内容简介本书阐述了经典控制理论的基本概念、原理和自动控制系统的各种分析方法，主要内容包括线性连续系统与离散系统的时域和频域理论，如系统的动态性能、静态性能、稳定性的分析和各种设计方法的运用等。
　　本书从基本概念、基本分析方法入手，结合生产和生活中的实例，以时域分析方法为主线，时域分析和频域分析并进，在严谨的数学推导的基础上，利用直观的物理概念，引出系统参数与系统指标之间的内在联系。
　　本书在《自动控制原理》前四版基础上，对各章内容都进行了修订。
修订的基本思想是更新观念，深化改革，提高知识起点，努力拓宽专业口径，以增强培养人才的适应性。
　　本书既可以作为高等学校自动化、仪表、电气传动、计算机、机械、化工、航天航空等相关专业的教材，也可供有关工程技术人员再学习时参考。
作者简介王建辉，女，工学博士，东北大学教授、博士生导师，1957年生于辽宁。
宝钢教育奖获得者，沈阳市优秀教师。
国家级精品课“自动控制原理”课程负责人之一。
1982年东北工学院（今东北大学）自动控制系自动化专业毕业后留校任教，先后任自动控制教研室副主任、自动控制系副主任、自动化研究所副所长。
主要研究方向为复杂控制系统的建模与控制、网络环境下先进控制技术及其在工业中的应用、智能控制理论及其应用等。
获省部级科技进步奖4项、教育教学成果奖10余项，主持和参加国家及省部级自然科学基金等纵向科研课题10余项、各类教改课程项目近10项。
发表有关论文100余篇。
编著《自动控制原理》、《自动控制原理习题详解》、《控制系统计算机仿真与辅助设计》。
目录第1章　自动控制系统的基本概念　1.1　开环控制系统与闭环控制系统　1.2　闭环控制系统的组成和基本环节　　1.3　自动控制系统的类型　1.4　自动控制系统的性能指标　　小结　　思考题与习题第2章　自动控制系统的数学模型　2.1　微分方程式的编写　　2.2　非线性数学模型的线性化　2.3　传递函数　　2.4　系统动态结构图　2.5　系统传递函数和结构图的等效变换　　2.6　信号流图　2.7　用MATLAB求解线性微分方程和化简系统方框图　小结　　思考题与习题第3章　自动控制系统的时域分析　3.1　自动控制系统的时域指标　　3.2　一阶系统的跃响应　3.3　二阶系统的阶跃响应　3.4　高阶系统的动态响应　3.5　自动控制系统的代数稳定判据　3.6　稳态误差　3.7　用MATLAB进行系统时域分析　　小结　　思考题与习题第4章　根轨迹法　4.1　根轨迹法的基本概念　4.2　要轨迹的绘制法则　4.3　用根轨迹法分析系统的动态特性　4.4　用MATLAB绘制根轨迹　小结　　思考题与习题第5章　频率法　5.1　频率特性的基本概念　5.2　非周期函数的频谱分析　　5.3　频率特性的表示方法　5.4　典型环节的频率特性　5.5　系统开环频率特性的绘制　5.6　奈奎斯特稳定判据及其应用　5.7　系统动态特性和开环频率特性的关系　5.8　闭环系统频率特性　5.9　系统动态特性和闭环频率特性的关系　5.10　用MALTAB绘制系统开环频率特性　小结　思考题与习题第6章　控制系统的校正及综合　　6.1　控制系统校正的一般概念　6.2　串联校正　6.3　反馈校正赶快下载吧！东大考研

PID参数可以通过工程整定方法整定，也可以通过使给定的性能指标达到最大或最小来确定。
对于给定的性能指标，通过单纯形替换法寻优，得到使性能指标达到最小时的PID值。
通过matlab编程实现。

我们在安卓上进行性能测试时，如果想获取CPU以及内存等常用性能指标，linux系统自身就提供了现成的方法，谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具。
而相比之下，想要获取GPU的相关指标则没那么容易，甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知。
这一方面是由于系统没有提供相关接口与命令，另一方面似乎业界目前对于GPU的关注度不足，相关积累与沉淀较少，鉴于此，个人感觉GPU测试这一块也可以作为终端专项后面需要关注及攻克的课题。
通过这两天的调研，笔者将GPU的测试方法简单的分为两类：安卓官方提供的工具及方法；
GPU厂商提供的工具及方法。
下面将具体介绍这两类测试分析方法。
google

到靶能量和光斑分布参数是评价高能激光系统性能指标的重要参数，为准确测量中红外高能激光系统远场能量和功率密度的时空分布，采用热吸收和光电探测相结合的测量方法，研制了可用于大面积、长脉冲中红外高能激光测量的复合式光斑探测阵列。
探测阵列由石墨热吸收单元和PbSe光电探测器阵列、信号调理放大电路、数据采集单元和信号处理单元等几部分组成，有效测量面积为22cm×22cm，光斑测量空间分辨率为2.2cm，时间分辨率为20ms，能量测量不确定度小于10%，功率密度测量不确定度小于15%。
采用该系统，可实现高能量、大面积中红外高能激光光斑参数的综合测量。

【内容介绍】本书以仿真应用为中心，系统、详细地讲述了过程控制系统的仿真，并结合MATLAB/Simulink仿真工具的应用，通过大量经典的仿真实例，全面讲述过程控制系统的结构、原理、设计和参数整定等知识。
全书分为基础篇、实战篇和综合篇。
基础篇包括过程控制及仿真概述、Simulink仿真基础、Simulink高级仿真技术，以及过程控制系统建模；
实战篇包括PID控制、串级控制、比值控制、前馈控制、纯滞后和解耦控制系统；
综合篇包括典型过程控制系统及仿真。
本书的特点是理论与仿真紧密结合，用仿真实例说话，通过仿真来加深对过程控制理论的理解，帮助读者掌握过程系统的分析、设计与整定等技术，切实缩短书本知识与实际应用的距离。
本书可作为自动化、信息、机电、测控、化学工程、环境工程、生物工程等专业的教材或参考书，也可供从事过程控制工程的人使用，对从事过程控制应用研究的研究生和研究人员也很有参考价值。
【本书目录】基础篇第1章过程控制及仿真概述　1.1过程控制系统概述1.1.1系统结构1.1.2系统特点1.1.3系统分类　1.2过程控制系统的性能指标1.2.1过渡过程性能指标1.2.2误差性能指标　1.3过程控制理论的发展现状　1.4过程控制系统仿真基础1.4.1计算机仿真基本概念1.4.2仿真在过程控制中的应用　　1.5Simulink在过程仿真中的优势　1.6本章小结第2章Simulink仿真基础　2.1Simulink仿真概述2.1.1Simulink的启动与退出2.1.2Simulink模块库　2.2Simulink仿真模型及仿真过程2.2.1Simulink仿真模型组成2.2.2Simulink仿真的基本过程　2.3Simulink模块的处理2.3.1Simulink模块参数设置2.3.2Simulink模块基本操作2.3.3Simulink模块连接　2.4Simulink仿真设置2.4.1仿真器参数设置2.4.2工作空间数据导入2.4.2导出设置　2.5Simulink仿真举例　2.6本章小结　习题与思考第3章Simulink高级仿真技术　3.1Simulink子系统及其封装3.1.1创建子系统3.1.2封装子系统3.1.3封装的查看和解封装3.1.4子系统实例　3.2S函数设计与应用3.2.1S函数设计模板3.2.2S函数设计举例　3.3使用Simulink仿真命令　3.4Simulink仿真建模的要求　3.5Simulink控制系统仿真实例　3.6本章小结　习题与思考第4章过程控制系统建模　4.1过程模型概述4.1.1过程建模的目的和要求4.1.2过程模型类型4.1.3自衡过程与非自衡过程　4.2常见的过程模型类型4.2.1自衡非振荡过程4.2.2无自衡非振荡过程4.2.3自衡振荡过程4.2.4具有反向特性的过程　4.3过程建模基础4.3.1过程建模法分类4.3.2阶跃响应法建模4.3.3过程模型的特点　4.4单容过程模型4.4.1无自衡单容过程4.4.2自衡单容过程　4.5多容过程模型4.5.1有相互影响的双容过程4.5.2无相互影响的双容过程　4.6模型参数对控制性能的影响4.6.1静态增益的影响4.6.2时间常数的影响4.6.3时滞的影响　4.7本章小结　习题与思考实战篇第5章PID控制　5.1PID控制概述　5.2PID控制算法5.2.1比例（P）控制5.2.2比例积分（PI）控制5.2.3比例微分（PD）控制5.2.4比例积分微分（PID）控制　5.3PID控制器参数整定5.3.1Ziegler-Nichols整定法5.3.2临界比例度法5.3.3衰减曲线法　5.4本章小结　习题与思考第6章串级控制系统　6.1串级控制系统概述6.1.1基本概念6.1.2基本组成6.1.3串级控制的特点　6.2串级控制系统性能分析6.2.1抗扰性能6.2.2动态性能6.2.3工作频率6.2.4自适应能力　6.3串级控制系统设计6.3.1副回路选择6.3.2主、副控制器的设计　6.4串级控制参数整定6.4.1逐次逼近法6.4.2两步法6.4.3一步法　6.5综合仿真实例6.5.1串级与单回路控制对比仿真6.5.2串级控制的参数整定仿真6.5.3串级控制系统设计

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

电机驱动系统+磁盘驱动读取系统基本要求：（1）针对自己的兴趣自选控制系统（如磁盘驱动系统、倒立摆、弹簧系统等）确定系统的典型参数，建立系统的数学模型（状态空间表达式）；
（2）采用秩判据的方法判断系统的能控性和能观性；
（3）采用李雅普诺夫方法分析系统的状态稳定性、分析系统的输出稳定性（建议借助MATLAB进行分析，便于求出系统的极点位置）（4）设计系统的性能指标，对系统进行极点配置。
学生提交的大作业必须有包含基本要求，在完成基本要求的基础上，可以进行更加完善的设计。
在设计的过程中若使用MATLAB仿真软件，请附上程序代码。

录制一段个人自己的语音信号，画出此语音信号的时域波形和频谱图；
给定滤波器的性能指标，设计IIR和FIR滤波器，并画出滤波器的频率响应；
然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
回放语音信号；
最后，设计一个信号处理系统界面。

电力电子技术和电子元器件得到极大的发展,而随着其集成技术的高度发展,使得直流电机得到了广泛的应用,比如,绞肉机、风机和空调，正是其广泛的应用使得对直流电机的控制研究成为了必要的研究，本次设计从直流电机的研究背景，数学模型,性能指标,控制方案，脉冲控制方式,速度控制，最后使用matlab软件对直流电机的进行仿真验证,其主要的工作为:整流电路,PWM驱动功率管,最后对设计系统分别进行matlab仿真验证，并分别进行转速带截止频率的单闭环、转速不带截止频率的单闭环、开环控制和转速电流双闭环控制直流电机的运行，最后得出结论双闭环控制直流电机具有较好的动静性能。

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。