現(xiàn)代機械控制工程

目錄
第1章 緒論 1
1.1 機械工程的發(fā)展與控制理論的應用 1
1.2 控制系統(tǒng)應用舉例 3
1.2.1 工作臺位置自動控制系統(tǒng) 3
1.2.2 磁懸浮系統(tǒng) 7
1.2.3 簡單機械手 9
1.3 機械自動控制系統(tǒng)的分類 10
1.4 對自動控制系統(tǒng)的基本要求 11
習題 12
第2章 機械控制系統(tǒng)的數(shù)學模型 13
2.1 微分方程 13
2.2 非線性數(shù)學模型的線性化 15
2.3 傳遞函數(shù) 17
2.3.1 拉普拉斯變換 17
2.3.2 傳遞函數(shù)的定義 18
2.3.3 典型環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù) 19
2.4 狀態(tài)空間表達式 20
2.4.1 基本概念 20
2.4.2 狀態(tài)空間表達式的定義 21
2.5 狀態(tài)空間表達式的建立 23
2.5.1 建立狀態(tài)空間表達式的直接法 23
2.5.2 由微分方程建立狀態(tài)空間表達式 27
2.5.3 由傳遞函數(shù)建立狀態(tài)空間表達式 32
2.6 由狀態(tài)空間表達式求傳遞函數(shù)矩陣 33
2.6.1 傳遞函數(shù)矩陣的概念 33
2.6.2 由狀態(tài)空間表達式求傳遞函數(shù)矩陣 34
2.7 離散控制系統(tǒng)的數(shù)學模型 36
2.7.1 離散控制系統(tǒng)概述 36
2.7.2 Z 變換和Z 逆變換 38
2.7.3 離散控制系統(tǒng)的差分方程 41
2.7.4 離散控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù) 42
2.7.5 離散控制系統(tǒng)的狀態(tài)空間表達式 46
2.8 MATLAB 的運用與分析 50
2.8.1 系統(tǒng)數(shù)學模型的MATLAB 表示 50
2.8.2 數(shù)學模型間的轉(zhuǎn)換 52
2.9 工程實例中的數(shù)學模型建立 55
2.9.1 工作臺位置自動控制系統(tǒng) 55
2.9.2 倒立振子/臺車控制系統(tǒng) 57
2.9.3 簡單機械手 59
習題 62
第3章 機械控制系統(tǒng)數(shù)學模型求解及分析 65
3.1 單輸入單輸出系統(tǒng)時域分析 65
3.1.1 典型輸入信號 65
3.1.2 一階系統(tǒng)的時域響應 66
3.1.3 二階系統(tǒng)的時域響應 68
3.2 單輸入單輸出系統(tǒng)頻域分析 74
3.2.1 頻率特性的概念 74
3.2.2 頻率特性的求法 74
3.2.3 頻率特性的圖形表達 75
3.2.4 頻率特性的性能指標 82
3.3 單輸入單輸出系統(tǒng)根軌跡分析 83
3.3.1 根軌跡定義 83
3.3.2 根軌跡的幅值條件和相角條件 84
3.3.3 繪制根軌跡的基本規(guī)則 85
3.3.4 根軌跡與系統(tǒng)性能的關(guān)系 91
3.4 多輸入多輸出系統(tǒng)時域分析 91
3.4.1 線性定常齊次狀態(tài)方程的解 92
3.4.2 矩陣指數(shù) 94
3.4.3 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣 98
3.4.4 線性常系數(shù)非齊次狀態(tài)方程的解 99
3.4.5 線性系統(tǒng)的可控性與可觀測性 102
3.4.6 線性系統(tǒng)的可控標準型與可觀測標準型 111
3.5 離散控制系統(tǒng)數(shù)學模型求解及分析 115
3.5.1 離散控制系統(tǒng)時域分析 116
3.5.2 離散狀態(tài)方程的解 119
3.5.3 離散系統(tǒng)的可控性與可觀測性 121
3.6 MATLAB 在狀態(tài)空間分析的應用 122
3.6.1 矩陣指數(shù)函數(shù)的計算 122
3.6.2 連續(xù)系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型求解 123
3.6.3 連續(xù)系統(tǒng)的離散化 125
3.6.4 離散系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型求解 126
3.6.5 系統(tǒng)可控性和可觀測性判斷 127
3.7 工程實例中的時域分析 130
3.7.1 工作臺位置自動控制系統(tǒng) 130
3.7.2 倒立振子/臺車控制系統(tǒng) 131
3.7.3 簡單機械手 132
習題 133
第4章 機械控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析 139
4.1 系統(tǒng)穩(wěn)定性的基本概念 139
4.2 單輸入單輸出系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析 140
4.2.1 代數(shù)穩(wěn)定性判據(jù) 141
4.2.2 幾何穩(wěn)定性判據(jù) 147
4.2.3 系統(tǒng)的相對穩(wěn)定性 152
4.2.4 穩(wěn)態(tài)誤差分析 154
4.3 多輸入多輸出系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析 164
4.3.1 李雅普諾夫第一方法 165
4.3.2 李雅普諾夫第二方法 167
4.3.3 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析 169
4.4 離散控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析 171
4.4.1 單輸入單輸出離散控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析 171
4.4.2 多輸入多輸出離散控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析 176
4.5 MATLAB 在系統(tǒng)穩(wěn)定性分析中的應用 176
4.5.1 連續(xù)系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性分析 176
4.5.2 離散控制系統(tǒng)的李雅普諾夫穩(wěn)定性分析 178
4.6 工程實例中的穩(wěn)定性分析 179
4.6.1 工作臺位置自動控制系統(tǒng) 179
4.6.2 倒立振子/臺車控制系統(tǒng) 180
4.6.3 簡單機械手 181
習題 182
第5章 機械控制系統(tǒng)校正與設(shè)計 185
5.1 單輸入單輸出控制系統(tǒng)校正 186
5.1.1 并聯(lián)校正 186
5.1.2 串聯(lián)校正 188
5.2 多輸入多輸出控制系統(tǒng)控制器設(shè)計 191
5.2.1 系統(tǒng)的狀態(tài)反饋 191
5.2.2 系統(tǒng)的輸出反饋 192
5.2.3 系統(tǒng)極點的配置 193
5.2.4 狀態(tài)反饋解耦 195
5.2.5 狀態(tài)觀測器及其設(shè)計 200
5.3 離散控制系統(tǒng)的校正與設(shè)計 207
5.3.1 模擬化設(shè)計法 207
5.3.2 離散設(shè)計法 208
5.3.3 少拍設(shè)計 209
5.4 MATLAB 在系統(tǒng)控制器設(shè)計中的應用 212
5.4.1 極點配置 212
5.4.2 狀態(tài)觀測器設(shè)計 214
5.5 工程實例中的系統(tǒng)校正與設(shè)計 215
5.5.1 工作臺位置自動控制系統(tǒng) 215
5.5.2 倒立振子/臺車控制系統(tǒng) 217
5.5.3 簡單機械手 219
習題 220
第6章 優(yōu)控制理論基礎(chǔ) 225
6.1 優(yōu)控制理論概述 225
6.2 優(yōu)性能指標 226
6.2.1 積分型優(yōu)性能指標 227
6.2.2 末值型優(yōu)性能指標 228
6.2.3 綜合優(yōu)性能指標 228
6.2.4 優(yōu)控制的約束條件 228
6.3 系統(tǒng)的優(yōu)參數(shù)問題 228
6.4 連續(xù)系統(tǒng)的二次型優(yōu)控制 229
6.4.1 連續(xù)系統(tǒng)二次型調(diào)節(jié)器問題的求解 230
6.4.2 連續(xù)系統(tǒng)二次型調(diào)節(jié)器問題的拓展 231
6.4.3 MATLAB 實現(xiàn) 232
6.5 離散系統(tǒng)的二次型優(yōu)控制 233
6.5.1 離散系統(tǒng)二次型優(yōu)控制問題的求解 233
6.5.2 采用離散極小值原理的求解 234
6.5.3 小性能指標的計算 236
6.6 動力減振器的優(yōu)控制 241
習題 243
第7章 智能控制理論基礎(chǔ) 245
7.1 智能控制的結(jié)構(gòu) 245
7.2 學習控制系統(tǒng) 246
7.2.1 學習控制的發(fā)展 246
7.2.2 學習控制的基本原理 246
7.2.3 學習控制的應用舉例 248
7.3 模糊控制系統(tǒng) 250
7.3.1 集合的基本概念和術(shù)語 250
7.3.2 模糊控制的理論基礎(chǔ) 252
7.3.3 模糊控制的基本原理 253
7.3.4 模糊控制的應用舉例 259
7.4 專家控制系統(tǒng) 264
7.4.1 專家控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu) 265
7.4.2 專家系統(tǒng)的類型 266
7.4.3 專家控制系統(tǒng)的應用舉例 266
7.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) 269
7.5.1 人工神經(jīng)元模型 269
7.5.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 270
7.5.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法 270
7.5.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用舉例 273
7.6 仿人智能控制 274
7.6.1 仿人智能控制的基本思想 275
7.6.2 仿人智能控制的原型算法 275
7.6.3 仿人智能控制器設(shè)計的基本步驟 276
7.6.4 仿人智能控制的應用舉例 276
7.7 其他智能控制方法 280
7.7.1 智能PID 控制 280
7.7.2 自適應控制系統(tǒng) 282
7.7.3 深度學習 284
習題 289
部分習題參考答案 290
參考文獻 297