具体描述
《自动控制原理》为21世纪全国本科院校电气信息类创新型应用人才培养规划教材。《自动控制原理》系统地阐述了自动控制理论的基本分析和研究方法，包括自动控制系统数学模型的建立，控制系统的时域分析、根轨迹分析和频域分析，控制系统的频域设计方法，离散控制系统理论与分析，非线性控制系统分析中的描述函数法和相平面法。《自动控制原理》书末附有MATLAB／Simulink简介、仿真实验指导书以及拉氏变换-Z变换表。
与《自动控制原理》配套的有基于MATLAB语言开发的辅助教学和实验软件，还有配套的课件、书中各章习题的参考答案等，这些均是可以免费下载的。
《自动控制原理》可作为普通高等院校自动化、电气工程及其自动化、通信工程、电子信息工程、电子信息科学与技术、机械设计制造及其自动化、计算机等专业自动控制原理课程的教材，也可作为从事自动控制的各专业工程技术人员的自学参考书。
《智能机械系统设计与优化》 本书深入探讨了现代智能机械系统的设计理论、关键技术与优化策略。内容涵盖了从基础建模到先进控制算法的应用，旨在为读者提供一个全面而系统的学习框架。 核心章节内容概述： 第一部分：智能机械系统的基础理论与建模 第一章：机械系统动力学建模 介绍了牛顿-欧拉法、拉格朗日法等经典动力学建模方法，重点讲解如何构建精确的机械系统数学模型，包括刚体动力学、柔性体动力学以及多体系统动力学。 深入分析了摩擦、阻尼等非线性因素在模型中的体现与处理。 提供了利用符号计算软件（如MATLAB/Simulink）进行模型推导和验证的实例。 第二章：传感器与执行器技术 详细阐述了各种用于感知机械系统状态的关键传感器，如编码器、测速仪、加速度计、陀螺仪、视觉传感器、力/力矩传感器等。 分析了不同传感器的性能指标（精度、分辨率、响应速度、噪声等）及其在实际应用中的选择原则。 深入介绍了各类执行器，包括直流电机、交流电机、步进电机、伺服电机、液压/气动执行器等，重点分析其驱动原理、功率特性、控制接口和精度限制。 探讨了传感器融合技术，如何有效地整合来自多个传感器的数据以提高系统状态估计的准确性和鲁棒性。 第三章：机械系统运动规划与轨迹生成 研究了机器人和自动化机械臂的运动规划问题，包括路径规划、点位姿态规划以及连续轨迹生成。 介绍了经典的路径规划算法，如A算法、PRM（概率路径地图）等，以及基于优化的轨迹生成方法，如多项式插值、样条插值等。 讨论了在存在障碍物、运动约束（速度、加速度限制）等复杂环境下的轨迹生成方法。 重点讲解了如何在生成轨迹时考虑机械系统的动力学特性，实现平滑、高效的运动。 第二部分：先进控制策略与算法 第四章：PID控制及其改进 回顾了比例-积分-微分（PID）控制器的基本原理，并深入探讨了其在机械系统中的应用。 详细讲解了PID参数整定方法，如Ziegler-Nichols方法、临界比例法等。 介绍了PID控制器的各种改进算法，如抗积分饱和、抗微分先行、模糊PID、自适应PID等，以及它们如何解决传统PID的局限性。 通过仿真实例展示了不同PID改进算法的性能对比。 第五章：现代控制理论在机械系统中的应用 介绍了状态空间法，包括状态方程、输出方程的建立与分析。 深入讲解了线性二次型调节器（LQR）的设计原理及其在机械系统最优控制中的应用。 探讨了状态观测器（如卡尔曼滤波器）的设计，用于估计系统状态变量，尤其是在传感器信息不完整或带有噪声的情况下。 介绍了模型预测控制（MPC）的基本思想，包括滚动优化、预测模型和控制律的构建，以及MPC在处理约束条件和多变量系统中的优势。 第六章：智能控制方法 模糊控制： 详细讲解了模糊逻辑控制器的设计，包括模糊化、模糊推理和解模糊过程，以及模糊控制在处理非线性、不确定系统中的优势。 神经网络控制： 介绍了基于神经网络的自适应控制和模型学习方法，如前馈神经网络、循环神经网络（RNN）及其在轨迹跟踪、参数辨识中的应用。 强化学习控制： 探讨了强化学习在机械系统自主学习和决策中的应用，包括Q-learning、DDPG等算法，以及如何将其应用于复杂动态任务的完成。 混合智能控制： 讨论了将模糊逻辑、神经网络和传统控制方法相结合的混合控制策略，以发挥各自优势，提高系统的性能和鲁棒性。 第三部分：智能机械系统的优化与集成 第七章：系统辨识与模型修正 研究了如何利用实验数据对机械系统进行参数辨识，包括模型结构选择和参数估计方法（如最小二乘法、最大似然法）。 介绍了在线模型修正技术，使控制器能够实时适应系统参数的变化或外部环境的扰动。 探讨了基于数据驱动的建模方法，如支持向量机（SVM）、高斯过程（GP）等在系统建模中的应用。 第八章：鲁棒性与容错控制 分析了机械系统在面对模型不确定性、外部干扰和执行器/传感器故障时的性能退化问题。 介绍了鲁棒控制的设计方法，如H∞控制，以保证系统在一定不确定性范围内的稳定性与性能。 研究了容错控制策略，包括故障检测、故障诊断和故障重构，以及如何设计能够补偿部分执行器或传感器失效的控制系统。 第九章：仿真与实验验证 详细介绍了利用仿真软件（如MATLAB/Simulink、Gazebo等）对设计的控制系统进行仿真验证的流程和技巧。 讨论了如何根据仿真结果对控制策略进行迭代优化。 提供了实际机械系统（如机械臂、AGV等）的实验平台搭建、数据采集与分析方法。 强调了仿真结果与实验结果之间的关联性分析与校准。 《智能机械系统设计与优化》通过理论讲解、算法介绍和实际案例相结合的方式，为读者构建了一个深入理解和掌握智能机械系统设计与控制的完整知识体系。本书适合机械工程、自动化、机器人学以及相关领域的研究生、工程师和高年级本科生阅读。
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