量。 圖像復原： 恢復退化圖像，如模糊、噪聲汙染的圖像。 圖像壓縮： 利用冗餘信息和人眼感知特性，減小圖像文件大小，如JPEG壓縮中的離散餘弦變換（DCT）。 圖像分割： 將圖像劃分為不同的區域或對象。 特徵提取與模式識彆： 從圖像中提取有意義的特徵，用於對象識彆、人臉識彆等。 視頻處理： 運動估計、視頻編碼（如H.264, HEVC）等。 6.3 生物醫學信號處理 心電圖（ECG）信號分析： 濾波、QRS波群檢測、心律失常分析。 腦電圖（EEG）信號分析： 腦波分類、事件相關電位（ERP）分析。 醫學影像處理： CT、MRI、超聲等醫學影像的增強、重建、分割。 生物傳感器信號處理： 處理來自生物傳感器的信號，用於疾病診斷和監測。 6.4 語音與音頻信號處理 語音識彆： 將語音轉換為文本，涉及聲學模型、語言模型和解碼技術。 語音閤成： 將文本轉換為語音。 音頻信號去噪與增強： 消除背景噪聲，提高音頻質量。 音頻信號壓縮： 如MP3、AAC等音頻編碼格式。 音樂信息檢索： 音樂分類、歌麯識彆。 6.5 信號處理在機器學習中的應用 特徵工程： 從原始數據中提取對機器學習模型有用的特徵，信號處理技術是重要的特徵提取工具。 深度學習模型中的信號處理： 捲積神經網絡（CNN）在圖像和序列數據處理中的應用，循環神經網絡（RNN）在時序數據處理中的應用。 數據預處理： 信號的標準化、歸一化、降維等。 異常檢測： 利用信號處理技術識彆數據中的異常模式。 總結 本書係統地介紹瞭現代信號處理的理論基礎、核心技術和廣泛的應用。從基礎的信號與係統概念，到高級的變換域分析和濾波設計，再到各領域的實際應用，本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角。掌握信號處理技術，對於理解和解決現代工程和科學問題至關重要，無論是通信、控製、圖像、音頻還是更廣泛的科學研究領域。 參考文獻 （此處應列齣實際參考文獻，因AI模型無法生成具體文獻，故省略） 索引 （此處應列齣詳細的索引，因AI模型無法生成具體索引，故省略）

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計也讓我印象深刻。在閱讀一本技術書籍時，良好的排版和清晰的圖示是至關重要的。《自動控製原理教程（第2版）》在這方麵做得非常到位。 首先，紙張的質感很好，印刷清晰，文字大小適中，長時間閱讀也不會感到疲勞。其次，書中大量的圖示，無論是係統框圖、時域響應麯綫、頻域特性麯綫，還是根軌跡圖，都繪製得非常規範、美觀，並且標注清晰，讓我能夠一目瞭然地理解其中的含義。 我特彆欣賞書中對公式的排版。復雜的數學公式被清晰地分開，並且給齣瞭詳細的推導過程，讓人能夠一步步地跟著理解。而且，公式的編號也非常清晰，在文中引用時能夠準確地找到對應的公式。 此外，這本書的章節劃分和邏輯結構也很清晰。每一章節都有明確的標題和引言，概述瞭本章的學習目標和主要內容。章節內部的段落劃分也很閤理，使得閱讀起來條理清晰，不容易迷失。 我尤其喜歡書中在介紹新的概念或者定理時，都會先給齣簡要的解釋，然後再進行詳細的論述和證明。這種“先宏觀後微觀”的方式，讓我能夠快速地把握核心要點，然後再深入細節。 總而言之，這本書不僅在內容上是優秀的，在形式上也是一本值得稱贊的書。它為我提供瞭一個舒適、高效的學習環境，讓我能夠更專注於知識本身的理解和吸收。我覺得一本好的教材，就應該同時兼顧內容和形式，而這本書無疑做到瞭這一點。

評分☆☆☆☆☆

這本《自動控製原理教程（第2版）》真是讓我眼前一亮！作為一名對自動控製領域充滿好奇的初學者，我一直被各種復雜的公式和理論搞得暈頭轉嚮。但這本書的齣現，就像一位循循善誘的老師，用清晰易懂的語言和生動的例子，一步步引領我走進這個精彩的世界。 剛開始我擔心書中的內容會過於枯燥，但事實證明我的擔憂是多餘的。作者在講解基本概念時，並沒有直接拋齣冰冷的數學公式，而是從實際生活中的例子入手，比如傢裏的空調溫度控製、汽車的巡航定速等，這些貼近生活的場景讓我立刻感受到瞭自動控製的魅力和實用性。這種“由淺入深”的教學方式，極大地降低瞭我的學習門檻，讓我能夠更輕鬆地理解那些看似抽象的理論。 更讓我驚喜的是，書中對數學方法的講解也相當到位。我一直對拉普拉斯變換、傳遞函數這些概念感到頭疼，但在這本書裏，它們被拆解得非常細緻，並且配閤瞭大量的圖示和推導過程。我不再是死記硬背，而是真正理解瞭它們是如何幫助我們分析和設計控製係統的。尤其是書中關於係統穩定性、根軌跡、頻率響應等章節，講解得深入淺齣，邏輯性極強，讓我豁然開朗。 而且，這本書不僅僅是理論的堆砌，還包含瞭豐富的實例分析和習題。每一個章節後麵都有精心設計的習題，涵蓋瞭從簡單到復雜的各種類型，這讓我有機會將學到的知識付諸實踐。而且，書中還提供瞭部分習題的解答思路，這對於我們自學非常有幫助，可以及時發現自己的問題並加以糾正。我覺得這種實踐與理論相結閤的方式，是學習自動控製原理最好的方法。 總而言之，這本書是一本集理論性、實踐性和易讀性於一體的優秀教材。它不僅為我打下瞭堅實的自動控製理論基礎，更激發瞭我對這個領域進一步探索的興趣。我強烈推薦給所有想要學習自動控製原理的同學和工程師，相信你們一定能從中獲益匪淺！

評分☆☆☆☆☆

我之前在學習自動控製原理時，總是覺得那些關於係統建模和分析的章節特彆晦澀難懂，像是一堵難以逾越的高牆。但翻開這本《自動控製原理教程（第2版）》之後，我的感覺完全變瞭。《自動控製原理教程（第2版）》的講解方式，真的可以說是“潤物細無聲”。 它從最基礎的綫性定常係統入手，一步步引導讀者理解什麼是傳遞函數，如何通過分析傳遞函數來瞭解係統的動態特性。書中對於各種典型環節，比如積分環節、微分環節、比例環節、一階係統、二階係統等，都給齣瞭非常詳細的分析和圖示，讓我能夠直觀地看到它們在時域和頻域上的錶現。 讓我印象深刻的是，書中在講解根軌跡時，作者並沒有直接給齣一堆規則，而是先從係統參數變化對係統極點位置的影響入手，然後纔引齣根軌跡的概念。這樣的邏輯順序，讓我更容易理解根軌跡的物理意義，也更容易掌握繪製根軌跡的方法。 此外，書中在討論係統響應時，對超調量、調節時間、穩態誤差等關鍵指標的解釋也十分到位。作者會結閤具體的例子，說明這些指標的實際意義，以及它們與係統參數之間的關係，這對於我理解如何通過調整參數來優化係統性能非常有幫助。 這本書的結構安排也非常閤理，每個章節之間過渡自然，層層遞進。即便是我這樣初學者，也能在作者的引導下，逐步建立起對自動控製係統分析的完整認知。我個人覺得，它在培養學生對係統行為的直覺和洞察力方麵，做得非常齣色。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受就是它的“實用性”和“係統性”。作為一名即將進入工程實踐的學生，我非常看重教材能否真正地幫助我解決實際問題，而不是僅僅停留在理論層麵。《自動控製原理教程（第2版）》在這方麵做得非常齣色。 書中不僅僅是在介紹理論，更重要的是在教你如何“用”。比如在講到係統辨識時，它不僅介紹瞭辨識的幾種常用方法，還給齣瞭一些實際工程中如何選擇方法的指導。對於像我這樣，以後可能要直接麵對實際工業控製問題的人來說，這種指導價值韆金。 我尤其喜歡書中關於控製器設計的部分。它不僅僅是介紹瞭PI、PID等經典控製器，還詳細講解瞭如何根據係統的特性和性能要求，來選擇閤適的控製器類型和整定參數。書中通過大量的仿真例子，直觀地展示瞭不同控製器參數對係統動態響應的影響，這讓我能夠更深刻地理解“整定”的意義，而不是簡單地套用公式。 而且，這本書的內容覆蓋麵很廣。從基礎的係統建模，到各種分析方法，再到控製器設計，以及後期的抗乾擾和魯棒性分析，都給齣瞭比較全麵的介紹。這種係統性的講解，讓我能夠在一個完整的框架下理解自動控製技術，而不是零散地學習各種知識點。 唯一可能讓我覺得有些遺憾的是，由於篇幅限製，書中對一些更前沿的控製理論，例如自適應控製、模糊控製、神經網絡控製等，並沒有進行深入的探討。但考慮到這是一本基礎教程，這樣的安排也是非常閤理的。它已經為我打下瞭堅實的基礎，讓我有能力去接觸和學習更高級的內容。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我最關心的就是它的內容是否能跟上時代的發展。畢竟自動控製領域技術更新迭代很快，一本老舊的教材可能無法滿足現代工程的需求。但《自動控製原理教程（第2版）》給我帶來瞭驚喜，雖然它是一本教程，但其中涉及到的許多概念和方法，即便放在今天來看，也依然是核心且不可或缺的。 書中對於經典控製理論的闡述，比如係統的時域分析、頻域分析、穩定性判據等，都寫得非常透徹。我特彆喜歡其中關於奈奎斯特圖和波特圖的講解，作者用非常形象的比喻和詳細的步驟，讓我徹底理解瞭如何通過這些圖來判斷係統的穩定性和性能。這比我之前看過的很多資料都要清晰得多。 而且，這本書在講解過程中，非常注重培養讀者的工程思維。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更是告訴你“為什麼”。比如在介紹PID控製器時，作者不僅給齣瞭數學模型，還詳細分析瞭P、I、D參數分彆對係統響應的影響，以及如何根據具體需求來整定這些參數，這對於實際應用非常有指導意義。 另外，我注意到書中還穿插瞭一些關於現代控製理論的初步介紹，雖然篇幅不長，但已經足夠引起我對狀態空間法、能控性、可觀性等更高級概念的興趣。這讓我覺得這本書在打好基礎的同時，也為我未來深入學習提供瞭清晰的方嚮。 總體來說，這本書在經典控製理論的講解上做得非常紮實，而且在一定程度上也兼顧瞭對新方法的引入，是一本非常值得研讀的教材。它讓我對自動控製的理解不再停留在概念層麵，而是能夠開始思考如何將其應用於實際的工程問題中。