数字逻辑电路设计（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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本书定位与本科层次，既可作为高等院校数字逻辑电路教学用书，也可作为教师、科技人员和有关专业学生的参考用书。

内容简介

“数字逻辑电路设计”是电类专业必修的一门专业基础课。本书主要介绍数字电路及逻辑设计的基本知识、分析与设计的基本方法及常用集成芯片的使用方法等。全书共分9章，基础理论部分深入浅出，简要、透彻；数字逻辑电路的分析与设计部分注重实践性；常用集成芯片的选型考虑实用性。书中备有大量例题和习题，部分章节后附带实验内容，最后一章给出数字系统设计案列。

目录

第1章 数制与代码
1.1概述
1.2常用数制
1.3有符号数表示法
1.4常用编码
本章小结
习题
第2章 逻辑代数基础
2.1 逻辑代数的基本运算
2.2逻辑代数的基本定律和运算规则
2.3逻辑函数的描述方法
2.4逻辑函数的化简方法
本章小结
第3章 小规模组合逻辑电路
3.1集成逻辑门
3.2小规模组合逻辑电路的分析与设计
3.3组合逻辑电路中的竞争与冒险
3.4小规模组合逻辑电路实验
本章小结
第4章模块级组合逻辑电路
4.1加法器
4.2编码器
4.3译码器
4.4数值比较器
4.5数据选择器
4.6模块级组合逻辑电路的分析与设计
4.7模块级组合逻辑电路实验
本章小结
第5章 触发器级时序逻辑电路
5.1时序逻辑电路概述
5.2触发器
5.3触发器级时序逻辑电路的分析
5.4触发器级同步时序逻辑电路的设计
5.5触发器级异步时序逻辑电路的设计
5.6触发器时序逻辑电路实验
本章小结
第6章 模块级时序逻辑电路
6.1 集成计数器
6.2 寄存器与移位寄存器
6.3 数据锁存器
6.4 模块级时序逻辑电路的分析
6.5 模块级时序逻辑电路的设计
6.6计数器及其应用实验
6.7移位寄存器及其应用实验
本章小结
第7章 脉冲信号的产生与变换电路
7.1多谐振荡器
7.2单稳态触发器
7.3施密特触发器
7.4 555定时器
7.5 555定时器实验
第8章 D/A和A/D转换
8.1 D/A转换
8.2 A/D转换
第9章 数字系统设计实例
9.1 数字电子时钟的设计
9.2 循环彩灯控制电路设计
9.3 点名器电路设计
9.4 抢答器的设计
9.5 交通灯控制电路设计
9.6 汽车尾灯控制电路设计
9.7电子密码锁控制电路设计
9.8 信号的D/A和A/D转换
参考文献

机械臂运动规划与控制 本书深入探讨了机械臂在复杂环境中进行高效、安全和精准运动规划与控制的关键理论与技术。 第一部分：机械臂动力学与运动学基础 本部分将全面梳理机械臂在运动过程中涉及的基础物理原理与数学模型。我们将从自由度、关节类型、连杆参数等基本概念入手，详细介绍机械臂的运动学，包括正运动学和逆运动学。正运动学主要研究如何根据关节角度计算末端执行器的位姿，我们将采用齐次坐标变换、D-H参数法等经典方法，并通过丰富的实例分析，帮助读者深刻理解不同坐标系之间的转换关系。逆运动学则更为复杂，它涉及到如何根据期望的末端执行器位姿反推出各关节应具有的角度，我们将重点阐述解析法和数值法的求解策略，并讨论其优缺点及适用场景，例如几何法、代数法以及基于雅可比矩阵的迭代求解等。 在此基础上，我们将深入到机械臂的动力学建模。动力学描述了力和力矩与机械臂运动之间的关系，理解动力学是实现精确轨迹跟踪和复杂操作的基础。我们将介绍牛顿-欧拉法和拉格朗日法这两种主流的动力学建模方法，详细推导其动力学方程，包括惯性力、科里奥利力、离心力和重力等的影响。读者将学习如何建立一个准确的机械臂动力学模型，并理解模型参数（如质量、质心、惯量张量）对系统动态行为的重要性。此外，我们还将探讨如何简化动力学模型，例如忽略某些非线性项，以适应实时控制的需求。 第二部分：轨迹规划与插值 一个平稳、高效的机械臂运动离不开精心设计的轨迹。本部分将聚焦于机械臂从一个状态（如初始位姿）平滑过渡到另一个状态（如目标位姿）的轨迹规划技术。我们将首先介绍基本的轨迹表示方法，如点到点轨迹、路径点轨迹以及连续轨迹。 接着，我们将深入探讨各种轨迹插值算法。这包括： 多项式插值： 从简单的线性插值到更复杂的五次多项式插值，我们将详细分析不同阶次多项式的特性，以及它们如何保证轨迹的平滑性（连续的位置、速度和加速度）。例如，五次多项式插值能够同时满足起点和终点的位姿、速度和加速度约束，这对于避免冲击和振动至关重要。我们将通过大量的计算示例，展示如何根据给定的时间、位置、速度和加速度约束来求解多项式系数。 B样条曲线与NURBS曲线： 作为一种更灵活和强大的曲线表示方法，B样条和NURBS（非均匀有理B样条）在复杂轨迹生成中扮演着重要角色。我们将介绍B样条的基本原理，包括基函数、控制点和节点向量，并分析其局部控制性、凸包性质等优点。在此基础上，我们将引入NURBS，解释其如何在B样条的基础上增加有理函数，从而能够精确表示圆弧、椭圆等二次曲线，并进一步提高轨迹的表达能力。读者将学习如何通过调整控制点、节点向量和权重来生成满足特定形状和约束的轨迹。 螺旋线插值： 在三维空间中，机械臂末端执行器的运动通常是一个螺旋线轨迹，它同时包含平移和旋转。我们将详细介绍如何进行六自由度的螺旋线轨迹插值，保证末端执行器的六个自由度（x, y, z, roll, pitch, yaw）都能平滑过渡。这对于复杂的抓取、装配等任务至关重要。 除了轨迹的几何形状，我们还将关注轨迹的时间分配。我们将讨论如何根据机械臂的动力学约束、速度和加速度限制，以及任务的紧急程度，来优化轨迹的时间参数，实现高效的运动。这涉及到速度剖面生成，如梯形速度剖面和S形速度剖面，以及如何将其与几何轨迹相结合，生成满足动态约束的运动轨迹。 第三部分：机械臂控制策略 本部分将聚焦于如何设计有效的控制算法，使机械臂能够精确地跟踪规划好的轨迹，并对外部干扰做出鲁棒的响应。 PID控制： 作为最基本且应用最广泛的控制器，我们将详细讲解比例-积分-微分（PID）控制器的原理。我们将深入分析P、I、D三个参数的物理意义及其对系统响应的影响。读者将学习如何根据机械臂的动态特性，通过经验方法或系统辨识来整定PID参数，以达到良好的跟踪性能和稳定性。我们还将讨论PID控制在机械臂多关节独立控制中的应用，以及其在简化模型下的有效性。 力/位置混合控制： 对于与环境发生交互的机械臂任务，如装配、打磨等，仅仅控制位置是不够的，还需要对力进行控制。本部分将介绍力/位置混合控制的概念。我们将阐述阻抗控制和导纳控制等主流的力控制方法，解释它们如何通过调整机械臂的“柔顺性”来适应与环境的交互。读者将学习如何构建一个能够同时处理位置和力指令的控制器，实现柔顺的交互行为。 先进控制方法： 除了PID，我们还将介绍一些更先进的控制技术，以应对机械臂模型不确定性、非线性强以及外部扰动等挑战。 自适应控制： 当机械臂的动力学参数发生变化（例如，负载增加或减少）或模型不准确时，自适应控制器能够实时调整控制参数，以保持良好的控制性能。我们将介绍模型参考自适应控制（MRAC）和自适应律学习等基本思想。 滑模变结构控制（SMC）： SMC以其对模型不确定性和外部扰动的强鲁棒性而闻名。我们将介绍滑模面的设计，以及如何设计趋近律来保证轨迹收敛到滑模面。读者将理解SMC如何在存在不确定性时，依然能够实现对机械臂状态的精确控制。 模糊逻辑控制与神经网络控制： 作为基于知识和学习的控制方法，模糊逻辑控制器和神经网络控制器能够处理非线性系统，并且在某些情况下，能够从数据中学习最优的控制策略。我们将介绍模糊逻辑控制器的设计思路，如模糊规则库和隶角器、模糊化、模糊推理和解模糊等。对于神经网络控制，我们将介绍如何利用神经网络逼近未知函数或直接作为控制器，以及相关的学习算法。 第四部分：机械臂感知与环境交互 本部分将探讨机械臂如何获取环境信息，并利用这些信息来辅助其运动规划与控制，实现更智能化的操作。 传感器技术： 我们将介绍在机械臂系统中常用的传感器类型，包括编码器（用于测量关节角度）、加速度计、陀螺仪（用于测量姿态和角速度）、力/力矩传感器（用于测量末端执行器的受力）、视觉传感器（如摄像头、深度相机）以及激光雷达等。我们将分析这些传感器的原理、性能指标及其在不同应用场景下的选择。 环境建模与三维感知： 机械臂需要在环境中执行任务，因此理解环境的几何结构至关重要。我们将介绍如何利用视觉传感器等获取的三维点云数据，进行环境的三维重建和建模。这包括点云滤波、配准、分割以及表面重建等技术。读者将学习如何构建一个实时的三维环境模型，为机械臂的避障和目标识别提供基础。 障碍物检测与避障： 在复杂环境中，机械臂需要能够自主检测障碍物并规划出安全的运动路径，避免碰撞。我们将介绍多种经典的避障算法，如人工势场法、快速探索随机树（RRT）及其变种、以及基于网格的搜索算法（如A算法）等。我们将重点分析这些算法在处理不同类型障碍物（静态和动态）时的性能，并讨论如何将其与实时感知相结合。 目标识别与抓取： 对于需要与物体进行交互的机械臂任务，如抓取，目标识别是首要步骤。我们将介绍基于图像处理和机器学习的目标检测与识别技术，以及如何利用识别结果来确定目标物体的位姿。在此基础上，我们将探讨如何规划机械臂的抓取路径，包括手爪的末端姿态规划、抓取点选择以及运动轨迹的生成，以实现稳定可靠的抓取。 第五部分：机械臂系统的集成与应用 本部分将把前面章节介绍的理论知识和技术进行整合，并展示它们在实际机械臂系统中的应用。 ROS（Robot Operating System）框架： 作为目前最流行的机器人开发框架，ROS为机械臂的软件开发提供了一个强大的平台。我们将介绍ROS的基本概念，包括节点、话题、服务、参数服务器等，并演示如何利用ROS来集成不同的硬件驱动、算法包（如运动规划器、控制器、感知模块）以及可视化工具。读者将学习如何构建一个模块化、可扩展的ROS机器人系统。 仿真环境与测试： 在实际部署之前，对机械臂的运动规划和控制算法进行仿真测试至关重要。我们将介绍常用的机械臂仿真软件，如Gazebo、RViz等，并演示如何搭建仿真场景，导入机械臂模型、环境模型，以及进行轨迹规划、控制算法的验证和参数调优。 典型应用案例分析： 我们将结合多个具体的应用场景，深入分析机械臂运动规划与控制技术的落地实践。这包括： 工业自动化： 汽车制造、电子产品组装、物流仓储等领域的自动化生产线中，机械臂如何实现高精度、高效率的任务执行。 服务机器人： 医疗机器人（如手术辅助）、家庭服务机器人、特种机器人（如水下、太空探测）等，它们在复杂、非结构化环境中如何进行自主导航与操作。 人机协作： 如何设计安全、高效的协作策略，使机械臂能够与人类操作员共同完成任务，提高生产效率和灵活性。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的机械臂运动规划与控制知识体系，无论您是高校学生、科研人员，还是工程师，都能从中受益，掌握设计和实现高性能机械臂系统的关键技术。