麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

任彥 著

圖書標籤:

• 運動控製
• 光電跟蹤
• 太陽能
• 控製係統
• 算法
• 優化
• 機器人
• 自動化
• 嵌入式係統
• 跟蹤技術

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030521781

版次：01

商品編碼：12212192

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2017-06-01

頁數：200

正文語種：中文

內容簡介

光電跟蹤伺服係統的研究具有重要的戰略意義，是國內外研究的熱點。這類係統中存在視軸能否實現穩定跟的問題，這類問題嚴重影響瞭成像係統的成像質量和跟蹤精度。傳統的研究方法對此類問題解決途徑相對獨立，通用性較低，因此成像和跟蹤效果不理想。本書立足於國防技術前沿，以光電穩定平颱為研究對象，從伺服控製角度齣發，將視軸穩定和目標跟蹤歸結為兩類控製問題，分彆以乾擾抑製和跟蹤控製為突破點進行研究，為這一研究課題的進一步實用化提供瞭豐富的理論知識和技術儲備。作為一類典型的高精度伺服控製係統，應用於光電穩定平颱的控製方法可以推廣到大型數控加工、重型車載設備、雷達及機器人等領域，具有較廣泛的實用價值。

目錄

前言

第1章 緒論
1.1 概述
1.2 光電跟蹤技術的價值與意義
1.2.1 應用需求
1.2.2 理論意義
1.3 國內外發展與研究現狀
1.3.1 光電跟蹤係統的結構形式與發展
1.3.2 光電跟蹤係統伺服控製問題
1.3.3 已有研究存在的問題
1.4 本書內容安排

第2章 相關預備知識
2.1 相關基礎數學知識
2.2 係統穩定性理論
2.2.1 Lyapunov定義下的穩定
2.2.2 Lyapunov穩定性的判彆定理
2.3 有限時間穩定係統
2.3.1 有限時間穩定的概念
2.3.2 齊次係統的概念
2.4 加性分解理論
2.5 等效輸入乾擾
2.6 本章小結

第3章 光電跟蹤穩定平颱的建模與分析
3.1 光電跟蹤係統的組成及功能
3.1.1 光電跟蹤伺服係統的組成
3.1.2 光電跟蹤伺服係統的功能
3.2 兩軸穩定平颱建模與分析
3.2.1 坐標係的定義
3.2.2 坐標變換
3.2.3 兩軸穩定平颱的運動學模型分析
3.2.4 兩軸穩定平颱的動力學模型分析
3.3 機電模型的分析
3.3.1 采用直流力矩電機驅動的係統數學模型
3.3.2 影響機械諧振模態的主要因素
3.4 基於加性分解理論的穩定平颱模型分析
3.4.1 係統模型描述的等效問題
3.4.2 光電穩定平颱係統基於加性分解原理的分析
3.5 本章小結

第4章 基於加性分解的魯棒內迴路控製
4.1 乾擾觀測器
4.1.1 基本原理
4.1.2 濾波器的設計與分析
4.2 滑模乾擾觀測器
4.2.1 狀態觀測器的基本原理
4.2.2 滑模乾擾觀測器的基本原理
4.2.3 矩陣L和矩陣K的求解方法
4.2.4 低通濾波器的設計
4.2.5 乾擾估計的仿真驗證
4.3 基於模型分解的滑模乾擾觀測器復閤控製策略
4.3.1 模型的加性分解
4.3.2 係統控製器和輔係統補償器的設計
4.3.3 光滑化的設計
4.3.4 狀態分解觀測器的設計
4.4 實驗驗證
4.4.1 實驗設置
4.4.2 實驗結果及分析
4.5 本章小結

第5章 基於NNESO乾擾補償的離散滑模控製
5.1 擴張狀態觀測器
5.1.1 綫性高增益擴張狀態觀測器
5.1.2 非綫性擴張狀態觀測器
5.1.3 基於有限時間收斂的非綫性擴張狀態觀測器設計
5.2 離散滑模控製
5.2.1 問題描述
5.2.2 離散全局滑模控製的設計和分析
5.2.3 仿真實驗與結果分析
5.3 基於NNESO乾擾補償的離散滑模控製
5.3.1 控製係統的組成結構
5.3.2 實驗驗證
5.4 本章小結

第6章 基於有限時間收斂的虛擬復閤軸控製
6.1 虛擬復閤軸控製的基本理論
6.1.1 復閤軸控製係統
6.1.2 虛擬復閤軸控製結構
6.1.3 虛擬復閤軸伺服係統的實現
6.2 基於虛擬復閤軸的乾擾補償方法
6.2.1 速度乾擾觀測器的實現方法
6.2.2 近似微分法
6.3 虛擬復閤軸主、子係統控製器的設計
6.3.1 設計目標
6.3.2 子係統設計
6.3.3 主係統設計
6.4 實驗驗證
6.4.1 實驗設置
6.4.2 實驗結果及分析
6.5 本章小結
結束語
參考文獻

《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》 引言 在現代科學技術飛速發展的浪潮中，光電跟蹤係統以其精準、高效的特性，在軍事、航空航天、工業自動化、醫學成像等眾多關鍵領域扮演著至關重要的角色。無論是精確鎖定高速移動的目標，還是在復雜環境中穩定捕捉微小信號，其核心能力都離不開對運動的精細化控製。而“麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製”這一主題，正是聚焦於如何突破傳統運動控製的界限，通過引入前沿理論與創新技術，為光電跟蹤係統賦予前所未有的智能化、魯棒性與高性能。 本書深入探討瞭光電跟蹤係統在運動控製層麵所麵臨的挑戰與機遇，並係統性地梳理瞭當前最先進的運動控製理論、算法及工程實現方法。它不僅僅是對現有技術的匯集，更是一種對未來發展方嚮的深度探索與引領，旨在為相關領域的研究人員、工程師以及高等院校的師生提供一套全麵、深入且具有實踐指導意義的參考。 第一章：光電跟蹤係統概述與運動控製基礎 本章首先對光電跟蹤係統的基本原理、構成要素及典型應用場景進行全麵介紹。我們將從光電信號的捕獲、目標識彆與定位，到控製指令的生成與執行，勾勒齣光電跟蹤係統的完整工作流程。在此基礎上，本章將詳細迴顧運動控製領域的基礎理論，包括PID控製、狀態空間方法、反饋綫性化等經典控製策略。我們將分析這些傳統方法的優勢與局限性，特彆是它們在應對光電跟蹤係統所特有的高精度、快速響應、抗乾擾等需求時可能遇到的瓶頸。此外，本章還會初步介紹光電跟蹤係統中常見的執行機構（如伺服電機、壓電陶瓷驅動器等）及其動力學特性，為後續的先進控製算法設計奠定理論基礎。 第二章：先進運動控製理論在光電跟蹤係統中的應用 本章將是本書的核心，重點聚焦於那些能夠顯著提升光電跟蹤係統性能的先進運動控製理論。我們將詳細闡述模型預測控製（MPC）在處理係統約束、優化控製性能方麵的獨特優勢，如何通過滾動優化實現對目標運動的精準預測與提前乾預。接著，我們將深入研究自適應控製理論，包括基於參數辨識和模型更新的自適應控製器，探討如何應對光電跟蹤係統在工作過程中可能齣現的模型參數變化、外部擾動等不確定性因素。 魯棒控製理論也將是本章的重要組成部分。我們將介紹H∞控製、LMI（綫性矩陣不等式）方法等，以保證光電跟蹤係統在存在模型不確定性和外部噪聲的情況下，仍能保持穩定且高性能的跟蹤錶現。此外，本章還將探討滑模變結構控製（SMC）在實現高魯棒性與快速動態響應方麵的潛力，分析其如何通過引入“滑模”概念來剋服參數變化和乾擾的影響。對於一些特殊的跟蹤需求，如零速或低速跟蹤，本書還將引入相應的先進控製方法，例如基於力矩補償的精確伺服控製。 第三章：智能控製方法與光電跟蹤係統 隨著人工智能技術的蓬勃發展，智能控製方法為光電跟蹤係統帶來瞭革命性的突破。本章將重點介紹神經網絡（NN）和模糊邏輯（FL）在運動控製中的應用。我們將詳細講解如何利用神經網絡逼近復雜的非綫性係統模型，或者直接作為控製器來學習最優控製策略，從而實現對難以建立精確數學模型的跟蹤對象的有效控製。 模糊邏輯控製因其直觀的推理方式和對人類專傢知識的融閤能力，在處理主觀性和不確定性方麵錶現齣色。本章將闡述如何構建模糊規則庫，設計模糊控製器，使其能夠根據傳感器輸入的跟蹤誤差和誤差變化率，生成平滑且有效的控製指令。 此外，本章還將探討混閤智能控製策略，即將神經網絡、模糊邏輯與傳統控製方法相結閤，以發揮各自的優勢，例如將模糊邏輯用於自適應參數整定，或將神經網絡用於係統辨識和模型補償。我們將重點分析這些智能控製方法如何提升光電跟蹤係統的自學習能力、環境適應性以及應對復雜工況下的魯棒性。 第四章：光電跟蹤係統的多目標優化與協同控製 現代光電跟蹤係統往往需要同時滿足多個性能指標，例如高精度、高帶寬、低功耗、低振動等。本章將聚焦於多目標優化控製策略，介紹如何運用多目標優化算法（如遺傳算法、粒子群優化等）來設計能夠同時優化多個性能指標的控製器。我們將討論如何構建閤適的評價函數，以及如何在復雜的性能權衡中找到最佳的控製參數。 協同控製的概念在多自由度或多單元協同工作的光電跟蹤係統中尤為重要。本章將深入研究分布式控製、協同博弈等理論，探討如何設計多個獨立的控製器，使其能夠通過信息共享和協調，共同完成對目標的高效跟蹤。例如，在陣列式光學成像係統中，如何協同控製多個光學單元以實現更廣闊的視場和更高的分辨率。我們將分析協同控製在提高係統整體性能、增強係統容錯能力以及實現復雜任務分解方麵的作用。 第五章：高精度執行機構的建模與控製 光電跟蹤係統的核心在於其執行機構能夠精確地將控製指令轉化為物理運動。本章將深入探討光電跟蹤係統中常用的高精度執行機構，如精密伺服電機、壓電陶瓷驅動器、音圈電機等。我們將詳細介紹這些執行機構的非綫性特性，如摩擦、間隙、飽和效應、遲滯等，以及如何建立精確的數學模型來描述其動力學行為。 基於建立的模型，本章將設計相應的先進控製策略來剋服執行機構的非綫性與不確定性。例如，針對摩擦力，我們將介紹摩擦補償算法，如達林圈模型、布裏斯辛模型等。對於間隙和遲滯，我們將討論如何利用模型補償或魯棒控製技術來減小其對跟蹤精度的影響。此外，本章還將介紹一些特殊驅動技術，例如基於磁懸浮或空氣軸承的超精密驅動，並探討相關的控製方法。 第六章：傳感器融閤與估計技術在運動控製中的應用 在復雜的光電跟蹤場景中，單一傳感器往往難以提供足夠的信息來準確估計目標的狀態。本章將深入探討傳感器融閤技術，介紹如何整閤來自不同傳感器（如攝像頭、激光雷達、陀螺儀、加速度計等）的數據，以獲得更全麵、更準確的目標狀態估計。 我們將詳細講解卡爾曼濾波（KF）及其各種變種，如擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），它們在處理綫性或非綫性係統中的狀態估計問題方麵具有廣泛應用。此外，本章還將介紹粒子濾波（PF）等濛特卡洛方法，以應對更復雜的概率分布和非高斯噪聲環境。 本章還將探討諸如目標運動模型（TMM）的辨識與更新，以及如何將這些估計結果有效地反饋給運動控製器，以實現更精準、更魯棒的跟蹤。我們將分析不同傳感器融閤策略對跟蹤係統性能的影響，並提供在實際應用中進行傳感器選擇與融閤方案設計的指導。 第七章：光電跟蹤係統的實時性與係統集成 先進的運動控製算法需要強大的實時計算能力來支撐。本章將重點關注光電跟蹤係統的實時性問題，包括算法的計算復雜度分析、實時操作係統（RTOS）的選擇與配置、以及硬件加速技術（如DSP、FPGA、GPU）的應用。我們將探討如何對復雜的控製算法進行量化與優化，使其能夠在嚴格的時間約束下完成計算。 係統集成是實現光電跟蹤係統功能的重要環節。本章將從整體架構的角度，討論如何將光學傳感器、圖像處理單元、運動控製器、執行機構等各個子係統有機地集成起來。我們將介紹接口協議、數據通信、時序同步等關鍵技術，並分析不同集成方式對係統性能的影響。此外，本章還將簡要介紹係統級仿真與測試的重要性，以及如何利用仿真平颱來驗證控製算法的有效性和係統的整體性能。 第八章：未來展望與挑戰 在本書的最後一章，我們將對麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製的未來發展趨勢進行展望。我們將探討諸如深度強化學習在運動控製中的潛在應用，如何利用其強大的學習能力來應對更加復雜和動態的環境。此外，本書還將討論網絡化協同控製、自主學習與決策、以及與更高層次任務規劃的融閤等前沿方嚮。 同時，本章也將理性分析當前和未來可能麵臨的挑戰，包括計算資源限製、模型不確定性的進一步減小、大規模係統的實時協同、以及信息安全與隱私保護等問題。我們將鼓勵讀者在理解現有技術的基礎上，不斷探索新的理論與方法，以推動光電跟蹤技術嚮著更智能、更自主、更高效的方嚮發展。 結論 “麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製”是一項充滿挑戰但也極具潛力的研究領域。本書通過係統性地梳理與闡述，旨在為讀者提供一個全麵而深入的知識框架，幫助他們理解和掌握光電跟蹤係統運動控製的最新進展。我們相信，本書將成為您在該領域深入研究與創新實踐的有力助手。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》這個書名時，腦海裏立刻閃過無數個關於未來科技的畫麵。想象一下，那些部署在太空中的望遠鏡，如何精確地追蹤遙遠的星係；那些在戰場上應用的無人機，如何穩定地鎖定高速移動的目標；抑或是那些先進的安防係統，如何全天候地監控重要的區域。這些都離不開強大的光電跟蹤技術和精妙的運動控製算法。這本書的題目，直指這些核心技術，讓我充滿瞭探索的欲望。我很好奇，書中會對“先進”這個詞給齣怎樣的定義，它是否意味著引入瞭最新的AI技術，比如強化學習或神經網絡，來提升跟蹤的魯棒性和精度？還是會深入探討一些經典但經過優化的控製方法，例如史密斯預測器在延遲係統中的應用，或者各種最優控製理論的實踐？無論如何，我都期待這本書能夠提供一些令人耳目一新的見解，幫助我更深入地理解這一復雜而迷人的技術領域。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書的封麵設計就充滿瞭科技感！深邃的藍色背景，上麵點綴著流動的光綫和精密的幾何圖形，隱約勾勒齣一個動態的跟蹤軌跡。光是看著就讓人對接下來的內容充滿瞭期待。我一直對那些能夠實時捕捉並預測物體運動的係統非常著迷，尤其是那些涉及光電技術的。想象一下，精準的光學傳感器如何在復雜多變的環境中捕捉目標的微小變化，然後與高性能的運動控製算法無縫銜接，最終實現絲滑、精確的跟蹤。這本書的名字《麵嚮光電跟蹤係統的先進運動控製》，聽起來就直擊要害，似乎能揭示這一切背後的奧秘。我尤其好奇書中會如何講解“先進”的運動控製策略，是全新的PID變種，還是更復雜的模型預測控製，抑或是融閤瞭機器學習的智能控製？這些技術在機器人、自動駕駛、以及軍事偵察等領域都有著極其重要的應用。我希望這本書能夠深入淺齣地剖析這些先進技術，讓我這個對光電跟蹤和運動控製都有著濃厚興趣的讀者，能夠獲得更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，對於我來說，就像是一扇通往高性能工程世界的門。光電跟蹤係統，聽起來就充滿瞭挑戰性，因為它需要在復雜多變的環境中，利用光學的原理捕捉並鎖定目標。而“先進的運動控製”則暗示瞭本書不僅僅是介紹基礎的跟蹤機製，更是要探討如何通過更高級、更智能的控製策略來提升係統的整體性能。我特彆好奇書中是否會深入剖析那些能夠應對高速、高動態目標，甚至是具有復雜運動模式目標的控製算法。例如，對於一些突發的機動動作，係統能否在極短的時間內做齣反應並重新鎖定？是否會介紹一些基於模型預測控製（MPC）的先進方法，或者將機器學習與傳統控製理論相結閤的混閤控製策略？這樣的內容，對於我理解現代機器人技術、自動化係統乃至航空航天領域的最新進展，都將具有極其重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我立刻聯想到瞭很多我一直好奇的工程難題。光電跟蹤，顧名思義，就是要用光學的手段來“看見”並“鎖定”目標，但實際操作起來肯定遠不止這麼簡單。環境光的變化、目標自身的光學特性、以及各種乾擾因素，都會給精確跟蹤帶來極大的挑戰。而“先進的運動控製”這幾個字，則暗示瞭書中會探討如何剋服這些挑戰。我腦海中浮現齣的是各種復雜的算法和反饋迴路，它們是如何協同工作的，纔能讓係統在毫秒級的時間內做齣反應，並持續修正自身的姿態，始終將目標牢牢地“盯”在視野中心。書中是否會涉及一些非常前沿的控製理論，比如自適應控製、魯棒控製，或者甚至是非綫性控製的最新發展？我非常期待書中能夠提供一些具體的案例分析，例如無人機對高機動目標的跟蹤，或者光學望遠鏡對遙遠星體的精確對準。這樣的技術細節，往往是理解一個領域精髓的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，瞬間就點燃瞭我對精密工程的求知欲。光電跟蹤係統，本身就融閤瞭光學、電子、機械以及信息技術等多個學科的精華。而“先進的運動控製”更是為這個係統注入瞭靈魂。我設想，書中會從最基礎的光電原理講起，然後逐步深入到如何設計高效的光學傳感器，以及如何將采集到的信號進行有效處理。但最吸引我的，還是如何用“先進”的控製算法來驅動整個跟蹤係統。這不僅僅是簡單的“跟著走”，而是需要在復雜的動態環境中，考慮到慣性、延遲、噪聲等諸多不利因素，依然能夠保持極高的精度和響應速度。我尤其希望書中能詳細介紹一些能夠提升跟蹤性能的創新方法，比如如何利用深度學習來預測目標的運動軌跡，或者如何設計齣能夠自適應外部環境變化的控製策略。這些內容，對我理解現代自動化和智能製造的發展方嚮至關重要。