自动控制原理（3版）（21世纪高等学校规划教材·电子信息） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 清华大学

ISBN：9787302478027

商品编码：29730214942

书名：	自动控制原理（3版）（21世纪高等学校规划教材·电子信息）
出版社：	清华大学出版社
出版日期	2018
ISBN号：	9787302478027

本书主要介绍分析和设计反馈控制系统的经典理论和应用方法。全书共8章，内容包括自动控制系统的基本概念，自动控制系统的数学模型，自动控制系统的时域分析法、根轨迹法、频率特性法，控制系统的校正、非线性控制系统、离散控制系统的分析和综合应用等。在每章后面分别介绍了MATLAB在自动控制理论中的一些应用，以及如何利用计算机辅助设计方法解决自动控制领域的一些系统分析和设计问题。同时，各章均提供了一定数量的习题与MATLAB实验题，以帮助读者理解基本概念并掌握分析和设计方法。

本书可作为高等工科院校自动化及相关专业的教材，也可供从事自动化方面工作的科技人员学习参考。

目录

1章控制系统的基本概念

1.1引言

1.2开环控制系统与闭环控制系统

1.2.1开环控制系统

1.2.2闭环控制系统

1.3自动控制系统的组成

1.3.1基本组成部分

1.3.2自动控制系统中常用的名词术语

1.4自动控制系统的分类

1.4.1按输入信号的特点分类

1.4.2按描述系统的动态方程分类

1.4.3按系统的参数是否随时间而变化分类

1.4.4按信号的传递是否连续分类

1.5自动控制系统的应用实例

1.5.1炉温控制系统

1.5.2导弹发射架方位控制系统

1.5.3计算机控制系统

1.6自动控制理论发展简史

1.7对自动控制系统的基本要求

习题

2章自动控制系统的数学模型

2.1控制系统微分方程的建立

2.1.1机械系统

2.1.2电系统——RLC串联网络

2.1.3机电系统

2.2非线性系统微分方程的线性化

2.2.1小偏差线性化的概念

2.2.2非线性系统(元件)线性化处理举例

2.2.3系统线性化的条件及步骤

2.3传递函数

2.3.1传递函数的定义和性质

2.3.2用复数阻抗法求电网络的传递函数

2.3.3典型环节及其传递函数

2.4控制系统的结构图及其等效变换

2.4.1结构图的基本概念

机械臂末端轨迹跟踪精度研究 摘要： 本文深入探讨了机械臂末端执行器在复杂动态环境下的高精度轨迹跟踪问题。针对传统控制方法在处理模型不确定性、外部扰动以及执行器饱和等非线性因素时的局限性，本文提出了一种基于自适应滑模控制的改进策略。首先，对典型的工业机械臂动力学模型进行了详细的推导和分析，重点关注了模型参数摄动和未建模动态的影响。随后，设计了一种具有鲁棒性的自适应滑模控制器，该控制器能够在线估计并补偿模型不确定性和外部扰动，同时避免传统滑模控制的抖振现象。为进一步提升跟踪精度，本文还引入了基于深度学习的轨迹预测模块，能够根据历史数据和环境信息预测并优化目标轨迹，从而使机械臂能够更平滑、更准确地跟随预设路径。通过仿真实验和实际机器人平台验证，结果表明所提出的控制策略在面对复杂工况时，能够显著提高机械臂末端执行器的跟踪精度和鲁棒性，为实现高精度自动化作业提供了有效方案。 关键词： 机械臂；轨迹跟踪；自适应控制；滑模控制；深度学习；鲁棒性；精度 1. 引言 在现代工业自动化领域，机器人技术扮演着至关重要的角色。其中，机械臂作为最常见、应用最广泛的机器人类型，其末端执行器的精确运动控制是实现各类自动化任务的基础。从精密装配、焊接、喷涂到医疗手术辅助，机械臂的轨迹跟踪精度直接影响着最终产品的质量和生产效率。然而，实际的机械臂系统面临着诸多挑战，使得实现高精度轨迹跟踪并非易事。 首先，机械臂的动力学模型本身就十分复杂，包含多自由度、耦合的非线性动力学方程。在实际运行中，由于制造公差、磨损、载荷变化等因素，模型的参数往往存在不确定性，甚至会发生摄动。此外，外部环境中的扰动，如振动、风力（对于大型设备而言）等，也会对机械臂的运动产生不利影响。 其次，执行器（如伺服电机）的饱和是另一个普遍存在的问题。当控制信号过大时，执行器无法按照指令工作，会导致跟踪误差累加，甚至引发系统不稳定。传统的PID控制算法虽然简单易行，但在处理上述非线性、不确定性和饱和等复杂问题时，其性能往往受到限制，难以满足高精度控制的要求。 近年来，随着控制理论的发展，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）因其对模型不确定性和外部扰动具有良好的鲁棒性而备受关注。滑模控制的核心思想是通过设计一个非线性状态反馈控制器，使得系统状态轨迹被强制进入预先设定的“滑模面”，一旦进入滑模面，系统将沿着滑模面运动，从而表现出令人满意的鲁棒性和稳定性。然而，传统的滑模控制在滑模面上切换时会产生高频的“抖振”现象，这不仅会加速执行器的磨损，还会影响被控对象的平稳运行。 为了克服传统滑模控制的抖振问题，研究人员提出了多种改进方法，例如利用趋近律的平滑化处理，或者设计更优化的滑模函数。另一方面，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在模式识别、预测和优化方面展现出强大的能力。将深度学习与传统控制理论相结合，有望进一步提升控制系统的性能。 本文旨在提出一种融合自适应机制和深度学习的机械臂末端轨迹跟踪控制策略，以期在复杂动态环境下实现更高的跟踪精度和鲁棒性。具体而言，本文将重点研究以下几个方面： 机械臂动力学建模与分析： 详细推导典型机械臂的动力学方程，并分析模型不确定性和外部扰动对系统性能的影响。 自适应滑模控制器设计： 设计一种能够在线估计模型不确定性和扰动的自适应滑模控制器，并采用合理的趋近律以减小抖振。 轨迹预测与优化： 引入基于深度学习的轨迹预测模块，用于预判并优化目标轨迹，使其更适合机械臂的运动能力，并减少指令信号的突变。 仿真与实验验证： 通过多自由度机械臂的仿真实验，以及在实际机器人平台上的测试，验证所提出控制策略的有效性。 本文的结构安排如下：第二章将详细介绍机械臂的动力学建模。第三章将阐述自适应滑模控制器的设计原理及具体实现。第四章将介绍基于深度学习的轨迹预测与优化方法。第五章将通过仿真实验和实际平台验证所提出方法的性能。最后，第六章对全文进行总结并展望未来的研究方向。 2. 机械臂动力学建模 机械臂的动力学模型描述了机械臂各关节力矩（或力）与关节角（或位置）、角速度（或速度）以及加速度之间的关系。精确的动力学模型是设计高性能控制器的基础。本文将采用拉格朗日方程（Lagrangian formulation）来推导机械臂的动力学方程。 一个具有 $n$ 个自由度的连杆式机械臂，其动力学方程可以表示为如下形式： $$ mathbf{M}(mathbf{q})ddot{mathbf{q}} + mathbf{C}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} + mathbf{G}(mathbf{q}) + mathbf{F}(dot{mathbf{q}}) = oldsymbol{ au} $$ 其中： $mathbf{q} in mathbb{R}^n$ 是关节位置向量。 $dot{mathbf{q}} in mathbb{R}^n$ 是关节速度向量。 $ddot{mathbf{q}} in mathbb{R}^n$ 是关节加速度向量。 $mathbf{M}(mathbf{q}) in mathbb{R}^{n imes n}$ 是对称正定的惯性矩阵（质量矩阵）。它描述了机械臂各关节之间的耦合惯性效应，并且通常是关节位置 $mathbf{q}$ 的函数。 $mathbf{C}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} in mathbb{R}^n$ 是科氏力和离心力向量。它描述了由于连杆的旋转运动而产生的惯性力，并且是关节位置 $mathbf{q}$ 和速度 $dot{mathbf{q}}$ 的函数。 $mathbf{G}(mathbf{q}) in mathbb{R}^n$ 是重力向量。它描述了重力对机械臂各关节产生的力矩，并且是关节位置 $mathbf{q}$ 的函数。 $mathbf{F}(dot{mathbf{q}}) in mathbb{R}^n$ 是摩擦力矩向量。它通常包括粘性摩擦和库伦摩擦，是关节速度 $dot{mathbf{q}}$ 的函数。 $oldsymbol{ au} in mathbb{R}^n$ 是作用在各个关节上的控制力矩（或力）向量。 2.1 模型不确定性与外部扰动 在实际应用中，上述模型参数 $mathbf{M}(mathbf{q})$、$mathbf{C}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})$、$mathbf{G}(mathbf{q})$ 和 $mathbf{F}(dot{mathbf{q}})$ 往往无法精确获得。这些不确定性可以概括为： 参数不确定性： 连杆的质量、长度、转动惯量等参数的测量误差。 未建模动态： 忽略的弹性效应、齿轮箱的非线性、驱动器本身的动态等。 载荷变化： 机械臂抓取或搬运的物体重量和形状可能随时间变化。 此外，机械臂在运行过程中还会受到外部环境的扰动，如： 机械振动： 来自地面、安装平台或其他设备的振动。 环境因素： 对于大型或户外使用的机械臂，可能还会受到风力的影响。 这些不确定性和扰动都会导致实际的机械臂动力学与模型有所偏差，从而影响控制器的性能。为了使控制策略具有鲁棒性，必须考虑这些因素。 2.2 末端执行器轨迹跟踪 机械臂末端执行器的轨迹跟踪控制是指使末端执行器沿着预先规划的期望路径运动。通常，这条路径是在笛卡尔空间中定义的，例如一条直线、一个圆弧或一个复杂的空间曲线。为了在关节空间实现末端执行器的轨迹跟踪，需要进行运动学和动力学逆映射。 设末端执行器的期望笛卡尔位置和姿态为 $mathbf{x}_d(t)$，其对应的关节空间轨迹为 $mathbf{q}_d(t)$。控制器的目标是使实际的关节位置 $mathbf{q}(t)$ 跟踪 $mathbf{q}_d(t)$。 3. 自适应滑模控制器设计 滑模控制（SMC）因其固有的鲁棒性而被广泛应用于不确定性系统。其基本思想是通过设计一个具有特定函数的控制律，使得系统状态轨迹能够强制地“滑”到一个预先定义的“滑模面”上，一旦到达滑模面，系统将沿着该滑模面运动。 3.1 滑模面设计 对于轨迹跟踪问题，常用的滑模面设计是基于跟踪误差。设关节位置的跟踪误差为 $e(t) = mathbf{q}_d(t) - mathbf{q}(t)$。一个常用的滑模面可以定义为： $$ s(t) = dot{e}(t) + lambda e(t) = (dot{mathbf{q}}_d(t) - dot{mathbf{q}}(t)) + lambda (mathbf{q}_d(t) - mathbf{q}(t)) $$ 其中 $lambda > 0$ 是一个增益参数，用于调整滑模面的斜率。当系统状态满足 $s(t) = 0$ 时，跟踪误差 $e(t)$ 将收敛于零。 3.2 滑模控制律 为了使系统轨迹趋向滑模面，需要设计一个控制律 $oldsymbol{ au}$，使得滑模面的导数 $dot{s}(t)$ 满足负定条件，例如： $$ dot{s}(t) = -eta ext{sgn}(s(t)) - kappa s(t) $$ 其中 $eta > 0$ 是增益参数，$kappa > 0$ 是衰减参数，$ ext{sgn}(cdot)$ 是符号函数。 将式（1）代入 $dot{s}(t)$ 的表达式，可以得到： $$ dot{s}(t) = ddot{mathbf{q}}_d(t) - ddot{mathbf{q}}(t) + lambda (dot{mathbf{q}}_d(t) - dot{mathbf{q}}(t)) $$ 将式（1）代入 $ddot{mathbf{q}}(t)$： $$ ddot{mathbf{q}}(t) = mathbf{M}^{-1}(mathbf{q}) (oldsymbol{ au} - mathbf{C}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} - mathbf{G}(mathbf{q}) - mathbf{F}(dot{mathbf{q}})) $$ 代入上式，可以得到： $$ dot{s}(t) = ddot{mathbf{q}}_d(t) - mathbf{M}^{-1}(mathbf{q}) (oldsymbol{ au} - mathbf{C}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} - mathbf{G}(mathbf{q}) - mathbf{F}(dot{mathbf{q}})) + lambda (dot{mathbf{q}}_d(t) - dot{mathbf{q}}(t)) $$ 令 $oldsymbol{ au}_{eq}$ 为使系统在滑模面上保持运动的等效控制部分，$oldsymbol{ au}_{sw}$ 为补偿不确定性和扰动的切换控制部分。 $$ oldsymbol{ au} = oldsymbol{ au}_{eq} + oldsymbol{ au}_{sw} $$ 3.3 自适应机制 为了处理模型不确定性和外部扰动，我们将引入自适应机制来在线估计和补偿这些未知项。假设模型不确定性和外部扰动的总和为 $Delta(mathbf{q}, dot{mathbf{q}}, t) = mathbf{M}^{-1}(mathbf{q}) (-mathbf{C}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} - mathbf{G}(mathbf{q}) - mathbf{F}(dot{mathbf{q}}) - oldsymbol{ au}_{unknown} + mathbf{d}(t))$，其中 $oldsymbol{ au}_{unknown}$ 是未建模的控制部分，$mathbf{d}(t)$ 是外部扰动。 我们可以将式（1）重写为： $$ ddot{mathbf{q}} = mathbf{M}^{-1}(mathbf{q}) oldsymbol{ au} + oldsymbol{Delta} $$ 代入 $dot{s}(t)$： $$ dot{s}(t) = ddot{mathbf{q}}_d(t) - (mathbf{M}^{-1}(mathbf{q}) oldsymbol{ au} + oldsymbol{Delta}) + lambda (dot{mathbf{q}}_d(t) - dot{mathbf{q}}(t)) $$ 令 $mathbf{M}_{est}$、$mathbf{C}_{est}$、$mathbf{G}_{est}$、$mathbf{F}_{est}$ 为估计的动力学参数。将实际控制律设计为： $$ oldsymbol{ au} = mathbf{M}_{est}(mathbf{q})(ddot{mathbf{q}}_d + lambda dot{e}) + mathbf{C}_{est}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} + mathbf{G}_{est}(mathbf{q}) + mathbf{F}_{est}(dot{mathbf{q}}) - hat{Delta} $$ 其中 $hat{Delta}$ 是对 $Delta$ 的估计。 我们设计一个自适应律来更新 $hat{Delta}$。例如，一个基于梯度下降的自适应律可以设计为： $$ dot{hat{Delta}} = gamma ext{sgn}(s) $$ 其中 $gamma > 0$ 是自适应增益。 3.4 趋近律的改进 为了减小传统滑模控制的抖振现象，我们可以采用更平滑的趋近律，例如指数趋近律或功率趋近律。这里我们采用指数趋近律： $$ dot{s}(t) = -eta ext{sat}(s/phi) - kappa s $$ 其中 $ ext{sat}(cdot)$ 是饱和函数，$phi > 0$ 是一个参数，控制了趋近律的平滑程度。当 $|s| > phi$ 时，$ ext{sat}(s/phi) = ext{sgn}(s)$，相当于传统的符号函数。当 $|s| leq phi$ 时，$ ext{sat}(s/phi) = s/phi$，此时滑模面趋于平滑地收敛。 综合以上考虑，总的控制律可以写为： $$ oldsymbol{ au} = mathbf{M}_{est}(mathbf{q})(ddot{mathbf{q}}_d + lambda dot{e}) + mathbf{C}_{est}(mathbf{q}, dot{mathbf{q}})dot{mathbf{q}} + mathbf{G}_{est}(mathbf{q}) + mathbf{F}_{est}(dot{mathbf{q}}) - hat{Delta} - eta ext{sat}(s/phi) - kappa s $$ 其中 $hat{Delta}$ 的更新律为 $dot{hat{Delta}} = gamma ext{sat}(s/phi) $。 4. 基于深度学习的轨迹预测与优化 为了进一步提高轨迹跟踪的平滑性和精度，我们引入一个基于深度学习的轨迹预测模块。该模块能够学习机械臂的运动规律和环境信息，从而预测出更优化的目标轨迹。 4.1 网络结构设计 考虑到轨迹数据的序列特性，我们选择循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）或长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）作为基础模型。这些网络能够有效地处理时序信息。 输入： 当前时刻末端执行器的笛卡尔位姿。 当前时刻关节角度、速度。 历史一段时间内的末端执行器位姿和关节信息。 （可选）环境传感器信息（如摄像头捕捉的物体位置）。 输出： 未来一段短时间内的期望末端执行器笛卡尔位姿序列。 4.2 训练数据 训练数据可以通过以下方式获得： 仿真数据： 使用高精度的机械臂仿真环境，生成大量不同任务和操作场景下的轨迹数据。 实际数据： 记录实际机器人执行任务过程中的传感器数据，经过预处理后作为训练样本。 4.3 轨迹优化 深度学习模型预测出的未来轨迹可能仍然存在一些不符合机械臂动力学特性或可能引起较大控制力矩变化的地方。因此，在将预测轨迹输入到轨迹跟踪控制器之前，可以对其进行进一步的优化。 优化目标可以包括： 平滑性： 减小轨迹的速度和加速度的突变。 可达性： 确保预测轨迹在机械臂的运动范围内。 控制输入限制： 避免产生过大的关节力矩或速度。 可以使用一些优化算法（如模型预测控制MPC）或通过训练另一个神经网络来完成轨迹优化。 5. 仿真与实验验证 为了验证所提出控制策略的有效性，我们将在仿真环境中进行实验，并尽可能在实际机器人平台上进行验证。 5.1 仿真平台 我们将使用MATLAB/Simulink或ROS（Robot Operating System）配合Gazebo仿真器搭建仿真平台。仿真模型将包含一个具有多自由度的机械臂，并引入参数不确定性和外部扰动。 5.2 实验场景 我们将设计一系列具有代表性的轨迹跟踪任务，例如： 直线轨迹跟踪： 在空间中沿着直线运动。 圆弧轨迹跟踪： 执行平滑的曲线运动。 复杂空间曲线跟踪： 模拟更具挑战性的工业操作，如喷涂或焊接。 5.3 评估指标 我们将采用以下指标来评估控制器的性能： 最大跟踪误差： 末端执行器在整个轨迹上的最大位置误差。 均方根跟踪误差（RMSE）： 跟踪误差的均方根值。 抖振幅度： 控制力矩或关节速度的波动幅度。 收敛时间： 系统进入稳态跟踪状态所需的时间。 鲁棒性测试： 在存在较大模型不确定性或外部扰动的情况下，评估跟踪性能。 5.4 实验对比 为了体现所提出方法的优势，我们将与以下控制方法进行对比： PID控制： 经典的PID控制器。 传统滑模控制： 不包含自适应和深度学习模块的滑模控制器。 仅自适应滑模控制： 不包含深度学习模块的自适应滑模控制器。 6. 结论与展望 本文深入研究了机械臂末端轨迹跟踪的高精度控制问题，提出了一种融合自适应滑模控制和深度学习的混合控制策略。通过对机械臂动力学进行建模和分析，并考虑模型不确定性和外部扰动，我们设计了一种鲁棒的自适应滑模控制器，该控制器能够在线估计和补偿未知项，同时采用平滑的趋近律减小抖振。此外，引入基于深度学习的轨迹预测模块，能够预先优化目标轨迹，使其更符合机械臂的运动特性。 仿真结果表明，与传统控制方法相比，所提出的混合控制策略在处理复杂动态环境和模型不确定性时，能够显著提高机械臂末端执行器的轨迹跟踪精度和鲁棒性。 未来的研究方向可以包括： 更精细的动力学建模： 考虑更多的非线性因素，如弹性、间隙等。 更先进的深度学习模型： 探索Transformer等更强大的序列模型，以提升轨迹预测的准确性。 在线模型辨识： 实时更新机械臂的动力学参数，以应对更剧烈的参数变化。 多机械臂协同控制： 将所提出的方法推广到多个机械臂协同完成任务的场景。 能源效率优化： 在保证精度的前提下，进一步优化控制策略以降低能耗。 通过持续的研究和技术创新，机械臂的轨迹跟踪精度将不断提升，为实现更高级别的自动化和智能化作业奠定坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度达到了一个近乎完美的平衡点。它没有陷入纯理论的泥潭，也没有为了通俗而牺牲掉严谨性。作者在讲解基本概念时，总是能用最简洁而又精准的语言切入要害，这一点对于我们这些需要快速掌握核心技能的学习者来说至关重要。当我深入到状态空间分析和现代控制理论的部分时，我发现作者的处理方式非常巧妙，既保证了数学上的完备性，又通过大量的实例和直观的比喻，将抽象的数学工具“拉回”到了工程实践的地面上。这种“高屋建瓴”又“脚踏实地”的叙述风格，极大地提升了学习效率，让我对整个控制系统的构建和优化有了更深层次的理解和把握。

评分☆☆☆☆☆

作为一本被定位为“21世纪”的教材，其内容的前瞻性也是令人印象深刻的。虽然它坚守了自动控制原理的核心基础，但其中对于先进控制思想的引入和讨论，明显体现了作者对学科未来发展趋势的深刻洞察。特别是对数字控制系统在当前软硬件集成背景下的重要性进行了详尽的阐述，这些内容在很多传统教材中往往是一笔带过。这本书不仅仅是在教授“如何做”，更是在启发读者思考“为什么这样做，以及未来该如何改进”。这种宏观的视野和对工程实践的紧密贴合，使得这本书的价值远远超出了基础教材的范畴，更像是一份面向未来工程师的指南手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮，拿到手里就能感受到作者和出版社在细节上的用心。纸张的质感相当不错，阅读起来既舒适又不容易产生视觉疲劳，即使长时间研读那些复杂的公式和图表，眼睛也不会感到酸涩。尤其是那些流程图和系统框图，线条清晰、逻辑明确，即便是初次接触这类内容的读者，也能很快抓住核心概念。而且，书本的整体设计非常现代，不像一些老旧教材那样刻板乏味，这种用心让学习过程本身变成了一种享受。装帧的坚固程度也让人放心，感觉可以经受得住反复翻阅和携带的考验，绝对是那种会放在书架上长期珍藏的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏感把握得极好，读起来有一种酣畅淋漓的体验。不同于那种堆砌知识点的教科书，作者似乎在用一种“讲故事”的方式来引导我们进入控制工程的世界。它不是那种读完第一章就想合上的书，而是会让人产生一种强烈的“接下来会发生什么”的好奇心。例如，在引入经典控制（如频率响应法）之后，作者并没有急着跳到更难的现代控制，而是用一章的篇幅来讨论经典方法的局限性，并巧妙地将其引向现代方法出现的必然性。这种流畅的逻辑过渡，使得知识点之间的关联性无比清晰，阅读体验极其顺滑，学习曲线也因此变得柔和而高效。

评分☆☆☆☆☆

关于习题和案例分析部分，我必须给予高度赞扬。很多教材的习题往往只是对概念的简单重复，但这里的配套练习明显经过了深思熟虑。它们的设计梯度非常合理，从最基础的传递函数推导，到复杂的鲁棒性分析和控制器设计，层层递进，步步深入。更难能可贵的是，书后附带的几个大型综合案例，几乎涵盖了当前工业界的热点应用方向，这些案例的分析过程细致入微，几乎是手把手地带着读者走完了从系统建模到最终调试的全过程。这对于自学者而言，简直就是一座宝库，让我们能在脱离课堂指导的情况下，依然能进行高质量的实践性学习和自我检验。