數字邏輯電路設計（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

編輯推薦

本書定位與本科層次，既可作為高等院校數字邏輯電路教學用書，也可作為教師、科技人員和有關專業學生的參考用書。

內容簡介

“數字邏輯電路設計”是電類專業必修的一門專業基礎課。本書主要介紹數字電路及邏輯設計的基本知識、分析與設計的基本方法及常用集成芯片的使用方法等。全書共分9章，基礎理論部分深入淺齣，簡要、透徹；數字邏輯電路的分析與設計部分注重實踐性；常用集成芯片的選型考慮實用性。書中備有大量例題和習題，部分章節後附帶實驗內容，最後一章給齣數字係統設計案列。

目錄

第1章 數製與代碼
1.1概述
1.2常用數製
1.3有符號數錶示法
1.4常用編碼
本章小結
習題
第2章 邏輯代數基礎
2.1 邏輯代數的基本運算
2.2邏輯代數的基本定律和運算規則
2.3邏輯函數的描述方法
2.4邏輯函數的化簡方法
本章小結
第3章 小規模組閤邏輯電路
3.1集成邏輯門
3.2小規模組閤邏輯電路的分析與設計
3.3組閤邏輯電路中的競爭與冒險
3.4小規模組閤邏輯電路實驗
本章小結
第4章模塊級組閤邏輯電路
4.1加法器
4.2編碼器
4.3譯碼器
4.4數值比較器
4.5數據選擇器
4.6模塊級組閤邏輯電路的分析與設計
4.7模塊級組閤邏輯電路實驗
本章小結
第5章 觸發器級時序邏輯電路
5.1時序邏輯電路概述
5.2觸發器
5.3觸發器級時序邏輯電路的分析
5.4觸發器級同步時序邏輯電路的設計
5.5觸發器級異步時序邏輯電路的設計
5.6觸發器時序邏輯電路實驗
本章小結
第6章 模塊級時序邏輯電路
6.1 集成計數器
6.2 寄存器與移位寄存器
6.3 數據鎖存器
6.4 模塊級時序邏輯電路的分析
6.5 模塊級時序邏輯電路的設計
6.6計數器及其應用實驗
6.7移位寄存器及其應用實驗
本章小結
第7章 脈衝信號的産生與變換電路
7.1多諧振蕩器
7.2單穩態觸發器
7.3施密特觸發器
7.4 555定時器
7.5 555定時器實驗
第8章 D/A和A/D轉換
8.1 D/A轉換
8.2 A/D轉換
第9章 數字係統設計實例
9.1 數字電子時鍾的設計
9.2 循環彩燈控製電路設計
9.3 點名器電路設計
9.4 搶答器的設計
9.5 交通燈控製電路設計
9.6 汽車尾燈控製電路設計
9.7電子密碼鎖控製電路設計
9.8 信號的D/A和A/D轉換
參考文獻

機械臂運動規劃與控製 本書深入探討瞭機械臂在復雜環境中進行高效、安全和精準運動規劃與控製的關鍵理論與技術。 第一部分：機械臂動力學與運動學基礎 本部分將全麵梳理機械臂在運動過程中涉及的基礎物理原理與數學模型。我們將從自由度、關節類型、連杆參數等基本概念入手，詳細介紹機械臂的運動學，包括正運動學和逆運動學。正運動學主要研究如何根據關節角度計算末端執行器的位姿，我們將采用齊次坐標變換、D-H參數法等經典方法，並通過豐富的實例分析，幫助讀者深刻理解不同坐標係之間的轉換關係。逆運動學則更為復雜，它涉及到如何根據期望的末端執行器位姿反推齣各關節應具有的角度，我們將重點闡述解析法和數值法的求解策略，並討論其優缺點及適用場景，例如幾何法、代數法以及基於雅可比矩陣的迭代求解等。 在此基礎上，我們將深入到機械臂的動力學建模。動力學描述瞭力和力矩與機械臂運動之間的關係，理解動力學是實現精確軌跡跟蹤和復雜操作的基礎。我們將介紹牛頓-歐拉法和拉格朗日法這兩種主流的動力學建模方法，詳細推導其動力學方程，包括慣性力、科裏奧利力、離心力和重力等的影響。讀者將學習如何建立一個準確的機械臂動力學模型，並理解模型參數（如質量、質心、慣量張量）對係統動態行為的重要性。此外，我們還將探討如何簡化動力學模型，例如忽略某些非綫性項，以適應實時控製的需求。 第二部分：軌跡規劃與插值 一個平穩、高效的機械臂運動離不開精心設計的軌跡。本部分將聚焦於機械臂從一個狀態（如初始位姿）平滑過渡到另一個狀態（如目標位姿）的軌跡規劃技術。我們將首先介紹基本的軌跡錶示方法，如點到點軌跡、路徑點軌跡以及連續軌跡。 接著，我們將深入探討各種軌跡插值算法。這包括： 多項式插值： 從簡單的綫性插值到更復雜的五次多項式插值，我們將詳細分析不同階次多項式的特性，以及它們如何保證軌跡的平滑性（連續的位置、速度和加速度）。例如，五次多項式插值能夠同時滿足起點和終點的位姿、速度和加速度約束，這對於避免衝擊和振動至關重要。我們將通過大量的計算示例，展示如何根據給定的時間、位置、速度和加速度約束來求解多項式係數。 B樣條麯綫與NURBS麯綫： 作為一種更靈活和強大的麯綫錶示方法，B樣條和NURBS（非均勻有理B樣條）在復雜軌跡生成中扮演著重要角色。我們將介紹B樣條的基本原理，包括基函數、控製點和節點嚮量，並分析其局部控製性、凸包性質等優點。在此基礎上，我們將引入NURBS，解釋其如何在B樣條的基礎上增加有理函數，從而能夠精確錶示圓弧、橢圓等二次麯綫，並進一步提高軌跡的錶達能力。讀者將學習如何通過調整控製點、節點嚮量和權重來生成滿足特定形狀和約束的軌跡。 螺鏇綫插值： 在三維空間中，機械臂末端執行器的運動通常是一個螺鏇綫軌跡，它同時包含平移和鏇轉。我們將詳細介紹如何進行六自由度的螺鏇綫軌跡插值，保證末端執行器的六個自由度（x, y, z, roll, pitch, yaw）都能平滑過渡。這對於復雜的抓取、裝配等任務至關重要。 除瞭軌跡的幾何形狀，我們還將關注軌跡的時間分配。我們將討論如何根據機械臂的動力學約束、速度和加速度限製，以及任務的緊急程度，來優化軌跡的時間參數，實現高效的運動。這涉及到速度剖麵生成，如梯形速度剖麵和S形速度剖麵，以及如何將其與幾何軌跡相結閤，生成滿足動態約束的運動軌跡。 第三部分：機械臂控製策略 本部分將聚焦於如何設計有效的控製算法，使機械臂能夠精確地跟蹤規劃好的軌跡，並對外部乾擾做齣魯棒的響應。 PID控製： 作為最基本且應用最廣泛的控製器，我們將詳細講解比例-積分-微分（PID）控製器的原理。我們將深入分析P、I、D三個參數的物理意義及其對係統響應的影響。讀者將學習如何根據機械臂的動態特性，通過經驗方法或係統辨識來整定PID參數，以達到良好的跟蹤性能和穩定性。我們還將討論PID控製在機械臂多關節獨立控製中的應用，以及其在簡化模型下的有效性。 力/位置混閤控製： 對於與環境發生交互的機械臂任務，如裝配、打磨等，僅僅控製位置是不夠的，還需要對力進行控製。本部分將介紹力/位置混閤控製的概念。我們將闡述阻抗控製和導納控製等主流的力控製方法，解釋它們如何通過調整機械臂的“柔順性”來適應與環境的交互。讀者將學習如何構建一個能夠同時處理位置和力指令的控製器，實現柔順的交互行為。 先進控製方法： 除瞭PID，我們還將介紹一些更先進的控製技術，以應對機械臂模型不確定性、非綫性強以及外部擾動等挑戰。 自適應控製： 當機械臂的動力學參數發生變化（例如，負載增加或減少）或模型不準確時，自適應控製器能夠實時調整控製參數，以保持良好的控製性能。我們將介紹模型參考自適應控製（MRAC）和自適應律學習等基本思想。 滑模變結構控製（SMC）： SMC以其對模型不確定性和外部擾動的強魯棒性而聞名。我們將介紹滑模麵的設計，以及如何設計趨近律來保證軌跡收斂到滑模麵。讀者將理解SMC如何在存在不確定性時，依然能夠實現對機械臂狀態的精確控製。 模糊邏輯控製與神經網絡控製： 作為基於知識和學習的控製方法，模糊邏輯控製器和神經網絡控製器能夠處理非綫性係統，並且在某些情況下，能夠從數據中學習最優的控製策略。我們將介紹模糊邏輯控製器的設計思路，如模糊規則庫和隸角器、模糊化、模糊推理和解模糊等。對於神經網絡控製，我們將介紹如何利用神經網絡逼近未知函數或直接作為控製器，以及相關的學習算法。 第四部分：機械臂感知與環境交互 本部分將探討機械臂如何獲取環境信息，並利用這些信息來輔助其運動規劃與控製，實現更智能化的操作。 傳感器技術： 我們將介紹在機械臂係統中常用的傳感器類型，包括編碼器（用於測量關節角度）、加速度計、陀螺儀（用於測量姿態和角速度）、力/力矩傳感器（用於測量末端執行器的受力）、視覺傳感器（如攝像頭、深度相機）以及激光雷達等。我們將分析這些傳感器的原理、性能指標及其在不同應用場景下的選擇。 環境建模與三維感知： 機械臂需要在環境中執行任務，因此理解環境的幾何結構至關重要。我們將介紹如何利用視覺傳感器等獲取的三維點雲數據，進行環境的三維重建和建模。這包括點雲濾波、配準、分割以及錶麵重建等技術。讀者將學習如何構建一個實時的三維環境模型，為機械臂的避障和目標識彆提供基礎。 障礙物檢測與避障： 在復雜環境中，機械臂需要能夠自主檢測障礙物並規劃齣安全的運動路徑，避免碰撞。我們將介紹多種經典的避障算法，如人工勢場法、快速探索隨機樹（RRT）及其變種、以及基於網格的搜索算法（如A算法）等。我們將重點分析這些算法在處理不同類型障礙物（靜態和動態）時的性能，並討論如何將其與實時感知相結閤。 目標識彆與抓取： 對於需要與物體進行交互的機械臂任務，如抓取，目標識彆是首要步驟。我們將介紹基於圖像處理和機器學習的目標檢測與識彆技術，以及如何利用識彆結果來確定目標物體的位姿。在此基礎上，我們將探討如何規劃機械臂的抓取路徑，包括手爪的末端姿態規劃、抓取點選擇以及運動軌跡的生成，以實現穩定可靠的抓取。 第五部分：機械臂係統的集成與應用 本部分將把前麵章節介紹的理論知識和技術進行整閤，並展示它們在實際機械臂係統中的應用。 ROS（Robot Operating System）框架： 作為目前最流行的機器人開發框架，ROS為機械臂的軟件開發提供瞭一個強大的平颱。我們將介紹ROS的基本概念，包括節點、話題、服務、參數服務器等，並演示如何利用ROS來集成不同的硬件驅動、算法包（如運動規劃器、控製器、感知模塊）以及可視化工具。讀者將學習如何構建一個模塊化、可擴展的ROS機器人係統。 仿真環境與測試： 在實際部署之前，對機械臂的運動規劃和控製算法進行仿真測試至關重要。我們將介紹常用的機械臂仿真軟件，如Gazebo、RViz等，並演示如何搭建仿真場景，導入機械臂模型、環境模型，以及進行軌跡規劃、控製算法的驗證和參數調優。 典型應用案例分析： 我們將結閤多個具體的應用場景，深入分析機械臂運動規劃與控製技術的落地實踐。這包括： 工業自動化： 汽車製造、電子産品組裝、物流倉儲等領域的自動化生産綫中，機械臂如何實現高精度、高效率的任務執行。 服務機器人： 醫療機器人（如手術輔助）、傢庭服務機器人、特種機器人（如水下、太空探測）等，它們在復雜、非結構化環境中如何進行自主導航與操作。 人機協作： 如何設計安全、高效的協作策略，使機械臂能夠與人類操作員共同完成任務，提高生産效率和靈活性。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的機械臂運動規劃與控製知識體係，無論您是高校學生、科研人員，還是工程師，都能從中受益，掌握設計和實現高性能機械臂係統的關鍵技術。