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編輯推薦： 本书对机电系统设计和分析的主要方法进行了广泛、深入、系统的阐述。本书英文版包括50余个有完整解答的设计实例和380余幅插图，便于读者学习和研究机电系统设计的主要概念和方法。本书由Springer出版社2010年出版德文原版，2012年出版英文翻译版，已受到国际学术界的广泛好评。本书是一本关于机电系统设计和分析的权威著作，内容全面丰富，其中不少内容基于作者团队的*研究成果，有很强的创新。本书有很高的学术水准，对于许多应用领域的实际机电系统研发而言也是必备参考书。 內容簡介： 《机电系统设计方法、模型及概念： 建模、仿真及实现基础》（原书第1~5章，以下简称建模与仿真篇）和《机电系统设计方法、模型及概念： 实现、控制及分析》（原书第6~12章和附录，以下简称控制与分析篇）。译者认为，这是关于机电系统设计和分析的一本不可多得的权威著作，有很高的学术水准，内容全面丰富。书中不少内容基于作者研究组的*研究成果，有很强的创新。例如，基于通用机电变送器建模（建模与仿真篇第5章），给出了静电（控制与分析篇第6章）、压电（控制与分析篇第7章）、电磁以及电动力变送器（控制与分析篇第8章）的形式化描述。建模与仿真篇第5章介绍的通用机电变送器模型框架为一般了解电力耦合变送器的原理以及不同类型变送器物理原理的表示提供了方法论。与其他同类书籍相比，这种具有广泛适用性的模型表示是全新的。本书还使用解析动态模型实现了许多物理与技术领域的机电一体化功能，例如多体动力学（建模与仿真篇第4章）、电磁动作变送器（控制与分析篇第8章）以及数字信息处理（控制与分析篇第9章）。 關於作者： 张建华 华东理工大学自动化系教授，2005年于德国波鸿鲁尔大学获工学博士学位，师从德国国家工程院和北莱茵-威斯特法伦科学院双院士Johann F. Boehme教授。2005-2006年在英国谢菲尔德大学任博士后副研究员，合作导师为英国皇家工程院院士Derek A. Linkens教授等。2007年引进回国任华东理工大学自动化系教授和博士生导师。2011，2012，2014，2015年应邀赴德国柏林工业大学和马普复杂技术系统动力学研究所做客座教授或高级研究学者。现任国际自动控制联合会（IFAC）人机系统、复杂大系统、生物与医学系统、交通系统四个技术委员会委员，曾任13th IFAC Symp. on Complex Large-Scale Systems 的IPC副主席, 19th IFAC World Congress的技术副编辑，13th IFAC Symp. on Analysis, Design and Evaluation of Human-Machine Systems的IPC共同主席。2011年获德国马普学会高级研究基金，2007年入选上海市浦江人才计划，2002-04年获德意志学术交流中心（DAAD）奖学金。主要研究兴趣包括计算智能，机器学习与智能数据分析，生物系统的建模与控制，生物医学信号处理，人机系统，脑机交互，神经工效学等。至今在IEEE T-HMS, IEEE T-BME，IEEE T-CBB等重要学术期刊和会议上发表论文110余篇。 目錄： 目录 译者引言（第1~5章简介） 第6章功能实现： 静电变送器 6.1系统工程背景 6.2物理基础 6.3通用静电变送器 6.3.1系统结构 6.3.2静电变送器本构方程 6.3.3ELM二端口模型 6.3.4负载静电变送器 6.3.5结构原理 6.4具有电压驱动与可变电极间距的变送器 6.4.1一般动态模型 6.4.2使用串联电容增大运动范围 6.4.3使用串联电阻的被动阻尼 6.5具有可变电极间距和电流驱动的变送器 6.6差动变送器 6.6.1通用变送器配置 6.6.2推推控制： 机械对称结构 6.6.3推推控制： 横向梳形变送器 6.6.4推挽控制： 静电轴承 6.6.5推挽控制： 轴对称双梳变送器 6.7具有恒定电极间距的变送器 6.7.1一般动态模型 6.7.2纵向梳形变送器 6.7.3采用线性级齿的梳形变送器 本章参考书目 第7章功能实现： 压电变送器 7.1系统工程背景 7.2物理基础 7.3通用压电变送器 7.3.1系统结构 7.3.2压电变送器的本构方程 7.3.3ELM二端口模型 7.3.4负载压电变送器 7.3.5结构原理 7.4带阻抗反馈的变送器 7.5机械谐振器 7.5.1比例工作和谐振工作 7.5.2超声压电电机 本章参考书目 第8章功能实现： 电磁作用变送器 8.1系统工程背景 8.2物理基础 8.3通用电磁变送器： 可变磁阻 8.3.1系统结构 8.3.2电磁变送器的本构方程 8.3.3ELM二端口模型 8.3.4负载电磁变送器 8.3.5结构原理 8.3.6具有可变工作气隙的电磁变送器 8.3.7差动电磁变送器： 磁轴承 8.3.8具有恒定工作气隙的电磁变送器 8.3.9磁阻步进电机 8.4通用电动力变送器： 洛伦兹力 8.4.1系统配置 8.4.2电动力变送器的本构方程 8.4.3ELM二端口模型 8.4.4负载电动力变送器 8.4.5结构原理 本章参考书目 第9章功能实现： 数字信息处理 9.1系统工程背景 9.2定义 9.2.1参考结构 9.2.2建模方法 9.3采样 9.4混叠 9.5保持器 9.6采样对象的频率响应 9.7振荡系统中的混叠 9.8数字控制器 9.9变换频域 9.10信号转换 9.11数字数据通信 9.12实时性 9.13设计时要考虑的问题 本章参考书目 第10章控制理论 10.1系统工程背景 10.2一般的设计考虑 10.3建模不确定性 10.3.1多体系统参数不确定性 10.3.2未建模的本征模态 10.3.3寄生动态 10.4多体系统的鲁棒稳定性 10.4.1穿越（或相交）形式的奈奎斯特判据 10.4.2使用尼柯尔斯图的稳定性分析 10.4.3弹性本征模的鲁棒稳定性 10.5频域控制器的手工设计 10.5.1鲁棒控制策略 10.5.2多体系统的通用控制器类型 10.5.3单位反馈下的暂态特性 10.5.4单质振子的控制 10.5.5同位MBS控制 10.5.6非同位MBS控制 10.6隔振 10.6.1被动隔振 10.6.2主动隔振： 天钩原理 10.6.3主动检测质量阻尼器 10.7可观性与可控性 10.7.1一般性质 10.7.2相对坐标下的MBS控制 10.7.3振荡节点处的测量与执行位置 10.8数字控制 10.8.1一般设计过程 10.8.2刚体主导的系统 10.8.3具有未建模本征模的系统 11.8.4数字控制器中的混叠 10.8.5测量噪声的混叠 本章参考文献 第11章随机动态分析 11.1系统工程背景 11.2随机系统理论基础 11.2.1随机变量 11.2.2随机时间函数与随机过程 11.2.3具有随机输入的LTI系统 11.3白噪声 11.4色噪声 11.5噪声源的建模 11.6协方差分析 本章参考书目 第12章设计评价： 系统预算 12.1系统工程背景 12.2性能度量参数 12.3度量的线性预算 12.4度量的非线性预算 12.5产品精度 12.6非纯一度量的预算编制 12.7使用预算的设计优化 12.8设计示例 本章参考书目 附录A协方差公式 中英文术语翻译对照表 內容試閱： 第9章功能实现： 数字信息处理背景： 机电产品的功能在根本上取决于其操作软件的信息处理能力（俗称产品智能）。这指的是合适地控制基于硬件的系统元件的能力，即能够使用可能的最佳（即鲁棒性最强且最精确的）运动来执行高度抽象描述的用户指令。在极端情况下，使用相同的硬件结构，甚至可以使用不同的软件变体来解决完全不同的产品任务（智能机构）。从系统理论的观点来看，由操作软件实现的控制和调节算法闭合了控制回路并决定了系统的动态特性，从而形成产品智能。本章内容： 本章讨论对机电系统控制和调节算法及数据通信的数字实现中出现的影响系统行为的现象进行建模的合适方法。选用频域模型作为通用描述形式，使我们既能采用频率响应清晰描述系统行为，同时仍然与连续时间模型兼容。在对采样过程、信号混叠以及保持过程的平滑作用进行详细讨论的基础上，全面考察了离散、采样传递函数模型的性质。除了s域，本章的论述还利用一种保角频率变换（在变换后频域中的q变换），这使得我们能直接并精确地使用伯德图，并在采样周期很小的情况下平滑地过渡到连续模型。我们将特别关注振荡系统（多体系统）的频率响应混叠（失真）。进而，在信号转换、数据通信以及控制器背景下讨论了信号转换（模数与数模）期间的量化、时延以及实时性等重要模型性质。9.1系统工程背景产品功能： 控制和调节算法机电产品对于特定任务的执行（产品目的）在根本上取决于传感器信号和用户手动输入形式的信息处理（图9.1）。执行器的恰当控制信号的生成使得作用链（action chain）闭 图9.1机电系统的功能性分解： 使用数字信息处理的功能实现 合（控制算法产生了一个控制回路），形成了对外部干扰和普遍存在的模型不确定性的基本鲁棒性。用户手动信号可以被恰当地转换成控制指令或控制序列，从而启动操作序列的自动执行（形成控制算法）。通俗地说，信息处理能力代表了一个机电产品的智能。系统工程意义从系统工程的观点来看，采用数字信息处理可以实现的处理信息功能代表机电系统的控制和调节算法（图9.1）。 在机电系统设计中，输入（传感器信号、用户信号）和输出（控制信号）关系的数学描述以及作用闭环的特性当然是我们主要关心的。最终，功能链产生力力矩，产生运动，测量机械状态的全部物理行为都将由控制和调节算法产生，从而创建一个符合规范要求的系统。这种控制和调节算法的设计是基于上文提到的功能链的组成部分的物理模型（参见建模与仿真篇第4、5章和本书第6~8章），这些不是本章所要考虑的主题。下一章（第10章）将处理一些控制设计问题。本章则着重关注在使用数字信息处理实现时出现的独特的寄生现象（parasitic phenomena）。模拟与数字信息处理模拟信号处理在局部级的一种基本形式已经在阻抗反馈的背景下讨论过。这种处理的优点相当明显： 模拟电路有即刻的动作（无须专门的传感器）与最短的信号延时以及反馈系统相应的高带宽。除了这些优良特性，模拟实现也存在功能受限和不易修改等缺点。具有足够强大微处理器的数字信号处理提供了实现复杂控制与调节算法的广泛选择，而且控制系统也易于修改。这使得我们能够在硬件（结构、传感器及执行器）基本不变的情况下仅通过修正程序（软件）来修正和调节一个机电产品的功能。这就是在现代信号处理功能的实现几乎都是使用微处理器和其他数字处理器件（FPGA，ASIC等）的原因。机电相关的现象在闭环中，如图9.2所示的数字信号处理现象对于最终的系统行为有特别大的影响： 图9.2机电相关的数字信息处理现象： 时间离散化、时延、幅值离散化（量化）  时间离散化： 处理器处理连续时间系统量在特定时刻的采样值，在数学上由采样过程来描述（线性现象）； 时延： 在一般的顺序信息处理期间，传感器信号读数与控制信号主动输出之间一般存在时延（线性现象）； 幅值离散化（量化）： 离散时间信号的计算机内部表示只能用一个有限字长，这会造成信号值的幅值离散化（量化是一种非线性现象）。 9.2定义9.2.1参考结构 数字控制回路图9.3描绘了图9.1所示机电系统功能模型的面向信号的数字控制回路表示，其中包含面向物理的系统元件。信号处理系统（嵌入式处理器）及其模拟环境之间的接口用模数转换器（ADCs）和数模转换器（DACs）来表示。 图9.3面向信号的机电系统数字控制回路模型 操作员信号可以有模拟源（如操纵杆）也可以在处理器中直接产生。还可以看到，在传感器输出和模数转换器之间有一个专用低通滤波器（抗混叠滤波器）用于抑制采样过程中出现的信号模糊度（不定性）。 现代嵌入式微处理器以很小的体积实现了示意图9.4所示的全部信号处理功能。 图9.4使用嵌入式微处理器的处理信息功能实现 连续离散时间系统变量的混杂图9.3也显示了作用回路中不同类型的信号： 描述物理模拟量的连续时间信号（在所有时间点都有定义）以及描述处理器内部变量的离散时间信号。注意到，数模转换器的连续时间输出信号u-t的特殊阶梯形特征。9.2.2建模方法 混杂系统特征与统一模型 由于数字控制回路中系统变量的混杂构成，所以产生了合适的模型类型这一根本性问题。为了得到可能的最佳预测能力，适用于各自信号类型的模型（连续离散时间混杂模型，见图9.5a）期望的。然而，通常这些模型很难实际使用。为了容易分析整个闭环系统的行为，所有的系统变量（即传递系统的输入和输出变量）必须有统一的格式（例如连续时间或者离散时间）。另一个建模选项是关于选择时域还是频域模型的问题。对建模范式的选择主要取决于所使用的分析方法。由于前文讨论的原因，本书更倾向于使用频率响应形式的频域模型。所以，对适于系统设计的模型类型的要求可以被简洁地描述如下： （a）模型中应该有统一的信号特征； （b）应该容易操作和解释频率响应。 图9.5面向信号的数字控制回路描述 a） 连续离散时间混杂模型; b） 离散时间模型（z变换）; c） 采样连续时间模型（拉氏变换，本书倾向使用的模型）。图中符号的描述可见于正文 面向信号的离散时间模型我们经常选择信号的统一离散时间处理，对数字序列进行计算，并采用复平面z变换（见图9.5b）。很多强大的设计和分析方法都是基于这种方法（Franklin等 1998），（Kuo 1997）。然而，如果要使用频率响应（特别是伯德图），这种方法有一个严重的缺点。在这种情况下，频率响应不再是关于j的有理函数，而是关于ej（如j的超越函数）的有理函数。这使得频率响应处理方法失去了很多的吸引力。面向信号的采样连续时间模型另一种处理方法是采样的连续时间系统变量（Tou 1959）。这种变量在形式上仍在连续时间建模范式之内，而且依然可以使用拉普拉斯变换。然而，采样过程确实产生以采样频率为周期而波动的频率响应，这也相对难以使用。但是，在给定一定前提条件的情况下，很多实际问题可以使用足够精确的近似关系，从而使得通常的连续时间频率响应方法只需做最小的修改就可以用于这种表示。所以，本章将采用这种思路，使得迄今所导出的所有频域模型都能直接应用。9.3采样时间离散化数字计算机不能处理连续信号，只能处理数的序列。因此，连续时间模拟信号一般应该被以采样周期Ts在时间上等距地采样（时间离散化）。模数转换器实现这种过程，其抽象数学模型是采样器A（见图9.5和图9.6）。严格来说，采样值也受对应于转换器位宽（bit width）的幅度离散化的影响（即量化的，例如8位对应于256个值）。目前的讨论将忽略这一点。定义9.1采样器与数字序列采样器将数字序列（xk）赋予函数xt，其中xk：=xkTa，k=0,1,2,（见图9.6）。定义9.2采样器与采样函数 采样器将采样函数赋予函数xt： xt：= n=－xtt－nTs 参见图9.6和图9.7。 图9.6采样器A的工作模式： 序列（xk）、采样函数x*t 图9.7采样器的工作模式 a） 脉冲序列; b） 采样函数x*t 复频域的采样函数由于图9.7b所示的周期性，可以将脉冲序列Tt变换为一个复傅里叶级数： Tt：= n=－t－nTs= n=－cnejnst,s：=2Ts cn=1Ts Ts2－Ts2te－jnstdt=1Ts0 0－tdt=1Ts Tt=1Ts n=－ejnst 于是得到采样函数： xt：= n=－xtt－nTs=1Ts n=－xtejnst 应用拉普拉斯变换频移l{ftet}=Fs－得： X*（s）=L{x*t}=1Ts n=-Xs jns9.1 或令s=j，得x*t的频谱： X*j=1TsXj基带谱 1Ts m=1Xjms镜频频谱谐波（9.2） 周期函数（此处为脉冲序列）具有离散的频谱。以周期Ta采样的函数x*t具有周期性频谱（镜像谱），其（频率）周期s=2Ts，其幅值减少为输入函数xt频谱幅值的1Ts。例9.1对谐波振荡的采样考虑谐波振荡 xt=cosot=12ej0t e－jot 以周期Ta（或采样频率s=2Ts2o）对其进行采样得如下采样信号 x*t=12Ts n=－ej0 nst e－j0 nst =12Tsej0t e－j0t 12Tsm=1ej0mst e－j0mst 图9.8绘制了o=1，s=3时信号xt，其频谱及采样信号x*t的频谱。 图9.8对谐波信号的采样 a） 连续信号; b） 连续信号的频谱; c） 采样信号的频谱 图9.9说明采样信号实际上可以由无穷多个谐波振荡来重构的事实。随着级数的项数增加（m=1,2,,N，即N变得越来越大），采样点xkTa变得越来越突出（显著）。带限信号对于一个带限信号xt（即在边界频率B之上的频谱为0），采样产生了如图9.9所示的周期性频谱。当Bo） 无混叠作为对比，图9.12d给出了o=1,s=3时一个无混叠的信号（参见例9.1）。此时最小可能的混叠频率为alias,min=o－s=－2，即|alias,min|s2o，因而大于信号频率。现在具有最低可能频率的载波就是信号频率，可以通过一个理想的低通滤波器来重构基础信号x。抗混叠滤波器尽管采样过程中破坏性的混叠现象一直存在，但是可以通过在采样器之前放置一个低通滤波器（抗混叠滤波器）在一定程度上缓解这一现象。可以方便地将滤波器的截止频率选择为采样频率的一半。为了实现对截止频率之上的信号幅值的最大可能的抑制，滤波器阶次也应该尽可能的大。但是，作为闭合作用链（控制回路）的一部分，这种方法受到严格限制，因为所产生的滤波器负相移会影响控制回路稳定性。图9.13给出了一个二阶低通滤波器的频率响应。在通带内=s4 处已有一个负相移-=－43 ，而在阻带=2s处幅值衰减只有－24dB0.06。这两点说明了对设计选项的限制。 图9.13用作抗混叠滤波器的二阶低通滤波器 截止频率n=s2的抗混叠滤波器会导致如下信号失真： 在通带ns2内只有有限的幅值抑制，高频信号成分仍作用到采样器并被转换成幅值减小的低频序列。抗混叠滤波器只能用模拟滤波器实现，数字滤波器不能用于此种目的，因为数字滤波器当然也可能发生混叠。9.5保持器信号变换与信号外推 为了确保模拟子系统控制的连续效果，需要将控制变量的数字序列转换成连续时间函数（通常是电压信号）。这就产生了外推问题，因为在时刻kTs，下一个输出值uk 1Ts还是未知的。最简单的做法是在当前的采样区间\[kTs，k 1Ts内保持当前输出值ukTs不变。数模转换器实现了这一过程，其抽象的数学模型是保持器H0（见图9.5和图9.14）。严格来说，采样值也受对应于转换器位宽的幅值离散化的影响（即量化的，比如10位对应于1024个值）。目前的讨论忽略这个因素。定义9.3零阶保持（ZOH）与数字序列零阶保持将函数u-t赋予数列uk，当kTst

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