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页数:316

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出版时间:2010-2

价格:32.00元

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isbn号码:9787301169339

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• 自动控制
• 控制理论
• 控制系统
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• 自动化
• 电气工程
• 机械工程
• 系统工程

《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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**评价一** 拿到这本《自动控制原理》的时候，我着实被它的厚重和一丝不苟的排版所吸引。作为一名对这个领域充满好奇的初学者，我一直渴望找到一本能够系统梳理核心概念，又不至于过于晦涩难懂的书籍。这本书给我带来的惊喜远不止于此。它以一种近乎循序渐进的方式，从最基础的系统模型建立，到各种经典控制器的设计，再到系统稳定性分析，层层递进，仿佛一位经验丰富的老师，耐心地引导着我一步步深入探索。书中大量的图示和例题，更是极大地帮助我理解抽象的理论。我尤其喜欢其中对拉普拉斯变换和传递函数应用的详细讲解，这让我豁然开朗，也为后续的学习打下了坚实的基础。我经常会在学习过程中反复翻阅，每次都能有新的体会和发现。即便是一些稍微复杂的内容，作者也通过生动的比喻和实例，将其化繁为简，让我在解决问题的过程中，不仅掌握了方法，也培养了严谨的逻辑思维。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，陪伴我走过最初的迷茫，点亮了通往自动控制世界的大门。

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**评价三** 作为一名在自动化领域摸爬滚打多年的工程师，我手里的控制类书籍也不算少，但《自动控制原理》这本书，却给了我耳目一新的感觉。它并非仅仅是枯燥的理论堆砌，而是充满了工程师的智慧和对工程实践的深刻理解。书中对于系统辨识的章节，我印象尤为深刻。它不仅介绍了各种辨识方法，还指出了不同方法的优缺点以及适用场景，这对于我们在实际项目中选择合适的辨识模型至关重要。此外，书中对根轨迹法的讲解，也相当到位，它不仅展示了如何绘制根轨迹，更重要的是，通过根轨迹的分析，帮助读者直观地理解参数变化对系统稳定性和动态响应的影响。这种深入的洞察力，是很多同类书籍所缺乏的。我尤其欣赏书中在讨论高级话题时，依然保持了清晰的逻辑和详实的推导，使得复杂的问题变得易于理解。这本书在理论深度和工程实用性之间找到了一个完美的平衡点，无论是初学者还是有一定经验的工程师，都能从中获益匪浅。

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**评价二** 说实话，我之前对自动控制的认知几乎是空白的，只知道它在机器人、飞机等高科技领域有着广泛应用，但具体原理却是一窍不通。朋友推荐了这本《自动控制原理》，我抱着试试看的心态翻阅。一开始，我对那些数学公式和物理概念感到有些畏惧，但很快我就发现，这本书的设计非常人性化。它并非一上来就抛出大量的理论，而是先从实际应用场景入手，比如一个简单的温度控制系统，来引出控制的必要性和基本思想。这种“由表及里”的方式，让我很快产生了兴趣，也更容易理解接下来的内容。书中对于PID控制的讲解，堪称经典，不仅给出了公式，还深入分析了P、I、D参数对系统性能的影响，以及如何在实际应用中进行整定。我尝试着将书中的方法应用到自己参与的一个小型项目上，效果显著。而且，这本书在理论讲解的同时，也融入了不少工程实践中的考量，比如对噪声的抑制、对干扰的鲁棒性设计等等，这些内容对于想将理论付诸实践的读者来说，非常有价值。

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**评价五** 对于我这样一名正在攻读研究生的学生来说，一本好的参考书是成功的关键。《自动控制原理》这本书，无疑是我近期的“宝藏”。它在内容编排上，层次分明，从基础理论到前沿技术，都覆盖得相当全面。我尤其喜欢其中关于状态空间方法的讲解。相比于传统的传递函数方法，状态空间方法在处理多输入多输出系统和非线性系统时，展现出了更大的优势。书中对可控性、可观测性等概念的深入剖析，以及如何利用状态反馈来设计控制器，都为我的研究提供了重要的理论指导。而且，这本书的数学推导严谨而清晰，每一处细节都处理得恰到好处，让我能够真正理解每一个公式的由来和意义，而不是生搬硬套。我还会参考书中提到的参考文献，进一步拓展我的学习范围。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一扇窗，让我得以窥见自动控制领域的广阔天地，也激发了我对该领域进行更深入探索的强烈愿望。

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**评价四** 我一直认为，学习一门学科，最重要的是要理解其“为什么”。《自动控制原理》这本书，在这方面做得非常出色。它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这样做”。例如，在讲解奈奎斯特判据和伯德图时，它并非简单地罗列公式和图表，而是深入剖析了这些工具背后的物理意义和工程含义。通过对频率响应的分析，我们可以非常直观地了解系统的开环特性，以及如何通过开环特性来预测闭环系统的性能。这种从原理到应用的讲解方式，极大地增强了我对控制理论的理解深度。我还会经常回头看书中的那些案例分析，比如对伺服系统和开关控制系统的比较分析，这让我更加清晰地认识到不同控制策略的优势和劣势。这本书也让我意识到，自动控制并非是一门独立的学科，它与信号处理、系统辨识、最优化理论等多个学科都有着紧密的联系，这种跨学科的视角，对于培养综合性的工程人才非常有帮助。

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