具体描述
本教材主要介绍分析和设计自动控制系统的理论和方法。全书共分九章，内容包括自动控制系统的基本概念、线性系统的数学模型、控制系统的时域分析、根轨迹法、控制系统的频域分析、自动控制系统的综合与校正、线性离散系统分析、状态空间分析及非线性系统的分析等。 本书可以作为自动化、电气工程及其自动化、检测技术与自动化装置、电子信息工程、计算机科学与技术、通信工程等电气信息类及相关专业的本科生教材，也可供从事自动控制系统工程的技术人员参考。
《机械系统动力学与控制》 内容简介 本书深入探讨了现代机械系统在运行过程中所展现出的复杂动力学行为，并在此基础上，系统性地介绍了实现系统精确、稳定、高效运行的各类控制理论与技术。本书旨在为读者提供一个理解和掌握机械系统从基础建模到高级控制策略的全面框架，特别适合机械工程、自动化、机器人学、航空航天工程以及相关领域的本科生、研究生及从业人员。 第一部分：机械系统动力学基础 本部分将从机械系统的基本组成元素出发，剖析其内在的运动规律和受力特性。 第一章：机械系统的建模方法 离散系统与连续系统的概念： 区分具有有限自由度与无限自由度的机械系统，并引入各自的建模基础。 拉格朗日方程与哈密顿方程： 详细介绍基于能量原理建立系统动力学方程的强大工具。我们将从牛顿力学出发，推导能量的形式，进而引出广义坐标、广义速度、动能、势能等概念，并逐步构建拉格朗日方程。对于更高级的应用，还将介绍哈密顿方程及其在相空间分析中的优势。 有限元方法（FEM）在机械系统建模中的应用： 针对复杂结构和连续介质，介绍如何将连续体离散化为有限个节点和单元，并求解其动力学方程。我们将讨论单元的选取、刚度矩阵、质量矩阵的建立，以及如何组装整体方程。 多体动力学（MBD）的原理与实践： 针对由多个相互连接的刚体或柔体组成的复杂机械系统（如机器人、车辆、航空器），介绍其建模方法。我们将深入探讨连接约束的类型（如铰接、滑移、固定），自由度耦合问题，以及如何有效求解多体系统的运动方程。 考虑摩擦、阻尼等非线性因素的建模： 讨论实际机械系统中普遍存在的摩擦（如库仑摩擦、粘滞摩擦）、空气阻尼、结构阻尼等非线性因素如何影响系统动力学，以及如何将其纳入模型。 第二章：机械系统的线性化与近似 非线性系统的局部线性化： 在工作点附近，将非线性动力学方程通过泰勒展开进行近似，得到线性模型，为后续的线性控制设计奠定基础。我们将详细讲解雅可比矩阵的计算和线性化方程的构建。 小扰动分析： 分析系统在平衡点附近的动态响应，理解微小扰动如何传播和衰减。 模态分析与频率响应： 通过求解系统的特征值与特征向量，揭示系统的固有频率和振型，理解系统对外加激励的响应特性。我们将讨论自由振动、强迫振动、共振等现象。 第三章：机械系统的状态空间描述 状态变量的选取与定义： 确定能够完全描述系统在任意时刻状态的最小一组变量，并理解状态向量的意义。 连续时间系统与离散时间系统的状态方程： 以矩阵形式清晰地表达系统的动态演化。我们将重点介绍如何从微分方程或差分方程转换为标准的状态空间形式。 系统矩阵、输入矩阵、输出矩阵的物理含义： 理解这些矩阵如何刻画系统的内部动力学、外部输入对状态的影响以及状态到输出的映射关系。 可控性与可观性分析： 判断一个系统是否能够通过控制输入任意到达期望的状态，以及是否能够通过测量输出完整地推断出系统的内部状态。这是设计有效控制器和状态观测器的前提。 第二部分：机械系统控制理论与方法 本部分将聚焦于设计和实现能够精确控制机械系统行为的各种策略。 第四章：经典控制理论回顾与应用 传递函数与方框图： 从频率域的角度描述系统的输入输出关系，并构建系统的方框图表示。 PID 控制器设计与参数整定： 详细介绍比例（P）、积分（I）、微分（D）控制的工作原理，以及如何通过根轨迹法、奈奎斯特图、伯德图等方法进行参数整定，实现系统的稳定性和鲁棒性。我们将讨论不同整定方法的优缺点以及实际应用中的技巧。 开环与闭环控制： 对比两种控制方式的特点，并说明闭环控制在提高系统性能方面的优势。 第五章：现代控制理论——状态反馈控制 极点配置（Pole Placement）： 通过设计合适的状态反馈增益矩阵，将系统的闭环极点任意配置到期望的位置，从而达到期望的动态响应。我们将推导状态反馈增益矩阵的计算方法，并结合实例进行说明。 最优控制理论（LQR）： 在满足系统动态约束的同时，最小化一个性能指标函数。我们将介绍线性二次型调节器（LQR）的设计原理，包括如何定义代价函数，以及求解黎卡提方程得到最优反馈增益。 状态观测器设计（Observer Design）： 当系统状态变量无法直接测量时，如何利用系统的输入和输出信息来估计系统的状态。我们将介绍李昂伯格观测器（Luenberger Observer）的设计方法，并探讨全阶观测器和降阶观测器的区别与联系。 状态反馈与观测器相结合的闭环系统设计： 将状态反馈控制器和状态观测器相结合，构建出能够稳定控制系统的完整闭环结构。 第六章：鲁棒控制与自适应控制 鲁棒控制的基本概念： 面对模型不确定性或外部干扰，如何设计控制器以保证系统性能的稳定性。我们将介绍H∞控制、μ-合成等鲁棒控制方法。 自适应控制： 当系统参数随时间变化时，如何设计能够实时调整控制策略的控制器。我们将介绍模型参考自适应控制（MRAC）和自整定调节器（SRR）等基本思想。 第七章：非线性控制策略 反馈线性化（Feedback Linearization）： 通过巧妙的非线性状态反馈，将非线性系统转化为等效的线性系统，从而应用线性控制技术。我们将讨论精确反馈线性化和部分反馈线性化。 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）： 利用系统状态的符号函数，迫使系统轨迹滑向预先设计的滑模面，从而实现对系统状态的鲁棒跟踪。我们将详细讲解滑模面的设计、切换函数以及抖振现象的处理。 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）： 基于模糊规则和模糊推理，模拟人类专家的控制经验，对复杂或难以精确建模的系统进行控制。我们将介绍模糊化、模糊推理、去模糊化等过程。 神经网络控制（Neural Network Control）： 利用神经网络强大的学习和逼近能力，构建非线性控制器，适应复杂的系统动态。 第三部分：机械系统控制的工程实践 本部分将结合具体应用，展示动力学建模和控制理论在实际机械系统中的实现。 第八章：机器人动力学与控制 机器人运动学与雅可比矩阵： 介绍机器人末端执行器的位姿与其关节变量之间的关系，以及关节速度与末端执行器速度之间的映射。 机器人动力学方程的推导（牛顿-欧拉法、拉格朗日法）： 建立机器人在不同关节配置下的运动方程。 机器人轨迹跟踪控制： 设计控制器，使机器人能够精确地按照预设路径运动。我们将讨论基于PID、自适应控制、以及考虑动力学耦合的先进控制策略。 力控制与阻抗控制： 讨论机器人与环境交互时的控制技术，使其能够安全、有效地执行接触任务。 第九章：车辆动力学与控制 车辆运动学模型与动力学模型： 建立描述车辆直线行驶、转弯等运动状态的模型。 巡航控制与自适应巡航控制（ACC）： 设计控制器，使车辆能够自动维持设定速度或与前车保持安全距离。 电子稳定程序（ESP）与防抱死制动系统（ABS）的控制原理： 介绍这些主动安全系统是如何利用车辆动力学模型和控制算法来提高车辆行驶稳定性和安全性。 自动驾驶中的路径规划与跟踪控制： 探讨车辆如何在复杂环境中自主导航，并精确执行规划好的路径。 第十章：飞行器动力学与控制 飞机/无人机空气动力学模型： 建立描述飞行器在空气中运动的数学模型。 姿态控制与航向保持： 设计控制器，使飞行器能够稳定地维持期望的姿态和飞行方向。 自动驾驶仪（Autopilot）的设计： 介绍自动驾驶仪的基本构成和控制功能。 先进飞行控制策略（如增稳、增推）： 讨论如何通过控制技术提升飞行器的可控性和机动性。 第十一章：复杂机械系统中的综合控制案例 伺服系统设计与应用： 介绍高性能伺服电机及其控制器的设计，广泛应用于工业自动化、数控机床等领域。 磁悬浮系统控制： 探讨如何利用电磁力实现无接触的悬浮和精确控制。 智能制造中的机器人协作控制： 分析多机器人协同完成任务时，如何进行任务分配、路径规划和协调控制。 本书力求理论与实践相结合，在深入讲解控制理论的同时，辅以大量的工程实例和仿真分析。读者通过学习本书，将能够深刻理解机械系统的内在运动规律，并掌握设计、分析和实现各种高级控制策略的能力，从而为解决实际工程问题打下坚实的基础。
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