东北大学自动原理课件

东北大学自动原理课件欢迎来到自动原理课件，我们将深入探讨自动控制系统的基本原理和应用自动原理简介自动控制系统应用广泛自动控制系统利用反馈机制来从工业自动化到日常生活中的调节和控制系统行为智能设备，自动原理无处不在提升效率未来发展通过自动控制，可以实现更高随着人工智能和物联网技术的效、更精准、更可靠的系统操进步，自动原理将不断演进作自动原理的基本概念反馈控制系统模型稳定性通过测量输出信号并将其与参考信号进将自动控制系统抽象成数学模型，以便自动控制系统能够在受到扰动后保持稳行比较来调整输入信号，从而实现对系于分析和设计定状态，并最终回到平衡点统的精确控制自动控制系统的基本组成控制器执行机构被控对象传感器控制器是自动控制系统的核执行机构是自动控制系统的被控对象是自动控制系统要传感器用于测量被控对象的心，负责接收反馈信号，并执行部分，根据控制信号驱控制的目标，其状态或输出实际状态，将测量值转换为根据预设的控制策略生成控动被控对象，实现控制目标量需要被控制电信号，反馈给控制器制信号反馈控制系统的特点闭环结构系统输出量反馈到输入端，形成闭环结构，从而实现对系统的控制自动调节系统能够根据误差信号自动调节控制量，以实现预期的控制目标抗干扰能力强反馈回路可以有效抑制外界干扰的影响，提高系统的稳定性和可靠性控制对象的数学模型控制对象的数学模型是描述控制对象输入和输出之间关系的数学表达式它可以是微分方程、传递函数或状态空间方程等形式数学模型可以用于分析和设计控制系统，帮助我们了解控制对象的动态特性，并预测其在不同输入条件下的行为常见的控制对象模型一阶模型二阶模型12描述了控制对象的动态特性包含阻尼系数和自然频率，，可以通过时间常数来刻画影响着系统的稳定性和振荡其响应速度特性纯滞后模型其他模型34表示输入信号到达控制对象根据实际应用场景，还需要输出产生响应之间存在延迟考虑其他模型，例如死区模，主要由传输时间或物质传型、饱和模型等递过程导致传递函数及其性质定义特点12传递函数是描述线性时不变传递函数是一个复变量函数系统输入与输出之间关系的，它反映了系统对不同频率数学模型信号的响应应用3传递函数用于系统分析、设计和仿真，可以帮助理解系统性能和稳定性传递函数的微分方程表达微分方程1描述系统输入与输出之间的动态关系拉普拉斯变换2将微分方程转化为代数方程传递函数3输出与输入的拉普拉斯变换比值时域指标及其计算41指标计算上升时间、峰值时间、调整时间、根据阶跃响应曲线进行计算，反映稳态误差系统动态特性稳定性分析系统能否在扰动下保持稳定状态，是自动控制系统的重要指标通过分析系统的特征根、频域特性等指标来判断系统是否稳定稳定性分析是控制系统设计的重要环节，为选择合适控制参数提供了依据根轨迹法绘制根轨迹1根据开环传递函数，绘制根轨迹图根轨迹图显示了闭环极点随开环增益变化的轨迹分析根轨迹2根据根轨迹图，分析系统的稳定性、速度和稳态误差等性能指标根轨迹图可以帮助我们选择合适的开环增益以满足系统性能要求应用根轨迹法3根轨迹法可以应用于各种控制系统的设计和分析，例如反馈控制系统、控制系统和自适应控制系统PID根轨迹法应用举例通过根轨迹法可以直观地分析系统参数变化对系统动态特性和稳定性的影响例如，可以通过绘制根轨迹来确定控制器参数的范围，以使系统满足稳定性要求并具有良好的动态性能根轨迹法还可以帮助确定系统在不同参数条件下的响应时间、超调量等关键指标，从而为控制器设计提供参考依据频域分析方法频率响应频率特性频域指标分析系统在不同频率正弦信号激励下的描述系统对不同频率信号的增益和相位带宽、截止频率、相位裕度、增益裕度稳态响应特性变化等...频响特性及其表述幅频特性相频特性描述系统在不同频率的正弦信号输入下，输出信号幅值的变化描述系统在不同频率的正弦信号输入下，输出信号相位滞后输情况入信号的相位差图bode图是将系统频率响应特性以图形的方式表示出来，方便直观地分析系bode统的稳定性、带宽和相位裕度等参数图包含两个部分幅频特性和相频特性，分别以频率为横坐标，幅值bode和相位为纵坐标绘制而成图的绘制及应用bode频率响应曲线bode图以图形的方式展示了系统的频率响应特性幅频特性幅频特性反映了系统在不同频率下输出信号幅值的变化相频特性相频特性反映了系统在不同频率下输出信号相位滞后的变化系统性能分析通过分析bode图，可以评估系统的稳定性、带宽、相位裕度等性能指标牛顿欧拉平面-动态分析多体系统牛顿欧拉平面是一种用于动态它特别适用于分析多体系统，-分析的方法例如机器人力矩平衡它基于牛顿定律和欧拉定律，通过力矩平衡方程来描述系统的运动补偿技术提高系统性能克服系统缺陷实现预期目标通过补偿技术，可以改善系统性能，提补偿技术可以有效地克服系统本身存在通过合理设计补偿器，可以使系统满足高精度、速度和稳定性的缺陷，如滞后、非线性等特定的性能指标要求，实现预期的控制效果比例积分微分控制器--比例控制积分控制微分控制控制输出与偏差成比例，比例系数越控制输出与偏差的积分成比例，积分时控制输出与偏差的变化率成比例，微分Kp大，控制作用越强间常数越大，控制作用越弱时间常数越大，控制作用越强Ki Kd比例积分微分控制器参数调校--比例增益Kp1控制响应速度和稳定性积分增益Ki2消除稳态误差微分增益Kd3改善瞬态响应离散系统模型采样过程量化过程12将连续信号转换为离散信号将离散信号转换为有限个离散值差分方程描述3用差分方程来描述离散系统的动态特性变换及其性质z离散时间信号的变换线性性质将离散时间信号转换为复频域变换满足线性叠加性质，可将z信号，用于分析和设计离散时复杂信号的变换分解成简单信z间系统号的变换z时移性质卷积性质时移信号的变换可以通过原始两个信号的卷积的变换等于它z z信号的变换乘以的幂次来表们变换的乘积，简化了离散时z zz示间系统的分析离散系统的稳定性分析分析系统极点的位置判断系统是否稳定应用变换等工具进行分析z离散控制系统设计模型选择1根据系统特性和需求，选择合适的离散系统模型，如状态空间模型、传递函数模型等控制器设计2根据系统性能指标，设计合适的离散控制器，例如数字PID控制器、预测控制器等仿真验证3使用仿真软件验证控制器性能，并根据仿真结果进行参数调整和优化实现部署4将设计的控制器程序代码部署到实际控制系统中，并进行现场调试和性能评估自适应控制环境变化模型不确定性自适应控制系统可以根据环境当系统的模型不确定时，自适的变化自动调整控制参数，以应控制系统可以利用在线辨识保持系统的最佳性能技术来估计系统的模型参数，并根据估计结果调整控制策略非线性系统自适应控制系统可以用于控制非线性系统，例如机器人系统和航空器系统智能控制模糊逻辑控制神经网络控制模糊逻辑控制利用模糊集理神经网络控制利用神经网络论来处理不确定性和模糊信学习能力，通过对大量数据息，适合解决复杂系统控制进行训练，实现对系统的自问题适应控制遗传算法控制遗传算法控制利用遗传算法优化控制器的参数，提高系统的性能和鲁棒性案例分享我们以一个常见的自动控制系统为例，来展示自动原理在实际工程中的应用例如，自动驾驶汽车的控制系统，涉及速度控制、方向控制、刹车控制等多个子系统自动原理的理论和方法可以帮助我们设计和优化这些子系统，确保车辆的安全性和稳定性课程总结回顾要点未来展望从自动控制系统的基础理论，到反馈控制系统的设计方法，再自动控制技术不断发展，未来将更加智能化、个性化，为我们到离散控制和智能控制的应用，我们探索了自动控制的奥妙带来更多便捷和创新。