主动控制中的信号处理 [Signal Processing for Active Control] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 史蒂芬·埃利奥特 著，翁震 译

图书标签:

• 主动控制
• 信号处理
• 自适应滤波
• 系统辨识
• 噪声控制
• 振动控制
• 控制系统
• 数字信号处理
• 现代控制
• 应用数学

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118096385

版次：1

商品编码：11641056

包装：平装

外文名称：Signal Processing for Active Control

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：454

正文语种：中文

内容简介

　　《主动控制中的信号处理》全书共分四个部分，从信号处理的角度讨论了主动控制系统的建模，最优自适应数字控制器的设计，自适应算法的实现，前馈、反馈控制系统的搭建、变换器的最优布置，主动控制系统所需硬件等等。

目录

第1章 主动控制的物理基础
1.1 引言
1.1.1 章节概要
1.1.2 波的方程
1.1.3 源控制
1.2 波传递的控制
1.2.1 单个次级作动器
1.2.2 两个次级作动器
1.2.3 多模态控制
1.3 在无限系统中控制功率
1.3.1 无限平板中的点力
1.3.2 最小化功率输出
1.3.3 自由空间中的声单极子
1.4 有限系统中的控制律
1.4.1 有限导管中的声阻抗
1.4.2 压力取消
1.4.3 吸收入射波
1.4.4 次级源功率吸收的最大化
1.4.5 总输入能量的最小化
1.5 有限系统中的能量控制
1.5.1 输入功率和总能量
1.5.2 有限平板中振动能量的控制
1.5.3 围场中声能量的控制
1.5.4 模型重叠的影响
1.6 结构辐射声的控制
1.6.1 振动板的声辐射
1.6.2 辐射模型
1.6.3 降低体积速度
1.7 声和振动的局部控制
1.7.1 巨型板上的振动对消
1.7.2 大房间里的压力取消

第2章 最优自适应数字滤波器
2.1 引言
2.1.1 章节概要
2.1.2 z变换
2.2 数字滤波器的结构
2.2.1 FIR滤波器
2.2.2 IIR滤波器
2.3 时域中的最优滤波器
2.3.1 消除电子噪声
2.3.2 维纳滤波器
2.3.3 线性预测
2.4 S域中的最优滤波器
2.4.1 无约束的维纳滤波器
2.4.2 因果约束的维纳滤波器
2.4.3 谱因子
2.5 多通道最优滤波器
2.5.1 时域解
2.5.2 变换域的解
2.6 LMS算法
2.6.1 最速下降法
2.6.2 LMS算法的收敛率
2.6.3 失调和收敛率
2.7 RLS算法
2.7.1 牛顿法
2.7.2 递归最小二乘法
2.7.3 快速RLS算法
2.8 频域自适应
2.8.1 块LMS算法
2.8.2 与频率有关的收敛系数
2.8.3 传递函数域的LMS

第3章 单通道前馈控制
第4章 单频干扰的多通道控制
第5章 多通道随机干扰的控制
第6章 反馈控制器的设计和性能
第7章 自适应反馈控制器
第8章 非线性系统的主动控制
第9章 变换器的最优布置
第10章 主动控制中的硬件
附录A
线性代数和多通道系统
参考文献

前言/序言

《机械振动与噪声主动控制技术》 内容简介： 本书深入探讨了机械振动与噪声的主动控制技术，旨在为读者提供一个全面且系统的理论框架与实践指导。机械振动和噪声作为普遍存在的工程问题，不仅影响设备的可靠性、使用寿命和工作效率，更直接关系到人类的健康与舒适。本书将从振动与噪声的产生机理出发，详细阐述主动控制的原理、方法、关键技术及其在实际工程中的应用。 第一部分：机械振动与噪声的基础理论 在深入探讨主动控制之前，理解振动与噪声的本质是至关重要的。本部分将系统梳理机械振动与噪声相关的基础理论知识。 振动的定义与分类： 我们将从最基本的概念入手，解释什么是振动，并根据其特性进行分类，如自由振动、受迫振动、阻尼振动、线性振动、非线性振动等。重点阐述单自由度系统和多自由度系统的动力学特性，包括质量、刚度和阻尼等参数对系统响应的影响。 噪声的产生与传播： 噪声的产生通常与振动密切相关，但也存在其独有的传播途径和特性。本书将详细介绍噪声的声学原理，包括声源的类型（如机械噪声、气流噪声等）、噪声的测量单位（如分贝dB）、噪声的频谱分析等。同时，还将讲解噪声在空气、固体介质中的传播规律，以及衍射、反射、干涉等现象对噪声分布的影响。 振动与噪声的耦合关系： 许多实际工程问题中，振动和噪声并非孤立存在，而是相互影响、相互耦合的。本部分将深入分析振动如何激励噪声，以及噪声如何反过来对结构产生激励，形成声振耦合。理解这种耦合关系是设计有效主动控制策略的前提。 系统建模方法： 为了进行精确的分析和控制设计，建立准确的系统模型至关重要。本书将介绍多种常用的机械振动与噪声系统建模方法，包括基于物理定律的解析建模（如拉格朗日方程、牛顿方程），以及基于实验数据的辨识建模（如传递函数辨识、状态空间辨识）。重点讲解有限元方法（FEM）在复杂结构振动模态分析中的应用，以及边界元方法（BEM）在声场模拟中的优势。 第二部分：主动控制的原理与核心技术 理解了振动与噪声的产生机制和传播规律后，本部分将聚焦于主动控制的核心技术，阐述其基本原理和实现方法。 主动控制的基本概念： 什么是主动控制？与被动控制有何区别？本书将清晰界定主动控制的概念，即利用传感器检测系统产生的振动或噪声，通过控制器进行实时处理，并由执行器产生反向的控制信号，从而抵消或削弱目标振动或噪声。 传感器技术： 传感器的选择直接关系到控制系统的性能。我们将详细介绍各种用于振动与噪声测量的传感器，包括加速度计（压电式、力平衡式）、位移传感器（电涡流式、激光测距式）、麦克风、压力传感器等。重点分析不同传感器的原理、优缺点、适用场景以及在振动与噪声测量中的注意事项。 控制器设计： 控制器是主动控制系统的“大脑”。本部分将系统介绍各种先进的控制器设计方法。 反馈控制： 基于系统输出信号的反馈，实现对系统扰动的补偿。我们将讲解PID控制、状态反馈控制、LQR（线性二次调节器）等经典反馈控制策略，并分析其在机械振动与噪声控制中的应用。 前馈控制： 在扰动信号发生之前，提前预测并产生补偿信号。重点介绍前馈控制的原理，以及如何利用参考传感器获取扰动信号。 自适应控制： 针对系统参数随时间变化的场景，实时调整控制器参数以保持最优控制效果。我们将深入探讨最小二乘法（LMS）、递归最小二乘法（RLS）等自适应算法在噪声和振动主动抵消中的应用。 模糊控制与神经网络控制： 介绍基于模糊逻辑和神经网络的智能控制方法，它们在处理非线性、不确定性系统时具有独特的优势。 模型预测控制（MPC）： 讲解MPC如何利用系统模型预测未来输出，并优化控制输入，实现更优的控制性能。 执行器技术： 执行器是将控制信号转化为物理作用的关键环节。我们将详细介绍各种用于振动与噪声主动控制的执行器。 振动执行器： 包括电磁致动器、压电致动器、液压/气动致动器等，用于产生抵消振动的力或位移。 声学执行器： 主要指扬声器或喇叭，用于产生与目标噪声相位相反、幅值相等的声波，实现声波抵消。 主动抵消原理： 核心是产生“反向”的力或声波。本书将详细解释相消干涉原理，即通过精确控制执行器产生的反向信号，与原始振动或噪声信号在空间上叠加，达到相互抵消的效果。 第三部分：机械振动与噪声主动控制的应用实例 理论知识最终需要应用于实践。本部分将通过丰富的实际工程案例，展示主动控制技术在不同领域的应用。 航空航天领域的应用： 飞机发动机噪声的主动控制： 讲解如何通过在发动机进气道或排气道安装声学控制系统，降低飞机的外部噪声。 直升机旋翼噪声与振动的主动控制： 分析旋翼产生的复杂气动噪声和振动，以及如何通过调整旋翼桨叶的迎角或安装主动阻尼器来减小。 航天器舱内振动与噪声的抑制： 讨论火箭发射过程中巨大的振动和噪声对航天员和设备的影响，以及主动控制技术如何保障舱内环境的舒适性和安全性。 汽车工业领域的应用： 汽车发动机噪声与排气噪声的主动控制： 介绍如何通过在排气系统或车室内安装主动噪声控制装置，提升驾乘体验。 汽车底盘振动的主动控制： 讨论路面不平引起的底盘振动，以及主动悬架技术如何提高乘坐舒适性。 电驱动汽车的电机噪声与路噪控制： 针对电驱动汽车的特点，分析其特有的噪声源，并介绍相应的控制策略。 工业领域的应用： 风力发电机叶片气动噪声的主动控制： 探讨风力发电机在运行过程中产生的噪声，以及如何通过叶片表面的主动流动控制来减小。 工业管道振动与噪声的主动抑制： 分析流体在管道中流动产生的振动和噪声，以及如何通过管道外壁的振动控制来改善。 大型机械设备的减振降噪： 如泵、压缩机、风机等，介绍如何针对这些设备设计主动控制系统，降低工作环境的噪声和振动水平。 建筑与家居领域的应用： 地铁、高铁列车车厢的隔振降噪： 探讨列车运行时产生的结构振动和空气动力噪声，以及主动隔振技术如何提高乘客的舒适度。 家庭电器（如洗衣机、空调）的降噪： 分析这些电器在运行时产生的振动和噪声，以及主动控制技术如何实现更安静的使用体验。 智能建筑中的声学环境主动调控： 探讨如何通过主动声学系统营造更加舒适、宁静的室内环境。 第四部分：挑战与发展趋势 虽然主动控制技术取得了显著进展，但仍面临一些挑战，同时也在不断演进。 面临的挑战： 控制器的实时性与计算复杂度： 复杂系统需要高性能的处理器和算法，以保证实时控制的精度。 传感器与执行器的性能极限： 传感器的灵敏度、精度以及执行器的响应速度、功率输出等都可能成为限制因素。 系统建模的准确性： 复杂非线性系统或时变系统的精确建模仍然是一个难题。 控制系统的鲁棒性： 如何保证控制系统在存在模型误差、外部扰动或参数变化时仍能稳定工作。 成本与功耗： 主动控制系统通常比被动控制系统更复杂，成本和功耗也是需要考虑的因素。 未来的发展趋势： 多目标、协同控制： 将振动控制与噪声控制相结合，实现多目标优化。 分布式与网络化控制： 利用传感器网络和分布式执行器，实现更广泛、更灵活的控制。 人工智能与机器学习的应用： 将深度学习、强化学习等技术引入控制器设计，以应对更复杂的系统和非线性问题。 新型传感与执行技术： 研发更高性能、更低成本的新型传感器和执行器。 与被动控制技术的融合： 结合被动控制的优势，实现混合控制策略，以达到最佳的整体效果。 本书力求以清晰的逻辑、严谨的论述和丰富的实例，帮助读者建立对机械振动与噪声主动控制技术的全面认识，并为相关领域的科研人员、工程师和学生提供有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在组织结构上也非常人性化。每个章节都围绕着一个核心主题展开，并且前后的衔接非常紧密，形成了一个完整的知识体系。作者会提前给出本章的学习目标，并在章节末尾进行总结，这有助于我清晰地了解学习进度并巩固所学内容。更重要的是，书中包含大量的图表和示意图，这些视觉化的辅助工具极大地增强了信息的传达效率。例如，在解释反馈控制回路时，一个精心绘制的方框图能够瞬间让我明白信号的流向和各个组件的功能，这比纯文字的描述要直观得多。

评分☆☆☆☆☆

从内容编排上来看，这本书似乎非常注重循序渐进的学习路径。它并没有一开始就抛出艰深的技术难题，而是从最基础的信号表示和分析方法开始，逐步深入到更复杂的控制理论和算法。我尤其欣赏作者在介绍各种滤波技术时的细致讲解，他不仅说明了不同滤波器的原理和适用场景，还通过对比实验数据，直观地展示了滤波效果的差异。这种严谨且富有洞察力的分析，让我对信号处理在抑制噪声、提取有用信息方面的能力有了更深刻的认识，也为我后续理解更高级的主动控制策略打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我阅读这本书的过程中，最令我印象深刻的是它在理论深度与实践应用之间的平衡。作者并没有仅仅罗列枯燥的公式和算法，而是花了相当大的篇幅去阐述这些理论是如何在实际的工程问题中得到应用的。书中穿插的许多案例研究，从航空航天领域的减振降噪，到工业生产线上的精密定位，再到日常生活中的智能家居，都让我看到了信号处理在主动控制领域强大的生命力。更让我惊喜的是，作者在介绍复杂的控制策略时，总会辅以清晰的流程图和详尽的步骤解释，这极大地降低了理解门槛，让我觉得即使是相对复杂的概念，也变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常独特，作者似乎非常擅长将复杂的技术概念“翻译”成通俗易懂的语言。比如，在讲解傅里叶变换的时候，他并没有直接给出数学定义，而是用音乐的频谱来类比，解释了如何将一个复杂的声音信号分解成不同频率的正弦波。这种“化繁为简”的处理方式，让我在阅读过程中几乎没有遇到难以逾越的障碍。此外，作者的语言充满了热情和启发性，常常在关键的地方加入一些鼓励性的语句，让我感觉仿佛在和一位经验丰富的导师对话，在指导我探索信号处理的奇妙世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，深蓝色调配上银色的书名，透着一股科技感和专业性。翻开第一页，我就被作者的序言所吸引。他以非常平实的语言，娓娓道来这项研究的起源、发展以及它在现实世界中的重要性。我尤其欣赏作者对于“主动控制”这个概念的解读，他没有止步于技术层面的描述，而是深入浅出地解释了其背后的物理原理和哲学思想。例如，他通过一些生动的类比，比如“驯服失控的野马”来比喻主动控制系统的挑战与魅力，这让我这个初学者也能迅速领会其中的精髓。