运动控制算法仿真与验证
📚 共计 30 章节
01
运动控制概述
定义、发展历程、应用领域（机器人/数控机床/自动化产线）、核心指标
精度
速度
稳定性
02
运动控制数学基础
坐标系与变换、齐次坐标、欧拉角、四元数、刚体运动学、动力学基础
坐标系
四元数
动力学
03
运动控制硬件平台
伺服电机与驱动器、编码器与传感器、运动控制卡与PLC、实时通信总线
EtherCAT
CANopen
PLC
04
运动控制软件架构
RTOS选型、任务调度、中断管理、软件分层设计（驱动/算法/应用）
RTOS
调度
分层
05
轨迹规划基础
S形曲线、梯形曲线、多项式插值、速度规划与加速度约束
S形
插值
加速度
06
轨迹规划进阶
时间最优、路径-时间解耦、B样条与NURBS、前瞻控制与速度平滑
B样条
NURBS
前瞻
07
PID控制原理
比例/积分/微分作用、参数整定（Ziegler-Nichols、试凑）、数字PID
PID
整定
数字
08
PID控制改进
积分分离、变速积分、抗积分饱和、不完全微分、前馈补偿
积分分离
抗饱和
前馈
09
前馈控制与复合控制
速度/加速度前馈、零相位误差跟踪控制(ZPETC)、鲁棒前馈设计
前馈
ZPETC
鲁棒
10
状态空间控制
状态反馈、极点配置、龙伯格观测器、LQR最优控制
极点配置
观测器
LQR
11
自适应控制
MRAC、自校正控制、参数辨识（最小二乘法）
MRAC
自校正
最小二乘
12
鲁棒控制
H∞控制、μ综合、滑模控制(SMC)、干扰观测器(DOB)
H∞
滑模
DOB
13
非线性控制
反馈线性化、反步法、李雅普诺夫稳定性、非线性观测器
反步法
李雅普诺夫
非线性
14
智能控制基础
模糊控制、神经网络控制、强化学习在运动控制中的应用
模糊
神经网络
强化学习
15
多轴运动控制
电子齿轮、电子凸轮、插补原理（直线/圆弧）、同步控制
电子凸轮
插补
同步
16
力控与柔顺控制
阻抗控制、导纳控制、力位混合控制、零力控制与拖动示教
阻抗
导纳
拖动示教
17
运动控制仿真环境搭建
MATLAB/Simulink、Python框架(NumPy/SciPy/Control)、求解器选择
Simulink
Python
仿真
18
Simulink建模与仿真
物理系统建模、控制算法模块化、信号监测与数据记录
建模
模块化
监测
19
Python运动控制仿真
PID仿真、轨迹生成与可视化、实时仿真与数据回放
Python
可视化
回放
20
硬件在环仿真(HIL)
HIL架构、实时仿真机(NI PXI/dSPACE)、接口板卡、测试用例
HIL
dSPACE
实时
21
运动控制算法验证方法
单元/集成/回归测试、覆盖率分析、MIL/SIL/PIL/HIL流程
MIL
SIL
PIL
22
性能评估指标
跟踪误差、稳态误差、超调量、调节时间、带宽、抗干扰、鲁棒性
超调
带宽
鲁棒性
23
频域分析与设计
伯德图、奈奎斯特图、稳定裕度、环路整形、陷波滤波器
伯德图
稳定裕度
陷波
24
系统辨识
时域辨识(阶跃/脉冲)、频域辨识(扫频/FFT)、参数模型(ARX/ARMAX)
阶跃响应
扫频
ARX
25
振动抑制与谐振控制
陷波滤波器、双T型滤波器、加速度反馈、输入整形技术
陷波
输入整形
加速度反馈
26
摩擦补偿与扰动抑制
Stribeck/LuGre摩擦模型、摩擦前馈补偿、扰动观测器
Stribeck
LuGre
扰动观测器
27
运动控制中的数字信号处理
低通滤波、均值滤波、卡尔曼滤波、小波去噪
卡尔曼
小波
去噪
28
现场总线与运动控制
EtherCAT协议解析、DC同步模式、分布式时钟、网络抖动补偿
EtherCAT
DC
时钟同步
29
运动控制工程实践案例
六轴机器人轨迹跟踪、龙门双驱同步、高速贴片机运动控制
六轴
龙门双驱
贴片机
30
前沿技术与趋势
预测控制(MPC)、学习控制(ILC)、数字孪生、AI驱动运动控制
MPC
ILC
数字孪生