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自动控制系统利用反馈机制来调节和控制系统行为。应用广泛从工业自动化到日常生活中的智能设备，自动原理无处不在。提升效率通过自动控制，可以实现更高效、更精准、更可靠的系统操作。未来发展随着人工智能和物联网技术的进步，自动原理将不断演进。自动原理的基本概念反馈控制通过测量输出信号并将其与参考信号进行比较来调整输入信号，从而实现对系统的精确控制。系统模型将自动控制系统抽象成数学模型，以便于分析和设计。稳定性自动控制系统能够在受到扰动后保持稳定状态，并最终回到平衡点。自动控制系统的基本组成控制器控制器是自动控制系统的核心，负责接收反馈信号，并根据预设的控制策略生成控制信号。执行机构执行机构是自动控制系统的执行部分，根据控制信号驱动被控对象，实现控制目标。被控对象被控对象是自动控制系统要控制的目标，其状态或输出量需要被控制。传感器传感器用于测量被控对象的实际状态，将测量值转换为电信号，反馈给控制器。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1一阶模型描述了控制对象的动态特性，可以通过时间常数来刻画其响应速度。2二阶模型包含阻尼系数和自然频率，影响着系统的稳定性和振荡特性。3纯滞后模型表示输入信号到达控制对象输出产生响应之间存在延迟，主要由传输时间或物质传递过程导致。4其他模型根据实际应用场景，还需要考虑其他模型，例如死区模型、饱和模型等。传递函数及其性质1定义传递函数是描述线性时不变系统输入与输出之间关系的数学模型。2特点传递函数是一个复变量函数，它反映了系统对不同频率信号的响应。3应用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1微分方程描述系统输入与输出之间的动态关系2拉普拉斯变换将微分方程转化为代数方程3传递函数输出与输入的拉普拉斯变换比值时域指标及其计算4指标上升时间、峰值时间、调整时间、稳态误差1计算根据阶跃响应曲线进行计算，反映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1绘制根轨迹根据开环传递函数，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。2分析根轨迹根据根轨迹图，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。3应用根轨迹法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、PID控制系统和自适应控制系统。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分析系统在不同频率正弦信号激励下的稳态响应特性.频率特性描述系统对不同频率信号的增益和相位变化.频域指标带宽、截止频率、相位裕度、增益裕度等.频响特性及其表述幅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情况。相频特性描述系统在不同频率的正弦信号输入下，输出信号相位滞后输入信号的相位差。bode图bode图是将系统频率响应特性以图形的方式表示出来，方便直观地分析系统的稳定性、带宽和相位裕度等参数。bode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，幅值和相位为纵坐标绘制而成。bode图的绘制及应用频率响应曲线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-欧拉平面动态分析牛顿-欧拉平面是一种用于动态分析的方法。多体系统它特别适用于分析多体系统，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通过补偿技术，可以改善系统性能，提高精度、速度和稳定性。克服系统缺陷补偿技术可以有效地克服系统本身存在的缺陷，如滞后、非线性等。实现预期目标通过合理设计补偿器，可以使系统满足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控制输出与偏差成比例，比例系数Kp越大，控制作用越强。积分控制控制输出与偏差的积分成比例，积分时间常数Ki越大，控制作用越弱。微分控制控制输出与偏差的变化率成比例，微分时间常数Kd越大，控制作用越强。比例-积分-微分控制器参数调校1比例增益(Kp)控制响应速度和稳定性2积分增益(Ki)消除稳态误差3微分增益(Kd)改善瞬态响应离散系统模型1采样过程将连续信号转换为离散信号。2量化过程将离散信号转换为有限个离散值。3差分方程描述用差分方程来描述离散系统的动态特性。z变换及其性质离散时间信号的变换将离散时间信号转换为复频域信号，用于分析和设计离散时间系统。线性性质z变换满足线性叠加性质，可将复杂信号的z变换分解成简单信号的z变换。时移性质时移信号的z变换可以通过原始信号的z变换乘以z的幂次来表示。卷积性质两个信号的卷积的z变换等于它们z变换的乘积，简化了离散时间系统的分析。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z变换等工具进行分析离散控制系统设计1模型选择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。2控制器设计根据系统性能指标，设计合适的离散控制器，例如数字PID控制器、预测控制器等。3仿真验证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。4实现部署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自适应控制系统可以根据环境的变化自动调整控制参数，以保持系统的最佳性能。模型不确定性当系统的模型不确定时，自适应控制系统可以利用在线辨识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模糊逻辑控制利用模糊集理论来处理不确定性和模糊信息，适合解决复杂系统控制问题。神经网络控制神经网络控制利用神经网络学习能力，通过对大量数据进行训练，实现对系统的自适应控制。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