具体描述
本书为普通高等教育“十五”规划教材。
本书共9章，着重讲述了计算机控制系统的组成、原理、接口技术、控制算法、抗干扰技术、设计方法和步骤等。主要内容包括：计算机控制系统概述，输入输出接口与过程通道，人—机接口技术，计算机控制系统的数据处理技术，数字PID控制技术，计算机控制系统抗干扰技术、计算机集散控制系统，现场总线系统，计算机控制系统设计与实现。每章末附有习题和思考题。
本书主要作为普通高等学校电气工程及其自动化、电子信息工程、自动化等专业的本科教材，也可作为高职高专学校的工业电气自动化、计算机应用和机电一体化等专业的计算机控制课程教材，还作为从事计算机控制研发和设计的科技人员及工程技术人员的参考用书。
深入解析与应用：现代传感与智能系统的设计与实现 图书简介 书名：《现代传感与智能系统的设计与实现》 本书旨在全面、深入地探讨构成现代智能系统的核心技术——传感技术与控制算法的集成应用。它不仅仅是一本描述性教材，更是一本面向工程实践、强调系统化思维和创新能力培养的专业参考书。全书内容紧密围绕信息获取、信号处理、决策制定与执行控制这一完整的智能系统闭环展开，覆盖了从基础理论到前沿工程应用的广阔领域。 第一部分：智能系统的基础与信息获取 本部分奠定现代智能系统设计所需的理论基石，重点聚焦于如何精确、可靠地获取外部环境信息。 第一章：智能系统的概述与架构 本章首先界定“智能系统”的内涵，区分传统自动化与现代智能化的本质区别。详细阐述了智能系统的基本构成要素：感知层、网络层、决策层和执行层。通过对经典控制系统（如PID控制）与现代智能控制系统（如模糊控制、神经网络控制）的对比分析，揭示了系统智能化升级的技术路径。同时，探讨了系统设计中的可靠性、实时性与开放性原则。 第二章：先进传感器的原理与特性 本章深入剖析各类主流和新兴传感器的物理原理、数学模型及工程特性。内容涵盖： 物理量传感器： 压力、温度、流量的检测技术，重点讨论基于MEMS技术的新型微型化传感器及其抗干扰能力。 位置与运动传感器： 编码器、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器的工作机制，特别是三维空间定位技术（如SLAM的基础感知模块）。 化学与生物传感器： 分析气体、液体成分的电化学、光学传感方法，以及其在环境监测和过程控制中的应用挑战。 本章特别强调传感器的静态与动态误差分析、漂移补偿方法，以及如何根据应用场景选择最优的传感器配置方案。 第三章：信号调理与数据预处理 传感器输出的原始信号往往带有噪声、漂移或幅值不适宜等问题。本章专注于信号的“净化”与“转换”。内容包括： 模拟信号调理电路设计： 隔离、放大、滤波技术（如低通、带通滤波器的时域与频域分析）。 模数（A/D）与数模（D/A）转换原理： 采样定理的实际应用、量化误差分析，以及高速数据采集系统的设计要点。 数字信号处理基础： 快速傅里叶变换（FFT）在振动分析和周期性干扰抑制中的应用，以及卡尔曼滤波理论在状态估计中的基础应用。 第二部分：智能系统的核心——决策与规划 本部分聚焦于如何利用获取的信息进行有效的计算、推理和最优决策，是系统“智能”的体现。 第四章：经典与现代控制理论回顾 尽管本书强调“智能”，但对经典控制理论的深刻理解是构建复杂系统的基础。本章回顾了线性系统的时域、频域分析，传递函数、状态空间表示法。在此基础上，引入现代控制理论，特别是鲁棒控制（H-infinity控制）和最优控制（LQR理论）的工程实现，为后续的自适应与学习控制打下基础。 第五章：智能决策算法：模糊逻辑与专家系统 本章详述如何处理那些难以用精确数学模型描述的系统。 模糊集理论与推理机： 模糊化、模糊推理、反模糊化的全流程设计，重点分析如何建立高效的模糊规则库和隶属函数。 专家系统的构建： 知识表示（产生式规则）、推理引擎（前向/后向链）的设计与在故障诊断中的应用实例。 第六章：基于学习的控制与优化 本章深入探索机器学习方法在系统自适应与优化中的应用。 神经网络控制基础： 前馈网络、循环网络在动态系统辨识与控制中的结构设计。重点讨论如何使用神经网络逼近复杂的非线性动态特性。 强化学习（RL）在决策中的应用： Q学习和深度Q网络（DQN）在连续状态空间和离散动作空间下的策略学习，侧重于如何设计有效的奖励函数以引导系统实现目标。 自适应与变结构控制： 讨论基于模型参考自适应控制（MRAC）和滑模控制（SMC）的在线参数调整机制，以应对系统参数或外部环境的未知变化。 第三部分：系统集成与工程实现 本部分将理论与算法转化为实际可运行的工程系统，关注软硬件的协同工作。 第七章：嵌入式系统与实时操作系统（RTOS） 智能系统的“大脑”通常运行在高性能的嵌入式平台上。本章讨论： 微控制器与SoC架构选型： 针对控制任务对计算能力、I/O接口和功耗的要求进行评估。 实时性保障： 任务调度算法（如EDF、RMS），中断处理机制，以及如何保证控制回路的确定性执行时间。 现场总线通信协议： 深入解析工业以太网（如Profinet, EtherCAT）和低速现场总线（如CAN）的数据帧结构、时序特性及其在多节点控制网络中的应用。 第八章：系统仿真、验证与硬件在环（HIL）测试 在部署物理系统之前，必须经过严格的仿真验证。本章介绍： 建模与仿真工具链： 使用MATLAB/Simulink等工具建立高保真系统模型，进行参数扫描和工况测试。 状态估计与观测器设计： 观测器的精度对控制性能至关重要。本章详细介绍Luenberger观测器、扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在状态重构中的具体实现步骤和性能比较。 硬件在环（HIL）测试平台构建： 解释HIL测试的原理、关键组成部分（如实时仿真机、I/O接口卡）以及如何利用HIL技术高效地验证复杂控制算法的鲁棒性。 第九章：人机交互与系统诊断 智能系统需要高效的监控和维护界面。本章探讨： 数据可视化与趋势分析： 如何设计直观的SCADA界面，实时展示关键性能指标（KPIs）和系统健康状态。 预测性维护（PdM）技术： 结合振动、温度等多源传感器数据，利用统计模型和机器学习方法预测设备故障时间点。 故障诊断与容错机制： 建立基于残差分析和模式识别的故障检测框架，并设计相应的降级运行或切换备用模块的容错策略。 全书特色： 本书贯穿“感知-决策-执行”的完整链条，强调多学科知识的交叉融合，从微观的传感器原理到宏观的系统架构设计，提供了大量实际工程案例分析，旨在培养读者构建新一代复杂、高可靠性智能系统的能力。
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