具体描述
《金属切削原理与刀具》是为适应职业技术教育教学改革需要而编写的，旨在培养学生利用金属切削原理与刀具相关知识解决生产实际问题的能力。《金属切削原理与刀具》在编写中力求结合生产实际，突出应用性，形成教师好教，学生易学的教材特色；同时强调以能力为本的教育理念。《金属切削原理与刀具》紧紧围绕职业教育培养目标，讲求实效，图文并茂，通俗易懂，简单实用，以“够用为准”的原则，力求以较少的篇幅完成对所需内容的介绍。
《金属切削原理与刀具》内容突出了切削原理的基础理论和生产中常用的刀具结构及其应用。尤其对车刀、铣刀、拉刀、齿轮刀具等的选择、使用注意事项、刃磨等更是做了详细的介绍。全书包括金属切削原理和金属切削刀具两部分内容，共九章（刀具材料、金属切削加工的基本术语和定义、金属切削的基本理论、切削条件的合理选择、车刀、孔加工刀具、铣削与铣刀、其他刀具和磨削）。
智能控制系统设计与实现 图书简介 本书聚焦于现代工业和自动化领域的核心技术——智能控制系统的设计与实现。系统地阐述了从理论基础到工程实践的全过程，旨在为读者提供一套完整、深入且具有前瞻性的知识体系。 第一部分：控制系统基础与理论深化 本部分首先回顾了经典的自动控制理论，包括线性定常系统（LTI）的建模、时域与频域分析方法，如传递函数、状态空间表示、伯德图、奈奎斯特图等。在此基础上，本书着重深入探讨了现代控制理论的关键概念，特别是状态空间法在多输入多输出（MIMO）系统分析中的优势与应用。 核心内容包括： 1. 系统辨识与建模： 详细介绍了系统辨识的原理与方法，涵盖了从物理建模到数据驱动建模（如ARX、ARMAX模型）的全过程。重点讲解了系统阶数判定、参数估计算法（如最小二乘法、递推最小二乘法）及其在实际复杂系统（如机电耦合系统）辨识中的应用技巧与局限性。 2. 稳定性与可控性/可观测性分析： 深入探讨了李雅普诺夫稳定性判据在非线性系统中的推广应用。系统阐述了线性系统可控性与可观测性的矩阵判据，并引申至非线性系统的局部可控性分析。这部分内容为后续设计高可靠性控制器奠定了坚实的理论基础。 3. 最优控制理论： 引入变分法和庞特里亚金最大值原理，详细推导了线性二次型调节器（LQR）的设计步骤。LQR的设计不仅关注系统的稳定性，更强调在特定性能指标（如能量消耗、响应速度）下的最优性能。书中还涵盖了面向鲁棒性的H-无穷（H$infty$）控制器的设计思想，以应对模型不确定性和外部干扰。 第二部分：经典与现代控制器的设计与实现 本部分是本书的实践核心，详细介绍了在工程中应用最为广泛的控制器设计方法。 1. 经典控制器（PID）的精细调优： 尽管PID控制结构简单，但其在复杂系统中的性能高度依赖于精确的参数整定。本书超越了传统的齐格勒-尼科尔斯方法，重点介绍了基于模型的精确整定方法，例如基于内模原理（IMC）的PID设计，以及对延迟环节（Time Delay）系统的PID参数优化策略。同时，讨论了如何通过引入前馈控制、解耦控制等技术来提升PID控制系统的整体性能。 2. 现代状态反馈控制器的设计： 详细阐述了极点配置（Pole Placement）技术，包括状态反馈的实现。对于不可完全观测的系统，本书详细讲解了观测器的设计，包括卡尔曼滤波器的原理与实现（见下文），以及状态反馈与观测器结合组成的闭环控制器（即先用观测器估计状态，再进行反馈）。 3. 先进的鲁棒控制设计： 针对工程中模型不精确或存在外部干扰的情况，本书引入了滑模控制（SMC）和自适应控制。 滑模控制（SMC）： 深入剖析了SMC的鲁棒性来源，详细介绍了如何设计滑模面以保证系统动态性能，并讨论了“抖振”现象的产生机理及其抑制方法，如采用Sigmoid函数或高阶滑模技术。 自适应控制： 介绍了参数自整定控制器的基本结构，包括基于模型参考自适应控制（MRAC）和基于切换的自适应控制，使控制器能够在系统参数未知或缓慢变化时仍能保持良好性能。 第三部分：智能技术与控制系统的融合 本部分是本书的前沿与特色所在，探讨了如何将人工智能和数据科学技术融入到传统控制框架中，以实现更高级别的自动化与决策能力。 1. 基于学习的控制（Learning-Based Control）： 神经网络在控制中的应用： 讲解了如何利用前馈神经网络进行非线性函数的逼近，将其作为PID控制器中的补偿项或直接作为控制律的一部分（如神经动力学控制）。详细对比了传统反向传播算法与强化学习算法在控制策略生成上的优劣。 强化学习（RL）在控制优化中的应用： 重点介绍DQN、A2C、PPO等经典算法在离散与连续动作空间控制问题中的建模与应用。强调了如何构建有效的奖励函数（Reward Function）以引导智能体学习出最优控制策略，特别是在复杂、高维状态空间下的决策能力。 2. 卡尔曼滤波与数据融合： 详细阐述了扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）在线性化或非线性状态估计中的应用。这对于传感器数据噪声大、系统状态难以直接测量的工业现场至关重要。书中通过实际案例演示了如何将多源异构传感器数据（如编码器、陀螺仪、视觉传感器）通过卡尔曼滤波进行最优融合，以获得高精度的状态估计值。 3. 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）： 系统介绍了模糊集合论、模糊推理和模糊化的过程。重点讨论了如何利用专家经验构建模糊规则库和隶属度函数，设计出无需精确数学模型的、具有良好容错性的模糊控制器，尤其适用于复杂、难以建模的机械系统或化工过程的控制。 第四部分：系统集成与工程实践 本部分将理论与实际工程紧密结合，指导读者完成智能控制系统的软硬件集成。 1. 实时操作系统与嵌入式平台： 讨论了工业控制对实时性的要求，对比了RTOS（如VxWorks、FreeRTOS）与通用操作系统（如Linux）的实时性能。指导读者如何选择合适的微处理器/DSP平台，并进行基础的驱动程序编写与优化。 2. 数字化仿真与硬件在环（HIL）测试： 强调了在实际部署前进行严格测试的重要性。详细介绍了使用MATLAB/Simulink、LabVIEW等工具进行系统建模、仿真验证的流程。特别是HIL测试，指导读者如何搭建测试平台，利用实时仿真器对设计的控制器进行高保真度的虚拟运行，以验证其在真实环境下的响应和鲁棒性。 3. 工业通信与网络化控制： 涵盖了工业现场总线技术（如CAN、EtherCAT、Profibus）的基本原理和应用场景。探讨了网络延迟、带宽限制对分布式控制系统性能的影响，并介绍了网络化控制系统的设计挑战与对策。 总结 本书内容涵盖了控制工程的经典基石、现代控制的先进工具，以及面向未来的智能决策技术。全书结构严谨，理论阐述深入浅出，辅以大量的工程实例和仿真分析，旨在培养读者从系统需求分析、数学建模、控制器设计、参数整定到最终工程实现的完整能力，是控制工程、机电一体化、机器人技术及自动化相关专业师生、科研人员和工程师的理想参考书。
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