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自动控制原理
系统稳定的充要条件是，闭环传函的极点都在s平面的左半平面。(不靠谱不准确的助记：即系统传函的所有极点均具有负实部，使得输出衰减而不是发散)
1.3K10发布于 2021-03-04 - 来自专栏学习成长指南
自动控制原理初识
1.引言 最近也是开启了这个自动控制原理这个部分的学习，最近是在一方面补充这个自动控制原理的这个信息差（例如这个专业需要学习什么，以及这个专业考研需要考什么），了解了个大概，但是我发现这个专业和我想象之中这个自动化确实有很大的这个区别 ，我看的是这个西工大的卢姥爷的课程，类似于这个数学界的宋浩老师，我看了大概4节课左右，这个老师讲的确实是非常的厉害； 我现在是已经明细了这个学习的路线，并且已经学完了这个卢姥爷的这个前面的4节课程，和自动控制原理的基础相关的 ，下面进行一个梳理和总结； 2.自动控制原理 2.1方框图的案例 最开始一直在学习这个方框图的绘制，听着容易做着难，我的这个初步规划是先大概了解一下这个自动控制原理的全貌，要求就是听懂，后面在刷题的过程中再针对性的重点学习和复习 ； 下面的这个是炉温控制系统的这个原理的过程展示和这个方框图的绘制： 1）我们首先是要清楚这个受到影响的这个部分，和这个方框图的起点； 2）在这个过程中是谁和谁进行比较的，进行比较的这个地方是使用的类似于这个初中物理里面的灯泡进行表示的 ： 2.3闭环控制系统的特点 下面的这个是对于我们的闭环控制系统的总结，以及这个反馈调节系统的特点； 2.4三种基础控制方式 2.5对于控制系统的基本要求 稳定准确并且及时进行响应： 2.6自动控制原理的体系架构
22200编辑于 2025-02-24 《自动控制原理 》- 第 1 章 自动控制的基本原理与方式
1-1 自动控制的基本原理与方式 自动控制是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器、设备或生产过程的某个工作状态或参数按照预定的规律运行。 自动控制的核心原理是反馈控制，即通过将系统的输出量回送到输入端，与输入量进行比较，利用偏差信号产生控制作用，使被控量趋于要求值。 线性系统与非线性系统 线性系统：满足叠加原理 非线性系统：不满足叠加原理，存在非线性元件 2. wn = 10 # 自然频率 zeta_values = [0.2, 0.5, 1.0, 1.5] # 不同阻尼比 # 绘制不同阻尼比的阶跃响应 plt.figure(figsize=(12, 8) 自动控制原理是一门理论与实践相结合的学科，通过理论分析和计算机仿真相结合的方式，我们可以更好地理解和设计控制系统，使其满足实际应用的需求。
27710编辑于 2026-01-21- 来自专栏全栈程序员必看
控制误差_自动控制原理校正
·＆Techh VAOpIr．i18IN19o9．02 1990 档 计算机实时控制加工误差的时滞问题 薯 宾 鸿 赞 (机械 工程一 系) 提 要 本文从计算机控制的原理分析八手 ，讨论 了计算机实时控制加工误差
50181编辑于 2022-11-10 - 来自专栏运维笔记
Mac wifi 自动控制脚本
usage: wifi.sh list:查看Wi-Fi列表| start 启动| stop关闭| connect连接某个ssid| set-statics-ip设置静态ip| set-dhcp-ip设置动态IP| list-devices查看网络设备| set-dns设置dns
1.3K30发布于 2019-01-30 - 来自专栏探物及理
自动控制理论笔记
齐次状态方程解dot x = A x 非齐次状态方程dot x = A x + B u 线性系统可控性与可观测性 引理 状态反馈与状态观测器 状态观测器 Kalman滤波器原理以及在 非线性系统 叠加原理不适用 常规分类： 死区 饱和 间隙-滞环 系统收敛：消耗系统能量 系统发散：从外界获取能量 相关词汇 \(X_{ss}(t)\):ss-steady state \(T_s Kalman滤波器原理以及在matalb中的实现 状态转移矩阵： 这里要改一下，改成估计量 \(x_t^- = F_t x_{t-1} + B_t u_t\) 状态转移矩阵:\(P_t^-=FP_{
2.4K30发布于 2020-08-25 - 来自专栏javascript趣味编程
8.1 水位自动控制
汽包锅炉液位控制原理 本实验拟使用PID算法实现液位控制，如下图所示： ? <meta charset="utf-<em>8</em>"> 5. </head> 6. <body style="height: 100%;margin: 0"> 7.
8. var actualLevel=LevelSensor.getLevel(pool);//传感器反馈测量的水位值 8. type:'category', 8. data:flowTimes 9. }, 10. yAxis:{ 11.1.5K20发布于 2019-04-26 - 来自专栏算法工程师的学习日志
自动控制-滑模控制
在控制原理中，用Lyapunov函数来判断系统的稳定性，对于系统状态方程（目标已经变成s=0，因此现在写成s的状态方程），对于平衡点s，如果存在一个连续函数V满足 那么系统将在平衡点s=0处稳定，即
1K20编辑于 2022-07-27 《自动控制原理》 - 第六章 线性系统的校正方法
plt.xlabel('时间 (s)') plt.ylabel('输出') plt.grid(True) plt.show() # 绘制原系统Bode图 plt.figure(figsize=(10, 8)
15810编辑于 2026-01-21《自动控制原理》 - 第二章 控制系统的数学模型
线性系统满足叠加原理，而非线性系统则不满足。 linear_system(x): return 2 * x # 非线性系统示例: y = x^2 def nonlinear_system(x): return x ** 2 # 测试叠加原理 print("线性系统验证:") print(f"叠加输入响应: {y_linear_superposition}") print(f"响应叠加: {linear_check}") print(f"叠加原理是否成立 它们可以帮助我们直观地理解系统的结构和工作原理，并简化系统传递函数的计算。 控制系统结构图 控制系统结构图是由传递函数方块、信号线、比较点和分支点组成的图形。 化简如图 2-8 所示的系统结构图，并求其传递函数。 图 2-8 系统结构图 用梅森公式求如图 2-9 所示信号流图的传递函数。
24910编辑于 2026-01-21《自动控制原理》 - 第四章 线性系统的根轨迹法
s_points = fsolve(equation, [-2, -1]) for s in s_points: plt.plot(s, 0, 'ro', markersize=8) np.sqrt(fsolve(imaginary_intersection, 2))[0] K = 2 * omega**2 plt.plot(0, omega, 'mo', markersize=8) plt.plot(0, -omega, 'mo', markersize=8) print(f"与虚轴的交点: s = ±j{omega:.4f}, 对应的增益 K = {K:.4f}") plt.title = control.rlocus(sys_compensated) plt.plot(np.real(s_desired), np.imag(s_desired), 'ro', markersize=8) 希望本文能够帮助你理解和掌握自动控制原理中的根轨迹法，为进一步学习和应用控制系统理论打下坚实的基础。
24210编辑于 2026-01-21- 来自专栏全栈程序员必看
一阶惯性环节的性能分析——自动控制原理基础补充（二）
以前读书的时候学习自动控制原理，就是为了考试，各种相频幅频特性题咣咣做，一点都不含糊，但是实际代表什么意义一点都不知道。现在真是发现，这个东西有用得一批。 这篇文章从一阶惯性环节为切入点，对自动控制原理进行一个简单的复习。还蛮喜欢博客里面写东西的，按照自己思路，按照逻辑一点一点往下，不像发文章八股文一样。
5.2K20编辑于 2022-11-10 《自动控制原理》 - 第五章 线性系统的频域分析法
omega = control.bode(sys, omega, dB=True, deg=True, plot=False) # 绘制幅频特性和相频特性 plt.figure(figsize=(10, 8) plt.semilogx(omega, 20 * np.log10(mag)) plt.title('惯性环节 幅频特性') plt.grid(True, which='both') plt.subplot(5, 2, 8) f"相位穿越频率: {wg:.4f} rad/s") print(f"截止频率: {wc:.4f} rad/s") # 绘制Bode图并标注稳定裕度 plt.figure(figsize=(10, 8) :.4f} dB ({Mr:.4f})") print(f"谐振频率: {resonant_freq:.4f} rad/s") # 绘制闭环频率响应 plt.figure(figsize=(10, 8) 希望本文能够帮助你理解和掌握自动控制原理中的频域分析法，为进一步学习和应用控制系统理论打下坚实的基础。
30510编辑于 2026-01-21- 来自专栏运维笔记
秘钥认证用户自动控制
$1 in add) addUser $2;; look) lookUp;; delete) deleteUser $2;; *) echo -e " 秘钥认证用户自动控制 /VB+8jsCe/62rrsUmxJoUwvWyF2B+cvboxwe5cdXyTawt1bAMHNq8jiWrgSDaR7bplFXD3I6lwYk89I+ofxafXxmZE7AAAAFQCay8NRvgNMxkbExxhMLeRZBK2xpwAAAIEAhUpYCf0STqTUcTSTabQDmfizywG7 +ZFSvppJCMrWdobG/+rZ61tN2xGWK4zRP13NJOVcIDaXsQwhhuZbGD8d1tEwGqldBAlTsouJWGiWPMJPhUfjKEFTIHn8ug2zDP/vE7yNgiuMalhn +Fglt+AMG78tiOCn1P7kYVjPeGklr8AAAACAWm3qmqYOiTIMtShfmcIJc06XOPPOjxXzwntN+c8rmy+gZbI6wx4vRwYbldaduMtPn7Q29BqJfcCAy addUser $2;; look) lookUp;; delete) deleteUser $2;; check) checkUser ;; *) echo -e " 秘钥认证用户自动控制
1K40发布于 2019-01-30 《自动控制原理》- 第十章 动态系统的最优控制方法
sol.y[:, i], u_history[i]) * dt x_history = sol.y.T # 转置为(N, 2)形状 # 绘制结果 plt.figure(figsize=(12, 8) u') plt.title('小车最优轨迹控制 - 控制输入') plt.tight_layout() # 保存图像而不是直接显示 output_dir = "D:/python project/自动控制原理 仿真最优控制结果 x_opt, t_opt = simulate_system(optimal_u, x0, optimal_tf) # 绘制结果 plt.figure(figsize=(12, 8) 10.3.1 极小值原理基本概念 极小值原理由庞特里亚金提出，是最优控制理论的重要基础，核心思想： 10.3.2 极小值原理的数学表达 正则方程： 10.3.3 综合案例：火箭最优轨迹控制 fuel_used:.2f} kg") print(f"飞行时间: {t_sol[-1]:.2f} s") # 绘制协态变量 plt.figure(figsize=(12, 8)
13210编辑于 2026-01-21- 来自专栏javascript趣味编程
9.1 汽包锅炉水位自动控制
汽包锅炉液位控制原理 本实验拟使用PID算法实现液位控制，如下图所示： ? <meta charset="utf-<em>8</em>"> 5. </head> 6. <body style="height: 100%;margin: 0"> 7.
8. var actualLevel=LevelSensor.getLevel(pool);//传感器反馈测量的水位值 8. type:'category', 8. data:flowTimes 9. }, 10. yAxis:{ 11.88000发布于 2018-08-08 - 来自专栏深度学习
【自动控制原理】数学模型：系统框图及其化简、控制系统传递函数
第2章 数学模型 2.1 控制系统的运动微分方程 2.2 拉氏变换和反变换 2.3 传递函数 参考前文：【自动控制原理】数学模型：控制系统的运动微分方程、拉氏变换和反变换、传递函数 2.4 系统框图 2.4.1 144855861.png&pos_id=img-05FPpu9Y-1698911805452) 研究系统输出量的运动规律，只考虑输入量的作用是不完全的，还需要考虑干扰的影响 依据：线性系统的叠加原理 2.5.2 参考输入R(s)作用下的闭环传递函数 令D(s)=0，则框图变为 2.5.3 扰动 D(s) 作用下的闭环传递函数 2.5.4 当系统同时受到R(s)和D(s)时，由叠加原理得系统的总输出
2.6K11编辑于 2024-07-30 《自动控制原理》 - 第三章 线性系统的时域分析法
自然频率 zeta_values = [0.2, 0.5, 1.0, 1.5, 0.0] # 阻尼比(包括无阻尼) # 绘制不同阻尼比的阶跃响应 plt.figure(figsize=(12, 8) [5, 10, 15] Ki_values = [1, 2, 3] Kd_values = [0.5, 1.0, 1.5] # 绘制不同Kp的响应 plt.figure(figsize=(12, 8)
25610编辑于 2026-01-21《自动控制原理》- 第八章 非线性控制系统分析
8-1 非线性控制系统概述 非线性系统的基本概念 非线性控制系统是指系统中至少包含一个非线性元件或环节的控制系统。 与线性系统相比，非线性系统具有许多独特的性质，如： 不满足叠加原理 可能存在极限环 对初始条件敏感 可能出现混沌现象 非线性系统与线性系统的区别 线性系统可以用线性微分方程描述，而非线性系统需要用非线性微分方程描述 相平面法的基本原理 对于二阶系统： dx1/dt = f1(x1, x2) dx2/dt = f2(x1, x2) 相轨迹的斜率为： dx2/dx1 = f2(x1, x2)/f1(x1, x2) 下面是一个使用相平面法分析非线性系统的代码示例 0.0] ] # 时间范围 t_span = (0, 50) t_eval = np.linspace(0, 50, 1000) # 绘制相平面图 plt.figure(figsize=(10, 8) 选择合适的设计方法 控制器结构设计 控制器参数整定 系统性能分析与验证 鲁棒性与稳定性分析 下面是非线性控制系统设计的一般流程思维导图： 图 12：非线性控制系统设计流程思维导图 以上就是《自动控制原理
19010编辑于 2026-01-21- 来自专栏深度学习
【自动控制原理】时域分析法：稳定性分析（稳）、误差分析和计算（准）
3.1 基本概念 3.2~4 一阶、二阶、高阶系统的时间响应及动态性能 参照前文：【自动控制原理】时域分析法：一阶、二阶、高阶系统的时间响应及动态性能 3.6 稳定性分析——稳 3.6.1. 而稳态误差是指误差的终值 系统原理性稳态误差 ：线性系统由于其结构、参数及输入信号形式不同所引起的稳态误差不同 3.5.2稳态误差的计算 计算稳态误差的一般步骤: （1）判定系统的稳定性 向上看：3.6
2.2K10编辑于 2024-07-30
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