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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 机械工程的发展与控制理论的应用1

1.3 控制系统应用举例4

1.3.1 工作台位置自动控制系统4

1.3.2 磁悬浮系统8

1.3.3 简单机械手11

1.4 机械自动控制系统的分类12

习题13

第2章 自动控制系统的驱动器与传动装置14

2.1 概述14

2.2 直流伺服电动机及其控制14

2.2.1 直流伺服电动机的分类和特点15

2.2.2 直流伺服电动机的控制特性15

2.2.3 直流伺服电动机的驱动与控制19

2.2.4 无刷直流伺服电动机22

2.3 交流伺服电动机及其控制23

2.3.1 概述23

2.3.2 交流伺服电动机的控制特性23

2.3.3 交流伺服电动机的使用27

2.4 步进电动机及其控制30

2.4.1 步进电动机的主要性能指标31

2.4.2 步进电动机的控制特性33

2.4.3 步进电动机的选择与使用33

2.5 特种电动机及其应用35

2.5.1 力矩电动机35

2.5.2 直线电动机36

2.6 运动控制系统中的传动机构37

2.6.1 谐波齿轮传动机构37

2.6.2 滚珠丝杠和直线导轨38

2.6.3 同步齿型带和带传动机构38

2.7 驱动系统设计38

2.7.1 一般性设计原则39

2.7.2 设计举例40

2.8 工程实例中的驱动及其传动技术41

习题43

第3章 机械工程中的常用自动控制系统44

3.1 概述44

3.2 微控制系统45

3.3 专用控制系统47

3.4 计算机控制系统48

3.4.1 通用工业控制计算机48

3.4.2 数据采集卡及常用传感器50

3.4.3 其他类型工控机54

3.5 运动控制卡55

3.6 可编程自动化控制系统60

3.7 工程实例中的控制系统设计61

3.7.1 倒立振子／台车控制系统61

3.7.2 简单机械手62

习题64

第4章 现代机械工程系统数学模型的建立65

4.1 自动控制系统的微分方程65

4.2 自动控制系统的传递函数67

4.3 控制系统的状态空间描述68

4.3.1 基本概念68

4.3.2 自动控制系统的状态空间表达式69

4.4 状态空间表达式的建立方法72

4.4.1 建立状态空间表达式的直接方法72

4.4.2 由微分方程求状态空间表达式77

4.4.3 由系统传递函数写出状态空间表达式82

4.5 从系统的状态空间表达式求传递函数矩阵83

4.5.1 传递函数矩阵的概念83

4.5.2 由状态空间表达式求传递函数矩阵84

4.6 离散控制系统的数学模型87

4.6.1 离散控制系统概述87

4.6.2 Z变换和Z反变换89

4.6.3 离散系统的差分方程92

4.6.4 离散系统的传递函数94

4.6.5 离散系统的状态空间表达式99

4.7 MATLAB的运用与分析103

4.7.1 系统数学模型的MATLAB表示103

4.7.2 系统模型的转换105

4.8 工程实例中的数学模型的建立108

4.8.1 工作台位置自动控制系统108

4.8.2 倒立振子／台车控制系统111

4.8.3 简单机械手113

习题115

第5章 机械工程自动化系统的时域分析119

5.1 单输入单输出系统时域分析119

5.1.1 一阶系统的时域响应119

5.1.2 二阶系统的时间响应121

5.2 线性定常齐次状态方程的解128

5.2.1 直接求解128

5.2.2 利用拉氏变换求解130

5.3 矩阵指数131

5.3.1 矩阵指数的一般性质131

5.3.2 特殊矩阵指数的性质131

5.4 状态转移矩阵135

5.4.1 基本概念135

5.4.2 状态转移矩阵的性质136

5.5 线性常系数非齐次状态方程的解136

5.5.1 直接求解法136

5.5.2 利用拉氏变换求解139

5.6 线性系统的可控性与可观测性139

5.6.1 线性连续系统的可控性判别准则140

5.6.2 线性连续系统的可观测性判别准则144

5.6.3 可控性与可观测性的对偶关系147

5.6.4 磁球悬浮系统分析实例148

5.7 系统的可控标准型与可观测标准型150

5.7.1 系统的可控标准型150

5.7.2 系统的可观测标准型153

5.8 离散状态方程的解155

5.8.1 递推法155

5.8.2 Z变换法155

5.9 离散系统的可控性与可观测性156

5.9.1 线性离散系统的可控性156

5.9.2 线性离散系统的可观测性157

5.10 MATLAB在状态空间分析的应用158

5.10.1 矩阵指数函数的计算158

5.10.2 线性定常连续系统的状态空间模型求解159

5.10.3 连续系统的离散化162

5.10.4 线性定常离散系统的状态空间模型求解163

5.10.5 系统的可控性和可观测性判断163

5.11 工程实例中的时域分析166

5.11.1 工作台位置自动控制系统166

5.11.2 倒立振子／台车控制系统168

5.11.3 简单机械手169

习题171

第6章 系统稳定性分析176

6.1 系统稳定性的基本概念176

6.2 代数稳定性判据178

6.2.1 赫尔维茨判据178

6.2.2 劳斯判据180

6.3 李雅普诺夫稳定性分析法185

6.3.1 平衡状态185

6.3.2 范数的概念186

6.3.3 李雅普诺夫稳定性定义186

6.3.4 李雅普诺夫函数V（x）的符号定义188

6.3.5 二次型标量函数的正定性189

6.3.6 李雅普诺夫直接法189

6.4 线性定常系统的稳定性分析190

6.5 离散系统的Z域分析192

6.5.1 离散系统的稳定性分析192

6.5.2 极点分布与瞬态响应的关系194

6.5.3 离散系统的稳态误差195

6.6 离散系统的稳定性分析197

6.7 MATLAB在系统稳定性分析中的应用198

6.7.1 线性定常连续系统的李雅普诺夫稳定性分析198

6.7.2 线性定常离散系统的李雅普诺夫稳定性分析199

6.8 工程实例中的稳定性分析201

6.8.1 工作台位置自动控制系统201

6.8.2 倒立振子／台车控制系统202

6.8.3 简单机械手203

习题204

第7章 现代机械自动控制系统设计207

7.1 概述207

7.1.1 设计要求207

7.1.2 控制器结构208

7.1.3 设计的基本原则209

7.2 并联校正210

7.2.1 反馈校正210

7.2.2 顺馈校正211

7.3 串联校正212

7.3.1 Bode定理简介及应用213

7.3.2 相位超前校正214

7.3.3 相位滞后校正215

7.3.4 相位滞后—超前校正216

7.4 控制器类型217

7.4.1 PID控制器217

7.4.2 有源相位超前控制器222

7.4.3 有源相位滞后控制器223

7.4.4 有源相位滞后—超前控制器223

7.5 系统的状态反馈224

7.6 系统的输出反馈225

7.7 系统极点的配置226

7.7.1 齐次状态方程的极点配置226

7.7.2 非齐次状态方程的极点配置227

7.8 状态观测器及其设计228

7.8.1 全维状态观测器的设计228

7.8.2 带有状态观测器的闭环控制系统230

7.8.3 降维状态观测器的设计233

7.9 离散系统的校正与设计236

7.9.1 模拟化设计法236

7.9.2 离散设计法237

7.9.3 最少拍设计238

7.10 MATLAB在系统设计中的应用242

7.10.1 极点配置242

7.10.2 状态观测器设计244

7.11 工程实例中的系统设计245

7.11.1 工作台位置自动控制系统245

7.11.2 倒立振子／台车控制系统247

7.11.3 简单机械手249

习题251

第8章 最优控制理论基础256

8.1 概述256

8.2 最优性能指标258

8.2.1 积分型最优性能指标258

8.2.2 末值型最优性能指标259

8.2.3 综合最优性能指标259

8.2.4 最优控制的约束条件260

8.3 系统的最优参数问题260

8.4 连续系统的二次型最优控制261

8.4.1 连续系统二次型调节器问题的求解262

8.4.2 连续系统二次型调节器问题的拓展263

8.4.3 MATLAB实现264

8.5 离散系统的二次型最优控制265

8.5.1 离散系统二次型最优控制问题的求解265

8.5.2 采用离散极小值原理的求解266

8.5.3 最小性能指标的计算268

8.6 动力减振器的最优控制274

习题276

第9章 智能控制理论基础279

9.1 智能控制的结构279

9.2 学习控制系统280

9.2.1 学习控制的发展280

9.2.2 学习控制的基本原理281

9.2.3 学习控制的应用举例282

9.3 模糊控制系统285

9.3.1 集合的基本概念和术语285

9.3.2 模糊控制的理论基础287

9.3.3 模糊控制的基本原理289

9.3.4 模糊控制的应用举例296

9.4 专家控制系统302

9.4.1 专家控制系统的结构302

9.4.2 专家系统的类型303

9.4.3 专家控制系统的应用举例304

9.5 人工神经网络控制系统307

9.5.1 人工神经元模型307

9.5.2 人工神经网络的构成308

9.5.3 人工神经网络的学习算法309

9.5.4 人工神经网络应用举例311

9.6 仿人智能控制313

9.6.1 仿人智能控制的基本思想314

9.6.2 仿人智能控制的原型算法314

9.6.3 仿人智能控制器设计的基本步骤315

9.6.4 仿人智能控制的应用举例316

9.7 其他智能控制方法320

9.7.1 智能PID控制320

9.7.2 自适应控制系统323

习题326

参考文献327

部分习题参考答案328