运动控制技术与应用

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页数:119
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出版时间:2012-1
价格:59.00元
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isbn号码:9787111365341
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图书标签:
  • 运动控制
  • 计算机技术
  • 运动控制
  • 伺服系统
  • 电机驱动
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  • 嵌入式系统
  • 控制算法
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具体描述

《运动控制技术与应用》主要内容简介:随着机器制造业的产业升级,大量以运动控制为核心的机器设备在各个行业的应用飞速发展,例如数控机床、胶印设备、绕线机、玻璃加工机械和包装机械等。这些设备的大量应用,使得设计、调试、维修和相关销售人员遇到了很多实际应用问题及其相关概念。《运动控制技术与应用》主要是针对他们在运动控制方面遇到或将要遇到的问题的起因和解决办法给出了答案,包括机械结构的综合考虑和计算,电气设计,调试过程中的驱动器问题,伺服电机的特性及计算。《运动控制技术与应用》深入浅出,结合实际案例,从简单的物理定律开始阐述了运动控制系统的发展,现代运动控制的体系,结构应用的一些概念和设计方法,对机器设计如何选择运动控制结构给出了参考。《运动控制技术与应用》可作为机器制造设计人员,运动控制系统设计人员和相关专业销售人员培训教材,也可作为大专院校相关专业的大学生、研究生参考用书。

精密制造的脉搏:现代机械与自动化系统设计原理 图书简介 本书旨在为工程师、技术人员以及相关专业学生提供一套全面、深入的现代机械与自动化系统设计理论与实践框架。在当今高度依赖自动化和智能制造的工业环境中,理解和掌握复杂机械系统的运动学、动力学、控制策略以及集成方法至关重要。本书侧重于从底层物理原理出发,构建起面向实际工程问题的系统级思维。 第一部分:机械系统基础理论与建模 本部分奠定了理解复杂机电系统的理论基石,重点关注如何精确描述和预测机械部件的行为。 第一章:广义机械系统的动力学基础 本章深入探讨了经典牛顿-欧拉力学在复杂多体系统中的应用与局限性,并引入拉格朗日和哈密顿力学作为分析复杂约束系统和高维自由度系统的强大工具。重点解析了变质量系统、柔性体动力学(如使用欧拉-伯努利梁和经典壳体理论进行近似)的建模方法。此外,还详细阐述了拟静力学、准静力学分析在快速动态过程预估中的作用。读者将学习如何建立高保真度的机械系统微分方程组,并掌握使用成熟数值方法(如龙格-库塔法、广义 $alpha$ 法)求解这些方程的技巧。内容覆盖了摩擦模型的精确选取与辨识,包括库仑摩擦、粘滞摩擦、以及速度依赖性摩擦(如Stribeck效应)在精密定位系统中的影响分析。 第二章:机械传动与执行机构的精度解析 本章聚焦于实现精确运动所需的关键部件——传动链。详细分析了滚动轴承、滑动轴承的静/动特性、承载能力计算与寿命预测。齿轮传动部分,不仅涵盖了标准直齿圆柱齿轮、斜齿圆柱齿轮的几何设计与强度校核,更深入到非标准齿轮(如变位齿轮、摆线针轮)的设计原理,以及齿轮啮合误差(如导程误差、啮合间隙)对系统振动和噪声的影响。对于先进传动,如谐波减速器、RV减速器,本书剖析了其独特的工作原理、精度损失来源(如齿隙、弹性变形)以及如何通过优化结构参数来提高传出扭矩的刚度和分辨率。本章还涵盖了不同类型执行器(步进电机、直流无刷电机、永磁同步电机)的性能边界、驱动电路拓扑及其与负载的机械耦合特性分析。 第二章(续):面向应用的机械结构设计与优化 着重于结构可靠性与刚度匹配。介绍了有限元分析(FEA)在结构模态识别、应力集中分析中的应用流程。详细讨论了如何通过拓扑优化、形状优化技术在满足载荷要求的前提下,实现结构轻量化和固有频率的合理分布,以避免共振。机械系统的热-力耦合分析被纳入讨论,特别是对于高速运转或大功率输出的设备,如何评估温度对材料性能和几何尺寸的影响,是保证长期精度的关键。 第二部分:系统集成与信号处理 本部分将机械结构与电子控制、信息获取系统相结合,探讨如何量化和处理系统运行中的实际数据。 第三章:传感器技术与状态监测 本章系统性地介绍了用于获取机械系统状态信息的主流传感器技术。对于位移和速度测量,详细对比了光栅尺、磁致伸缩位移传感器、激光测距仪的精度等级、抗干扰能力和安装要求。力/扭矩传感器部分,讲解了电阻应变片的工作原理、桥路电路的搭建与补偿技术,以及压电传感器在高频动态力测量中的应用。信号采集系统方面,深入讨论了抗混叠滤波器的设计、模数转换器(ADC)的有效位宽(ENOB)对测量精度的影响,以及噪声源的识别与抑制技术。本章的核心是通过传感器信息构建准确的系统状态反馈模型。 第四章:机械振动分析与故障诊断 振动是机械健康状况的直接体现。本章从傅里叶分析(FFT)基础出发,讲解了时域、频域、时频分析(如短时傅里叶变换STFT、小波变换CWT)在机械系统状态监测中的应用。重点分析了旋转机械(如齿轮箱、轴承)的典型故障特征频率(如轴承内圈、外圈、滚动体故障频率),并介绍了故障特征提取算法,如包络解调技术(Envelope Analysis)和自适应带通滤波技术。此外,对系统的阶次分析(Order Analysis)在变转速工况下的应用进行了详尽的说明,为预测性维护提供了坚实的理论支撑。 第三部分:先进控制策略与系统集成 本部分将前两部分的知识融会贯通,讲解如何利用现代控制理论实现对复杂机械系统的精确、鲁棒控制。 第五章:经典反馈控制与参数整定 本章回归控制工程的基础,详细推导了经典PID控制器的数学模型,并深入探讨了其在机械系统中的局限性(如积分饱和、对模型不确定性的敏感性)。重点介绍了现代化的参数整定方法,包括Ziegler-Nichols法、根轨迹分析法、以及基于频率响应(Bode图、Nyquist图)的稳态与动态性能设计。对于伺服系统,本章详细分析了速度环、位置环的嵌套结构设计,以及如何通过前馈控制和扰动观测器(DOD)技术来补偿已知的机械载荷变化和系统非线性。 第六章:非线性与鲁棒控制技术 针对实际机械系统中普遍存在的摩擦、间隙、饱和等非线性因素,本章引入了先进的控制方法。详细讲解了滑模变结构控制(SMC)的设计原理及其在克服参数不确定性方面的优势,同时分析了其固有的抖振问题和抑制方法(如引入趋近律)。Backstepping(反步长)控制被用于具有严格反馈形式的复杂非线性系统,本书提供了多个高阶机械臂系统的Backstepping设计实例。针对系统模型误差和外部扰动,阐述了$H_{infty}$ 控制器的设计思路,旨在保证系统在模型误差范围内仍能维持可接受的性能指标。此外,模糊逻辑控制和自适应控制也被作为处理强不确定性或模型未知情况下的备选方案进行介绍。 第七章:机电一体化系统仿真与验证 本章强调理论到实践的桥梁——仿真。详细介绍了多域系统建模环境(如Modelica/Dymola、Simulink/Simscape)的使用方法。重点讲解了如何构建高保真度的“软机械”(Software-in-the-Loop, SIL)模型,包括:如何导入FEA结果、如何集成电机控制器模型、以及如何准确地模拟通信延迟和数字控制器的离散化效应。系统验证部分,讨论了硬件在环(HIL)测试的架构设计,包括实时操作系统的选择、I/O延迟的量化与补偿,以及如何利用HIL平台进行极端工况的安全性测试,确保最终物理系统部署的可靠性。 结语:面向未来的智能制造平台 本书在总结先进控制与系统建模的基础上,展望了未来系统设计的发展方向,包括基于深度学习的状态预测模型、强化学习在复杂路径规划中的应用潜力,以及如何构建具有自适应和自诊断能力的下一代精密机械系统。本书内容深度覆盖了从基础力学到前沿控制策略的完整链条,旨在培养读者构建、分析和优化复杂机电系统的综合能力。

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读后感

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用户评价

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我是一名游戏开发者,最近正在尝试开发一款需要高度精确和流畅的角色动作系统。我一直在寻找能够帮助我理解和实现复杂动作序列、打击反馈以及物理交互模拟的书籍。《运动控制技术与应用》这个书名听起来就很有吸引力,我猜想它可能会包含一些关于如何让游戏角色运动得更逼真、更符合物理规律的原理和技术。然而,这本书的内容完全出乎我的意料。它所讨论的“运动控制”更侧重于工程学和自动化领域的概念,比如比例-积分-微分(PID)控制器、模糊逻辑控制器等,以及在工业机器人、数控机床等设备上的应用。书中关于实时渲染、动画插值、碰撞检测、角色行为树、以及物理引擎在游戏开发中的具体实现方法,这些我真正需要的内容,几乎是只字未提。我希望看到的是关于如何利用数学模型来描述角色的运动状态,如何设计算法来生成流畅自然的动画过渡,如何处理角色之间的交互以及与环境的物理碰撞。但这本书的重点完全不在这些方面,它提供的知识点对于我的游戏开发工作来说,显得非常“隔行如隔山”。我读完后,感觉自己就像一个饿着肚子去一家甜品店,结果发现里面只有咸菜一样,完全找不到我想要的“味道”。

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这本书的内容我实在是太失望了,我原以为能从中学到一些关于动作识别和姿态估计的最新进展,毕竟书名里写着“运动控制技术与应用”。结果呢?内容大部分都是在讲一些非常基础的理论,比如牛顿力学定律,还有一些简单的PID控制算法。这些东西我在本科的控制理论课程上早就学过了,完全没有什么新鲜感。更别提什么“应用”了,书中举的例子也都是一些老掉牙的应用场景,比如简单的机械臂运动,或者是一个模拟的四足机器人。我本来期待的是一些关于深度学习在运动控制中的应用,比如强化学习在机器人行走、抓取上的突破,或者是一些前沿的视觉伺服技术。然而,这本书里关于机器学习的内容几乎为零,完全没有提及任何神经网络、卷积网络或者循环神经网络在解决复杂运动控制问题上的潜力。读完之后,我感觉自己好像在浪费时间,这本书根本没有达到我预期的学习目标,更别提能为我实际的项目带来什么帮助了。对于想要了解最新运动控制技术,特别是与人工智能相结合的应用的读者来说,这本书绝对是一个错误的选择。它更适合那些刚开始接触控制理论,需要打牢基础的初学者,但即使是初学者,我也会建议他们去找一些更具时效性和实用性的教材。

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我一直对人工智能如何与物理世界进行交互充满好奇,特别是关于机器人如何理解和执行复杂的运动指令。《运动控制技术与应用》这个书名听起来就非常符合我的兴趣点,我以为这本书会详细介绍当前在智能机器人领域,特别是自主移动和操作方面的前沿技术。然而,实际翻阅后,我发现这本书的内容更多地集中在传统的自动化控制理论和工程应用上。它深入讲解了PID控制器、状态空间方法、模型预测控制等经典控制理论,以及这些技术在工业机器人、数控机床、无人机等领域的具体实现。书中对于如何利用深度学习、强化学习等人工智能技术来解决运动控制问题,比如学习复杂的运动策略、适应不确定环境、或者实现高级的感知与行动融合,几乎没有提及。我期待的是能够看到一些关于如何将计算机视觉、传感器融合与运动控制算法相结合,以实现更智能、更灵活的机器人行为的案例。例如,如何让机器人能够识别物体并进行精确抓取,或者如何让无人车在复杂路况下安全行驶。但这本书的内容,感觉像是停留在了上个世纪的工程技术水平,对于想要了解人工智能驱动的运动控制的读者来说,这本书的内容实在是不够前沿和全面,无法满足我对于这个新兴领域的探索欲。

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作为一名体育科学专业的学生,我对如何通过科学训练来提升运动员的运动表现非常感兴趣。我一直在寻找能够深入剖析运动技能形成、动作优化以及疲劳管理等方面的书籍。《运动控制技术与应用》这个名字让我觉得它可能涵盖了一些运动生理学和生物力学相关的知识,能够解释为什么某些动作更有效率,以及如何进行科学的训练。然而,这本书的内容令我非常困惑。它似乎主要在讲解一些工程领域的运动控制理论,比如伺服系统、反馈控制、系统辨识等,以及这些技术在工业自动化、机器人制造等场景下的应用。书中对人体运动的复杂性,例如肌肉协调、神经信号传递、能量代谢等方面的讨论非常肤浅,几乎没有涉及运动训练的科学原理,也没有提供关于如何通过技术手段来监测和分析运动员运动状态的具体方法。我本以为会看到关于运动捕捉技术在评估技术动作、识别动作偏差,或者关于生物反馈技术在改善运动控制能力方面的应用案例,但这些内容完全缺失。整本书读下来,感觉就像是在学习如何控制一台机器,而不是如何提升一个活生生的人的运动能力。这与我期望的体育科学研究方向相去甚远,所以我不得不说,这本书的内容并没有给我带来任何有益的启示。

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我最近在研究如何将生物力学原理应用于运动康复领域,尤其对步态分析和运动矫正技术非常感兴趣。当我看到《运动控制技术与应用》这本书时,我感到非常兴奋,认为它可能会提供一些关键的理论支持和实际案例。然而,这本书的内容似乎更多地聚焦于工业自动化和机器人领域的运动控制,例如伺服电机、编码器、PLC编程等。虽然这些技术在某些方面也涉及运动的精确控制,但与我所关注的生物运动和人体康复之间的关联性非常弱。书中对人体运动学、动力学以及神经肌肉控制机制的探讨非常有限,几乎没有涉及到肌电信号的采集与分析,也没有关于如何利用运动捕捉技术来评估和改善患者步态的内容。我期待的是能看到一些关于如何利用传感器技术(如惯性测量单元、压力传感器)来量化人体运动,以及如何基于这些数据设计个性化的康复训练方案。但这本书完全没有触及这些话题,反而花费了大量篇幅讲解一些在我看来与生物运动控制相去甚远的自动化控制系统。所以,对于我这样的读者来说,这本书的内容深度和广度都不符合我的需求,更像是工业界的一本技术手册,而不是跨学科应用的指南。

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