自动控制原理

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出版者:高等教育出版社
作者:吴仲阳
出品人:
页数:464
译者:
出版时间:2005-8
价格:36.50元
装帧:简裝本
isbn号码:9787040177510
丛书系列:
图书标签:
  • 自动控制
  • 控制理论
  • 控制系统
  • 经典控制
  • 现代控制
  • 线性系统
  • 反馈控制
  • 数学模型
  • 系统分析
  • 工程控制
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具体描述

《自动控制原理》是在面向21世纪教学与课程体系全面改革的进程中编写的教材。《自动控制原理》共分10章。书中深入浅出地介绍了自动控制原理的基本理论,基本概念、基本方法,控制系统在时域和复频域中的数学模型及其结构图和信号流图;比较全面地阐述了线性控制系统的时域分析法、频域分析法以及校正和设计方法;在非线性控制系统分析方面,给出了相平面的描述函数两种常用的分析方法;对线性离散系统的基本理论、数学模型等问题进行了比较详细的讨论;对状态空间法进行了基础性的介绍,使其成为本科“现代控制理论”学习的铺路石;选编随动控制系统设计作为最后一章,为读者提供了“自动控制原理”课程设计的有利工具;在附录中介绍了目前世界流行的MATLAB就用软件及其分析、设计和仿真的功能。

《自动控制原理》可高等院校工业自动化、自动控制、计算机控制、测量仪表、热工仪表、机械自动化等专业的教材,亦可供符合自动化、自动控制等专业科技人员参考。

好的,这是一份根据您的要求撰写的图书简介,主题为《机械设计与制造技术》。 --- 《机械设计与制造技术:面向智能制造时代的系统集成与创新实践》 内容简介 随着新一轮科技革命的深入推进,特别是信息技术、先进制造技术与工程科学的深度融合,传统的机械设计与制造领域正经历一场深刻的范式转换。本书《机械设计与制造技术:面向智能制造时代的系统集成与创新实践》,旨在系统梳理和前沿性阐述支撑现代高端装备与智能生产系统的关键理论、核心技术和工程应用,特别聚焦于如何利用数字化、网络化和智能化手段,实现制造过程的优化、产品性能的提升以及制造系统的柔性化与可靠性。 本书内容涵盖了机械工程领域从概念设计、详细设计、仿真分析到精密制造、装配集成及运维服务的完整生命周期。它不再仅仅关注单一的机械零部件设计或某一种制造工艺,而是着眼于跨学科的系统集成能力和面向全生命周期的设计理念(DfX)。 第一部分:现代机械设计理论与方法 本部分深入探讨了驱动现代机械系统性能提升的设计基础。 1. 创新性机构学与动力学分析: 重点阐述了新型空间机构、仿生机构的设计原理及其运动学/动力学建模方法。超越了传统的平面连杆机构,引入了柔顺机构(Compliant Mechanisms)的设计,探讨如何通过材料的弹性变形实现高精度、无摩擦运动,并结合多体动力学(MBD)软件,对复杂机电耦合系统的瞬态响应和稳态特性进行高保真度仿真。 2. 可靠性、鲁棒性与安全性设计: 现代机械设备运行环境日趋复杂,本书强调了基于概率论和不确定性理论的可靠性设计方法,如寿命预测模型(LOM)、疲劳裂纹扩展模拟。特别引入了“容错设计”和“内在安全设计”的概念,确保系统在面对外部干扰或内部故障时仍能保持基本功能。 3. 面向智能化的设计(DfI): 详细介绍了如何将传感器、执行器和计算单元集成到机械结构中。涵盖了面向嵌入式系统的实时控制硬件选型、人机工程学在复杂操作界面中的应用,以及如何通过结构优化以适应先进传感器的集成需求。 第二部分:先进制造工艺与材料科学 本部分聚焦于实现设计意图的先进制造技术,特别是对精度、效率和材料性能的极致追求。 1. 增材制造(3D打印)的工程应用: 突破传统增材制造仅用于快速原型制作的局限,本书详细分析了金属激光熔融沉积(SLM)、电子束熔化(EBM)等工艺对材料微观结构的影响,如何通过优化扫描路径和热管理来控制残余应力和晶粒取向,从而制造出具有优异力学性能的终端零部件。同时,探讨了后处理工艺(如热等静压HIP)对最终性能的决定性作用。 2. 超精密加工与表面工程: 阐述了金刚石车削、磁流变抛光等超精密加工技术在光学元件和微纳器件制造中的应用。深入分析了表面改性技术,如低损伤PVD/CVD涂层、离子注入改性,以实现对摩擦、磨损、腐蚀性能的定制化控制。 3. 智能传感与过程监控: 重点介绍了在加工过程中嵌入式传感器(如声发射、在线光谱分析)的应用,用于实时监测刀具磨损、切削力波动和表面质量。结合先进的信号处理技术,实现对加工状态的闭环调控,确保过程稳定和产品一致性。 第三部分:智能制造系统集成与数字化工程 这是本书的核心和前沿部分,探讨如何构建和优化面向工业互联网的柔性制造系统。 1. 数字化孪生(Digital Twin)在装备中的构建: 详细描述了如何通过高精度建模、实时数据采集与状态评估,构建物理设备的虚拟镜像。分析了如何利用数字孪生进行预测性维护(PdM)、工艺参数的“What-If”分析以及虚拟调试,极大地缩短了新产品导入周期和设备停机时间。 2. 机器人技术与柔性制造单元: 涵盖了高精度并联机器人、协作机器人(Cobots)的运动规划、碰撞检测与安全编程。重点讨论了如何设计面向产品变种的柔性夹具和工装,以及如何通过视觉引导系统(Machine Vision)实现无序抓取和自适应装配。 3. 制造信息物理系统(CPS)与数据驱动优化: 阐述了制造执行系统(MES)、企业资源规划(ERP)与车间控制系统(PLC/SCADA)之间的数据流组织逻辑。通过大数据分析和机器学习算法,对历史生产数据进行挖掘,优化生产调度、物料流转和能耗管理,最终实现车间级的自适应决策能力。 面向读者 本书内容兼具理论深度和工程实用性,适合机械工程、自动化、材料科学等相关专业的高年级本科生、研究生及从事高端装备研发、智能工厂规划、精密制造工艺优化的工程师和技术人员参考使用。它不仅是理解当前制造前沿动态的理论指南,更是指导工程实践中进行系统集成与技术创新的实用工具书。 ---

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读后感

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用户评价

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这本书的深度和广度都超乎我的预期,它不仅仅是教科书式的知识堆砌,更像是一部凝聚了作者多年经验的武功秘籍。我尤其欣赏它在理论与实践之间的完美平衡。很多同类书籍要么过于偏重理论的晦涩推导,让人读起来昏昏欲睡;要么就是停留在应用层面,对背后的原理一带而过。然而,这本书却能游刃有余地穿梭于两者之间。它在讲解PID控制器的设计时,不仅给出了详细的公式推导,还结合了工业界非常典型的例子,比如电机调速或者温度控制。读到那些涉及鲁棒性和最优控制的部分时,我甚至能感受到作者那种对工程美学的追求。这本书的排版和图表的质量也值得称赞,逻辑结构非常严谨,让人在阅读过程中几乎不需要跳跃思考,阅读体验极为流畅,简直是工程技术类书籍中的一股清流。

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说实话,我是一个对纯理论书籍非常挑剔的人,很多教材的语言总是那么冷冰冰的,读起来就像在啃石头。但是这本《自动控制原理》给我的感觉完全不同,它仿佛有一位经验丰富、耐心细致的导师在耳边娓娓道来。它的叙述风格非常人性化,即便是初次接触控制系统的人,也能很快跟上节奏。我记得有一次,我卡在一个关于根轨迹的推导上很久,正当我准备放弃时,书中对该步骤的补充说明,居然巧妙地从几何意义上解释了它,那一瞬间,那种“原来如此”的豁然开朗感,是无法用言语形容的。这本书的作者显然深谙教育心理学,他知道在哪里设置障碍,又在哪里提供最及时的帮助。对于想要打下坚实基础,未来想深入研究更高级控制算法的学习者来说,这本书无疑是垫脚石和指南针的双重角色。

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这本书的章节安排和知识点递进逻辑,体现出一种深厚的学术功底和高超的教学智慧。它不是简单地罗列公式,而是将控制理论的发展脉络融入其中,让你在学习具体技术的同时,也理解了为什么这些技术会被创造出来,它们解决了什么历史遗留的难题。例如,在讨论到补偿器的设计时,作者并没有仅仅停留在超前滞后补偿的层面,而是巧妙地引入了频率响应分析的局限性,从而自然地引出了更强大的现代控制理论方法。这种“提出问题—分析问题—解决问题”的闭环结构,贯穿全书,使得阅读体验非常连贯和自然。它培养的不仅仅是操作公式的能力,更是那种系统性的、工程性的思维模式,让人学会如何从宏观到微观地审视一个控制任务,实在是受益匪浅,远超一本普通教材的价值。

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天哪,这本书简直是我的救星!我之前对那些复杂的系统和反馈回路总是感到一头雾水,感觉就像在迷宫里打转。拿到这本《自动控制原理》后,我简直不敢相信自己的眼睛,它居然能把那些抽象的概念解释得如此清晰明了。作者似乎有一种魔力,能够把那些让人望而生畏的数学模型和理论,用非常直观的方式展现出来。比如,关于传递函数和频域分析的部分,我以前总觉得云里雾里,但这本书里通过大量的图示和实际案例,让我一下子就茅塞顿开。我特别喜欢它对系统稳定性的讨论,那种层层递进的逻辑推导,让人感觉每一步都是那么水到渠成。读完后,我不仅对“闭环”和“开环”有了深刻的理解,甚至能自己动手去设计一些简单的控制系统了。这本书绝对是为那些想真正掌握控制理论的工程师和学生量身定做的,强烈推荐给所有正在为控制系统学习而苦恼的朋友们!

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我是在一个非常紧张的项目节点上开始阅读这本控制原理的书籍的,时间紧、任务重,急需快速掌握核心技术。让我惊喜的是,这本书的结构设计极度高效。它没有浪费任何篇幅在不必要的历史回顾或者过于基础的线性代数复习上,而是直奔主题,直击自动控制系统的核心要素。对我这种需要快速解决工程问题的读者来说,这种“快刀斩乱麻”的叙事方式简直太友好了。特别是关于状态空间法的介绍,作者采用了一种非常现代且实用的视角,直接将复杂的微分方程组转化为矩阵运算,这极大地简化了高阶系统的分析。虽然内容深度不减,但阅读效率却得到了极大的提升。如果你的学习目标是快速构建起一个现代化的控制理论知识体系,并将其应用于实际的机电一体化项目中,这本书绝对是最高效的选择,没有之一。

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