动态系统建模与分析：基于 MATLAB 和 Python 的

控制工程实践 (英文版电子书） 电子书格式: pdf 《动态系统建模与分析：基于 MATLAB 和 Python 的控制工程实践》是面向控制工程领域学习者与工程师的实用型技术书籍，由利兹大学的 Jongrae Kim 教授编写，聚焦动态系统建模、仿真及控制设计的核心理论与实操方法，通过 MATLAB 和 Python 双工具实现，搭建起理论与工程应用之间的桥梁。 本书的核心定位是填补控制工程领域 “理论知识” 与 “实操技能” 之间的缺口。现代工程系统（如飞行器、自动驾驶机器人、生物控制系统等）的发展，要求工程师具备动态系统建模、算法设计与编程实现的综合能力，而传统学习中往往存在理论与实践脱节的问题。书中假设读者具备本科高年级水平的常微分方程、向量微积分、概率论及基础编程知识，在此基础上，通过循序渐进的章节安排，帮助读者掌握从简单到复杂动态系统的建模与分析能力。 全书结构清晰，共分为 6 个核心章节及附录部分。第一章为绪论，通过自由落体物体建模、配体 - 受体相互作用等实例，引出动态系统建模的基本概念，并分别给出 MATLAB 和 Python 的入门编程示例，帮助读者快速熟悉工具应用。第二章聚焦姿态估计与控制，涵盖姿态运动学、传感器模型（陀螺仪、光学传感器）、姿态估计算法（卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波）等核心内容，是航空航天、机器人领域的关键技术基础。第三章围绕自主车辆任务规划展开，详细介绍势场法、图论采样法、Dijkstra 最短路径算法等路径规划技术，以及移动目标跟踪的优化控制问题，适用于自动驾驶、无人机等应用场景。 第四章和第五章将视角拓展至生物系统，第四章重点介绍生物分子相互作用的确定性建模方法，以大肠杆菌色氨酸调控模型为例，讲解模型拟合、参数估计及时间延迟近似等关键技术；第五章则聚焦生物系统控制，阐述 PI 控制器实现、鲁棒性分析等内容，为跨学科的系统生物学研究提供技术支持。第六章为进阶阅读指南，推荐布尔网络、深度学习神经网络、强化学习等前沿方向，帮助读者拓展知识边界。附录部分提供了精选习题的解答，方便读者检验学习效果。 本书的核心特色在于 “理论与实践深度融合” 和 “双工具并行实现”。所有建模与分析方法均配有完整的 MATLAB 和 Python 代码，且代码经过严格验证（基于 MATLAB R2021a 和 Python 3.8），大部分程序可独立运行，降低了读者的实操门槛。书中注重编程规范与效率，强调变量命名、注释编写、内存优化等工程细节，帮助读者培养专业的编程习惯。同时，书中案例覆盖航空航天、机器人、自动驾驶、生物工程等多个领域，既体现了动态系统理论的通用性，又能满足不同方向读者的专项需求。 此外，本书还特别关注工程实践中的关键问题：如数值积分的精度控制、随机过程的建模与仿真、鲁棒性分析方法、并行计算的实现等，这些内容均来自工程实践中的常见需求，具有极强的实用性。配套网站提供了书中所有程序代码和习题解答，方便读者下载使用，进一步提升学习体验。 无论是高等院校自动化、控制工程、航空航天工程等专业的高年级本科生、研究生，还是从事相关领域研发工作的工程师，都能从本书中获得系统的知识体系和实用的实操技能。通过学习本书，读者不仅能掌握动态系统建模与分析的核心理论，更能熟练运用 MATLAB 和 Python 解决实际工程问题，为应对复杂系统的设计与优化挑战奠定坚实基础。