自动控制理论（1）

约 552 字大约 2 分钟

具身智能自动控制课程笔记

课程定位

这门课用于理解经典控制系统的建模、分析与校正，重点建立从动态系统到反馈控制的完整逻辑。

希望回答的问题

为什么反馈能够降低误差，又可能造成振荡？
如何从物理系统得到微分方程和传递函数？
稳定性、快速性和准确性如何度量？
PID 控制器的三个部分分别改变了什么？

学习进度

日期	章节或主题	推导或实验	状态
2026-07-24	拉普拉斯变换：常用性质	常用性质推导、例题与自测	学习中
2026-07-24	拉普拉斯变换：线性性质	信号组合图、推导与叠加例题	学习中
2026-07-24	拉普拉斯变换：时移性质	两类移位性质推导与典型例题	学习中
2026-07-24	拉普拉斯变换：频移性质	指数包络图、极点平移与例题	学习中

当前学习

拉普拉斯变换

当前重点是拉普拉斯变换的常用性质，包括：

线性、尺度变换以及周期函数性质。
时域微分、时域积分和 $s$ 域微分。
卷积定理、初值定理和终值定理。
线性性质： $af(t)+bg(t)$ 对应 $aF(s)+bG(s)$ 。
时移性质： $f(t-a)u(t-a)$ 对应 $e^{-as}F(s)$ 。
频移性质： $e^{at}f(t)$ 对应 $F(s-a)$ 。

重点验证

建立一个质量—弹簧—阻尼系统或电机模型。
比较开环与闭环响应。
记录 PID 参数对超调量、稳态误差和调节时间的影响。

阶段总结

关键公式背后的物理意义：待补充。
能够完成的系统分析：待补充。
尚未掌握的推导：待补充。
对机器人控制的连接：待补充。

更新日志

2026/7/24 20:09

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8cad8-feat: add embodied AI learning collection于 2026/7/24

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