Design for Mechatronics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Bryant, Michael D.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:55.01

装帧:HRD

isbn号码:9780521632546

丛书系列:

图书标签:

• Mechatronics
• Mechanical Engineering
• Electrical Engineering
• Robotics
• Control Systems
• Design
• Automation
• Embedded Systems
• Product Development
• Engineering Design

图书简介： 《工业自动化与智能控制系统设计原理》 —— 构建未来智能制造的基石 第一部分：基础理论与系统建模 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解现代工业自动化与智能控制系统的核心理论、设计方法与实践应用。我们摒弃了对具体品牌硬件的过度依赖，而是聚焦于支撑整个自动化领域的普适性原理和数学模型。 第一章：工业自动化系统概述与发展趋势 本章首先勾勒了工业自动化从传统继电器控制到现代数字化、网络化、智能化演进的宏大图景。我们将探讨自动化在不同行业，如流程工业、离散制造、智能仓储中的作用和价值定位。重点分析当前驱动行业变革的关键技术，包括工业物联网（IIoT）、边缘计算在控制回路中的融合趋势，以及对人机协作安全性的新要求。我们不会停留在概念层面，而是深入剖析这些趋势对控制算法设计带来的约束和机遇。 第二章：经典控制理论的深度回顾与扩展 控制工程是自动化设计的核心支柱。本章将重新审视经典的传递函数、状态空间表示法，但重点将放在这些模型的局限性上，特别是在处理高维、强耦合、非线性系统时的挑战。我们详尽阐述了李雅普诺夫稳定性分析的严格数学推导，并引入了鲁棒控制的基础概念，如$mathcal{H}_{infty}$范数的设计考量，为后续的智能控制打下坚实的理论基础。对于时间延迟系统，我们探讨了如何利用有理近似或小延迟近似来简化分析过程。 第三章：先进过程控制（APC）建模方法 过程控制是大型复杂系统优化的关键。本章集中介绍现代过程建模技术，包括系统辨识在工业环境中的实施细节。我们将详细讲解基于第一性原理的物理模型（如质量、能量守恒方程）的建立过程，并对比其与基于数据的系统辨识模型（如ARX、BJ模型）的优缺点。尤其深入探讨了多变量系统的解耦策略，如逆极点配置法在消除交互影响中的应用，以及如何处理模型不确定性对控制性能的影响。 第二部分：现代控制算法与优化 本部分是本书的核心，重点在于介绍和解析当前主流的先进控制算法，强调其背后的数学机理和工程实现约束。 第四章：模型预测控制（MPC）的理论与实践 MPC是当前工业界应用最广泛的先进控制技术之一。本章从优化理论的视角出发，详细推导了有限时域模型预测控制（Finite Horizon MPC）的二次规划（QP）问题形式。我们重点分析了滚动时域（Receding Horizon）机制如何通过不断地求解优化问题来实现对约束的处理和对系统动态的实时跟踪。对于非线性系统，我们将探讨如何利用线性化MPC（如在线迭代的线性化方法）或直接转录方法进行近似求解。此外，本章对约束处理——包括输入约束、状态约束和软约束——进行了细致的建模和实现讨论。 第五章：自适应控制与在线参数估计 在过程特性随时间变化的系统中（如催化剂中毒、换热器污垢），固定参数控制器难以维持最优性能。本章聚焦于自适应控制策略。详细介绍基于梯度法的递推最小二乘（RLS）算法，用于实时估计系统参数。随后，我们深入解析了参数整定与控制器设计的耦合问题，重点阐述了基于误差的自适应控制（MRAC）的参考模型设计，以及如何利用切换机制（如基于性能指标的切换）来保证系统的鲁棒性和收敛性。 第六章：鲁棒控制与不确定性下的设计 面对传感器噪声、执行器饱和和模型误差，鲁棒性设计至关重要。本章超越了经典的PID设计，深入探讨了$mathcal{H}_2$与$mathcal{H}_{infty}$控制器的设计流程。我们详细解析了基于LMI（线性矩阵不等式）的求解方法，用于构造能够保证特定性能指标（如带宽、衰减率）的控制器增益。针对不确定性结构，我们讨论了结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$分析）在评估复杂反馈系统稳定裕度中的应用。 第三部分：智能技术在控制中的融合 本部分探索了如何将现代机器学习和优化技术融入到传统的控制框架中，以解决传统方法难以处理的复杂问题。 第七章：强化学习在决策控制中的应用 本章将强化学习（RL）视为一种全新的系统辨识和策略搜索方法。我们从马尔可夫决策过程（MDP）的定义出发，详细分析了Q-learning、SARSA等经典算法的局限性，并重点介绍了基于策略梯度的方法，如Actor-Critic架构（A2C/A3C）。在工程实践部分，我们讨论了如何安全地将离线训练的策略迁移到物理系统中，包括状态空间和动作空间的归一化处理，以及如何利用环境模型进行仿真验证以降低现场调试风险。 第八章：神经网络在非线性系统近似中的应用 神经网络作为通用的函数逼近器，在处理未知或高度非线性动态时展现出巨大潜力。本章侧重于使用前馈神经网络（FNN）和循环神经网络（RNN）来构建系统的黑箱模型，并将其嵌入到模型参考自适应控制（MRAC）或混合MPC框架中。我们强调了激活函数的选择、反向传播算法在控制系统中的数值稳定性考量，并探讨了如何通过网络剪枝和量化技术来满足工业控制器对计算资源和实时性的要求。 第九章：系统集成、网络安全与诊断 现代控制系统是高度互联的。本章关注系统层面的一致性与可靠性。我们探讨了分布式控制系统（DCS）中数据同步的挑战，包括基于时间触发和事件触发的通信机制的性能比较。尤其重要的一章是控制系统网络安全，分析了网络攻击（如传感器欺骗、执行器干扰）对控制回路的潜在影响，并介绍了基本的安全加固措施，如基于残差检测和一致性校验的入侵检测策略。最后，我们讨论了基于状态估计的故障诊断方法，如何利用卡尔曼滤波器的残差分析来区分传感器故障和过程扰动。 结语：面向未来的控制工程师 本书的最终目标是培养读者将抽象的数学模型转化为可靠、高效、安全的工业控制解决方案的能力。掌握这些原理，意味着能够驾驭从最底层的传感器数据处理到最高层的生产调度优化之间的所有关键环节。

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