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韩璞著 著

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• 控制论
• 现代控制
• 工程控制
• 自动控制
• 系统分析
• 建模
• 优化
• 算法
• 控制系统
• 反馈控制

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787519806156

商品编码：12566147161

出版时间：2017-04-01

作  者:韩璞 著 定  价:238 出 版 社:中国电力出版社 出版日期:2017年04月01日 页  数:735 装  帧:平装 ISBN:9787519806156 ●序
●前言
●第0章绪论
●第1章自动控制的一般概念
●1.1自动控制系统的基本概念
●1.1.1名词解释
●1.1.2自动化与自动控制
●1.1.3常系数线性系统和变系数线性系统
●1.1.4非线性系统
●1.2连续生产过程与间歇生产过程系统
●1.2.1连续生产过程
●1.2.2间歇生产过程
●1.2.3过程变量
●1.3自动控制系统的组成
●1.3.1自动控制系统的基本组成结构及术语定义
●1.3.2闭环控制和开环控制系统
●1.4对连续过程控制系统性能的基本要求
●1.4.1控制系统稳定性概念
●1.4.2连续过程控制系统的动态性能
●1.4.3控制系统的质量(品质)指标
●部分目录

内容简介

这是一部面向控制工程学科的理论联系工程实际的著作。集作者40年来从事自动控制学科的理论学习、教学和科研经验以及所取得的成果，从现代工程控制实际需求的角度阐述了自动控制理论体系内容。基于自动控制理论的形成年代缺少计算机作为计算工具这一事实，在接近尊重经典和现代控制理论时期所形成的各种理论分析和设计方法的基础上，抛弃了经典控制理论中的复频域分析方法，接近依赖计算机作为计算工具，以“数字仿真”和“参数优化”作为数学方法，以现代生产过程控制为工程背景，详细地论述了现代生产过程系统的建模、分析与优化设计方法。这些分析方法同样适合于运动控制系统。 韩璞 著 韩璞，理论水平高，主要在自动控制理论、智能控制、故障诊断、分散控制与现场总线控制、锅炉燃烧优化技术、火电厂建模与仿真等领域有所建树。

现代工程控制论 一、 什么是工程控制论？ 工程控制论，顾名思义，是研究工程领域内各类系统如何通过控制手段实现预定目标的学科。它不仅仅是简单的“调节”或“修正”，而是一门融合了系统理论、信息理论、动力学、计算机科学以及相关工程技术的交叉学科。其核心在于理解系统的内在规律，通过设计和实施有效的控制策略，使系统在动态变化的环境中保持稳定、高效、可靠的运行，并最终达成最优化的性能。 在现代社会，工程控制论的应用几乎渗透到我们生活的方方面面。从飞机自动驾驶仪的精准导航，到工业生产线上精密仪器的协同作业；从智能电网的负荷平衡，到环境保护中的污染物监测与治理；再到生物医学领域的人工器官控制，以及日益普及的智能家居系统，无一不体现着工程控制论的强大力量。它使得原本复杂、难以驾驭的系统变得可控、可预测，并能够根据实际需求进行智能化的调整和优化。 二、 工程控制论的核心要素 要深入理解工程控制论，我们需要剖析其几个核心要素： 1. 系统（System）： 工程控制论的研究对象是系统。系统是由相互关联、相互作用的若干要素组成的整体，它能够响应外部输入并产生输出。在工程领域，系统可以是具体的物理实体（如机器人、飞机、发电厂），也可以是抽象的流程或模型（如供应链、交通流量）。理解系统的结构、动态特性、约束条件以及其与环境的交互方式是进行有效控制的基础。 2. 状态（State）： 系统的状态是指在某一时刻能够完整描述系统内部情况的变量集合。它决定了系统未来的行为。例如，对于一个飞行器，其状态可能包括位置、速度、姿态、角速度等。控制的目标往往是通过改变系统的输入来影响其状态，使其朝着期望的方向演变。 3. 输入（Input）与输出（Output）： 输入是作用于系统外部的信号或能量，它会引起系统的变化。输出是系统对输入响应所产生的可测量结果。控制的目标就是通过设计合理的输入（控制信号）来影响输出，使其满足预设的要求。 4. 反馈（Feedback）： 反馈是工程控制论中最核心的概念之一。它指的是将系统的输出信息（或其某种变换）重新引入系统作为输入的一部分，用来影响系统的后续行为。负反馈机制能够帮助系统纠正偏差，抵消外部扰动，维持稳定。例如，温度控制器通过测量房间温度（输出），与设定温度进行比较，然后根据温差调整加热器的工作状态（输入），这就是一个典型的负反馈控制。 5. 控制器（Controller）： 控制器是实现控制策略的核心部件。它接收系统的输出信号（或其处理后的信息），并根据预设的算法生成控制信号，作用于系统的执行机构，从而达到控制目的。控制器的设计决定了控制系统的性能，包括响应速度、稳定性、精度以及鲁棒性（抵抗外部干扰的能力）。 6. 被控对象（Plant）： 被控对象是系统中被施加控制的那个部分。它是控制系统作用的直接对象。被控对象的特性（如线性/非线性、时不变/时变、阶数等）直接影响着控制器的设计难度和控制效果。 7. 扰动（Disturbance）： 扰动是指系统中不受控制的、可能影响系统性能的外部因素。例如，飞机飞行时的风力变化，工业生产中的原材料不均匀性。一个好的控制系统应该能够有效地抑制或补偿这些扰动的影响，保证系统性能的稳定。 三、 工程控制论的基本原理与方法 工程控制论的研究方法多样，但一些基本原理贯穿始终： 1. 建模（Modeling）： 在设计控制系统之前，必须对被控对象进行准确的建模。模型可以是数学模型（如微分方程、传递函数、状态空间方程），也可以是物理模型或仿真模型。模型是理解系统动态行为、分析系统特性以及设计和验证控制器的基础。 2. 分析（Analysis）： 对建立的系统模型进行数学分析，以评估系统的稳定性、可控性（能否通过输入任意改变系统状态）、可观测性（能否通过输出推断系统状态）等。这是控制器设计的前提。 3. 设计（Design）： 根据系统特性和控制目标，选择合适的控制策略和设计控制器。常见的控制策略包括： PID控制（比例-积分-微分控制）： 最经典、应用最广泛的反馈控制策略，通过对误差的比例、积分和微分分量进行加权求和来生成控制信号，易于实现且效果良好。 状态反馈控制： 利用系统的所有状态信息来设计控制器，能够实现更优越的控制性能，如极点配置。 最优控制： 在满足某些约束条件下，使系统性能指标（如能量消耗、时间）达到最优的控制方法。 鲁棒控制： 设计能够容忍系统参数不确定性或外部扰动的控制器，保证在各种工况下都能稳定运行。 自适应控制： 当系统特性发生变化时，控制器能够自动调整自身参数以适应新工况的控制方法。 模糊控制： 基于模糊逻辑推理，模拟人类的智能决策过程，适用于难以建立精确数学模型的系统。 神经网络控制： 利用神经网络的学习能力来逼近复杂的系统动态或设计控制器。 4. 仿真与实验（Simulation & Experimentation）： 设计完成后，通常需要通过计算机仿真来验证控制器的性能，并在实际系统中进行实验测试，以确保其有效性和安全性。 四、 现代工程控制论的发展方向 随着科技的飞速发展，工程控制论也在不断演进，展现出新的活力和方向： 1. 智能化与自主化： 结合人工智能、机器学习、深度学习等技术，使得控制系统具备更强的学习、感知、决策和自主执行能力，能够应对日益复杂和动态变化的环境，例如自动驾驶汽车、智能机器人、无人机群的协同控制。 2. 网络化与分布式控制： 随着物联网（IoT）和通信技术的发展，越来越多的系统被连接起来，形成了复杂的网络化系统。分布式控制旨在协调多个相互连接的子系统，共同完成整体任务，如智能电网的广域协调控制、大型制造系统的柔性协同。 3. 高性能与高可靠性： 在航空航天、核能、医疗器械等关键领域，对控制系统的性能要求极高，需要更先进的理论和技术来保证其稳定性和安全性，例如模型预测控制（MPC）在化工过程控制中的应用，以及容错控制策略的研究。 4. 人机交互与协同： 随着人机共存的工程系统增多，如何设计能够与人类智能无缝协作的控制系统成为新的挑战，例如辅助驾驶系统、人机协作机器人。 5. 复杂系统控制： 面对气候变化、交通拥堵、能源危机等全球性挑战，工程控制论需要发展能够处理大规模、高维度、强耦合的复杂系统控制方法，以实现可持续发展和资源优化。 五、 学习工程控制论的意义 掌握工程控制论，不仅仅是学习一门学科，更是掌握一种解决复杂工程问题的思维方式和技术手段。它能够帮助工程师： 深入理解系统： 洞察复杂系统的内在运行机制和动态规律。 设计优化方案： 找到提升系统性能、效率和稳定性的最佳途径。 应对不确定性： 研发能够有效抵抗外部干扰和内部变化的鲁棒控制策略。 实现智能化： 将先进的算法和计算能力融入工程实践，创造更智能、更便捷的未来。 推动技术创新： 为新材料、新能源、先进制造、生物工程等领域的发展提供关键理论支撑。 总之，工程控制论是现代工程科学的基石之一，其理论与实践的不断发展，将持续驱动着科技进步和社会发展。它赋予了人类驾驭复杂工程世界的能力，引领我们走向更高效、更智能、更美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

《现代工程控制论》这本书对于理解和应用现代控制理论中的一些关键概念，起到了至关重要的作用。我尤其想提的是书中关于系统辨识的部分。在实际工程中，我们往往很难精确地知道被控对象的数学模型，因此，从实际数据中辨识出模型的参数，是进行控制器设计的前提。这本书在这方面提供了非常全面的方法。从经典的最小二乘法，到更高级的卡尔曼滤波辨识，书中都给出了详细的讲解，并且配有大量的实例。我特别欣赏书中对辨识模型准确性评估的讨论，以及如何根据辨识结果来选择合适的控制器。此外，书中对模型降阶的处理方法也十分有用。在很多情况下，高阶模型会增加控制器设计的复杂性，而模型降阶则能在保证足够精度的前提下，简化控制器的设计。书中介绍的平衡截断法和 Hankel 奇异值分解法，都是非常有效的模型降阶工具。读完这部分，我感觉自己能够更有效地处理那些模型未知或模型过于复杂的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《现代工程控制论》这本书在论述鲁棒控制理论方面，真是做到了既全面又深入。在实际工程中，我们经常会遇到各种不确定性，比如传感器噪声、执行器误差以及模型参数的漂移等等。鲁棒控制正是为了解决这些问题而诞生的。这本书对不同类型的鲁棒控制方法都进行了详细的介绍，从经典的H无穷控制，到基于LMI（线性矩阵不等式）的鲁棒控制器设计，都展现出了作者深厚的理论功底。我尤其欣赏书中对“不确定性描述”的处理方式，它清晰地阐述了如何将各种形式的不确定性转化为数学模型，从而为鲁棒控制器的设计奠定基础。另外，书中对鲁棒稳定性分析的讲解也相当到位，它不仅介绍了各种稳定性判据，还给出了实际的计算方法。读完这部分，我感觉自己对于如何在复杂多变的工程环境中设计出可靠、稳定的控制系统，有了更加扎实的把握。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《现代工程控制论》这本书在引入现代控制理论中的前沿技术方面，做得非常出色，而且讲解得深入浅出。我之前对一些新兴的控制理论，比如基于人工智能的控制，感到非常好奇，但又不知从何下手。这本书提供了一个绝佳的入门途径。书中对神经网络在控制中的应用进行了详细的介绍，包括如何利用神经网络来逼近非线性函数，如何用神经网络进行系统辨识，以及如何用神经网络设计自适应控制器。我尤其喜欢书中关于强化学习在控制中的应用章节，它将强化学习的理论与实际的控制任务相结合，展示了如何通过试错学习来优化控制策略。这对于解决那些难以建模或者动态变化很快的系统，提供了全新的思路。而且，书中对深度学习在控制中的最新进展也有所提及，让我对未来的控制技术发展有了更广阔的视野。这本书不仅让我了解了最新的技术，更重要的是，它也鼓励我去探索和实践这些新技术。

评分☆☆☆☆☆

我不得不承认，《现代工程控制论》这本书在多输入多输出（MIMO）系统控制方面，提供了非常扎实的理论基础和丰富的工程实践经验。在实际工程中，很多系统都不是单一输入的，如何有效地协调多个输入和输出，对控制器的设计提出了更高的要求。这本书在这方面做得尤为出色。书中对状态空间方法的深入讲解，为理解MIMO系统的动态特性打下了坚实的基础。我特别喜欢书中关于解耦控制的章节，它不仅解释了为何需要解耦，还详细介绍了实现解耦的几种常用方法，比如对角线占优设计和模型补偿等。这些方法在实际应用中，能够有效地提高系统的独立控制性能，减少输入之间的干扰。而且，书中对于鲁棒控制在MIMO系统中的应用也进行了详尽的介绍，特别是在处理模型不确定性和外部干扰时，书中提供了一些非常实用的设计策略，比如H无穷控制和LMI方法。这些方法能够确保系统在各种不确定条件下都能保持良好的性能。读完这部分，我感觉自己对如何设计和分析复杂的MIMO控制系统，有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我得说，《现代工程控制论》这本书在讲解先进控制策略方面做得相当出色。我之前读过一些控制理论的书，但总感觉有些浮于表面，或者过于偏重数学推导而忽略了工程实际。而这本书则不同，它从工程问题的实际需求出发，循序渐进地介绍了各种复杂的控制方法。书中对自适应控制的讲解尤其让我印象深刻。它不仅仅是介绍了自适应控制的几种基本类型，还深入探讨了在不同工况下如何选择合适的自适应律，以及如何保证系统的稳定性和鲁棒性。我特别欣赏书中对“模型不确定性”的处理方法，以及如何通过自适应机制来应对这种不确定性。这对于处理那些参数会随时间变化的系统，比如机器人手臂或者飞行器，非常有指导意义。另外，书中对最优控制的介绍也相当精彩，它不仅仅停留在理论层面，还通过一些实际的优化问题，比如能源消耗最小化或者性能指标最大化，来展示最优控制的应用。作者在讲解过程中，还穿插了一些关于计算效率和实时性的讨论，这对于在实际工程中部署最优控制算法非常重要。总的来说，这本书在理论深度和工程实用性之间找到了一个非常好的平衡点，让我在掌握前沿控制技术的同时，也能了解到它们是如何在实际工程中落地生根的。

评分☆☆☆☆☆

《现代工程控制论》这本书在讲解高级控制理论中的一些经典方法时，展现了其独特的价值。我印象深刻的是书中对最优控制理论的深入剖析。它不仅仅停留在理论推导，而是将重心放在了如何将最优控制的思想应用于实际工程问题。书中对LQR（线性二次调节器）的讲解非常透彻，它不仅解释了LQR的设计原理，还分析了LQR在不同应用场景下的性能特点，以及如何通过调整权重矩阵来满足特定的控制需求。我特别喜欢书中关于LQR在多变量系统中的应用，这对于我处理一些复杂的工业过程控制非常有用。此外，书中对模型预测控制（MPC）的讲解也足够深入，它不仅仅是解释了MPC的核心思想，还提供了实际操作中的注意事项，比如如何处理约束条件、如何选择预测时域和控制时域等。读完这部分，我感觉自己对如何设计出既能满足性能要求又能兼顾稳定性的控制器，有了更全面的理解。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是，《现代工程控制论》这本书在讲解非线性控制方面，展现出了令人惊叹的深度和广度。很多非线性系统在工程领域都非常普遍，但处理起来却相当棘手。这本书提供了一套非常系统性的解决方案。书中对滑模控制的介绍，我之前接触过一些，但很多资料都显得晦涩难懂。而这本书则用一种非常清晰的思路，从滑模面的设计到切换律的推导，再到抖振问题的解决，一步步地引导读者理解。特别是在讲解如何根据系统特性设计合适的滑模面时，书中提供了一些非常实用的技巧和经验，这对于我实际项目中遇到的非线性耦合系统很有帮助。此外，书中对反步法和反馈线性化等方法的阐述也十分到位。它不仅解释了这些方法的数学原理，更重要的是分析了它们在不同应用场景下的优缺点，以及如何克服一些实际工程中的限制。比如，在讲解反馈线性化时，书中就详细讨论了如何处理那些无法完全线性化的系统，以及如何通过近似方法来达到更好的控制效果。我感觉读完这部分，对于如何有效地控制那些具有复杂非线性动态的系统，我有了更深刻的理解和更强大的信心。

评分☆☆☆☆☆

《现代工程控制论》这本书在讲解先进控制理论中的一些实用方法时，做得非常出色，而且讲解得深入浅出。我之前对模糊逻辑和神经网络等人工智能方法在控制领域的应用感到非常好奇，但又不知从何下手。这本书提供了一个绝佳的入门途径。书中对模糊逻辑控制的讲解非常直观，它从人类的模糊推理过程出发，逐步引出模糊控制器的设计步骤，包括模糊化、模糊规则库的构建以及解模糊等。我尤其喜欢书中对模糊规则库优化和自适应模糊控制的讨论，这能够让我们设计出更加灵活和高效的模糊控制器。此外，书中对神经网络在控制中的应用也进行了详细的介绍，包括如何利用神经网络来逼近非线性函数，如何用神经网络进行系统辨识，以及如何用神经网络设计自适应控制器。我感觉读完这部分，对于如何利用人工智能方法来解决一些传统的控制方法难以处理的问题，有了新的认识。

评分☆☆☆☆☆

这部《现代工程控制论》真是一本让人欲罢不能的书！刚翻开的时候，我被它宽广的视野和严谨的逻辑深深吸引。它不仅仅是讲解枯燥的控制理论，而是将理论与现实工程应用巧妙地融合在一起。比如，书中对PID控制的详尽阐述，不仅仅是给出公式和推导，更重要的是结合了大量的工业案例，从实际生产中遇到的问题出发，逐步引出PID控制的设计理念、参数整定方法，以及各种高级的优化技巧。我尤其喜欢书中关于模糊控制的部分，它用一种非常直观的方式解释了如何将人类的经验和直觉转化为计算机可以理解的语言，这对于那些想要解决复杂、非线性系统问题的工程师来说，简直是宝藏。而且，书中对模型预测控制（MPC）的讲解也足够深入，它不仅解释了MPC的核心思想，还提供了实际操作中的注意事项，比如如何处理约束条件、如何选择预测时域和控制时域等。读完这部分，我感觉自己对自动化控制系统的设计和优化有了全新的认识，不再是单纯的理论学习，而是真正掌握了解决实际工程问题的利器。书中使用的图表也非常清晰，很多复杂的概念通过图示变得一目了然，这对于我这样视觉型学习者来说，简直是福音。作者在书中反复强调了“理解”比“记忆”更重要，这也贯穿了整本书的编写风格，让人在学习过程中能够真正消化和理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书《现代工程控制论》在介绍现代控制理论中的一些核心概念时，其深度和广度都令人惊叹。我尤其想提的是书中关于反馈控制的论述。它不仅仅是简单地介绍正反馈和负反馈，而是深入探讨了反馈控制在提高系统性能、抑制扰动以及实现系统稳定方面的关键作用。书中对奈奎斯特判据、根轨迹法等经典频率域分析方法的详细讲解，为理解系统的稳定性和性能提供了有力的工具。我特别欣赏书中对增益裕度和相位裕度的深入分析，这对于实际工程中控制器参数的整定非常有指导意义。而且，书中对先进的PID控制器整定方法，比如Ziegler-Nichols方法和基于模型的整定方法，都进行了详尽的介绍，并配以大量的工程实例。读完这部分，我感觉自己对于如何设计出满足特定性能要求，并且具有良好稳定性的反馈控制器，有了更深刻的理解和更强大的信心。