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1绪论1

1.1加工过程控制系统的组成1

1.2加工过程的自动控制2

1.3控制系统的基本要求7

1.4计算机控制8

1.5加工过程控制发展趋势10

1.6MATLAB简介10

2加工过程的模型与分析17

2.1加工过程模型17

2.2加工过程模型的仿真分析21

3控制系统的数学模型与转换27

3.1控制系统数学模型27

3.1.1传递函数模型27

3.1.2零极点增益模型28

3.1.3状态空间模型29

3.2控制系统数学模型之间的转换29

3.3方框图模型的化简33

4系统的响应与根轨迹分析35

4.1系统的响应函数35

4.2线性时不变系统观察器38

4.3根轨迹设计工具42

4.3.1根轨迹设计工具42

4.3.2根轨迹函数45

5加工过程的PID控制48

5.1PID控制48

5.2PID控制系统设计58

5.2.1Ziegler-Nichols方法58

5.2.2稳定边界法63

5.2.3根轨迹设计方法66

5.2.4优化方法70

6加工过程的鲁棒控制74

6.1鲁棒PID控制74

6.2变结构控制83

6.2.1滑模变结构控制原理83

6.2.2变结构控制器的设计84

6.2.3变结构控制抖振问题85

6.3QFT控制87

7加工过程的自适应控制90

7.1概论90

7.2自适应控制的基本思想及控制模型91

7.2.1自适应控制原理91

7.2.2控制模型91

7.3增益调整自适应控制92

7.4模型参考自适应控制96

7.5零极点配置自校正控制98

7.5.1零极点配置自校正控制原理98

7.5.2系统状态反馈99

7.5.3系统极点配置100

7.5.4离散模型的极点配置控制方法101

7.5.5加工过程的极点配置自校正控制103

7.6自适应控制的应用实例105

8加工过程的模糊控制108

8.1模糊控制原理及查表法实现108

8.2模糊推理法及其实现114

8.3自适应模糊控制122

8.3.1模糊控制器性能的改善122

8.3.2自适应模糊控制实现124

8.4基于模糊芯片的加工过程控制实验126

8.4.1常规的模糊控制127

8.4.2参数自调整模糊控制129

8.5FLC和SOFLC/AFLC与PID对比实验132

9加工过程的神经网络控制135

9.1神经网络模型及其控制学习结构135

9.1.1神经网络模型与学习算法135

9.1.2神经网络控制的学习结构136

9.2基于神经网络的加工过程建模138

9.2.1神经网络建模原理138

9.2.2加工过程的神经网络建模139

9.3加工过程的神经网络自适应控制原理与仿真141

9.3.1基于BP神经网络的直接自适应控制141

9.3.2改进的神经网络直接自适应控制149

9.3.3神经网络间接自适应控制150

9.4基于神经网络的控制实验实例151

9.4.1加工过程的神经网络控制151

9.4.2加工过程的模糊神经网络控制153

10加工过程的专家控制156

10.1专家控制简述156

10.2基于知识的加工过程控制示例160

10.2.1仿真示例160

10.2.2实验示例163

11加工过程的混合控制171

11.1PD＋智能补偿的混合控制171

11.2模糊变结构控制177

12加工过程控制实验179

12.1铣削加工的半实物实验平台179

12.1.1加工过程半实物仿真181

12.1.2Simulink外部模式下实现半实物仿真181

12.2模型参数设置及系统标定183

12.2.1模型参数设置183

12.2.2系统设备标定184

12.3加工过程控制实验187

参考文献190