Sensors and Actuators in Mechatronics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Pawlak, Andrzej M.

出品人:

页数:377

译者:

出版时间:2006-7

价格:$ 178.48

装帧:HRD

isbn号码:9780849390135

丛书系列:

图书标签:

• Mechatronics
• Sensors
• Actuators
• Engineering
• Automation
• Robotics
• Control Systems
• Instrumentation
• Electronics
• Mechanical Engineering

好的，这是一份关于一本假设的、名为《Advanced Robotics Control Systems》的图书的详细简介，其内容与您提到的《Sensors and Actuators in Mechatronics》完全无关。 --- 高级机器人控制系统 (Advanced Robotics Control Systems) 作者： [此处填写虚构作者姓名，例如：Dr. Elara Vance & Prof. Kenji Tanaka] 出版社： [此处填写虚构出版社名称，例如：Integrity Academic Press] ISBN： [此处填写虚构ISBN，例如：978-1-947552-03-8] 书籍概述 《高级机器人控制系统》是一部为研究人员、高级工程师以及研究生量身定制的深度参考手册。本书旨在突破传统机器人学课程中对基础运动学和动力学分析的依赖，深入探讨当前最前沿、最具挑战性的机器人控制理论与实践。我们不再满足于简单的开环或PID控制，而是聚焦于如何设计出能够应对高度非线性、不确定性环境以及复杂多任务需求的智能、鲁棒和自适应的控制架构。 全书的叙事主线围绕“从感知到决策再到精确执行”的闭环智能展开，强调现代计算能力如何被有效地转化为机器人的高效、安全和自主操作能力。本书涵盖了从基础的现代控制理论回顾，到高阶的预测控制、自适应学习控制，直至最新的基于深度学习的决策框架，为读者提供了一个全面的、可操作的知识体系。 核心内容深度解析 本书共分为七个主要部分，每个部分都建立在扎实的数学和理论基础之上，并辅以大量的案例研究和仿真验证。 第一部分：现代控制理论的再审视与高级建模 本部分首先快速回顾了经典的鲁棒控制基础（如 $mathcal{H}_infty$ 和滑模控制的基本原理），但很快将重点转向更复杂的系统建模。 1. 非线性动力学与奇异性分析： 详细分析了欠驱动系统、高自由度机械臂的微分几何控制方法，以及如何在奇异点附近保持控制的有效性和稳定性。 2. 不确定性量化与建模： 探讨了如何使用概率方法（如卡尔曼滤波的高级变体，扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF））来处理传感器噪声和模型误差。我们深入讨论了仿射系统的建模，这对于复杂的柔顺机器人和人机协作场景至关重要。 第二部分：高性能的反馈线性化与结构化控制 本部分是实现高性能轨迹跟踪和力控的基础。 1. 输入-输出线性化： 详细讲解了如何通过坐标变换和状态反馈，将复杂的非线性系统转化为可控的线性系统。书中包含了对“零动态”稳定性的严格分析，这是反馈线性化应用成功的关键前提。 2. 非完整性约束系统的控制： 针对轮式移动机器人和一些特殊的机械臂配置，本书提供了如何在不完美约束下实现全局或局部稳定的控制律设计，例如基于 Lie群方法的推进。 第三部分：鲁棒性与扰动抑制：超越PID 本部分专注于确保系统在面对外部干扰、参数变化和负载波动时仍能保持性能。 1. 高增益与滑模控制（SMC）的进阶应用： 重点讨论了如何克服传统SMC的抖振问题，引入二阶滑模和高阶演化算法（HOGA）来确保有限时间收敛。 2. $mathcal{H}_infty$ 控制的实用化： 提供了设计 $mathcal{H}_infty$ 控制器的系统化流程，特别关注于如何通过状态反馈和观测器设计，最小化特定频率范围的外部扰动对性能的影响，这在精密装配任务中至关重要。 第四部分：预测性与优化驱动的控制 这是现代先进控制的核心，即在控制律的设计中融入前瞻性的优化求解。 1. 模型预测控制（MPC）基础与扩展： 详细介绍了标准线性 MPC 的推导、约束处理机制，以及如何有效求解实时优化问题。 2. 非线性模型预测控制（NMPC）的挑战与解决方案： 重点讨论了处理非线性和大规模二次规划问题的计算效率问题。书中展示了如何结合稀疏优化技术和并行计算架构，实现高频率 NMPC 的实时部署，例如在动态抓取和高速运动规划中的应用。 3. 强化学习（RL）的控制集成： 探讨了如何将策略梯度方法（如 PPO/SAC）与传统模型反馈结构相结合，形成混合控制架构，以应对模型不完全准确但环境反馈丰富的场景。 第五部分：自适应、学习与未知环境适应 机器人必须在未知的环境中工作，因此自适应性是关键。 1. 基于误差的自适应控制： 介绍了诸如 MIT 规则和基于 Lyapunov 函数的自适应律设计，用于估计和补偿未建模的动力学参数。 2. 基于模型的自适应控制（MRAC）： 深入探讨了参考模型的设计、误差系统分析，以及如何确保在自适应过程中系统的全局稳定性。 3. 模仿学习与示教编程的控制映射： 聚焦于如何从人类专家的演示中提取控制策略，并将其转化为可泛化的、高维空间的控制指令。 第六部分：高维与分布式系统的控制 随着机器人系统（如多臂协作或集群系统）的规模扩大，控制的复杂性呈指数级增长。 1. 协作控制： 详细分析了基于共享任务空间或分布式一致性算法的协作控制策略，特别是如何处理通信延迟和网络拓扑变化。 2. 基于图论的稳定性分析： 利用图拉普拉斯矩阵分析大型、互联的机器人网络（如移动机器人编队）的稳定性和收敛速度。 3. 任务分配与协调： 讨论了在存在异构机器人和动态任务需求时，如何实时地进行最优任务分配，以最大化系统吞吐量或最小化能耗。 第七部分：先进实践与计算实现 本部分将理论与尖端的计算硬件和软件框架相结合。 1. 实时操作系统（RTOS）与低延迟控制： 对 ROS 2 的实时扩展、DDS 通信协议以及硬件在环（HIL）仿真平台的构建进行了深入的技术解析。 2. 计算效率的优化： 介绍了如何使用图形处理器（GPU）和专用集成电路（FPGA）加速高频、高复杂度控制器的运算，特别是针对非线性优化求解器和深度神经网络推理的优化技术。 3. 安全与验证： 探讨了形式化验证方法在验证复杂控制系统安全关键部分（如碰撞避免约束）中的应用潜力。 目标读者 本书是为具备扎实的自动控制、线性系统理论和机器人学基础知识的专业人士准备的。特别推荐给： 从事工业自动化、航空航天、医疗机器人或自动驾驶领域的控制工程师。 攻读机器人学、控制工程或相关交叉学科的高级研究生和博士生。 寻求将前沿控制理论转化为高可靠性、高性能实际系统的研究人员。 本书的独特价值 《高级机器人控制系统》的价值在于其理论的深度与应用的广度的完美结合。它不仅仅停留在描述现有技术，而是系统地教授读者如何设计、分析和验证针对特定、未曾遇到的工程挑战的全新控制策略。本书提供了丰富的 MATLAB/Simulink 示例和 Python 伪代码，确保读者能够无缝地将所学知识应用于下一代自主系统的开发中。它代表了当前机器人控制领域理论研究的最高水平。

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