本书涉及很多与机器学习和数据挖掘相关的内容，并使用了Python编程语言。此外，本书致力于让读者在运行Python程序的同时，通过“边学边做”来体验控制工程。 本书的内容不仅包含实际工作中经常使用的以传递函数模型为研究对象的经典控制理论，还涉及以状态空间模型为研究对象的现代控制理论以及鲁棒控制的基础知识。 本书的一大特色是尽量减少数学方面的描述，取而代之的是大量的Python示例代码，以及插图和对话形式使得本书形式活泼，这使得本书形式活泼，语言生动且易于理解。

译者序
前言
第1章 什么是控制
1.1 日常生活中的控制
1.2 反馈控制
1.3 控制工程的作用
1.4 本书概要
第2章 Python基础
2.1 搭建Python环境
2.2 Jupyter Notebook的使用方法
2.3 Python基础
2.3.1 数据和类型
2.3.2 流程控制
2.3.3 函数定义
2.3.4 闭包、lambda表达式、生成器、列表生成式
2.3.5 模块
2.4 本书中用到的模块
2.4.1 Numpy
2.4.2 Matplotlib
2.4.3 Scipy
2.4.4 Sympy
2.4.5 Python-Control
第3章 控制系统建模
3.1 描述动态系统
3.1.1 手推车的模型
3.1.2 垂直驱动机械臂的模型
3.1.3 RCL电路的模型
3.1.4 放大电路的模型
3.1.5 控制工程中使用的模型描述
3.2 传递函数模型
3.2.1 手推车和机械臂的传递函数模型
3.2.2 RCL电路和放大电路的传递函数模型
3.2.3 用Python表述模型
3.3 状态空间模型
3.3.1 手推车和机械臂的状态空间模型
3.3.2 RCL电路和放大电路的状态空间模型
3.3.3 用Python表述模型
3.4 框图
3.4.1 串联
3.4.2 并联
3.4.3 反馈
第4章 被控对象的行为
4.1 时域响应
4.1.1 一阶滞后系统
4.1.2 二阶滞后系统
4.2 状态空间模型的时域响应
4.3 稳定性
4.3.1 输入输出稳定性
4.3.2 渐进稳定性
4.4 极点与系统行为的关系
4.5 频域响应
4.5.1 一阶滞后系统
4.5.2 二阶滞后系统
第5章 关注闭环系统的控制系统设计
5.1 闭环系统的设计规格
5.1.1 稳定性
5.1.2 时域响应特性
5.1.3 频域响应特性
5.1.4 闭环系统的设计规格
5.2 PID控制
5.2.1 P控制的性能分析
5.2.2 PD控制
5.2.3 PID控制
5.3 二自由度控制
5.4 使用临界比例度法进行增益调整
5.5 使用模型匹配法进行增益调整
5.6 状态反馈控制
5.6.1 极点配置法
5.6.2 调节器
第6章 关注开环系统的控制系统设计
6.1 开环系统的设计规格
6.1.1 稳定性
6.1.2 快速性与阻尼特性
6.1.3 稳态误差
6.1.4 开环系统的设计规格
6.2 PID控制
6.2.1 P控制
6.2.2 PI控制
6.2.3 PID控制
6.3 相位超前校正和相位滞后校正
6.3.1 相位滞后校正
6.3.2 相位超前校正
6.3.3 垂直驱动机械臂的控制系统设计
第7章 高级控制系统设计
7.1 使用观测器的输出反馈控制
7.2 鲁棒控制
7.3 数字化实现
7.3.1 使用零阶保持的离散化
7.3.2 使用双线性变换的离散化
附录 数学补充内容