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出版者:

作者:徐衡 編

出品人:

頁數:247

译者:

出版時間:2006-8

價格:25.00元

裝幀:

isbn號碼:9787811044027

叢書系列:

圖書標籤:

• 數控機床
• 故障診斷
• 維修技術
• 機械製造
• 工業自動化
• 數控技術
• 故障排除
• 精密製造
• 機床維修
• 生産設備

機器人動力學與控製係統設計 作者： [此處可填寫作者名，例如：張偉、李明] 齣版社： [此處可填寫齣版社名，例如：機械工業齣版社、清華大學齣版社] ISBN： [此處可填寫ISBN號] --- 圖書內容概述 本書聚焦於現代機器人係統設計與控製領域的前沿理論與工程實踐。它係統性地闡述瞭機器人動力學建模、高性能控製器設計及其在復雜工業環境中的應用。全書結構嚴謹，內容深入淺齣，旨在為從事機器人學、自動化工程、機電一體化等領域的科研人員、工程師和高年級本科生、研究生提供一本全麵且實用的參考教材。 第一部分：機器人動力學基礎 本部分是理解機器人行為和實現精確控製的基石。內容從最基本的機械結構描述齣發，逐步深入到復雜的動力學建模方法。 1. 機器人運動學迴顧與坐標變換： 空間描述與變換： 詳細講解鏇轉矩陣、歐拉角、齊次變換等在描述機器人連杆位姿中的應用。重點分析瞭不同坐標係之間的轉換策略，確保模型建立的準確性。 正運動學與逆運動學： 闡述瞭如何通過連杆參數（如DH參數法）推導機器人的位姿方程。逆運動學部分重點討論瞭解析解和數值解方法的適用場景及求解技巧，尤其關注多冗餘度機械臂的解空間分析。 雅可比矩陣： 深入探討雅可比矩陣在速度傳遞和精度分析中的核心作用。詳細分析瞭雅可比矩陣的秩虧損（奇異點）問題，並提供瞭規避和處理奇異點的方法，如阻抗控製中的局部重構策略。 2. 機器人動力學建模方法： 牛頓-歐拉法（Newton-Euler Formulation）： 側重於迭代計算，適用於實時控製係統的快速求解。詳細推導瞭沿連杆鏈的反嚮和正嚮迭代過程，並給齣瞭關節力矩與慣性力、重力、科氏力之間的關係式。 拉格朗日法（Lagrange Formulation）： 從能量的角度齣發，建立係統的拉格朗日方程，推導齣更具全局性的動力學方程。重點講解如何精確計算動能和勢能，以及如何處理約束條件。 復閤體法與笛卡爾坐標法： 作為補充，介紹瞭適用於特定結構（如移動機器人或串聯-並聯混閤係統）的建模技術，便於工程實現中的簡化和驗證。 係統辨識與參數估計： 討論瞭在實際應用中，由於製造誤差和材料非綫性導緻的動力學參數不確定性問題。引入瞭基於實驗數據的係統辨識技術，例如最小二乘法和卡爾曼濾波在參數估計中的應用，以提高模型精度。 第二部分：先進控製理論與算法 本部分將動力學模型轉化為實際控製指令，是實現高精度、高魯棒性性能的關鍵。 3. 經典控製與反饋綫性化： PID控製器的優化： 不僅停留在基本的比例、積分、微分參數整定，更深入探討瞭增益調度、自適應PID在不同工作空間對係統響應的優化作用。 基於模型的控製： 重點講解瞭輸入-輸齣綫性化和狀態反饋綫性化技術。詳細闡述瞭如何通過選擇閤適的坐標變換和反饋律，將非綫性動力學係統轉化為綫性係統進行控製，並分析瞭綫性化過程的局限性（如奇異性問題）。 反步法（Backstepping）： 介紹瞭一種模塊化、遞推式的非綫性控製設計方法。通過分步構造虛擬控製律和李雅普諾夫函數，保證瞭閉環係統的全局穩定性。對高階係統的設計流程進行瞭詳盡的實例演示。 4. 魯棒性與自適應控製： 滑模控製（Sliding Mode Control, SMC）： 針對係統中的不確定性和外部擾動，詳細介紹瞭SMC的設計原理，包括切換函數的設計和到達律的選擇。重點分析瞭抖振現象的成因，並引入瞭SMC的智能滑模（ITSMC）和高階滑模（HOSM）技術來抑製抖振，提高控製精度。 自適應控製： 當係統參數（如負載質量、摩擦係數）發生變化時，係統需要自動調整控製器參數。本章詳細介紹瞭基於模型的參數自適應控製（MRAC）和基於誤差的自適應控製，包括投影算法和基於Lyapunov的穩定性證明。 5. 軌跡規劃與優化控製： 任務空間軌跡規劃： 講解瞭如何在笛卡爾空間生成平滑、無衝突的路徑。包括三次樣條插值、多項式插值以及時間最優規劃（如Bang-Bang控製的理論基礎）。 模型預測控製（MPC）： 作為現代優化控製的核心技術，MPC的應用被深入探討。詳細介紹瞭MPC的基本結構（預測模型、優化問題、滾動時域），並結閤機器人運動學和動力學約束，演示如何解決多約束下的最優控製問題，尤其是在避免碰撞和能量消耗優化方麵的應用。 第三部分：高級應用與前沿技術 本部分關注如何將理論模型應用於實際的復雜任務和新興領域。 6. 接觸力控製與人機交互： 阻抗控製（Impedance Control）： 詳細分析瞭阻抗控製在柔順操作中的作用，推導瞭基於牛頓-歐拉法的阻抗控製器，並討論瞭在不同工況（如打磨、裝配）下的參數整定策略。 操作力反饋與混閤控製： 介紹瞭如何融閤位置控製和力控製，實現機器人在復雜接觸任務中的精確力矩輸齣。討論瞭操作空間（Task Space）與關節空間（Joint Space）之間的混閤控製切換機製。 7. 協同操作與多機器人係統： 分布式控製架構： 針對多自由度機械臂或多個機器人協作完成一項任務的場景，提齣瞭基於任務分解和通信網絡的分布式控製架構。 一緻性理論在機器人網絡中的應用： 引入圖論和控製理論中的一緻性概念，設計控製器使得多個機器人能夠同步速度、位置或完成共享任務。 --- 本書特色 1. 理論與工程緊密結閤： 每一章節的理論推導後均附有詳細的算例和仿真結果，許多算法的僞代碼被嵌入到正文中，便於讀者直接轉化為實際代碼。 2. 覆蓋麵廣且深入： 不僅涵蓋瞭機器人動力學的經典方法，還引入瞭最新的魯棒控製和優化控製技術，為讀者提供瞭從基礎到尖端的完整知識體係。 3. 結構邏輯清晰： 從基礎運動學到高級力控製，知識點層層遞進，確保初學者能夠穩步建立認知，資深工程師也能從中找到深入研究的方嚮。 目標讀者： 機器人研發工程師、自動化設備設計人員、高校機械工程、控製工程專業的高年級學生及研究生。

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這本書的封麵設計簡直是教科書級彆的典範，那種嚴謹又不失專業深度的感覺撲麵而來。從字體選擇到色彩搭配，無不透露齣對技術細節的精準把控。拿到手裏，首先被它的厚重感所吸引，這厚度本身就暗示瞭內容的廣度和深度，讓人對內部的知識體係充滿期待。尤其是封麵上那幾個關鍵術語的排版，簡潔有力，直擊主題，仿佛能透過封麵就窺見那復雜機械內部的精妙運作。我當時就覺得，這絕不是那種浮於錶麵的入門讀物，它顯然是為那些真正想鑽研技術、解決實際問題的人準備的。整體的裝幀工藝也體現瞭一種匠人精神，書脊的裝訂非常牢固，即便是頻繁翻閱查閱，也能保證書本的長久耐用性，這對於工具書來說至關重要。可以說，光是拿到這本書的那一刻，就已經完成瞭一次關於“專業性”的初步感知和確認，為接下來的閱讀體驗定下瞭高標準的基調。那種對品質的追求，讓人不禁感嘆，作者和齣版社在製作這本書時投入瞭多少心血。

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閱讀這本書的過程，與其說是學習，不如說是一次深入的思維重塑。它挑戰瞭我過去很多基於經驗判斷的維修習慣。以前，很多小問題我習慣於“聽聲音”、“看震動”來判斷，但這本書係統地展示瞭如何將這些直覺性的判斷轉化為可量化的指標。比如，書中對不同類型刀具磨損模式與主軸電流諧波分析之間的對應關係進行瞭細緻入微的圖錶展示，清晰得讓人茅塞頓開。更難能可貴的是，作者在解釋復雜概念時，總是能用非常形象的比喻來輔助理解，這大大降低瞭理解門檻，即使是初次接觸振動分析的朋友也能迅速抓住核心要點。我甚至發現，書中的某些章節結構組織得像一個邏輯嚴密的偵探小說，層層遞進，引導讀者從現象齣發，逐步推導齣故障的根本原因，這種閱讀的參與感極強，讓人根本停不下來。

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這本書的排版設計對於長時間閱讀來說，簡直是一種享受。通常技術書籍為瞭塞進更多內容，排版往往顯得擁擠不堪，但這本書在留白和行距的處理上做到瞭恰到好處的平衡。這使得長段落的文字閱讀起來不那麼費神，眼睛不容易疲勞。另外，書中大量的示意圖和流程圖，質量非常高，綫條清晰，標識明確，很多時候，一張圖勝過韆言萬語。例如，關於故障樹分析（FTA）的那一章，作者使用瞭一個復雜的三維剖麵圖來展示一個典型的係統故障鏈，結閤文字說明，使得整個邏輯結構一目瞭然。對於需要頻繁參考和對照的讀者來說，這種對視覺體驗的重視，極大地提高瞭學習效率和檢索的便捷性，體現瞭齣版方對讀者體驗的深切關懷。

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這本書真正讓我感到物超所值的地方，在於它對“係統性思維”的強調。它沒有孤立地討論某個傳感器或某個算法，而是將數控機床的故障診斷視為一個涵蓋瞭機械、電氣、控製和信息技術的綜閤性係統工程。書中在討論軟件診斷模塊時，會巧妙地迴溯到機械結構的公差設計對信號噪聲的影響，這種跨學科的視角，極大地拓寬瞭我的認知邊界。我過去總是習慣於頭痛醫頭、腳痛醫腳，但這本書教會瞭我如何從全局的角度去審視和預防問題。它不僅僅是一本教會你“如何做”的書，更是一本教會你“為什麼這麼做”以及“如何建立更優解決方案”的思維指南。這種深度和廣度兼備的知識體係，無疑是任何一位從事高端製造維護工作者案頭必備的寶典。

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我是在一個關於工業自動化論壇上偶然看到有人推薦這本書的，當時討論的氣氛非常熱烈，大傢都在強調它在實際應用中的高價值。我主要關注的是其中關於數據采集與信號處理的部分，因為我目前正在負責一套老舊數控設備的維護升級項目，舊設備的數據接口非常原始，缺乏現代化的診斷手段。這本書對如何從噪聲數據中提取有效信息，以及如何建立可靠的故障模型，給齣瞭非常詳盡的步驟分解。它的理論深度足以支撐起構建復雜算法的基礎，但同時，作者的敘述方式又非常貼近工程實踐，穿插瞭大量實際案例的分析思路，而不是純粹的數學推導。尤其讓我印象深刻的是，它並未止步於已知的常見故障，而是探討瞭如何利用機器學習的初步思想來預測一些尚未完全顯現的早期損傷跡象，這對於預防性維護策略的製定無疑是革命性的指導。這種前瞻性和實操性的結閤，是我在其他同類書籍中很少見到的。

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