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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Hosaka, Hiroshi (EDT)/ KATAGIRI, Yoshitada/ Hirota, Terunao/ Itao, Kiyoshi

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-12

价格:$ 225.94

装帧:HRD

isbn号码:9780824759834

丛书系列:

图书标签:

• 微光机电系统
• 光机电一体化
• 微型光学
• 精密工程
• MEMS
• 传感器
• 执行器
• 微制造
• 光学设计
• 控制系统

机械自动化系统中的精密集成与动态控制：深度解析与应用前沿 本书聚焦于现代工业与高精度制造领域中，复杂机械系统与自动化控制的深度融合与前沿技术发展，旨在为工程师、科研人员及相关专业学生提供一个全面、深入且实用的技术参考框架。 --- 第一部分：先进机械结构设计与材料科学基础 (Foundation of Advanced Mechanical Structures and Materials Science) 第一章：复杂多自由度机械系统的动力学建模与仿真 本章详尽探讨了多关节、高冗余度机械臂、并联机构以及柔顺机器人等复杂系统的动力学建模方法。我们首先回顾了牛顿-欧拉法、拉格朗日法在处理非线性、时变系统中的适用性与局限性。随后，重点引入了基于虚功原理的建模技术，尤其关注于摩擦、间隙等实际工程中难以避免的非理想因素对系统动态特性的影响。 深入分析了高频振动、颤振、以及热形变对精密运动精度的破坏性机制。引入了模态分析、随机响应分析等工具，用于预测系统在不同工作载荷和环境条件下的稳定性边界。讨论了有限元方法（FEM）在结构优化中的应用，如何通过改变几何形状和材料分布，实现结构轻量化与刚度增强的平衡。 第二章：高性能驱动器与执行机构的选型与优化 现代自动化对驱动系统的动态响应速度、力矩密度和能效提出了极高要求。本章系统梳理了电磁、气动、液压驱动技术在精密运动控制中的最新进展。 重点剖析了无刷直流（BLDC）电机、永磁同步电机（PMSM）在伺服系统中的应用，详细阐述了磁场定向控制（FOC）的实现细节、低速大转矩输出的挑战与对策。针对高精度定位需求，深入探讨了直线电机（Linear Motors）和压电陶瓷驱动器（Piezoelectric Actuators）的工作原理、驱动电路设计及微米级甚至纳米级定位的误差补偿技术。此外，还探讨了新型驱动器如形状记忆合金（SMA）驱动器在柔顺交互任务中的潜力。 第三章：智能材料在结构减振与自适应控制中的应用 本章超越传统刚性结构设计，探讨了智能材料如何赋能结构进行环境感知和主动响应。介绍了压电材料、磁流变液（MR Fluid）以及电活性聚合物（EAP）的本构关系与制备工艺。 重点研究了如何将这些材料集成到机械本体中，实现主动式减振（Active Vibration Damping）和结构阻抗匹配。通过建立“材料-结构-控制”三者耦合模型，展示了自适应阻尼器在宽频带振动抑制中的优势，以及其在复杂动态环境（如地震模拟、高速加工）下的鲁棒性。 --- 第二部分：复杂信息获取、传感与状态估计 (Complex Information Acquisition, Sensing, and State Estimation) 第四章：高精度位姿测量与反馈技术 在自动化系统中，传感器是连接物理世界与控制系统的桥梁。本章全面覆盖了精密定位所需的各类传感器技术。详细分析了激光干涉仪、光栅编码器在绝对和相对位置测量中的精度限制与误差源。 针对非接触式测量需求，深入探讨了机器视觉（Machine Vision）在三维重建、目标跟踪和表面形貌测量中的应用，包括立体视觉、结构光和ToF（Time-of-Flight）相机的原理与校准方法。同时，讨论了惯性测量单元（IMU）数据与光学测量的融合（Sensor Fusion）策略，以提高在动态工况下的姿态估计精度和抗干扰能力。 第五章：多源异构数据融合与状态观测器设计 现代控制系统依赖于对系统内部状态（如速度、加速度、负载、内部应力）的准确估计。本章专注于状态观测器的设计，以弥补传感器在成本、带宽或可达性上的不足。 系统回顾了卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其扩展形式（EKF, UKF）在线性与非线性系统中的应用，并对比了滑模观测器（Sliding Mode Observers）在处理不确定性和外部干扰时的优势。重点分析了基于神经网络（如LSTM）的残差建模方法，用于学习和预测模型误差和传感器漂移，从而实现高鲁棒性的状态重构。 第六章：非接触式健康监测与故障诊断（Condition Monitoring） 本章探讨了如何利用数据驱动方法，实现对精密设备的预测性维护（PdM）。内容涵盖了振动信号处理、声学发射（AE）技术以及热成像在早期故障识别中的应用。 详细阐述了从原始信号中提取有效特征的过程，包括时域、频域、小波变换（Wavelet Transform）和经验模态分解（EMD）在特征降维与信号去噪中的作用。通过构建基于支持向量机（SVM）、深度学习（CNN/RNN）的故障分类模型，实现对轴承磨损、齿轮啮合异常、以及电机绕组故障的早期预警与精确诊断。 --- 第三部分：闭环控制架构与鲁棒性设计 (Closed-Loop Control Architectures and Robustness Design) 第七章：先进反馈控制理论与算法实现 本章是控制核心，专注于超越传统PID控制的现代策略。详细介绍了基于模型的先进控制方法，如： 1. $mathcal{H}_{infty}$ 控制： 针对模型不确定性和外部扰动，设计具有良好衰减特性的控制器，侧重于保证控制性能的下限。 2. 模型预测控制 (MPC)： 阐述了其利用系统未来预测模型进行优化控制的核心思想，尤其在处理输入约束和输出约束的复杂多变量系统中，如何实现全局优化。 3. 自适应与鲁棒控制： 讨论了参数自整定（如基于梯度下降或Lyapunov函数的自适应律）在系统参数发生变化时维持性能的方法，以及如何利用鲁棒设计确保控制系统在最坏情况下的稳定性。 第八章：基于模型的系统级仿真与虚拟调试 在实际部署前，对复杂系统进行全面验证至关重要。本章强调了“物理建模”与“控制策略”的集成仿真环境搭建。介绍了使用Simulink/Stateflow、ADAMS或Abaqus等软件构建高保真数字孪生模型的方法。 重点讨论了如何将控制算法（如C代码或S函数）无缝集成到多物理场（机、电、热）耦合的仿真环境中进行联合仿真。这包括对控制带宽、系统延迟、以及控制器离散化误差对实际性能影响的量化评估，为虚拟调试（Virtual Commissioning）奠定理论基础。 第九章：人机交互界面与任务级规划的融合 本章探讨了控制系统如何有效地与操作员交互，并从低级关节控制提升到高级任务执行层面。介绍了直观的用户界面设计原则，以及如何通过可视化反馈（如实时误差图、性能指标仪表盘）使用户迅速掌握系统状态。 在任务规划层面，讨论了基于状态机（FSM）和行为树（Behavior Trees）的任务分层架构。针对复杂操作序列，引入了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的策略学习方法，使系统能够自主探索并优化完成特定高层目标（如复杂装配、路径优化）所需的底层运动轨迹和控制参数。 --- 总结与展望 本书通过对机械动力学、传感技术、状态估计与闭环控制的系统化集成论述，为读者构建了一个理解和设计高性能、高鲁棒性自动化系统的完整知识体系。我们着重强调了从基础理论到工程实践的转化路径，旨在推动相关领域向更精细化、更智能化的方向发展。

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