自动控制原理与系统(第2版) 9787564072575 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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叶明超黄海 著

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• 自动控制原理
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• 线性系统
• 反馈控制
• 数学模型
• 仿真

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出版社： 北京理工大学出版社

ISBN：9787564072575

商品编码：29685614748

包装：平装

出版时间：2013-02-01

基本信息

书名：自动控制原理与系统(第2版)

定价：48.00元

作者：叶明超黄海

出版社：北京理工大学出版社

出版日期：2013-02-01

ISBN：9787564072575

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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内容提要

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《自动控制原理与系统(第2版)》由叶明超、黄海主编，介绍了经典控制理论的基本概念、基本理论和控制系统的基本分析方法及实际应用。主要内容有：自动控制的基本概念、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析法和频域分析法、控制系统的校正、直流调速系统、直流脉宽调速系统、位置随动系统、交流变频调速系统、控制系统实例介绍等。各章均配有内容提要、小结和大量习题。
本书中给出了大量的应用实例，并针对实例中的问题由浅入深地给出了解决方法。全书力求突出物理概念、定性分析，回避烦琐的数学推导，叙述深入浅出，通俗易懂。
《自动控制原理与系统(第2版)》可作为普通高校电气技术、自动化技术、机电一体化技术以及电子技术等电类专业学生的教学用书，也可作为从事自动化工作的工程技术人员的参考用书。

目录

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章　自动控制的基本概念
1.1 自动控制理论概述
1.2 简要历史
1.3 自动控制系统的组成
1.3.1 人工控制与自动控制
1.3.2 自动控制的基本概念与组成
1.3.3 系统术语
1.3.4 自动控制系统的方块图表示
1.4 自动控制系统的分类
1.4.1 开环控制系统和闭环控制系统
1.4.2 定值、随动和程序控制系统
1.4.3 线性和非线性控制系统
1.4.4 连续和离散控制系统
1.4.5 单变量和多变量控制系统
1.5 自动控制系统举例
1.5.1 温度控制系统
1.5.2 位置随动系统
1.5.3 自动调速系统
1.6 自动控制系统的基本要求
1.7 本课程的学习任务与学习要求
本章小结
习题1

第2章　拉普拉斯变换及其应用
2.1 拉氏变换的概念
2.2 拉氏变换的运算定理
2.3 拉氏反变换
2.4 拉氏变换应用举例
本章小结
习题2

第3章　自动控制系统的数学模型
3.1 控制系统的微分方程
3.1.1 控制系统微分方程的建立
3.1.2 控制系统微分方程的求解
3.2 传递函数
3.2.1 传递函数的定义
3.2.2 传递函数的求取
32.3 传递函数的性质
3.3 控制系统的动态结构图
3.3.1 动态结构图的组成与画法
3.3.2 动态结构图的等效变换及化简
3.3.3 用公式法求传递函数
3.4 典型环节的数学模型及阶跃响应
3.4.1 典型环节的数学模型
3.4.2 典型环节的传递函数及阶跃响应
3.5 控制系统的传递函数
本章小结
习题3

第4章　控制系统的时域分析法
4.1 典型控制过程及性能指标
4.1.1 典型初始状态
4.1.2 典型输入信号
4.1.3 阶跃响应的性能指标
4.2 一阶系统的时域分析
4.3 二阶系统的时域分析
4.4 系统稳定性分析
4.4.1 稳定的基本概念
4.4.2 线性系统稳定的充分必要条件
4.4.3 劳斯稳定判据
4.4.4 两种特殊情况
4.4.5 劳斯稳定判据在系统分析中的应用
4.5 稳态性能的时域分析
4.5.1 稳态误差的基本概念
4.5.2 系统类型
4.5.3 参考输入信号作用下的稳态误差
4.5.4 扰动输入信号作用下的稳态误差
本章小结
习题4

第5章　控制系统的频域分析法
5.1 频率特性的概念
5.1.1 频率特性的基本概念
5.1.2 频率特性与传递函数的关系
5.1.3 频率特性的性质
5.1.4 频率特性的图形表示方法
5.2 典型环节的伯德图
5.2.1 比例环节
5.2.2 积分环节
5.2.3 微分环节
5.2.4 惯性环节
5.2.5 比例微分环节
5.2.6 振荡环节
5.2.7 一阶不稳定环节
5.2.8 小相位系统的概念
5.3 系统开环对数频率特性曲线的绘制
5.3.1 系统开环对数频率特性曲线绘制的一般步骤
5.3.2 开环对数频率特性曲线绘制举例
5.4 系统稳定性的频域分析
5.4.1 对数频率稳定判据
5.4.2 稳定裕量
5.5 动态性能的频域分析
5.5.1 三频段的概念
5.5.2 典型系统
本章小结
习题5

第6章　自动控制系统的校正
6.1 常用校正装置
6.1.1 无源校正装置
6.1.2 有源校正装置
6.2 串联校正
6.2.1 串联比例校正
6.2.2 串联比例微分校正
6.2.3 串联比例积分校正
6.2.4 串联比例积分微分校正
6.3 反馈校正
6.4 前馈控制的概念
本章小结
习题6

第7章　直流调速系统
7.1 直流调速系统概述
7.1.1 直流调速系统的基本概念
7.1.2 直流调速的三种方式
7.1.3 调压调速的三种主要形式
7.1.4 直流调速系统的性能指标
7.2 单闭环直流调速系统
7.2.1 闭环调速系统常用调节器
7.2.2 单闭环直流调速系统
7.2.3 无静差调速系统概述及积分控制规律
7.3 带电流截止负反馈的闭环调速系统
7.3.1 电流截止负反馈的引入
7.3.2 带电流截止负反馈的闭环调速系统静特性
7.3.3 带电流截止负反馈的闭环调速系统启动过程
7.4 闭环调速系统设计实例
本章小结
习题7

第8章　PWM直流脉宽调速系统
8.1 直流脉宽调制电路的工作原理
8.1.1 不可逆、无制动力PwM变换器
8.1.2 不可逆、有制动力PwM变换器
8.1.3 可逆PWM变换器
8.2 脉宽调速系统的控制电路
8.2.1 直流脉宽调制器
8.2.2 逻辑延时电路
8.2.3 基极驱动电路和保护电路
8.3 PwM直流调速装置的系统分析
8.3.1 总体结构
8.3.2 PwM脉宽调制变换器的传递函数
8.3.3 系统分析
8.4 由PwM集成芯片组成的直流脉宽调速系统实例
8.4.1 SGl731芯片简介
8.4.2 由sGl731组成的直流调速系统。本章小结
习题8

第9章　位置随动系统
9.1 位置随动系统组成及其基本特征
9.1.1 位置随动系统的组成
9.1.2 位置随动伺服系统的分类
9.1.3 随动伺服系统的控制方式
9.2 位置伺服系统的部件功能及工作原理
9.2.1 位置检测元件
9.2.2 执行元件
9.2.3 相敏整流与滤波电路
9.2.4 放大电路
9.3 位置随动伺服系统的控制特点与实例分析
9.3.1 系统组成原理图
9.3.2 系统组成框图
9.3.3 系统自动调节过程
9.4 位置伺服系统的控制性能分析与校正设计
9.4.1 系统的稳态性能分析
9.4.2 系统的动态性能分析
本章小结
习题9

0章　异步交流电动机变频调速系统
10.1 交流变频调速的基本概念
10.1.1 交流调速系统简介
10.1.2 交流变频调速的基本控制方式
10.2 标量控制的变频调速系统
10.2.1 控制输出电压的方式
10.2.2 U/F比例控制方式
10.2.3 转差频率控制方式
10.3 矢量控制的调速系统
10.3.1 基于转差频率控制的矢量控制方式
10.3.2 无速度传感器的矢量控制方式
10.4 脉宽调制型交流变频调速系统
10.4.1 PWM型变频器工作原理
10.4.2 PwM型变频调速系统的主电路
10.4.3 PwM型变频调速系统的控制电路
本章小结
习题10

1章　复杂自控系统建模实例——两轮自平衡小车
11.1 两轮自平衡小车简介
11.2 两轮自平衡小车的工作原理
11.3 倒立摆的分类及研究的意义
11.3.1 倒立摆的分类
11.3.2 倒立摆研究的意义
11.4 倒立摆模型——复杂控制系统的研究方法
11.4.1 控制理论的发展历程及系统控制的基本方法
11.4 ，2非线性系统的线性化方法
11.5 自平衡小车的硬件组成及建模分析
11.5.1 自平衡小车的系统结构
11.5.2 自平衡小车系统的硬件组成及实现
11.6 两轮自平衡小车的建模
11.6.1 小车车体的运动分析
11.6.2 动力学建模
11.7 系统非线性模型的线性化
11.7.1 基于泰勒级数的近似线性化方法求解过程
11.7.2 对具体两轮自平衡小车的近似化线性模型
11.8 不同的线性化模型的Matlab性能仿真比较
11.8.1 两种模型的可控角范围比较
11.8.2 在可控范围内的性能比较
11.8.3 系统抗干扰能力的比较
11.8.4 灵敏度的比较
本章小结

附录
附录一自动控制原理虚拟实验系统的开发与应用
附录二自动控制技术常用术语中、英文对照
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《智能系统导论：构建高效决策与自动化流程》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的智能系统构建基础。我们将探索现代智能系统设计的核心原理、关键技术及其在不同领域的广泛应用，帮助读者理解如何设计、开发和优化能够感知、推理、决策并执行任务的复杂系统。本书尤其侧重于智能系统如何通过数据驱动和算法优化，实现更高级别的自主性和效率。 第一章 智能系统的概念与范畴 本章将界定智能系统的核心概念，区分传统自动化与现代智能系统的根本差异。我们将探讨智能系统的关键特征，如感知能力、学习能力、推理能力、决策能力以及适应性。通过对不同类型智能系统的分类（例如，基于规则的专家系统、机器学习驱动的系统、混合智能系统等），读者将对智能系统的多样性和复杂性有一个初步的认识。我们还将简要回顾智能系统发展的历史脉络，理解其从早期计算智能到当前深度学习时代的关键演进，并展望未来的发展趋势。 第二章 感知与数据表示：智能系统的“眼睛”与“耳朵” 感知是智能系统与外部世界交互的基础。本章将深入探讨各种感知技术，包括但不限于： 计算机视觉： 图像识别、目标检测、场景理解、视频分析等技术。我们将介绍图像处理的基本方法、特征提取技术（如SIFT, SURF, HOG）以及卷积神经网络（CNN）在图像理解中的核心作用。 自然语言处理（NLP）： 文本理解、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等。本章将涵盖词嵌入（Word Embeddings）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer架构等NLP的关键技术。 传感器技术与数据融合： 介绍各种物理传感器（如摄像头、麦克风、雷达、激光雷达、IMU等）的工作原理，以及如何将来自不同传感器的数据进行有效融合，以提供更全面、更准确的环境信息。 数据预处理与特征工程： 强调原始数据往往是杂乱无章的，需要进行清洗、去噪、归一化、特征提取和选择等步骤，才能为后续的智能处理提供高质量的输入。 第三章 学习机制：智能系统的“大脑”是如何进化的 学习能力是智能系统的核心驱动力。本章将系统介绍各类机器学习算法，从基础到前沿： 监督学习： 回归（线性回归、多项式回归）、分类（逻辑回归、支持向量机SVM、K近邻KNN、决策树、随机森林、梯度提升树）、深度神经网络（DNN）及其变体。 无监督学习： 聚类（K-Means, DBSCAN）、降维（PCA, t-SNE）、关联规则挖掘。 强化学习： 介绍马尔可夫决策过程（MDP）、Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN)、Actor-Critic方法等，以及它们在序贯决策问题中的应用。 深度学习框架与模型： 详细介绍TensorFlow, PyTorch等深度学习框架的使用，以及各种先进的深度学习模型，如用于图像的CNN、用于序列数据的RNN/LSTM/GRU、用于文本的Transformer、以及生成模型（GANs, VAEs）等。 模型评估与选择： 介绍交叉验证、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC等模型评估指标，以及如何根据问题类型和数据特性选择合适的模型。 第四章 推理与决策：智能系统的“思考”过程 推理与决策是智能系统将感知到的信息转化为行动的关键。本章将探讨： 逻辑推理： 基于规则的推理、演绎推理、归纳推理、溯因推理。 概率推理： 贝叶斯网络、马尔可夫模型在不确定性推理中的应用。 规划与搜索： 状态空间搜索算法（如A搜索）、路径规划、任务规划。 不确定性下的决策： 效用理论、博弈论在多智能体决策环境中的应用。 知识表示与管理： 讨论如何有效地组织和管理系统所需的知识，包括本体（Ontologies）、语义网络等。 第五章 智能系统的体系结构与设计模式 本章将聚焦于如何构建一个完整的智能系统。我们将介绍： 典型智能系统架构： 如传感器-处理器-执行器（SPS）架构，以及更复杂的分布式和云端协同架构。 模块化设计原则： 如何将复杂的智能系统分解为可管理、可维护的模块，并实现模块间的解耦与协同。 数据流与控制流设计： 如何设计数据在系统内部的流动路径，以及如何实现有效的任务调度与执行控制。 算法集成与协同： 探讨如何将不同的算法（如感知、推理、学习）有效地集成到一个统一的系统中，实现协同工作。 可解释性与透明度： 讨论在设计智能系统时如何考虑其决策过程的可解释性，尤其是在高风险应用中。 第六章 智能系统的应用领域与实例分析 本章将通过具体的案例，展示智能系统在各个领域的强大能力和实际价值： 自动驾驶： 车辆感知、路径规划、决策控制、人机交互。 智能医疗： 疾病诊断、药物研发、个性化治疗方案、医学影像分析。 金融科技： 风险评估、欺诈检测、算法交易、智能投顾。 智能制造： 预测性维护、质量控制、生产流程优化、机器人协作。 智能家居与城市： 能源管理、安防监控、交通调度、环境监测。 个性化推荐系统： 用户行为分析、内容匹配、兴趣建模。 第七章 智能系统的挑战与未来展望 任何技术的发展都伴随着挑战。本章将探讨当前智能系统面临的主要挑战，并展望其未来发展方向： 数据隐私与安全： 如何在利用数据的同时保护用户隐私。 算法偏见与公平性： 如何识别和纠正算法中存在的偏见，确保其公平性。 可信赖AI（Trustworthy AI）： 提高系统的鲁棒性、可靠性、安全性和可解释性。 跨领域迁移与泛化能力： 如何使智能系统能够将从一个领域学到的知识迁移到其他领域。 人机协同与共生： 探讨智能系统如何与人类更有效地协同工作，而非简单取代。 通用人工智能（AGI）： 对未来可能实现的更高级别人工智能的思考。 伦理与社会影响： 智能系统发展带来的伦理、法律和社会层面的深远影响。 本书结构清晰，语言严谨，理论与实践相结合，旨在为对智能系统感兴趣的研究者、工程师、学生以及行业从业者提供一条坚实的学习路径，帮助他们理解和掌握构建下一代智能解决方案的核心能力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对这种经典理论书籍抱有一种“枯燥乏味”的预设，但这本书的文字风格出乎我的意料。它没有采用那种冷冰冰的、纯粹的数学语言堆砌，而是融入了一种非常清晰的“讲解员”式的口吻。比如，在解释奈奎斯特判据的时候，作者用了大量的比喻和类比，仿佛一位经验丰富的老教授在我耳边细细道来，而不是在纸面上进行公式的冷酷陈述。这种娓娓道来的叙事感，极大地降低了初次接触控制理论的心理门槛。我感觉自己不是在啃一本晦涩的教材，而是在听一场高质量的学术讲座，知识点被巧妙地串联起来，连贯性极强，让人很容易就能沉浸进去。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本厚厚的书，我立刻被它那种扑面而来的学术气息给镇住了。内容排版简直是教科书级别的典范，小标题、公式推导、图示分析，都布置得井井有条，逻辑链条清晰可见。我随手翻到某一章关于系统辨识的部分，发现作者在引入新概念时，总是会先用一个非常形象的实际工程例子来铺垫，这比直接抛出复杂的数学公式要人性化太多了。对于我这种自学能力较弱，需要大量具象化引导的初学者来说，这种由浅入深的叙述方式简直是雪中送炭。而且，我注意到书中的插图和框图都绘制得非常精准，每一个反馈回路的箭头方向都精确无误，这在理解复杂的动态过程时起到了至关重要的作用，完全避免了因为图形模糊而产生的理解偏差。

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这本书的封面设计简洁大气，色彩搭配也挺舒服的，一看就是那种严谨的教材风格。我是在准备考研的时候买的，希望对我的复习有帮助。拆开包装后，书页的纸质摸上去很光滑，油墨印制清晰，阅读起来不会有任何视觉疲劳，这点对于长时间学习的工科生来说简直是福音。装帧也很结实，感觉能经受住我这种经常翻来覆去查阅的“摧残”。光是翻阅初印象，就觉得这套书的出品质量绝对是上乘的，不是那种随便糊弄人的盗版或者低质量印刷品可以比拟的。虽然内容还没深入阅读，但光是这份扎实的物理质感，就已经让我对后续的学习抱有很高的期待了。毕竟工科书，手感和清晰度真的很影响学习效率的，好的载体本身就是成功的一半。

评分☆☆☆☆☆

我特别留意了一下这本书的习题部分，这简直是衡量一本好教材的试金石。这套书的课后习题设计得非常巧妙，难度梯度控制得恰到好处。开头的概念题帮你夯实基础，中间的计算题和分析题则开始逐步深入考察你对原理的掌握和灵活运用的能力。最让我惊喜的是，它并没有止步于纯粹的理论计算，后面还穿插了一些需要结合实际工程背景进行简要分析的开放性问题。这种设计思路显然是为了培养读者的系统思维，而不仅仅是训练解题机器。我甚至看到有些章节后面附带了简短的“设计案例启发”，这对于指导后续的课程设计或毕业设计都具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量，真的体现了出版方对于学术著作应有的尊重。字号大小适中，行间距也处理得很舒服，即使是在光线不佳的环境下长时间阅读，眼睛也不会感到酸涩。更值得一提的是，书中那些用来强调重点或特殊说明的文字，采用了不同的字体样式或底纹，使得关键信息一目了然，省去了我频繁做笔记和圈画的麻烦。对于一个需要精读和反复查阅的专业书籍来说，这种细节上的优化，直接决定了它的“耐用度”和“易读性”。总而言之，这是一本从封面到内页，从内容编排到印刷工艺，都展现出极高水准的优秀教材，绝对值得拥有。