机电系统设计方法、模型及概念： 建模、仿真及实现基础（信息技术和电气工程学科国际知名教材中译本系列） epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

　　本书对机电系统设计和分析的主要方法进行了广泛、深入、系统的阐述。本书英文版包括50余个有完整解答的设计实例和380余幅插图，便于读者学习和研究机电系统设计的主要概念和方法。本书由Springer出版社2010年出版德文原版，2012年出版英文翻译版，已受到国际学术界的广泛好评。本书是一本关于机电系统设计和分析的**著作，内容全面丰富，其中不少内容基于作者团队的**研究成果，有很强的创新。本书有很高的学术水准，对于许多应用领域的实际机电系统研发而言也是必备参考书。

内容简介

　　Originally published in the German language: “Systementwurf mechatronsicher Systeme” by Klaus Janschek. Translation from the English language edition: Mechatronic Systems Design by Klaus Janschek Copyright 2012 Springer Verlag Berlin Heidelberg. Springer Verlag Berlin Heidelberg is a part of Springer Science+Business Media.
　　All Rights Reserved.

作者简介

　　Klaus Janschek，德国德累斯顿工业大学自动化研究所讲席教授、所长。1982年于奥地利格拉茨工业大学获工学博士学位，1982-1995年在德国戴姆勒奔驰等公司从事航天制导、导航与控制，疲劳与车辆测试系统等控制系统研发与管理工作，1995年至今任德国德累斯顿工业大学自动化研究所所长、自动化工程讲席教授。他的主要研究兴趣包括制导、导航与控制，系统设计，移动机器人，光学数据处理与光机电一体化，数据融合等。他现任国际自动控制联合会（IFAC）技术局成员及其“机械电子学、机器人及元部件”协调委员会（CC4）主席，曾任IFAC应用论文评奖委员会主席，德国研究基金会（DFG）自动化、控制系统与机器人领域科学顾问，德国测量与自动化学会（GMA）理事。他将任2020年IFAC世界大会主席，2005年至今任德国机械电子学大会程序委员会共同主席，曾任第4届IFAC机电系统会议IPC主席。

　　张建华，华东理工大学自动化系教授，2005年于德国波鸿鲁尔大学获工学博士学位，师从德国国家工程院和北莱茵-威斯特**科学院双院士Johann F. Boehme教授。2005-2006年在英国谢菲尔德大学任博士后副研究员，合作导师为英国皇家工程院院士Derek A. Linkens教授等。2007年引进回国任华东理工大学自动化系教授和博士生导师。2011，2012，2014，2015年应邀赴德国柏林工业大学和马普复杂技术系统动力学研究所做客座教授或高级研究学者。现任国际自动控制联合会（IFAC）人机系统、复杂大系统、生物与医学系统、交通系统四个技术委员会委员，曾任13th IFAC Symp. on Complex Large-Scale Systems 的IPC副主席, 19th IFAC World Congress的技术副编辑，13th IFAC Symp. on Analysis, Design and Evaluation of Human-Machine Systems的IPC共同主席。2011年获德国马普学会高级研究基金，2007年入选上海市浦江人才计划，2002-04年获德意志学术交流中心（DAAD）奖学金。主要研究兴趣包括计算智能，机器学习与智能数据分析，生物系统的建模与控制，生物医学信号处理，人机系统，脑机交互，神经工效学等。至今在IEEE T-HMS, IEEE T-BME，IEEE T-CBB等重要学术期刊和会议上发表论文110余篇。

内页插图

目录

译者引言
第1章绪论
1.1机电一体化与机电一体化系统
1.2系统设计
1.3基本实例
1.3.1具有自适应光学的望远镜
1.3.2光机电遥感相机
1.4本书内容简介
本章参考书目
第2章建模基础
2.1系统工程背景
2.2具有结构化分析的系统建模
2.2.1定义
2.2.2顺序原则
2.2.3结构化分析的建模要素
2.2.4产品实例： 自动调焦照相机
2.2.5其他建模方法
2.3机电系统建模范式
2.3.1广义功率与能量
2.3.2基于能量的建模： 拉格朗日形式化
2.3.3基于能量的建模： 汉密尔顿方程
2.3.4多端口建模： 基尔霍夫网络
2.3.5多端口建模： 键合图
2.3.6能量/多端口建模： 端口汉密尔顿系统
2.3.7信号耦合网络
2.3.8模型的因果性
2.3.9机电系统的模块化建模
2.4微分代数方程组
2.4.1DAE系统简介
2.4.2DAE指标检验
2.4.3DAE指标约简
2.5混杂系统
2.5.1混杂系统的一般结构
2.5.2混杂现象
2.5.3网络状态模型
2.6线性系统模型
2.6.1非线性状态空间模型的局部线性化
2.6.2非线性DAE系统的局部线性化
2.6.3LTI系统的传递函数与频率响应
2.7频率响应的实验确定
2.7.1一般考虑
2.7.2方法
2.7.3通过噪声激励的频率响应测量
本章参考文献
第3章仿真问题
3.1系统工程背景
3.2数值积分的基础
3.2.1微分方程的数值积分
3.2.2稳定性的概念
3.2.3数值稳定性
3.3刚性系统
3.4弱阻尼系统
3.5高阶线性系统
3.5.1通用的数值积分方法
3.5.2通过状态转移矩阵的求解方法
3.5.3仿真解的精度
3.6DAE系统的数值积分
3.6.1显式积分法
3.6.2隐式积分法
3.6.3指标��2系统的量化
3.6.4具有一致性的初值
3.7混杂现象仿真的实现方法
3.7.1不连续性的处理
3.7.2事件检测
3.8仿真实例： 理想单摆
本章参考书目
第4章功能实现： 多体动力学
4.1系统工程背景
4.2多体系统
4.3物理学基础
4.3.1运动学与动力学
4.3.2刚体
4.3.3自由度与约束
4.4多体系统的时域模型
4.4.1系统设计中的模型层次
4.4.2多体系统运动方程
4.4.3MBS状态空间模型
4.5固有振荡
4.5.1守恒多体系统的特征值问题
4.5.2特征模态（本征模，Eigenmodes）
4.5.3耗能多体系统
4.6频域响应特性
4.7测量与驱动位置
4.7.1一般的多质体振荡器
4.7.2多质体振荡器的零点
4.7.3同位测量与驱动
4.7.4非同位测量与驱动
4.7.5反谐振
4.7.6MBS零点迁移
本章参考书目
第5章功能实现： 通用机电变送器
5.1系统工程背景
5.2一般的通用变送器模型
5.2.1系统配置
5.2.2建模方法
5.3无负载通用变送器
5.3.1基于能量的模型
5.3.2ELM变送器本构方程
5.3.3ELM二端口模型
5.4负载通用变送器
5.4.1基于能量的模型
5.4.2非线性运动方程
5.4.3平衡点位置： 工作点
5.4.4基于信号的变送器线性模型
5.4.5传递矩阵
5.4.6关于响应特性的讨论
5.5有损变送器
5.5.1变送器的一般特性
5.5.2非线性模型： 平衡点位置
5.5.3基于信号的线性模型
5.5.4带有耗能电阻的二端口本构方程
5.5.5线性动态分析
5.5.6一般的阻抗与导纳反馈
5.6机电耦合系数
5.6.1一般意义与特性
5.6.2计算ELM耦合系数的模型
5.6.3关于ELM耦合系数的讨论
5.7带多体负载的变送器
5.7.1频率响应
5.7.2阻抗反馈与导纳反馈
5.8机电谐振器
5.9机电振动发电
5.10自传感执行器
5.10.1工作原理
5.10.2基于信号的自传感解决方案
5.10.3模电自传感解决方案
本章参考书目
中英文术语翻译对照表

精彩书摘

　　第3章仿 真 问 题
　　背景： 对动态系统模型的实验是系统设计的标准任务之一，这种仿真结果为有深远影响的设计决策奠定了基础。如今，（商用）计算机辅助工具一般提供建模与仿真平台，因而经常使用预先存在的模型库。但是，在这个极端重要的设计阶段，计算机化的仿真模型与用户（极端情况下用户可能是很天真的）经常存在危险的理解差距。在不利情况下，这很容易导致有缺陷的仿真结果。因此，尤其在采用现代仿真工具时，胜任的系统工程师必须了解仿真实现与求解方法的特殊性。系统工程师只有具备这些知识，才有可能识别出潜在的问题并采用合适的措施缓解问题，要么是改进模型，要么采用可用仿真器功能的目标选择与参数化： “欣赏但觉察地使用工具”（using the tool with appreciation and awareness）。
　　本章内容： 本章讨论仿真实验的数学模型实现的特定方面以及关于机电系统模型的特殊问题与求解方法。在此范围内，假设读者已具备数值积分与一般仿真方法的基础知识。在简要讨论数值稳定性、积分步长的重要影响以及不同积分方法的性质之后，本章将介绍多体系统（表现为具有明显特征模态和弱以至无阻尼特征模态的刚性系统结构）仿真的典型问题与求解方法。对于线性高阶多体模型（例如通过有限元方法产生的那些模型），介绍了使用状态转移矩阵的高效并精确的积分步骤。应用基本概念阐明了微分代数方程（DAE）系统的非平凡（non trivial）数值积分与混杂现象的处理。最后，通过一个实例说明DAE系统的闭式（closed�瞗orm）建模及其仿真实现。
　　3.1系统工程背景
　　建模与仿真
　　系统设计（基于模型的设计）包含两个紧密交织的任务： 建模与对模型的实验（仿真）。从图2.3可以清楚看出，仿真结果的预测能力（即其在多大程度上代表了实际系统的行为）取决于建模误差与仿真误差之和。特定类型模型的选择决定了仿真任务的难度以及最终的仿真误差。与通过面向对象建模获得的高冗余DAE系统相比，采用最小坐标的常微分方程组形式的简洁模型更易实现和计算。所以，总是需要对建模工作量、期望的模型精度以及仿真所需的工作量三者进行折衷考虑。
　　计算机辅助仿真
　　与计算机辅助建模一起，现代设计工具使我们能够几乎毫不费力地进行仿真实验。这种便利性当然是用户所期望的。但是，若所考虑的模型具有某些不良性质时，现代设计工具会隐藏巨大的危险性。尽管事实上好的计算机工具有很多内置的主要功能正常性检查（sanity checks），但一个有缺陷的求解算法参数化就可能导致完全错误的仿真结果。在特别有害的情况下（如复杂模型）很难检测出这些错误。计算机辅助工具通常仅检查模型的句法和参数以及实验参数。原则上模型的语义仍未被监测，因而可能是一个潜在的错误来源。
　　仿真工具的妙用
　　本章将特别关注常微分方程组与DAE系统数值求解方法的语义，即求解算法（数值积分方法）及其重要参数（步长、阶次等）的意义。这些背景的目的是使我们能够在行地选用在当前的商用计算机工具中实现的那些常用方法。
　　预备知识
　　假设读者熟悉数值积分的基本概念（例如，显式与隐式法、单步与多步法、龙格�部馑�法、基于误差监控的自适应步长等），推荐需要更新或复习有关基础知识的读者参考数值分析领域的有关文献（例如，Faires、Burden 2002）。关于直接适合动态系统仿真的方法，可以参见专著（Cellier、Kofman 2006)。
　　3.2数值积分的基础
　　3.2.1微分方程的数值积分
　　仿真实验
　　为了进行计算机辅助仿真实验，需要基于内在的数学模型计算感兴趣系统变量的近似解。于是，可以认为“在对数学模型进行仿真”。
　　为此，首先考虑如下具有单输入u(t)和单输出y(t)的普通非线性状态空间模型（见图3.1）该模型是一个指标为0的DAE系统（参见2.4节）。3.6节将讨论高指标DAE系统的求解。：
　　x·=f～(x,u,t)（3.1）
　　y·=g～(x,u,t)（3.2）
　　图3.1单输入单输出（SISO）动态系统的状态空间模型
　　当对上述系统进行仿真时，一般关心的是在有限时间区间［t0,tf］内解x(t)或y(t)随时间变化情况。在这种情况下，可以假设输入u(t)在［t0,tf］内的变化情况是已知的。
　　为了采用式（3.2）计算输出y(t)，只需要确定n个一阶微分方程组（3.1）在时间区间［t0,tf］的解x(t)。
　　给定上述假设条件，可以提出如下微分方程的数值积分这一基本问题： 找到如下常微分方程组的解x(t)的近似x^(t)假设向量场f(·)是光滑的。若f(·)存在不连续性（例如，输入激励函数或状态变量x(t)存在阶跃变化），则须作出特别规定，见3.7节。
　　x·=f(x,t),x(t0)=x0∈Rn（3.3）
　　单步法： 显式与隐式
　　使用微分方程（3.3）的差分近似或相应的积分方程，可获得方程（3.3）的近似解（即有限个值x^(tk)）。然后，为了只根据上次计算值x^(tk)来计算新的近似值x^(tk+1)，采用“单步法”可得下列的一般递推关系式：
　　x^(tk+1)=x^(tk)+hφ(x^(tk),x^(tk+1),tk,h)（3.4）
　　其中，φ(·)为增量函数，h为步长。若增量函数不依赖于x^(tk+1)，则称该方法为显式（如欧拉法、龙格�部馑�法），否则称其为隐式（如梯形法）（Faires、Burden 2002）。
　　增量函数φ(·)与步长h的不同选择决定了近似精度（图3.2）。
　　图3.2数值积分： 微分方程的近似解
　　3.2.2稳定性的概念
　　定义3.1
　　局部离散化误差： 在tk+1时刻显式单步法
　　对于隐式法和多步法等其他方法，LDE也可以类似地定义。的局部离散化误差（LDE）是下面的值：
　　dk+1∶={x(tk+1)－x(tk)}－h·φ(x(tk),tk,h)
　　上式右端第一项为真实解的单步变化，第二项为应用积分算法后相对于真实解x(tk)的单步变化。LDEdk+1表示积分方法与真实解在单步上的偏差。因此，LDE衡量方程（3.4）给出的解与真实解x(tk)接近的程度。
　　定义3.2
　　全局离散化误差： 在固定时刻tk的全局离散化误差（GDE）是下面的值：
　　gk∶=x(tk)－x^(tk)
　　因而，GDEgi表示近似解x^(tk)与真实解x(tk)之间的偏差，而且特别包含所有以前k步（j=0,1,…,(k－1)）的累积误差（LDE与GDE）。
　　定义3.3
　　一致性： 求解初值问题的数值积分方法被称为一致的，如果在步长趋于0时局部离散化误差之和RLDE也趋于0，即有下面的条件：
　　limh→01hRLDE=0
　　定义3.4
　　收敛性： 求解初值问题的数值积分方法被称为收敛的，如果当步长趋于0时全局离散化误差在整个积分区间上也趋于0，即有下面的条件：
　　limh→0(x^k－xk)=limh→0gk=0,�衚, i.e. t∈［t0,tf］
　　稳定性
　　需要区分下列类型的稳定性：
　　系统模型的固有稳定性
　　所使用的稳定性概念包括输入输出稳定性（如BIBO稳定性）或（渐近）状态稳定性（Ogata 2010）。如果系统模型在上述意义下稳定，则称系统是（固有）稳定的。
　　积分算法的数值稳定性
　　求解初值问题的数值积分方法被称为是“数值稳定的”，如果被积值x^k的“微小误差”也只在此后计算x^k+1时产生“微小误差”（即有足够的误差抑制）（Faires，Burden 2002）。
　　给定以上定义，于是有下面的基本定理：
　　定理3.1
　　一个数值积分方法是收敛的，当且仅当其是一致的并是数值稳定的。
　　所以，收敛性、一致性与数值稳定性紧密联系在一起，这些性质是执行仿真实验的基本性质。尽管商品仿真工具一般将大量具有一致性的积分方法作为内置功能（单单如此甚至也是有意义的！），但是会得到收敛的近似解并非定论（虽然从合理的仿真实验中所期望的一样也不少！）。根据定理3.1，数值稳定性也是必须的，这基本上取决于步长h。若缺乏对h作用与影响的了解，作为一个可自由选择的仿真参数，h也可能被错误地任意设定（见3.2.3节）。
　　显然，为了获得高精度的近似解，步长h应当选择得尽可能小。另一方面，对于一个固定的积分区间，这会增大计算需求（更多次的递推），为了快速计算而希望取更大可能的步长。所以，在任何具体情况下，选择积分步长h时总需要在精度与计算负荷之间做出折中。
　　3.2.3数值稳定性
　　线性测试系统： 初值问题
　　一个数值积分过程可表达为由一组非线性差分方程组表示的离散时间动态系统。这使得我们能采用熟知的稳定性概念和判据来分析其数值稳定性。
　　为了讨论，考虑如下的线性（固有稳定的）测试初值问题：
　　x·=λx,其中x(0)=x0,λ<0（3.5）
　　对于欧拉法
　　x^k+1=x^k+h·f(x^k)
　　并考虑式（3.5），得线性一阶差分方程：
　　x^k+1=(1+h·λ)x^k（3.6）
　　方程（3.6）的通解为：
　　x^k+1=(1+h·λ)k+1x0（3.7）
　　当k→∞时如果式（3.7）的近似值序列(x^k)=(x0,x^1,x^2,…)收敛到真实解的稳态终值x∞=0，则会有数值稳定性，即数值稳定性条件为：
　　|1+h·λ|<1（3.8）
　　式（3.8）的条件对应于我们所熟知的线性差分方程（3.6）的离散时间稳定性判据“特征值的幅度小于1”，参见（Franklin et al. 1998）。
　　固有稳定系统
　　在一个固有稳定系统中（λ<0）中，数值稳定性条件式（3.8）满足，当且仅当：
　　hλ<0 且 h<2－λ=hcrit（3.9）
　　……

前言/序言

　　中 文 版 序
　　这是2010年和2012年分别由Springer出版社出版的《机电系统设计》德文和英译版的中译本。关于本书写作的动机、背景以及构想，感兴趣的读者可以参考德文版的序言。
　　读者将会发现，本书的主要目标是从建模的观点出发，提供关于机电一体化的全面、系统观点，从而使读者能依据严格的物理和数学观点理解基本概念和设计解决方案。这本专著与很多其他同类书籍相比的特色在于不同章节和主题之间（从建模与仿真直至控制器设计与系统性能评价方法）统一的数学、物理以及建模概念。这本教材可以用作学习技术系统抽象模型严格处理的参考书。这也是我构建本书包括的许多主题背后的逻辑的一种教学训练。我非常希望尊敬的读者认识和欣赏这些目标。
　　我目前将本书用作德累斯顿工业大学本科生和研究生课程以及其他大学（例如，西班牙Mal�~ga大学、巴西圣卡塔琳娜大学、中国的华东理工大学等）短期研究生课程的基本参考书。有趣的是，至今参加我的机电一体化课程的相当一部分学生来自中国（特别是在德累斯顿工业大学与华东理工大学）。除了理解机电一体化课程的一般工程专业障碍之外，他们还必须应对德语或英语的语言障碍。当我开始写德语版时，从未梦想

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