feat: 初始化自动控制原理AI+数智平台项目
- 添加时域分析、频域分析、根轨迹分析功能 - 集成 AI 智能问答(DeepSeek/Gemini API) - 现代化 UI 设计,支持 LaTeX 公式渲染 - 完整的项目文档和配置文件
This commit is contained in:
+49
@@ -0,0 +1,49 @@
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# AutoControl - 自动控制原理AI+数智平台
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.DS_Store
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*.pyc
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*$py.class
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# 虚拟环境
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venv/
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env/
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ENV/
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.venv
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.conda/
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# IDE 配置
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.vscode/
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.idea/
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*.swp
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*.swo
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*~
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# Jupyter Notebook
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.ipynb_checkpoints
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# 环境变量文件
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.env
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.env.local
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# 日志文件
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*.log
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# 临时文件
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*.tmp
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*.bak
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# 系统文件
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Thumbs.db
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Desktop.ini
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# 打包文件
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dist/
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build/
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*.egg-info/
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# API 密钥配置(如果单独管理)
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config.json
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secrets.json
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api_keys.txt
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+201
@@ -0,0 +1,201 @@
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# API 配置指南
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本文档详细说明如何配置 DeepSeek 和 Gemini API。
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## 📋 目录
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- [DeepSeek API 配置](#deepseek-api-配置)
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- [Gemini API 配置](#gemini-api-配置)
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- [常见问题](#常见问题)
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## 🚀 DeepSeek API 配置
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### 1. 获取 API 密钥
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1. 访问 [DeepSeek 平台](https://platform.deepseek.com/)
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2. 注册账号并登录
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3. 进入 [API Keys 页面](https://platform.deepseek.com/api_keys)
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4. 点击"创建新密钥"
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5. 复制生成的 API 密钥(格式:`sk-xxxxxxxxxxxxxxxx`)
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### 2. 配置到应用
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编辑 `app.py` 文件的配置区域(第 7-28 行):
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```python
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# ==================== API 配置 ====================
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API_KEY = "sk-your-api-key-here" # 粘贴您的 DeepSeek API 密钥
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API_BASE_URL = "https://api.deepseek.com/v1"
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API_MODEL = "deepseek-chat" # 或 "deepseek-coder"
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API_TYPE = "deepseek"
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# ==================================================
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```
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### 3. 可用模型
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| 模型名称 | 适用场景 | 特点 |
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|---------|---------|------|
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| `deepseek-chat` | 通用对话 | 平衡性能,推荐使用 |
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| `deepseek-coder` | 代码相关 | 代码理解和生成能力强 |
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### 4. 费用说明
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- 新用户通常有免费额度
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- 按 token 计费,价格实惠
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- 详见 [定价页面](https://platform.deepseek.com/pricing)
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## 🌐 Gemini API 配置
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### 1. 获取 API 密钥
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1. 访问 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/app/apikey)
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2. 使用 Google 账号登录
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3. 点击"Get API Key"
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4. 创建或选择项目
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5. 复制生成的 API 密钥
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### 2. 配置到应用
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编辑 `app.py` 文件的配置区域:
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```python
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# ==================== API 配置 ====================
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API_KEY = "AIzaSy-your-gemini-api-key-here"
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API_BASE_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
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||||
API_MODEL = "gemini-1.5-flash" # 或其他可用模型
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||||
API_TYPE = "gemini"
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# ==================================================
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```
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### 3. 可用模型
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| 模型名称 | 特点 |
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|---------|------|
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| `gemini-1.5-flash` | 快速响应,适合实时交互 |
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| `gemini-1.5-pro` | 更强大的理解和生成能力 |
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| `gemini-pro` | 经典版本 |
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### 4. 注意事项
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- Gemini API 在某些地区可能需要网络代理
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- 中国大陆用户推荐使用 DeepSeek API
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## 🔒 安全建议
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### 方法 1:环境变量(推荐)
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不要直接在代码中硬编码 API 密钥,使用环境变量:
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**Windows PowerShell:**
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```powershell
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$env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-key"
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||||
python app.py
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```
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||||
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||||
**Linux/Mac:**
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```bash
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||||
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-key"
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||||
python app.py
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||||
```
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||||
然后在代码中读取:
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||||
```python
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||||
import os
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||||
API_KEY = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
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```
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### 方法 2:配置文件
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||||
创建 `config.json`(不要提交到 Git):
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||||
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```json
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{
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||||
"api_key": "sk-your-key",
|
||||
"api_base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
|
||||
"api_model": "deepseek-chat",
|
||||
"api_type": "deepseek"
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
在代码中加载:
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||||
```python
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||||
import json
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||||
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||||
with open('config.json', 'r') as f:
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||||
config = json.load(f)
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||||
API_KEY = config['api_key']
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||||
API_BASE_URL = config['api_base_url']
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||||
# ...
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```
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---
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## ❓ 常见问题
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### Q1: API 请求失败,显示 401 错误
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**原因**:API 密钥无效或未配置
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||||
**解决**:
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1. 检查 API 密钥是否正确复制(无多余空格)
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||||
2. 确认密钥未过期或被删除
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||||
3. 重新生成密钥并更新配置
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||||
### Q2: 网络连接错误
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||||
**原因**:网络问题或 API 服务不可达
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||||
|
||||
**解决**:
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||||
1. DeepSeek 用户:检查国内网络连接
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||||
2. Gemini 用户:可能需要配置网络代理
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||||
3. 尝试切换到 DeepSeek API(国内友好)
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||||
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||||
### Q3: 回复速度慢或超时
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||||
**原因**:网络延迟或 API 负载高
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||||
|
||||
**解决**:
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||||
1. 检查网络连接速度
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||||
2. 调整超时设置(app.py 中的 `ClientTimeout`)
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||||
3. 尝试切换模型(如 flash 版本)
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### Q4: 公式不渲染
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||||
**原因**:Chatbot 未启用 LaTeX 支持
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||||
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||||
**解决**:
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||||
确认 `gr.Chatbot` 包含 `latex_delimiters` 参数:
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||||
```python
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||||
chatbot = gr.Chatbot(
|
||||
latex_delimiters=[
|
||||
{"left": "$$", "right": "$$", "display": True},
|
||||
{"left": "$", "right": "$", "display": False}
|
||||
]
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||||
)
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```
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### Q5: 如何限制 API 调用成本?
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**建议**:
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1. 在 API 平台设置使用限额
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2. 代码中添加 `max_tokens` 限制
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3. 监控 API 使用情况
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||||
4. 使用轻量级模型(如 flash 版本)
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## 📞 获取帮助
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- **DeepSeek 文档**:https://platform.deepseek.com/docs
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- **Gemini 文档**:https://ai.google.dev/docs
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||||
- **项目 Issues**:[GitHub Issues 链接]
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最后更新:2025年10月15日
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@@ -0,0 +1,60 @@
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# Changelog
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All notable changes to this project will be documented in this file.
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The format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.0.0/),
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||||
and this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).
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## [1.0.0] - 2025-10-15
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### Added
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- ✨ 时域分析功能(阶跃响应、脉冲响应、性能指标计算)
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- ✨ 频域分析功能(Bode 图、Nyquist 图、稳定裕度)
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||||
- ✨ 根轨迹分析功能(动态轨迹绘制、增益调节、极点跟踪)
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||||
- ✨ AI 智能问答功能(支持 DeepSeek 和 Gemini API)
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||||
- 🎨 现代化 UI 设计(渐变色、卡片布局、可滚动知识区)
|
||||
- 📚 详细的知识卡片(时域、频域、根轨迹理论)
|
||||
- 🔧 对数增益滑块(精确调节 0.1 到 1000 范围)
|
||||
- 💬 LaTeX 公式渲染(聊天机器人内数学公式支持)
|
||||
- 📊 英文图表标签(避免中文显示问题)
|
||||
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||||
### Features
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||||
- 支持任意阶次线性时不变(LTI)系统分析
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- 实时参数调节和图表更新
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||||
- 流式 AI 对话响应
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||||
- 标签页切换自动加载数据
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||||
- 可折叠的知识点章节
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### Documentation
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||||
- 📄 完整的 README.md
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||||
- 📄 API 配置指南(API_CONFIG.md)
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||||
- 📄 快速上手指南(QUICK_START.md)
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||||
- 📄 依赖列表(requirements.txt)
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||||
- 📄 .gitignore 配置
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||||
- 📄 MIT 开源许可证
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||||
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||||
## [Unreleased]
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||||
### Planned
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||||
- [ ] 状态空间分析模块
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||||
- [ ] 离散系统分析支持
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||||
- [ ] 更多控制器设计工具(PID 调优、极点配置)
|
||||
- [ ] 系统对比功能(多个传递函数对比)
|
||||
- [ ] 导出分析报告(PDF/Word)
|
||||
- [ ] 历史记录保存
|
||||
- [ ] 更多 AI 模型支持
|
||||
- [ ] 多语言界面(英文版)
|
||||
- [ ] 移动端适配
|
||||
|
||||
---
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||||
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## Version History
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### v1.0.0 (2025-10-15)
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- 🎉 首次正式发布
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- 包含四大核心功能模块
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||||
- 完整的文档和配置文件
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||||
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---
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||||
**Note**: For detailed commit history, see the [Git log](https://github.com/your-repo/commits).
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+171
@@ -0,0 +1,171 @@
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||||
# 贡献指南
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||||
感谢您对本项目的关注!我们欢迎任何形式的贡献。
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## 🤝 如何贡献
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### 报告 Bug
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||||
如果您发现了 Bug,请:
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||||
1. 在 [Issues](https://github.com/your-repo/issues) 中搜索是否已有相同问题
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||||
2. 如果没有,创建新 Issue,包含:
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||||
- 清晰的标题
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||||
- Bug 复现步骤
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||||
- 预期行为 vs 实际行为
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||||
- 系统环境(操作系统、Python 版本等)
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||||
- 错误截图或日志(如果有)
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||||
### 提出新功能
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||||
如果您有新功能建议:
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1. 创建 Feature Request Issue
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||||
2. 描述功能的用途和价值
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||||
3. 提供可能的实现思路(可选)
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||||
### 提交代码
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||||
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||||
#### 准备工作
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1. Fork 本仓库
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||||
2. 克隆到本地:
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```bash
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git clone https://github.com/your-username/AutoControl.git
|
||||
cd AutoControl
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||||
```
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||||
3. 创建新分支:
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||||
```bash
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||||
git checkout -b feature/your-feature-name
|
||||
```
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||||
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||||
#### 开发规范
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||||
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||||
**代码风格**:
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||||
- 遵循 PEP 8 Python 代码规范
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||||
- 使用有意义的变量名和函数名
|
||||
- 添加必要的注释和文档字符串
|
||||
|
||||
**提交信息**:
|
||||
```
|
||||
<type>(<scope>): <subject>
|
||||
|
||||
<body>
|
||||
|
||||
<footer>
|
||||
```
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||||
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||||
类型(type):
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||||
- `feat`: 新功能
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||||
- `fix`: Bug 修复
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||||
- `docs`: 文档更新
|
||||
- `style`: 代码格式调整
|
||||
- `refactor`: 重构
|
||||
- `test`: 测试相关
|
||||
- `chore`: 构建/工具链相关
|
||||
|
||||
示例:
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||||
```
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||||
feat(analysis): 添加状态空间分析模块
|
||||
|
||||
- 实现状态空间表示转换
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||||
- 添加可控性和可观测性判断
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||||
- 集成到主界面标签页
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||||
Closes #123
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||||
```
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|
||||
#### 测试
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||||
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||||
在提交前确保:
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||||
- 代码能正常运行
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||||
- 没有破坏现有功能
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||||
- 新功能经过测试
|
||||
|
||||
#### 提交 Pull Request
|
||||
|
||||
1. 推送到您的 Fork:
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```bash
|
||||
git push origin feature/your-feature-name
|
||||
```
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||||
2. 在 GitHub 上创建 Pull Request
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||||
3. 填写 PR 描述:
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||||
- 做了什么改动
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||||
- 为什么需要这个改动
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||||
- 如何测试
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||||
4. 等待代码审查
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## 📋 开发任务
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### 当前优先级
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#### 高优先级
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- [ ] 修复已知 Bug
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||||
- [ ] 改进性能(大系统分析优化)
|
||||
- [ ] 移动端适配
|
||||
|
||||
#### 中优先级
|
||||
- [ ] 状态空间分析模块
|
||||
- [ ] PID 控制器调优工具
|
||||
- [ ] 系统对比功能
|
||||
|
||||
#### 低优先级
|
||||
- [ ] 导出分析报告
|
||||
- [ ] 多语言支持
|
||||
- [ ] 主题切换(暗色模式)
|
||||
|
||||
### 适合新手的任务
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||||
标记为 `good first issue` 的 Issue 适合新手参与:
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||||
- 文档改进
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||||
- UI 微调
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||||
- 小功能添加
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||||
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||||
## 🎨 UI/UX 贡献
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||||
我们欢迎设计相关的贡献:
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- 界面美化
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||||
- 交互优化
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||||
- 图标设计
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||||
- 配色方案
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||||
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||||
## 📚 文档贡献
|
||||
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||||
文档同样重要:
|
||||
- 修正错别字
|
||||
- 改进说明
|
||||
- 添加示例
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||||
- 翻译文档
|
||||
|
||||
## 💬 社区
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||||
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||||
- GitHub Issues: 技术讨论
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||||
- [讨论区](https://github.com/your-repo/discussions): 一般交流
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||||
## ⚖️ 行为准则
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||||
### 我们的承诺
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||||
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||||
为建设开放友好的环境,我们贡献者和维护者承诺:
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||||
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||||
- 使用友好和包容的语言
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||||
- 尊重不同的观点和经验
|
||||
- 优雅地接受建设性批评
|
||||
- 关注对社区最有利的事情
|
||||
|
||||
### 不可接受的行为
|
||||
|
||||
- 使用性暗示语言或图像
|
||||
- 挑衅、侮辱性评论,人身攻击
|
||||
- 公开或私下骚扰
|
||||
- 未经许可发布他人隐私信息
|
||||
|
||||
## 📄 许可证
|
||||
|
||||
贡献代码即表示您同意将您的贡献以 MIT 许可证授权。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**感谢您的贡献!** 🎉
|
||||
|
||||
如有任何问题,请随时联系维护者。
|
||||
@@ -0,0 +1,21 @@
|
||||
MIT License
|
||||
|
||||
Copyright (c) 2025 AutoControl Team
|
||||
|
||||
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
|
||||
of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
|
||||
in the Software without restriction, including without limitation the rights
|
||||
to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
|
||||
copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
|
||||
furnished to do so, subject to the following conditions:
|
||||
|
||||
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
|
||||
copies or substantial portions of the Software.
|
||||
|
||||
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
|
||||
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
|
||||
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
|
||||
AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
|
||||
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
|
||||
OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
|
||||
SOFTWARE.
|
||||
+121
@@ -0,0 +1,121 @@
|
||||
# 🚀 5分钟快速上手指南
|
||||
|
||||
本指南帮助您快速配置并运行自动控制原理AI+数智平台。
|
||||
|
||||
## ⚡ 快速开始(3 步完成)
|
||||
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||||
### 步骤 1:安装依赖
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||||
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||||
```bash
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||||
pip install gradio numpy control matplotlib aiohttp
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 步骤 2:配置 API
|
||||
|
||||
编辑 `app.py` 第 24 行,填入您的 DeepSeek API 密钥:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
API_KEY = "sk-your-api-key-here" # 替换为您的密钥
|
||||
```
|
||||
|
||||
**获取密钥**:访问 https://platform.deepseek.com/api_keys
|
||||
|
||||
### 步骤 3:运行应用
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
python app.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
浏览器会自动打开 http://localhost:7860
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 第一次使用
|
||||
|
||||
### 试试时域分析
|
||||
|
||||
1. 在"时域分析"标签页
|
||||
2. 输入传递函数:
|
||||
- 分子:`1`
|
||||
- 分母:`1,2,1`
|
||||
3. 点击"开始分析"
|
||||
4. 观察阶跃响应曲线和性能指标
|
||||
|
||||
### 试试 AI 问答
|
||||
|
||||
1. 切换到"智能问答"标签页
|
||||
2. 输入问题:`什么是 PID 控制器?`
|
||||
3. 点击"发送"
|
||||
4. AI 会实时回复并渲染数学公式
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 💡 常用传递函数示例
|
||||
|
||||
### 一阶系统
|
||||
```
|
||||
分子: 1
|
||||
分母: 1,1
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||||
G(s) = 1/(s+1)
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```
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### 二阶欠阻尼系统
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```
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分子: 4
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分母: 1,2,4
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G(s) = 4/(s²+2s+4)
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阻尼比 ζ = 0.5,超调量约 16%
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```
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||||
### 三阶系统
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```
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分子: 1
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分母: 1,6,11,6
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G(s) = 1/[(s+1)(s+2)(s+3)]
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```
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---
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## 🔧 故障排查
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### 问题 1:模块导入错误
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```
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ModuleNotFoundError: No module named 'gradio'
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```
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**解决**:重新安装依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 问题 2:API 密钥错误
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```
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❌ 错误:API_KEY 未配置
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```
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**解决**:确认 `app.py` 第 24 行已填入有效密钥
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### 问题 3:中文乱码
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**解决**:确保终端支持 UTF-8 编码
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```powershell
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# Windows PowerShell
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chcp 65001
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```
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---
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## 📚 下一步
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- 阅读完整 [README.md](README.md)
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- 查看 [API 配置详细说明](API_CONFIG.md)
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- 探索四大功能模块
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- 调整系统增益观察变化
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**需要帮助?** 查看 [常见问题](API_CONFIG.md#常见问题) 或提交 Issue。
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祝学习愉快!🎓
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@@ -0,0 +1,336 @@
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# 🎛️ 自动控制原理AI+数智平台
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> 交互式控制系统分析与设计工具 | 时域·频域·根轨迹·AI问答
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一个基于 Gradio 构建的现代化自动控制原理学习平台,集成了系统分析工具和 AI 智能问答功能。
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## ✨ 核心功能
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### 📊 1. 时域分析 (Time Domain Analysis)
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- **阶跃响应分析**:观察系统对单位阶跃输入的响应
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- **脉冲响应分析**:观察系统对单位脉冲输入的响应
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- **性能指标计算**:
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- 上升时间 (Rise Time)
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- 峰值时间 (Peak Time)
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- 超调量 (Overshoot)
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- 调节时间 (Settling Time)
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- 稳态值 (Steady State Value)
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**知识要点**:
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- 二阶系统标准形式
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- 阻尼比与自然频率参数说明
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- 时域性能指标公式
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- 稳态误差分析
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### 🌊 2. 频域分析 (Frequency Domain Analysis)
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- **Bode 图绘制**:幅频特性和相频特性
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- **Nyquist 图绘制**:极坐标频率响应
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- **稳定裕度计算**:
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- 增益裕度 (Gain Margin, GM)
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- 相位裕度 (Phase Margin, PM)
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||||
- 增益交越频率
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||||
- 相角交越频率
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||||
- **稳定性评估**:自动判断系统稳定性
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||||
**知识要点**:
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||||
- 增益裕度与相位裕度定义
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||||
- 稳定性判断准则
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||||
- 频域指标与时域性能的关系
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||||
- Bode 图读数技巧
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### 🎯 3. 根轨迹分析 (Root Locus Analysis)
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- **根轨迹绘制**:自动绘制完整根轨迹图
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- **增益调节**:对数滑块精确调节增益 K
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||||
- **极点跟踪**:实时显示当前增益下的闭环极点位置
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||||
- **动态视角**:自动调整坐标范围,聚焦关键区域
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||||
**知识要点**:
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||||
- 根轨迹法基本原理
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||||
- 幅值条件与相角条件
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||||
- 根轨迹的基本性质(起点、终点、渐近线、分离点)
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||||
- s 平面稳定性区域
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||||
- 阻尼比等值线
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### 🤖 4. AI 智能问答 (Q&A)
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- **专业教学助手**:精通自动控制原理的 AI 教授
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||||
- **流式响应**:实时显示 AI 回复过程
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||||
- **LaTeX 公式渲染**:完美支持数学公式显示
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||||
- **上下文记忆**:支持多轮对话
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||||
**支持的 API**:
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- DeepSeek API(推荐,国内网络友好)
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||||
- Google Gemini API
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## 🚀 快速开始
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### 环境要求
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- Python 3.8+
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- pip 包管理器
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### 安装步骤
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1. **克隆项目**
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```bash
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||||
git clone <your-repo-url>
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||||
cd AutoControl
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```
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2. **安装依赖**
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```bash
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||||
pip install gradio numpy control matplotlib aiohttp
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```
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||||
或使用 conda:
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```bash
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||||
conda create -n autocontrol python=3.9
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conda activate autocontrol
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pip install gradio numpy control matplotlib aiohttp
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```
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||||
3. **配置 API 密钥**
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编辑 `app.py` 文件开头的配置区域:
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||||
```python
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# ==================== API 配置 ====================
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API_KEY = "your-api-key-here" # 填入您的 DeepSeek API 密钥
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||||
API_BASE_URL = "https://api.deepseek.com/v1"
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||||
API_MODEL = "deepseek-chat"
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||||
API_TYPE = "deepseek" # 或 "gemini"
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||||
# ==================================================
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```
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||||
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||||
**获取 DeepSeek API 密钥**:
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||||
- 访问 https://platform.deepseek.com/api_keys
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- 注册并创建 API 密钥
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||||
- 复制密钥到配置文件
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||||
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||||
4. **运行应用**
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```bash
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||||
python app.py
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||||
```
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||||
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||||
或使用 conda 环境:
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||||
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||||
```bash
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||||
conda run -n autocontrol python app.py
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||||
```
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||||
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||||
5. **访问应用**
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||||
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||||
浏览器自动打开,或手动访问:
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||||
```
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||||
http://localhost:7860
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```
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||||
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||||
## 📖 使用指南
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||||
### 输入系统传递函数
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在任意标签页的输入框中输入传递函数的分子和分母系数:
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||||
**示例 1:一阶系统**
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```
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||||
分子: 1
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||||
分母: 1,1
|
||||
传递函数: G(s) = 1/(s+1)
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||||
```
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||||
|
||||
**示例 2:二阶系统**
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||||
```
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||||
分子: 4
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||||
分母: 1,2,4
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||||
传递函数: G(s) = 4/(s²+2s+4)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**示例 3:三阶系统**
|
||||
```
|
||||
分子: 1
|
||||
分母: 1,6,11,6
|
||||
传递函数: G(s) = 1/(s³+6s²+11s+6)
|
||||
```
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||||
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||||
**输入格式**:
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||||
- 系数从最高次项到常数项
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||||
- 用逗号分隔(支持中文或英文逗号)
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||||
- 支持小数和负数
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||||
- 例如:`1, 2.5, -3, 4` 表示 s³ + 2.5s² - 3s + 4
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### 调节系统增益
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||||
频域分析和根轨迹分析都支持增益调节:
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- **对数滑块**:log₁₀(K) 范围 -1 到 3
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- -1 对应 K = 0.1
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- 0 对应 K = 1
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||||
- 1 对应 K = 10
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||||
- 2 对应 K = 100
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||||
- 3 对应 K = 1000
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||||
- **实时显示**:下方数字框显示实际增益值
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||||
- **松开更新**:滑块松开后才更新图表,避免卡顿
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### AI 问答技巧
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**高效提问方式**:
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✅ **好的问题**:
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- "请解释 PID 控制器的三个参数如何影响系统性能?"
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- "如何根据 Bode 图判断系统的稳定裕度?"
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- "为什么阻尼比为 0.707 时系统响应最佳?"
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||||
- "推导二阶系统的超调量公式"
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||||
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||||
❌ **避免的问题**:
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- "帮我做作业"(太模糊)
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- "这个对吗?"(缺少上下文)
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||||
- "答案是什么?"(没有提供问题描述)
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||||
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||||
**公式显示**:
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||||
AI 回复中的数学公式会自动渲染,支持以下格式:
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- 行内公式:`$公式$` 或 `\(公式\)`
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- 块级公式:`$$公式$$` 或 `\[公式\]`
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## 🎨 界面特色
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### 现代化设计
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- **渐变色标题**:紫色渐变视觉效果
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- **卡片式布局**:分组清晰,层次分明
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- **可滚动知识卡片**:长文档不占据过多空间
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- **可折叠章节**:按需展开知识点
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### 响应式交互
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- **实时更新**:参数改变即时反映在图表上
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- **流式对话**:AI 回复逐字显示
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- **标签页联动**:切换标签自动加载数据
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- **平滑动画**:按钮悬停、卡片滚动效果
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||||
### 知识可视化
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- **嵌入式公式**:页面内直接显示 LaTeX 公式
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- **表格对比**:性能指标、稳定准则表格化
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- **颜色编码**:稳定/不稳定用绿/红色标识
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- **图标辅助**:emoji 增强视觉识别
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||||
## 🛠️ 技术栈
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### 前端框架
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- **Gradio 4.x**:快速构建机器学习 Web 界面
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- **Custom CSS**:现代化样式定制
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### 计算库
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- **NumPy**:数值计算
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- **python-control**:控制系统分析
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- **Matplotlib**:图表绘制
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### AI 集成
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- **aiohttp**:异步 HTTP 请求
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- **DeepSeek API**:智能问答后端
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- **流式响应**:提升用户体验
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## 📁 项目结构
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```
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AutoControl/
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├── app.py # 主应用程序
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├── README.md # 项目文档
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├── API_CONFIG.md # API 配置详细说明(可选)
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├── QUICK_START.md # 快速入门指南(可选)
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└── requirements.txt # 依赖列表(可选)
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```
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## 🔧 高级配置
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### 切换到 Gemini API
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如果您想使用 Google Gemini API:
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||||
```python
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API_KEY = "your-gemini-api-key"
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API_BASE_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta"
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||||
API_MODEL = "gemini-1.5-flash"
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||||
API_TYPE = "gemini"
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```
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||||
### 自定义系统提示词
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||||
|
||||
修改 `chat_with_ai` 函数中的 `system_prompt`:
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||||
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||||
```python
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||||
system_prompt = """
|
||||
你是一位[角色定义]。
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||||
请用[语言风格]来回答有关[领域]的问题。
|
||||
[其他要求...]
|
||||
"""
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 调整图表样式
|
||||
|
||||
在 `matplotlib` 绘图代码中修改:
|
||||
|
||||
```python
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||||
# 修改图表大小
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||||
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
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||||
|
||||
# 修改颜色主题
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||||
ax.plot(x, y, color='#667eea', linewidth=2)
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||||
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||||
# 修改网格样式
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||||
ax.grid(True, alpha=0.3, linestyle='--')
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```
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## 📚 参考资料
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### 经典教材
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- 《自动控制原理》- 胡寿松
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- 《现代控制工程》- Katsuhiko Ogata
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- 《反馈控制理论》- John Doyle
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### 在线资源
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||||
- [python-control 官方文档](https://python-control.readthedocs.io/)
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||||
- [DeepSeek API 文档](https://platform.deepseek.com/docs)
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||||
- [Gradio 官方文档](https://www.gradio.app/docs)
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||||
## 🤝 贡献指南
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request!
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||||
### 贡献方向
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- 🐛 修复 Bug
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- ✨ 添加新功能(如状态空间分析)
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- 📝 改进文档
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- 🎨 优化界面设计
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- 🧪 添加测试用例
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT 许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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||||
## 🙏 致谢
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||||
- **Gradio**:提供优秀的 Web 界面框架
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- **python-control**:强大的控制系统分析库
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- **DeepSeek**:高质量的 AI 服务
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- 所有贡献者和使用者
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## 📞 联系方式
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- 项目地址:[GitHub Repository URL]
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- 问题反馈:[Issues URL]
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- 邮箱:[your-email@example.com]
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**⭐ 如果这个项目对您有帮助,请给它一个 Star!**
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最后更新:2025年10月15日
|
||||
@@ -0,0 +1,20 @@
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# 自动控制原理AI+数智平台 - 依赖包列表
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# Python 版本要求: Python 3.8+
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||||
# Web 界面框架
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gradio>=4.0.0
|
||||
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||||
# 科学计算库
|
||||
numpy>=1.21.0
|
||||
|
||||
# 控制系统分析库
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control>=0.9.0
|
||||
|
||||
# 绘图库
|
||||
matplotlib>=3.5.0
|
||||
|
||||
# 异步 HTTP 客户端(用于 AI 问答)
|
||||
aiohttp>=3.8.0
|
||||
|
||||
# 可选:数据处理
|
||||
scipy>=1.7.0
|
||||
Reference in New Issue
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