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钱平 著

图书标签:

• 伺服系统
• 自动控制
• 电机控制
• 运动控制
• 现代控制
• 控制工程
• 电气工程
• 自动化
• 机械工程
• 反馈控制

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111332220

版次：2

商品编码：10615527

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育规划教材

开本：16开

出版时间：2011-04-01

用纸：胶版纸

正文语种：中文

内容简介

　　《伺服系统（第2版）》以数控机床伺服系统为对象，在阐述伺服系统原理等基础上，重点介绍了交直流电动机的速度控制系统、步进式伺服系统、直流伺服系统、交流伺服系统，还介绍了位置伺服系统的典型实例。
　　《伺服系统（第2版）》在着重基本概念与原理介绍的同时，注意实际应用。《伺服系统（第2版）》可作为机械设计制造及自动化专业（数控技术和机械电子专业方向）应用型本科生的教材和参考书，也可供从事数控技术的工程技术人员参考使用。

内页插图

目录

序
第2版前言
第一章 概述
第一节 伺服系统的作用及组成
第二节 伺服系统的基本要求和特点
一、对伺服系统的基本要求
二、伺服系统的主要特点
第三节 伺服系统的分类
一、按调节 理论分类
二、按使用的驱动元件分类
三、按进给驱动和主轴驱动分类
四、按反馈比较控制方式分类
习题和思考题
第二章 伺服控制基础知识
第一节 电力电子器件的应用
一、不可控器件
二、半控型器件
三、全控型器件
第二节 检测元件
一、速度检测
二、角度（角位移）检测
三、位置检测
习题和思考题
第三章 步进电动机的控制
第一节 步进电动机的工作原理及驱动方法
一、步进电动机的种类
二、步进电动机的工作原理
三、步进电动机的驱动方法
四、步进电动机驱动电源设计
五、步进电动机与微机的接口技术
第二节 步进电动机的开、闭环控制
一、步进电动机的开环控制
二、步进电动机的闭环控制
第三节 步进电动机的最佳点-位控制
第四节 步进电动机控制的程序设计
一、步进电动机控制信号的产生
二、步进电动机的运行控制及程序设计
习题和思考题
第四章 直流电动机调速系统
第一节 直流电动机概述
一、直流电动机的基本结构
二、永磁直流伺服电动机及工作原理
第二节 直流电动机的单闭环调速系统
一、调速的定义
二、直流电动机的调速方法
三、调速指标
四、单闭环直流调速系统
第三节 双闭环直流电动机调速系统
一、转速、电流双闭环调速系统的组成
二、转速、电流双闭环调速系统的工作原理
第四节 直流脉宽调速控制系统
一、概述
二、PWM调速系统的控制电路
第五节 转速、电流双闭环调速系统的工程设计法
一、工程设计方法的基本思路
二、典型系统及其参数与性能指标的关系
三、电流调节 器设计
四、转速环设计
五、转速调节 器饱和限幅时的超调量和计算
第六节 伺服控制系统的计算机辅助设计
一、伺服控制系统计算机辅助设计的基本原理
二、MＡTLAB／Simulink在伺服控制系统CAD中的应用
三、MＡTLAB的一些工具箱函数简介
四、运用MATLＡB的Simulink仿真
习题和思考题
第五章 无刷直流电动机控制系统
第一节 无刷直流电动机的组成结构和工作原理
一、无刷直流电动机的结构特点
二、无刷直流电动机的转子位置传感器
三、无刷直流电动机的换向原理
第二节 无刷直流电动机的基本公式和数学模型
一、电枢绕组的反电动势
二、电磁转矩
第三节 无刷直流电动机的转矩波动
第四节 无刷直流电动机的驱动控制
一、开环型无刷直流电动机驱动器
二、速度闭环的无刷直流电动机驱动器
三、速度电流双闭环的无刷直流电动机驱动器
第五节 无位置传感器的无刷直流电动机的驱动控制
一、无刷直流电动机转子位置估计方法
二、无位置传感器无刷直流电动机控制系统的构成
第六节 无刷直流电动机驱动控制的专用芯片介绍
习题和思考题
第六章 异步电动机调速系统及主轴驱动
第一节 异步电动机变频调速系统
一、变频调速基本原理
二、正弦波脉宽调制（SPWM）逆变器
三、U/F变频调速系统
第二节 数控机床对主轴驱动和主轴电动机的要求
一、数控机床对主轴驱动的要求
二、数控机床对主轴电动机的要求
第三节 直流主轴控制单元
第四节 交流主轴控制单元
一、矢量控制变频调速系统
二、矢量变换控制系统原理及控制方案
第五节 主轴定向控制
一、主轴定向控制的意义
二、主轴定向控制的实现
习题和思考题
第七章 三相永磁同步伺服电动机的控制
第一节 三相永磁同步伺服电动机及其数学模型
第二节 三相永磁同步伺服电动机的控制策略
第三节 速度反馈信号的检测和处理
第四节 伺服电动机转子初始位置的检测
第五节 交流伺服系统的电子齿轮功能
习题和思考题
第八章 进给伺服系统
第一节 进给伺服系统概述
一、开环、闭环和半闭环
二、点位和连续轨迹控制的伺服系统
第二节 进给伺服系统分析
一、进给伺服系统的数学模型
二、进给伺服系统动、静态性能分析
三、前馈控制
四、位置指令信号分析
五、指令值的修正
第三节 脉冲比较的进给位置伺服系统
一、脉冲比较式进给位置伺服系统
二、脉冲比较进给系统组成原理
三、脉冲比较电路
第四节 相位比较的进给伺服系统
一、相位伺服进给系统组成原理
二、脉冲调相器
三、鉴相器
第五节 幅值比较的进给伺服系统
一、幅值伺服系统组成原理
二、鉴幅器
三、电压-频率变换器
四、脉冲调宽式正、余弦信号发生器
第六节 数据采样式进给伺服系统
一、数据采样式进给位置伺服系统
二、反馈补偿式步进电动机进给伺服系统
第七节 交、直流伺服电动机的微机位置闭环控制
一、直流伺服电动机的微机位置闭环控制
二、交流伺服电动机的微机位置闭环控制
习题和思考题
第九章 基于DSP芯片为核心构成的伺服系统
第一节 控制系统硬件结构
一、TMS320LF2407的结构与特点
二、TMS320LF2407DSP CPU控制器的功能结构图
第二节 伺服控制通用平台的软件编程及调试环境
一、程序编写
二、调试环境
三、开发一个简单的应用程序
第三节 TMS 320LF2407 A应用实例
一、基于TMS320X2407 A的全数字直流电动机伺服控制系统
二、基于TMS320LF2407 A的全数字无刷直流电动机伺服控制系统
三、基于TMS320LF2407 A的全数字交流电动机伺服控制系统
四、基于DSP LF2407 A和CAN总线的分布式电动机控制系统
第四节 全数字交流伺服系统安装、操作与运行
一、数字交流伺服系统
二、通信功能
三、常用输入/输出接口
四、运行
习题和思考题
参考文献

前言/序言

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《智能控制与现代机器人学》 内容简介 本书旨在深入探讨智能控制理论在现代机器人学中的应用，为读者构建一个从基础概念到前沿技术的完整知识体系。全书共分为十章，紧密围绕“智能化”和“机器人”两大核心，力求在理论深度和实践应用之间取得平衡，适合高等院校相关专业的本科生、研究生，以及从事机器人研发、自动化工程、人工智能等领域的工程技术人员阅读。 第一章：引言——智能控制与机器人学的交汇 本章将为读者勾勒智能控制与机器人学融合发展的宏大图景。首先，我们将追溯机器人技术的发展历程，从早期的工业机器人到如今蓬勃发展的人形机器人、服务机器人、特种机器人等，分析其不断提升的智能化需求。接着，深入剖析智能控制的起源和发展，阐述其如何克服传统控制方法在复杂、不确定、非线性系统面前的局限性。我们将重点强调智能控制在提升机器人感知、决策、执行能力方面的重要作用，并通过一系列典型的应用案例，如智能导航、人机协作、自主学习等，直观展示智能化在机器人领域带来的革命性变革。本章还将简要介绍本书的整体结构和学习路径，为后续深入学习打下基础。 第二章：机器人系统基础 在深入智能控制之前，本章将系统梳理机器人系统的基础知识。我们将从机器人本体结构入手，详细介绍各类机器人的组成部分，包括机械臂、移动平台、末端执行器、传感器等，并探讨不同结构对机器人功能的影响。随后，我们将重点讲解机器人的运动学和动力学模型，这是进行精确控制和轨迹规划的关键。我们会从正运动学和逆运动学入手，解释如何描述机器人关节变量与末端执行器位姿之间的关系，并进一步推导机器人的雅可比矩阵和动力学方程，理解惯性力、科里奥利力、离心力和重力等对机器人运动的影响。此外，本章还将介绍常用的机器人传感器，如视觉传感器、力/力矩传感器、激光雷达、惯性测量单元等，并初步探讨它们在机器人感知中的作用。 第三章：传统控制理论回顾与智能控制引论 本章旨在为读者提供坚实的理论基础，并引出智能控制的核心思想。我们将首先回顾经典PID控制、状态空间法等传统控制理论的核心概念、原理和局限性。重点分析在面对模型不确定性、参数时变、外部干扰等复杂情况时，传统控制器可能遇到的挑战。在此基础上，我们将正式引入智能控制的概念，将其定义为一类能够模拟生物智能或通过学习和推理来解决复杂控制问题的控制方法。我们将探讨智能控制的几个主要分支，包括模糊逻辑控制、神经网络控制、进化计算控制等，并简要介绍它们各自的特点和解决问题的思路。本章将强调智能控制在适应性、鲁棒性和自主性方面的优势，为后续深入研究打下铺垫。 第四章：模糊逻辑控制及其在机器人中的应用 模糊逻辑控制是智能控制中最具代表性的方法之一。本章将深入讲解模糊逻辑控制的原理和设计方法。我们将详细阐述模糊集合、隶属函数、模糊规则库、模糊推理机和解模糊化等核心概念，并通过具体算例演示如何将人类的经验知识转化为模糊控制器。接着，我们将重点探讨模糊逻辑控制在机器人系统中的具体应用。例如，如何利用模糊逻辑控制实现机器人避障、轨迹跟踪、姿态稳定等任务。我们将分析模糊逻辑控制在处理传感器信息不精确、环境变化快速等问题时的优势，并介绍一些高级的模糊控制技术，如自适应模糊控制、神经模糊控制等，以应对更复杂的机器人控制场景。 第五章：神经网络控制及其在机器人中的应用 神经网络作为一种强大的信息处理模型，在机器人控制领域展现出巨大的潜力。本章将详细介绍神经网络的基本结构、学习算法和在控制问题中的应用。我们将从感知机、多层前馈网络、循环神经网络等经典网络结构入手，讲解其工作原理和训练方法，如反向传播算法。随后，我们将重点探讨神经网络在机器人控制中的应用。例如，如何利用神经网络进行机器人模型辨识、未知动力学补偿、轨迹优化等。我们将分析神经网络在处理非线性、复杂模型以及从数据中学习控制规律方面的优势。此外，本章还将介绍一些与机器人控制相关的先进神经网络技术，如深度学习在机器人感知和决策中的应用，以及强化学习在机器人自主学习中的作用。 第六章：进化计算与机器人控制 进化计算，如遗传算法、粒子群优化等，以其全局搜索能力和并行处理优势，为机器人控制提供了新的解决方案。本章将深入讲解进化计算的基本原理和在机器人控制中的应用。我们将详细阐述遗传算法的编码、选择、交叉、变异等算子，以及粒子群优化算法的粒子速度和位置更新机制。随后，我们将重点探讨进化计算在机器人控制中的应用，例如，如何利用遗传算法优化机器人控制器的参数，以实现最优的性能；如何利用粒子群优化算法进行机器人路径规划和任务调度。我们将分析进化计算在处理复杂优化问题、避免局部最优解方面的优势，并介绍如何将进化计算与其他控制方法相结合，形成混合智能控制策略。 第七章：自适应与鲁棒控制在机器人中的应用 即使是智能控制方法，在面对模型不确定性、外部干扰和参数变化时，仍然需要具备一定的自适应和鲁棒能力。本章将深入探讨自适应控制和鲁棒控制在机器人系统中的应用。我们将从自适应控制的基本思想入手，讲解如何通过在线调整控制器参数来适应系统参数的变化，包括基于模型参考的自适应控制和无模型自适应控制。接着，我们将介绍鲁棒控制的理论，重点关注如何设计控制器，使其在不确定模型下仍能保证系统的稳定性，如H∞控制、滑模控制等。我们将结合机器人控制的具体场景，例如，在未知负载变化时，如何通过自适应控制保持末端执行器的精确性；在受到未知外力干扰时，如何通过鲁棒控制保证机器人的稳定运行。 第八章：机器人学习与决策 随着人工智能的飞速发展，机器人学习和决策能力成为研究的热点。本章将深入探讨机器人如何通过学习来提升其智能水平和决策能力。我们将从监督学习、无监督学习、半监督学习等机器学习的基本范式入手，介绍它们在机器人数据处理和模式识别中的应用，例如，利用图像识别技术让机器人“看懂”世界。接着，我们将重点讲解强化学习在机器人中的应用，分析其如何通过与环境的交互来学习最优的策略，以完成复杂任务，如机器人抓取、行走、导航等。此外，本章还将介绍一些高级的学习方法，如模仿学习、迁移学习等，以及它们在加速机器人学习进程和提升泛化能力方面的作用。 第九章：多机器人协同与智能规划 在许多实际应用场景中，多个机器人需要协同工作以完成更复杂的任务。本章将深入探讨多机器人协同与智能规划。我们将从多机器人系统的基本构成和通信机制入手，介绍分布式控制和集中式控制的优缺点。接着，我们将重点讲解多机器人协同的策略，包括任务分配、路径规划、信息共享等。我们将分析在协作过程中可能遇到的挑战，如资源冲突、通信延迟、传感器噪声等，并探讨相应的解决方案。此外，本章还将介绍一些先进的多机器人智能规划技术，如基于博弈论的协同策略、基于群体智能的协同行为等，以实现高效、鲁棒的多机器人协同工作。 第十章：面向未来的机器人智能控制 本章将展望机器人智能控制的未来发展趋势，并对全书内容进行总结。我们将探讨一些新兴的研究方向，例如，具身智能（Embodied Intelligence）、情感计算在机器人中的应用、类人机器人与人类的深度交互等。我们将讨论如何将深度学习、强化学习、生成式AI等前沿技术进一步融合到机器人控制中，以创造更强大、更灵活、更具创造性的机器人。本章还将强调伦理道德、安全保障等在机器人智能化发展中的重要性。最后，我们将对全书的主要内容进行回顾，并鼓励读者在掌握本书所介绍的知识基础上，积极探索和创新，为机器人智能控制和机器人学的未来发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它不像我之前读过的技术书籍那样，充斥着大量晦涩难懂的专业术语，而是用一种相对通俗易懂的方式来阐述复杂的伺服系统概念。我作为一个对伺服系统只有初步了解的学习者，在阅读过程中并没有感到很大的压力。作者在讲解一些关键原理时，会运用生动形象的比喻，或者引用一些生活中的例子，来帮助读者理解。例如，在讲解反馈控制的原理时，作者将伺服系统比作一个人在走路，需要不断地感知自己与目标之间的距离，然后进行调整，直到到达目的地。这种比喻非常贴切，让我对反馈控制的本质有了直观的认识。此外，书中对于伺服系统在不同应用场景下的性能表现也有深入的分析，让我能够更好地理解不同参数设置对系统性能的影响。虽然这本书的篇幅不算短，但我阅读起来却觉得非常流畅，没有那种“啃硬骨头”的感觉，反倒像是和一位耐心细致的老师在进行一场愉快的对话。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体印象是，它在理论和实践之间找到了一个很好的平衡点。作为一名在自动化领域工作多年的工程师，我深知理论知识的扎实是解决复杂问题的基础，但缺乏实践指导的理论往往显得空洞。这本书在这方面做得相当出色。它在讲解基本原理的同时，穿插了大量的实际应用案例，让我能够将书中的理论知识与我日常工作中遇到的问题联系起来。例如，在讨论伺服驱动器参数整定时，书中不仅给出了理论上的整定方法，还结合了工业生产线上的常见场景，提供了详细的操作步骤和注意事项。这对于我这样的工程师来说，无疑是极大的便利。而且，书中对于常见故障的诊断和排除也给出了很多实用的建议，这在我实际维护工作中能够节省大量的时间。总的来说，这本书的语言风格比较朴实，没有过多的华丽辞藻，但信息量很大，而且非常接地气。它更像是一位经验丰富的老前辈，在耐心细致地传授自己的宝贵经验，让我觉得学到的知识能够立刻派上用场，这让我对这本书的评价非常高。

评分☆☆☆☆☆

从这本书中，我获得了一种全新的视角来看待伺服系统。我之前总觉得伺服系统是一个相对独立的、纯粹的技术领域，但这本书让我意识到，它其实是与整个自动化系统紧密相连，并且在不断地与其他技术进行融合。书中在介绍伺服系统的同时，也探讨了与它相关的传感器技术、通信协议以及上位机控制软件等内容，这让我对伺服系统的整体生态有了更全面的认识。我尤其喜欢书中对伺服系统在智能化制造中的作用的探讨，这让我看到了伺服系统在未来工业发展中的巨大潜力。作者在讲解过程中，不仅关注了技术的“是什么”和“怎么做”，更深入地探讨了“为什么”以及“能做什么”，这让我思考问题的深度得到了提升。而且，书中对伺服系统未来发展趋势的预测，也让我对这个领域充满了期待。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一扇窗户，让我看到了伺服系统背后更广阔的世界。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书在内容的组织和呈现方式上，给了我一些意想不到的启发。我原本以为伺服系统这种专业性很强的领域，读起来会比较枯燥乏味，但这本书的结构设计却相当人性化。它不是简单地按照章节顺序进行线性讲解，而是巧妙地将理论知识与实际应用相结合，并且在关键节点设置了“思考题”或“拓展阅读”，鼓励读者主动思考和深入探索。我特别欣赏的是书中对不同工业场景下伺服系统应用的详细阐述，从机器人手臂的精确运动，到数控机床的高速加工，再到包装生产线的柔性化生产，书中都给出了详尽的案例分析，这让我看到了伺服系统在不同领域的广阔前景和应用价值。而且，书中在介绍某个概念时，往往会先抛出一个实际问题，然后循序渐进地引出相关的理论知识来解决这个问题，这种“问题驱动”的学习方式，让我更容易理解和记住知识点。这本书的图示和表格也非常精炼，能够帮助我快速抓住重点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容比我预期的要扎实得多！我本来是抱着学习基础知识的目的来的，想着大概了解一下伺服系统的基本原理和常用组件，但这本书在理论深度上给了我惊喜。它没有止步于简单的概念介绍，而是深入剖析了伺服系统的工作机制，从电机控制到反馈回路的设计，都进行了细致的讲解。特别是关于PID控制的部分，书中提供了多种实现方式和优化策略，配以清晰的数学推导和实例分析，让我对如何精确控制伺服系统有了更深刻的理解。此外，书中对不同类型伺服电机的特性对比和选择原则也很有参考价值，这对于实际项目中的设备选型至关重要。我尤其喜欢书中关于系统稳定性和动态响应的讨论，这些都是在实际应用中经常会遇到的难点，书中提供的分析方法和解决方案非常实用。虽然有些章节的数学公式比较密集，但作者的讲解条理清晰，循序渐进，即使不是数学专业背景的读者，也能通过认真研读掌握其中的精髓。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是为读者提供了一套解决伺服系统问题的“武功秘籍”，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

看起来有点旧

评分☆☆☆☆☆

最近要写点伺服电机的东西，学习学习。

评分☆☆☆☆☆

看了一下书，整体感觉不值，书的内容太久，书上的程序还用汇编，哎，买的不值

评分☆☆☆☆☆

内容很丰富，值得你拥有她...

评分☆☆☆☆☆

东西很好哦!

评分☆☆☆☆☆

宝贝一般吧，看不明白慢慢来吧

评分☆☆☆☆☆

一般~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

朕闻上古其风朴略，虽因心之孝已萌，而资敬之礼犹简，及乎仁义既有，亲誉益著。圣人知孝之可以教人也，故因严以教敬，因亲以教爱。于是以顺移忠之道昭矣，立身扬名之义彰矣。子曰：“吾志在《春秋》，行在《孝经》。”是知孝者，德之本欤？

评分☆☆☆☆☆

看起来有点旧