Mechatronic System Control, Logic, and Data Acquisition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Bishop, Robert H. 编

出品人:

页数:704

译者:

出版时间:2007-11-19

价格:USD 125.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849392603

丛书系列:

图书标签:

• Mechatronics
• Control Systems
• Logic Systems
• Data Acquisition
• Automation
• Robotics
• Embedded Systems
• Instrumentation
• Engineering
• Electronics

好的，这是一份关于一本名为《Mechatronic System Control, Logic, and Data Acquisition》的图书的详细简介。这份简介侧重于介绍该领域的核心概念、应用以及该书可能涵盖的深度内容，而不提及您提供的原书名。 --- 现代机电一体化系统：控制、逻辑与数据采集的深度探析 前言：系统集成时代的基石 在当今的工程技术领域，机电一体化系统（Mechatronic Systems）已成为驱动工业自动化、智能制造、先进机器人技术和复杂仪器仪表的核心力量。这类系统不再是简单的机械、电子和计算机科学的简单堆叠，而是一个高度融合、相互依存的复杂整体。成功的机电一体化设计要求工程师具备跨学科的深刻理解，尤其是在系统动态控制、嵌入式逻辑决策以及高精度实时数据采集方面。 本书旨在为高年级本科生、研究生以及在职的工程师提供一个全面、深入的理论框架和实践指南，用以掌握现代机电一体化系统的设计、建模、实现与优化。我们摒弃碎片化的知识介绍，聚焦于构建一个统一的、可操作的系统思维模型，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为什么这样做”。 第一部分：机电系统基础与动态建模 (The Fundamentals and Dynamic Modeling) 本部分为后续高级主题奠定坚实的数学和物理基础，重点在于如何将复杂的物理实体转化为可计算的数学模型。 1.1 跨学科系统的组件与接口 详细分析构成现代机电系统的核心要素：高精度传感器（如编码器、力/扭矩传感器、视觉系统）、执行器（直流/交流伺服电机、步进电机、液压/气动元件）以及信号调理电路。特别探讨不同物理域（机械、电气、流体）之间的能量转换和信息传递机制，强调阻抗匹配与噪声抑制的重要性。 1.2 连续时间与离散时间系统建模 系统建模是控制设计的起点。我们将深入探讨以下建模方法： 拉格朗日与牛顿-欧拉方法： 用于建立多自由度机械系统的运动微分方程。 传递函数与状态空间表示： 掌握在频域和时域中描述系统动态行为的数学工具，包括极点、零点分析和可控性、可观测性评估。 非线性建模挑战： 讨论摩擦模型（如库仑摩擦、粘滞摩擦）以及饱和效应在线性化模型中的影响与补偿策略。 1.3 机械系统的动力学响应与仿真 本章将重点介绍使用现代工程软件工具（如MATLAB/Simulink或其他专业仿真环境）对建立的模型进行仿真分析。涵盖系统的瞬态响应、频率响应特性，以及如何利用仿真来验证设计参数的合理性，避免昂贵的物理原型迭代。 第二部分：高级控制理论与算法实现 (Advanced Control Theory and Algorithm Implementation) 理解了系统“是什么样”之后，本部分将教授如何设计有效的“大脑”来指挥系统行为。 2.1 经典控制回顾与现代控制基础 从PID控制的深度优化开始，探讨经典控制（如根轨迹、波特图分析）在机电系统中的局限性。随后，过渡到基于状态反馈的现代控制设计，包括极点配置（Pole Placement）技术及其在多输入多输出（MIMO）系统中的应用。 2.2 鲁棒控制与自适应策略 面对实际工程中参数不确定性、外部扰动和模型不精确性，鲁棒性和适应性至关重要： $H_{infty}$ 控制： 介绍如何设计控制器以最小化系统对外部扰动的敏感度，确保在模型误差范围内性能的稳定性。 自适应控制基础： 探讨如何让控制器参数根据系统运行状态或环境变化进行在线调整，例如梯度下降法和基于模型的参考自适应控制（MRAC）的初步概念。 2.3 非线性控制的入门与应用 对于存在明显非线性特性的系统（如机械臂的万向节死锁区、电机饱和），线性化方法失效。本章将引入： 滑模控制（SMC）： 讨论其快速收敛性和对模型不确定性的高鲁棒性，并解决其主要的缺点——抖振问题。 反馈线性化： 针对特定类型的非线性系统，通过精确的坐标变换和反馈律，将其转化为近似线性的系统进行控制。 第三部分：嵌入式逻辑与离散时间控制 (Embedded Logic and Discrete-Time Control) 现代控制的实现依赖于嵌入式处理器。本部分关注从连续数学模型到实时数字控制器的转换过程。 3.1 采样、量化与数字控制器的设计 详细阐述采样定理（Nyquist-Shannon）在机电系统中的实际意义。重点介绍将连续时间控制器（如PID或LQR）转换为离散时间形式的数学方法（如零阶保持、一阶保持），以及双线性变换（Tustin's method）的选择标准。 3.2 实时操作系统（RTOS）与嵌入式平台 讨论微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）在实时控制中的角色。介绍中断服务程序（ISR）、任务调度、优先级反转等RTOS核心概念，确保控制循环的确定性和低延迟。 3.3 嵌入式软件架构与代码生成 介绍结构化编程在控制算法实现中的重要性。探讨从Simulink模型到C/C++代码的自动生成流程，以及人工优化关键计算路径（如状态估计、矩阵运算）的方法，以满足严格的周期性要求。 第四部分：高精度数据采集与状态估计 (High-Fidelity Data Acquisition and State Estimation) 准确的系统反馈是有效控制的前提。本部分深入探讨如何从物理世界可靠地提取信息并估计不可直接测量的状态。 4.1 传感器接口与信号调理的精细化 超越基础ADC的使用，本章关注信号完整性： 噪声分析与滤波技术： 讨论白噪声、粉红噪声的来源，以及使用数字滤波器（FIR/IIR）进行去噪处理，包括对信号相位和群延迟的影响分析。 同步与多传感器融合： 探讨如何精确同步来自不同采样率和不同来源的传感器数据，为状态估计提供一致的输入。 4.2 状态观测器理论 (State Observers) 在许多情况下，系统的全部状态变量（如速度、加速度）无法直接测量。 Luenberger观测器： 介绍其基本原理、设计方法以及在状态可观测性假设下的应用。 卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 作为现代状态估计的黄金标准，本书将详细推导离散时间线性卡尔曼滤波器的预测和更新步骤，并探讨扩展卡尔曼滤波（EKF）在处理非线性传感器模型时的应用挑战。 4.3 数据处理、存储与诊断 讨论采集到的海量数据如何有效地存储（如非易失性存储器管理）以及如何利用历史数据进行系统性能的离线分析、故障诊断和预测性维护（Predictive Maintenance）的基础方法。 总结：迈向自主与智能 本书的最终目标是培养读者构建自适应、高鲁棒性、高精度控制系统的能力。通过对系统建模、控制设计、实时执行和精确反馈的全面覆盖，读者将具备应对未来复杂机电一体化挑战的深厚基础。掌握这些原理，意味着能够从根本上理解和设计下一代自动化、机器人和精密仪器。

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“控制”、“逻辑”和“数据采集”的结合，最终是为了实现更智能、更自主的机电一体化系统。我希望书中能够展望未来，探讨人工智能、机器学习等技术在机电一体化领域的应用前景，以及如何利用这些技术来构建更先进的系统。 我对于书中能够提供一些实际的编程练习或项目挑战感到兴奋。理论知识的掌握需要通过实践来巩固，如果书中能够提供一些引导性的项目，让我能够亲手实践所学的知识，那将是极好的学习体验。

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这本书的书名让我联想到一些前沿的研究方向，例如物联网（IoT）在机电一体化系统中的应用。我希望书中能够提及如何将机电一体化系统与物联网技术相结合，实现远程监控、数据共享和智能化控制。这对于现代工业的发展至关重要。 我希望书中能够提供一些关于不同类型传感器的详细介绍，包括它们的工作原理、性能指标以及在机电一体化系统中的典型应用。理解不同传感器的特性和局限性，对于正确地进行数据采集和系统设计至关重要。

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“数据采集”不仅仅是数据的简单收集，更包含了数据的预处理和分析。我希望书中能够介绍一些常用的数据预处理技术，例如滤波、去噪和归一化，以及一些基础的数据分析方法，如统计分析和模式识别。这些技术对于从采集到的原始数据中提取有价值的信息至关重要。 我希望书中能够提供一些关于机电一体化系统安全性的讨论。随着系统越来越复杂和互联，数据安全和系统可靠性变得尤为重要。我希望书中能够提及一些在系统设计和实施过程中需要考虑的安全因素和防护措施。

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“控制”不仅仅是数学模型的应用，更涉及到实际的硬件实现。我希望书中能够介绍一些常用的传感器和执行器，以及如何将它们与微控制器或PLC等控制平台进行集成。这包括信号的接口、驱动电路的设计以及相关的通信协议。 “逻辑”的实现也需要考虑到硬件资源的限制。我希望书中能够提供一些关于如何在嵌入式系统中优化代码、降低功耗以及提高执行效率的建议，尤其是在资源有限的微控制器上实现复杂的逻辑功能时。

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这本书的书名“Mechatronic System Control, Logic, and Data Acquisition”一开始就勾起了我的好奇心。我一直对机电一体化系统及其运作背后的原理着迷，而这个书名精准地概括了我感兴趣的几个核心领域：控制、逻辑和数据采集。我希望这本书能够深入浅出地解释这些概念，并且能够将它们融会贯通，让我理解一个完整的机电一体化系统是如何被设计、实现和优化的。 我特别期待书中对“控制”部分的详细阐述。在我的认知里，控制是机电一体化系统的灵魂，它决定了系统的响应速度、稳定性和精度。我希望这本书能够从基础的PID控制理论讲起，逐步深入到更复杂的模型预测控制、自适应控制等先进控制策略。书中是否会提供实际的控制算法实现示例，例如使用MATLAB/Simulink进行仿真，或者介绍一些常用的控制硬件平台，如嵌入式系统中的微控制器，是我非常关心的问题。

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“逻辑”的引入让我对书中可能涉及的嵌入式系统编程和实时操作系统（RTOS）感到兴奋。机电一体化系统通常运行在资源受限的嵌入式平台上，并且需要精确的时间调度和任务管理。我希望书中能够介绍如何在嵌入式C/C++等语言中实现复杂的控制逻辑，以及如何利用RTOS来管理系统的并发任务和实时性要求。 我对于书中关于“控制”部分在鲁棒性方面的讨论非常期待。实际的机电一体化系统会受到各种不确定因素的影响，例如传感器噪声、执行器误差、环境变化等。我希望书中能够介绍一些能够提高系统鲁棒性的控制方法，例如模糊控制、神经网络控制或者内模控制。同时，我也想了解如何通过数据采集来实时监测系统的状态，并根据监测结果调整控制策略。

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“逻辑”这个词在书名中也吸引了我。机电一体化系统通常涉及一系列复杂的决策和操作流程，这些都离不开精密的逻辑设计。我希望书中能够介绍如何构建和实现这些逻辑，例如使用状态机、决策树或者更高级的人工智能算法。对于初学者而言，理解逻辑的抽象概念可能是一个挑战，所以我期待书中能够提供清晰的讲解和生动的案例，让我能够掌握如何将实际问题转化为可执行的逻辑流程，并将其应用到机电一体化系统的设计中。 我对于书中关于“数据采集”的部分也充满了期待。现代机电一体化系统无时无刻不在产生海量数据，这些数据是理解系统运行状态、进行故障诊断和性能优化的关键。我希望书中能够涵盖数据采集的各个环节，包括传感器选择、信号调理、模数转换、数据存储和传输等。更重要的是，我希望书中能够提供一些数据分析和可视化的方法，帮助我理解如何从原始数据中提取有用的信息，并将其转化为 actionable insights。

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我对书中关于“数据采集”部分在实时性方面的要求特别关注。在许多机电一体化应用中，数据的采集和处理必须在极短的时间内完成，以保证系统的实时响应。我希望书中能够介绍一些提高数据采集和处理效率的技术，例如使用并行处理、硬件加速或者低延迟的网络通信协议。同时，我也希望了解如何处理可能出现的数据丢失或损坏的问题。 这本书的书名让我想起了我在大学期间学习到的相关课程，但当时感觉理论性太强，缺乏实际的应用。我非常希望这本书能够填补这一空白，提供一些更贴近实际工程应用的案例和项目。例如，书中是否会涉及一些工业自动化领域中的典型应用，如生产线上的机器人控制、自动化仓储系统或者智能制造设备。

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作为一名对机器人技术有浓厚兴趣的学生，我希望这本书能够将机电一体化系统的控制、逻辑和数据采集这三个要素有机地结合起来，形成一个完整的知识体系。我非常好奇书中是否会通过实际的机器人控制案例来阐述这些概念，例如机械臂的运动规划、自主导航系统的路径跟随，甚至是人机交互的实现。如果书中能够提供从理论到实践的详细指导，那将对我非常有帮助。 我希望这本书能够提供一些关于机电一体化系统设计流程的指导。一个完整的机电一体化项目通常涉及多个阶段，从需求分析、系统设计、硬件选型、软件开发到集成测试和调试。我希望书中能够分享一些关于如何高效地完成这些阶段的经验和技巧，例如如何进行系统建模和仿真，如何选择合适的传感器和执行器，以及如何进行有效的测试和验证。

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“数据采集”和“控制”之间的互动是机电一体化系统的核心。我希望书中能够深入探讨如何利用采集到的数据来实时调整控制参数，从而优化系统的性能。例如，在机器人运动控制中，可以通过视觉传感器采集到的目标位置信息来动态调整机械臂的运动轨迹。这种反馈闭环的实现方式是学习的重点。 对于“逻辑”部分，我更希望能够看到如何在复杂的系统架构中实现模块化的设计和管理。机电一体化系统往往由多个子系统组成，每个子系统都有其自身的控制逻辑和数据采集需求。如何将这些模块有效地集成在一起，并保证整个系统的协同工作，是我希望从书中学习到的。

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