加工过程的自动控制及其MATLAB实现/姚锡凡

本书较全面而系统地介绍了加工过程的自动控制，所涉及的控制算法包括常规控制、现代控制和智能控制等。根据加工(车、铣、磨、钻等)过程的特点、应用广泛性和自动控制发展趋势，在已众多的控制算法和研究中，有所着重和取舍。在内容取舍上，侧重介绍那些具有重要应用价值和广阔发展前景的控制算法。在加工过程的常规控制算法中，着重介绍了PID控制。PID控制在工业生产中仍获得最为广泛的应用，是其他控制算法的基础之一，并且与其他控制算法结合而形成诸如自适应PID、智能PID等。在加工过程的现代控制算法中，着重介绍自适应控制。

姚锡凡，华南理工大学教授、博士生导师。主要研究方向为机电一体化、制造系统集成与控制及其优化、制造物联网、数字制造／智能制造／智慧制造。主持国家“863”计划项目、国家自然科学基金项目、省部级项目以及应用科研项目20余项。发表SCI／EI学术论文近100篇，参与撰写专著3本。获得软件著作权8项、发明专利3项、实用新型专利10余项。获得省级科学技术进步奖二等奖2项和“广东省优秀博士生”奖等。担任多个学术期刊的编委。

1 绪论
1.1 加工过程控制系统的组成
1.2 加工过程的自动控制
1.3 控制系统的基本要求
1.4 计算机控制
1.5 加工过程控制发展趋势
1.6 MATLAB简介
2 加工过程的模型与分析
2.1 加工过程模型
2.2 加工过程模型的仿真分析
3 控制系统的数学模型与转换
3.1 控制系统数学模型
3.1.1 传递函数模型
3.1.2 零极点增益模型
3.1.3 状态空间模型
3.2 控制系统数学模型之间的转换
3.3 方框图模型的化简
4 系统的响应与根轨迹分析
4.1 系统的响应函数
4.2 线性时不变系统观察器
4.3 根轨迹设计工具
4.3.1 根轨迹设计工具
4.3.2 根轨迹函数
5 加工过程的PID控制
5.1 PID控制
5.2 PID控制系统设计
5.2.1 Ziegler.Nichols方法
5.2.2 稳定边界法
5.2.3 根轨迹设计方法
5.2.4 优化方法
6 加工过程的鲁棒控制
6.1 鲁棒PID控制
6.2 变结构控制
6.2.1 滑模变结构控制原理
6.2.2 变结构控制器的设计
6.2.3 变结构控制抖振问题
6.3 QFT控制
7 加工过程的自适应控制
7.1 概论
7.2 自适应控制的基本思想及控制模型
7.2.1 自适应控制原理
7.2.2 控制模型
7.3 增益调整自适应控制
7.4 模型参考自适应控制
7.5 零极点配置自校正控制
7.5.1 零极点配置自校正控制原理
7.5.2 系统状态反馈
7.5.3 系统极点配置
7.5.4 离散模型的极点配置控制方法
7.5.5 加工过程的极点配置自校正控制
7.6 自适应控制的应用实例
8 加工过程的模糊控制
8.1 模糊控制原理及查表法实现
8.2 模糊推理法及其实现
8.3 自适应模糊控制
8.3.1 模糊控制器性能的改善
8.3.2 自适应模糊控制实现
8.4 基于模糊芯片的加工过程控制实验
8.4.1 常规的模糊控制
8.4.2 参数自调整模糊控制
8.5 FLC和SOFLC／AFLC与PID对比实验
9 加工过程的神经网络控制
9.1 神经网络模型及其控制学习结构
9.1.1 神经网络模型与学习算法
9.1.2 神经网络控制的学习结构
9.2 基于神经网络的加工过程建模
9.2.1 神经网络建模原理
9.2.2 加工过程的神经网络建模
9.3 加工过程的神经网络自适应控制原理与仿真
9.3.1 基于BP神经网络的直接自适应控制
9.3.2 改进的神经网络直接自适应控制
9.3.3 神经网络间接自适应控制
9.4 基于神经网络的控制实验实例
9.4.1 加工过程的神经网络控制
9.4.2 加工过程的模糊神经网络控制
10 加工过程的专家控制
10.1 专家控制简述
10.2 基于知识的加工过程控制示例
10.2.1 仿真示例
10.2.2 实验示例
11 加工过程的混合控制
11.1 PD+智能补偿的混合控制
11.2 模糊变结构控制
12 加工过程控制实验
12.1 铣削加工的半实物实验平台
12.1.1 加工过程半实物仿真
12.1.2 Simulink外部模式下实现半实物仿真
12.2 模型参数设置及系统标定
12.2.1 模型参数设置
12.2.2 系统设备标定
12.3 加工过程控制实验
参考文献