控制系统仿真(21世纪高等院校电气信息类系列教材) 9787111448624 机械工业出 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张袅娜，冯雷编 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111448624

商品编码：29513170913

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：控制系统仿真(21世纪高等院校电气信息类系列教材)

定价：33.00元

作者：张袅娜,冯雷编

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787111448624

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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　　《控制系统仿真/21世纪高等院校电气信息类系列教材》从工程应用角度出发，为控制系统的分析、设计和综合研究提供了先进的技术手段；从MATLAB/Simulink基础知识、控制系统数学模型、控制系统分析、控制器设计、控制系统仿真实验等几个方面讲述了运用MATLAB进行控制系统分析和设计的方法。《控制系统仿真/21世纪高等院校电气信息类系列教材》共分7章，包括控制系统仿真的基本概念与步骤、MATLAB语言基础、Simulink仿真工具、控制系统数学模型、控制系统时域分析、频域分析、稳定性分析、根轨迹分析法、线性系统的状态可控性与状态可观性分析、李雅普诺夫稳定性分析、控制器设计、控制系统仿真实验等内容。各章通过具体的应用实例和习题帮助读者理解和掌握自动控制原理、现代控制理论以及MATLAB/Simulink相关功能和工具的使用。
　　《控制系统仿真/21世纪高等院校电气信息类系列教材》各章节之间的内容既相互联系又相对独立，读者可根据需要进行选择性阅读。本书可作为高等院校控制工程、自动化、机电、测控技术等专业学生和研究生的教学参考用书，也可作为相关领域的工程技术和研究人员的参考用书。

目录

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出版说明
前言
章 绪论
1.1 控制系统仿真的基本概念
1.1.1 仿真的基本概念
1.1.2 计算机仿真的分类
1.1.3 控制系统仿真
1.2 控制系统仿真研究的步骤
1.3 控制系统仿真的应用和发展
1.3.1 控制系统仿真的应用
1.3.2 控制系统仿真的发展
1.4 MATLAB/Simulink简介
1.4.1 MATLAB简介
1.4.2 Simulink简介
1.5 本章小结
第2章 MATLAB语言基础
2.1 MATLAB的编程环境
2.1.1 MATLAB启动和退出
2.1.2 MATLAB的命令窗口
2.1.3 MATLAB的工作空间
2.1.4 当前目录窗口
2.1.5 命令历史窗口
2.1.6 MATLAB文件管理
2.1.7 MATLAB帮助使用
2.1.8 数据交换系统
2.2 MATLAB基础知识
2.2.1 变量与常量
2.2.2 数字变量的运算及显示格式
2.2.3 字符串
2.3 矩阵运算
2.3.1 矩阵生成
2.3.2 矩阵基本操作
2.3.3 矩阵运算
2.4 数组运算
2.4.1 基本数学运算
2.4.2 关系运算
2.4.3 逻辑运算
2.4.4 基本初等函数
2.5 符号运算
2.6 矩阵函数
2.6.1 三角分解法
2.6.2 正交分解法
2.6.3 奇异值分解法
2.6.4 特征值分解法
2.6.5 矩阵的秩
2.6.6 多项式
2.7 MATLAB常用绘图命令
2.7.1 二维图形的绘制
2.7.2 三维图形
2.7.3 图形的输出
2.8 MATLAB程序设计
2.8.1 M文件编辑器
2.8.2 MATLAB程序类型
2.8.3 函数变量及变量作用域
2.8.4 子函数与私有函数
2.8.5 交互式输入
2.8.6 MATLAB程序流程控制
2.9 本章小结
习题
第3章 Simulink仿真工具
3.1 运行Simulink演示程序
3.2 Simulink模型的建立
3.2.1 Simulink模型窗口
3.2.2 Simulink模块库简介
3.2.3 Simulink模块的操作
3.2.4 模块的连接
3.2.5 模块的参数修改
3.2.6 Simulink模块的联机帮助系统
3.2.7 Simulink模型的输出与打印
3.2.8 Simulink模型举例
3.3 Simulink的仿真方法
3.3.1 仿真过程的设置
3.3.2 系统仿真
3.3.3 模糊控制系统的仿真
3.4 S-函数
3.4.1 S-函数的工作方式
3.4.2 用MATLAB语言编写S-函数
3.4.3 用C语言编写S-函数
3.5 本章小结
习题
第4章 控制系统数学模型
4.1 动态过程微分方程描述
4.2 动态过程的传递函数描述
4.2.1 传递函数定义与性质
4.2.2 传递函数零极点表示
4.2.3 传递函数的部分分式表示
4.2.4 典型环节的传递函数及其时域响应
4.2.5 高阶系统的时域分析
4.3 动态过程状态空间描述
4.4 系统模型转换及连接
4.4.1 模型转换
4.4.2 模型连接
4.5 本章小结
习题
第5章 控制系统分析
5.1 时域分析
5.1.1 典型输入信号
5.1.2 动态性能指标
5.1.3 线性系统时域响应
5.1.4 时域分析相关的MATLAB函数
5.1.5 MATLAB/Simulink在时域分析中的应用
5.2 稳定性分析
5.2.1 稳定性基本概念
5.2.2 稳定性判据
5.2.3 稳态误差计算
5.2.4 MATLAB在稳定性分析中的应用
5.3 根轨迹分析
5.3.1 幅值条件和相角条件
5.3.2 绘制根轨迹的一般法则
5.3.3 广义根轨迹
5.3.4 根轨迹分析相关的MATLAB函数
5.3.5 MATLAB在绘制根轨迹图中的应用
5.4 频域分析
5.4.1 频率特性
5.4.2 典型环节频率响应分析
5.4.3 闭环频率响应分析
5.4.4 稳定性分析
5.4.5 频域分析相关的MATLAB函数
5.4.6 MATLAB在绘制频率特性中的应用
5.5 线性系统的状态可控性与状态可观性分析
5.5.1 状态可控性
5.5.2 状态可观性
5.5.3 MATLAB在状态可控性和可观性分析中的应用
5.6 李雅普诺夫稳定性分析
5.6.1 李雅普诺夫法
5.6.2 李雅普诺夫第二法
5.6.3 利用MATLAB进行系统稳定性分析
5.7 本章小结
习题
第6章 控制器设计
6.1 PID控制器设计
6.1.1 PID控制器概述
6.1.2 比例控制器
6.1.3 积分控制器
6.1.4 比例积分控制器
6.1.5 比例微分控制器
6.1.6 比例积分微分控制器
6.2 PID控制器参数整定
6.2.1 Ziegler-Nichols整定法
6.2.2 临界振荡法
6.2.3 衰减曲线法
6.2.4 凑试法
6.3 控制系统校正的根轨迹法
6.3.1 基于根轨迹法的超前校正
6.3.2 基于根轨迹法的滞后校正
6.3.3 基于根轨迹法的超前滞后校正
6.4 控制系统校正的频率响应法
6.4.1 基于频率法的超前校正
6.4.2 基于频率法的滞后校正
6.5 状态反馈与极点配置
6.5.1 状态反馈
6.5.2 输出反馈
6.5.3 极点配置
6.6 状态观测器
6.7 本章小结
习题
第7章 控制系统仿真实验
7.1 MATLAB平台认识实验
7.2 MATLAB绘图
7.3 控制系统的阶跃响应
7.4 控制系统的根轨迹作图
7.5 直流电动机调速系统
7.6 交流电动机调速系统
7.7 本章小结
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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人工智能在控制系统中的应用与发展 引言 人工智能（AI）的飞速发展正深刻地改变着各行各业，控制系统领域也不例外。AI技术，特别是机器学习、深度学习和强化学习等分支，为传统控制理论带来了革命性的突破，使得控制系统能够以前所未有的智能和高效来应对复杂多变的环境和任务。本文旨在深入探讨人工智能在控制系统中的应用现状、关键技术、面临的挑战以及未来的发展趋势，为相关领域的学习者和研究者提供一个全面的视角。 一、 人工智能在控制系统中的应用场景 人工智能与控制系统的融合，极大地拓展了控制系统的应用范围和性能边界。以下是几个典型的应用场景： 1. 智能制造与工业自动化： 生产过程优化： AI可以通过分析大量的生产数据，识别影响产品质量和生产效率的关键因素，从而优化生产参数、调度计划，实现更精益的生产。例如，在化工行业，AI可以预测反应釜的最佳温度和压力，以最大化产率并降低能耗。 故障诊断与预测性维护： 机器学习算法能够实时监测设备的运行状态，识别潜在的故障模式，并在故障发生前发出预警，从而实现预测性维护，减少意外停机时间和维修成本。例如，在航空发动机中，AI可以分析传感器数据，预测关键部件的剩余寿命。 机器人协作与自主性： AI赋予机器人更强的感知、决策和运动规划能力，使其能够与人类更安全、更有效地协作，甚至在复杂环境中独立执行任务。例如，在仓储物流领域，AI驱动的AGV（自动导引车）可以自主导航、避障并完成货物搬运。 质量检测与品控： 基于深度学习的图像识别技术可以实现对产品缺陷的高精度、高效率检测，远超人工检测的水平。例如，在电子产品生产线上，AI视觉系统可以检测微小的焊点缺陷。 2. 自动驾驶与智能交通： 感知与理解： AI是自动驾驶汽车的核心。通过摄像头、雷达、激光雷达等传感器获取的环境信息，AI算法能够识别行人、车辆、交通标志、道路线等，并对周围环境进行实时理解和预测。 决策与规划： 基于对环境的理解，AI能够做出实时的驾驶决策，如加减速、变道、转向、泊车等，并规划最优的行驶路径，以确保安全和舒适的驾驶体验。 车辆控制： AI算法可以实现对车辆执行机构（如油门、刹车、转向）的精确控制，使其能够平稳、精确地执行规划好的动作。 交通流量管理： AI可以分析整个交通网络的实时数据，预测交通拥堵，并智能地调整交通信号灯、限速等，以优化交通流量，减少拥堵。 3. 能源与电力系统： 智能电网调度： AI可以预测可再生能源（如太阳能、风能）的发电量波动，并根据电力需求进行智能调度，提高电网的稳定性和可靠性。 需求侧响应： AI可以分析用户的用电习惯，预测用电高峰，并智能地引导用户进行错峰用电，降低电网负荷。 设备状态监测与故障预测： AI可以监测电力设备（如变压器、断路器）的运行状态，提前发现潜在故障，防止大范围停电事故。 4. 航空航天与国防： 飞行控制与导航： AI可以实现更先进的飞行控制算法，提高飞机的机动性、燃油效率和安全性。在无人机领域，AI使其能够执行自主侦察、目标识别等任务。 态势感知与决策支持： 在军事领域，AI可以快速分析海量情报数据，提供实时的战场态势感知，并辅助指挥官做出决策。 自主武器系统： AI技术是发展自主武器系统的关键，使其能够独立识别和攻击目标。 5. 医疗健康： 手术机器人辅助： AI可以增强手术机器人的精度和稳定性，辅助医生完成更复杂、更精细的手术。 药物研发与个性化治疗： AI可以加速新药的研发过程，并根据患者的基因信息和病情，提供个性化的治疗方案。 医疗影像分析： AI在医学影像（如X光、CT、MRI）的分析方面表现出色，能够辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性和效率。 二、 关键人工智能技术在控制系统中的应用 1. 机器学习 (Machine Learning, ML)： 监督学习： 用于建立输入-输出映射关系。例如，通过历史数据训练模型来预测系统输出（如电机速度）基于给定输入（如控制信号）。在控制系统中，常用于模型辨识，例如，从传感器数据中学习系统的动态模型。 无监督学习： 用于发现数据中的模式和结构。在控制系统中，可用于异常检测，识别系统运行中的非正常行为；或用于聚类，将相似的工况或设备状态进行分组。 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)： 这是AI在控制领域最具潜力的应用之一。RL通过“试错”学习，让智能体（Agent）在与环境（Environment）交互的过程中，根据奖励信号（Reward）来学习最优策略（Policy），从而最大化累积奖励。 经典控制与RL的结合： RL可以用于优化PID控制器参数，或直接学习复杂的非线性控制策略，尤其适用于模型未知或难以建模的复杂系统。例如，用于机器人抓取任务的末端执行器控制，或者无人机飞行姿态的自适应控制。 最优控制问题： RL可以被视为一种解决最优控制问题的强大工具，尤其是在成本函数复杂或系统模型非线性时。 2. 深度学习 (Deep Learning, DL)： 深度神经网络 (DNN)： 能够从原始数据中自动学习复杂的特征表示，克服了传统特征工程的限制。 系统建模： DNN可以用于建立精确的非线性系统模型，替代传统的物理模型或辨识模型。例如，利用LSTMs（长短期记忆网络）或GRUs（门控循环单元）来捕捉时序系统的动态特性。 故障诊断： 通过分析传感器数据或图像数据，DNN可以实现高精度的故障诊断。 运动规划： 在机器人和自动驾驶领域，DNN可以用于学习从感知输入到运动指令的映射。 卷积神经网络 (CNN)： 在图像识别和处理方面表现卓越，在控制系统中常用于视觉感知，例如，自动驾驶中的目标检测和场景理解。 循环神经网络 (RNN) / 长短期记忆网络 (LSTM) / 门控循环单元 (GRU)： 适用于处理序列数据，在预测系统未来状态、建立时序模型方面发挥重要作用。 生成对抗网络 (GAN)： 可用于生成模拟数据，以扩充训练数据集，或者用于系统故障的仿真。 3. 模糊逻辑控制 (Fuzzy Logic Control, FLC)： 基于规则的推理： FLC利用模糊规则将人类的经验知识转化为控制策略，能够处理不确定和模糊的信息。 在复杂系统中的应用： FLC在处理模型不确定、非线性强的系统时具有优势，例如，家电控制（洗衣机、空调）、过程控制等。AI技术可以用于优化模糊规则库和隶属度函数。 4. 专家系统 (Expert Systems)： 基于规则的推理： 专家系统通过编码领域专家的知识，用于解决特定领域的复杂问题。在控制系统中，可用于故障诊断、系统配置和操作指导。 三、 人工智能在控制系统中面临的挑战 尽管AI在控制系统领域展现出巨大的潜力，但仍面临一些关键挑战： 1. 数据需求与标注： 许多AI算法，特别是深度学习，需要海量的标注数据进行训练。在许多工业场景中，获取高质量、标注准确的数据成本高昂，甚至不可行。 2. 可解释性与透明度： 深度学习模型通常被认为是“黑箱”，其决策过程难以解释。在安全关键型应用（如自动驾驶、航空航天）中，缺乏可解释性会阻碍其大规模部署，因为无法保证其决策的可靠性和安全性。 3. 鲁棒性与泛化能力： AI模型在训练数据分布之外的环境中，其性能可能急剧下降。如何提高AI控制系统的鲁棒性，使其能够应对未知的、突变的工况，是一个重要的研究方向。 4. 实时性与计算资源： 复杂的AI算法需要大量的计算资源，如何在嵌入式系统或资源受限的平台上实现AI控制的实时性是一个挑战。 5. 模型安全与对抗性攻击： AI模型容易受到对抗性攻击，即通过微小的输入扰动就能导致模型产生错误的输出。这在控制系统中可能导致灾难性的后果。 6. 与传统控制理论的融合： 如何将AI的优势与成熟的传统控制理论（如稳定性分析、鲁棒性设计）相结合，形成更强大、更可靠的混合控制策略，是当前研究的热点。 7. 仿真与验证： 在实际部署之前，AI控制系统需要在仿真环境中进行充分的测试和验证。如何构建逼真且高效的仿真环境，并设计有效的验证方法，至关重要。 四、 未来发展趋势 1. AI与传统控制的深度融合（AI+Control）： 神经符号AI： 结合深度学习的感知能力和符号AI的推理能力，实现更智能、更可解释的控制。 基于物理信息的AI（Physics-Informed AI）： 将物理定律和系统模型融入AI模型的训练和设计中，以提高模型的鲁棒性、泛化能力和数据效率。 强化学习与模型预测控制 (MPC) 的结合： 利用RL的自适应性和MPC的优良性能，解决更广泛的优化控制问题。 2. 可解释AI（Explainable AI, XAI）在控制系统中的应用： 致力于开发能够解释其决策过程的AI模型，提高AI控制系统的可信度和安全性。 3. 领域自适应与迁移学习： 使AI控制系统能够在不同但相关的领域之间迁移知识，减少对大量特定领域数据的依赖。 4. 联邦学习与分布式AI： 在保护数据隐私的前提下，实现跨设备或跨机构的AI模型训练，尤其适用于大规模分布式控制系统（如智能电网、车队管理）。 5. AI驱动的控制系统设计工具： 开发自动化工具，能够辅助用户设计、训练、验证和部署AI控制系统。 6. 边缘AI在控制中的应用： 将AI模型部署到边缘设备上，实现低延迟、高效率的实时控制，减少对云端计算的依赖。 结论 人工智能为控制系统领域带来了前所未有的机遇。从智能制造到自动驾驶，AI正在深刻地改变着我们控制和管理世界的方式。尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和理论的深入研究，AI与控制系统的融合必将迈向新的高度，涌现出更多创新性的应用，构建更加智能化、高效化和可靠化的未来。深入理解AI的关键技术及其在控制系统中的应用，对于把握未来科技发展脉搏至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本《[某本我最近在读的关于人工智能和深度学习的书]》简直是为我量身定做的。它没有过多纠缠于那些高深的数学推导，而是非常注重实践和直观理解。作者的叙事方式非常生动，仿佛是在和一位经验丰富的同行对话，而不是冷冰冰地讲解理论。我特别喜欢它在介绍卷积神经网络（CNN）那一部分的处理方式，通过大量的图示和代码示例，让那些抽象的概念一下子变得清晰起来。特别是关于迁移学习的章节，它不仅讲解了原理，还给出了如何在一个新的、数据量有限的项目中快速部署预训练模型的具体步骤，这一点对于我们这些搞应用研究的人来说，简直是福音。书中的项目案例选取也非常贴近工业界的实际需求，比如目标检测和图像分割的最新进展都有所涵盖，这让我在学习过程中始终保持着一种“学以致用”的动力。读完前面几章，我已经忍不住在自己的小项目上进行了一些尝试，收获颇丰。这本书的排版也做得很好，注释清晰，代码块格式规范，阅读体验极佳，绝对值得推荐给所有想从理论走向实践的AI学习者。

评分☆☆☆☆☆

我最近沉迷于一本关于[某本关于经典文学名著深度解读的书]。这本书的魅力在于它能够穿透时间，将那些看似遥远的文字与我们当下的生活紧密联系起来。作者的笔触细腻而富有洞察力，他不是简单地复述故事梗概，而是深入挖掘了人物性格背后的复杂动机和社会环境的深刻影响。比如，他对[某部名著]中主角的“道德困境”进行了长达数十页的剖析，引用了大量的哲学思辨和历史背景资料，让人不得不重新审视自己对“善”与“恶”的传统认知。阅读的过程中，我常常需要停下来，反复咀嚼那些富有哲理的句子，并思考它们在现代社会中的投射。这本书的语言风格典雅又不失力量，论证严密，结构清晰，仿佛在进行一场高级的学术沙龙。它不是那种快餐式的阅读材料，更像是一坛需要时间慢慢品味的陈年老酒，每一次重读都会有新的感悟。对于渴望从经典中汲取智慧，提升人文素养的读者来说，这本书无疑是一份厚礼。

评分☆☆☆☆☆

不得不提我正在啃的这本[某本关于全球宏观经济趋势的书]。这本书的视角非常宏大，它没有局限于某一特定国家的经济数据，而是试图构建一个全球性的、跨越数十年的经济演变框架。作者的分析逻辑令人印象深刻，他擅长将地缘政治、技术革命与货币政策这些看似不相关的要素编织在一起，形成一套自洽的解释体系。尤其是在探讨“去全球化”趋势的那部分，他提供了大量的历史对比和数据支撑，使得许多当下热议的经济现象都有了更深层次的理解基础。这本书的写作风格偏向于严肃的学术探讨，行文节奏紧凑，信息密度极高，需要读者保持高度的专注力。我发现自己不得不边读边做大量的笔记，去梳理那些复杂的因果链条。虽然阅读过程充满挑战，但每当攻克一个难点，那种豁然开朗的感觉是无与伦比的。对于希望建立系统性宏观经济认知，对未来趋势有前瞻性判断的专业人士，这本书绝对是不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了一本关于[某本关于历史细节考证的书]，讲述的是[某个历史时期]的日常生活片段。与那些宏大的历史叙事不同，这本书将焦点聚集在了那些被主流历史教科书忽略的“微观世界”：当时的衣食住行、市井娱乐、乃至公共卫生状况。作者的考据功夫令人叹服，他引用的资料五花八门，包括私人信件、地方志、甚至税务记录，力求还原出最真实、最接地气的生活图景。比如，书中对当时面包制作工艺的详细描述，竟然牵扯出了当时农业技术和阶级分配的问题，这种由小见大的叙事手法非常吸引人。这本书的风格是轻松幽默的，带着一种对历史人物的温和调侃，让原本可能枯燥的史料变得鲜活有趣。它打破了我对那个时代的刻板印象，让我看到了历史的温度和人性的多面性。这本书非常适合那些厌倦了传统历史书的说教腔调，想以更轻松、更具人情味的方式了解历史细节的普通读者。

评分☆☆☆☆☆

最近拜读了一本[某本关于批判性思维和逻辑谬误的书]。这本书的价值不在于传授任何具体的知识点，而在于打磨读者的思维工具箱。作者采取了一种极为直观的教学方法，他没有使用晦涩的逻辑学术语，而是大量选取了日常生活中、网络辩论中常见的各种逻辑漏洞和认知偏差作为案例。每一章都聚焦于一到两种典型的谬误，比如“滑坡谬误”或者“诉诸权威”，然后通过生动的对话情景展示这些谬误是如何悄无声息地影响我们的判断的。书中的练习题设计得非常巧妙，常常需要读者在给定的信息流中迅速识别出潜在的逻辑陷阱。我发现，阅读这本书后，自己在面对媒体报道或广告宣传时，会不自觉地停下来审视其论证过程是否站得住脚。这本书的语言简洁有力，节奏明快，读起来有一种被“武装”起来的感觉，极大地提升了信息筛选的能力，强烈推荐给所有希望在信息爆炸时代保持清醒头脑的人。