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:
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@@ -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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**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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```json
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{
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"api_key": "sk-your-key",
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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"
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}
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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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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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## ❓ 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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### 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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**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(
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latex_delimiters=[
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{"left": "$$", "right": "$$", "display": True},
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{"left": "$", "right": "$", "display": False}
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]
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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）
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- 📚 详细的知识卡片（时域、频域、根轨迹理论）
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- 🔧 对数增益滑块（精确调节 0.1 到 1000 范围）
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- 💬 LaTeX 公式渲染（聊天机器人内数学公式支持）
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- 📊 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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## [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）
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- [ ] 系统对比功能（多个传递函数对比）
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- [ ] 导出分析报告（PDF/Word）
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- [ ] 历史记录保存
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- [ ] 更多 AI 模型支持
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- [ ] 多语言界面（英文版）
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- [ ] 移动端适配
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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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**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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#### 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
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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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**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
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- 添加必要的注释和文档字符串
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**提交信息**：
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```
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<type>(<scope>): <subject>
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<body>
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<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
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- `style`: 代码格式调整
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- `refactor`: 重构
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- `test`: 测试相关
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- `chore`: 构建/工具链相关
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示例：
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```
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feat(analysis): 添加状态空间分析模块
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- 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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#### 测试
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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
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#### 提交 Pull Request
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1. 推送到您的 Fork：
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```bash
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git push origin feature/your-feature-name
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```
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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）
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- [ ] 移动端适配
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#### 中优先级
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- [ ] 状态空间分析模块
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- [ ] PID 控制器调优工具
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- [ ] 系统对比功能
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#### 低优先级
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- [ ] 导出分析报告
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- [ ] 多语言支持
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- [ ] 主题切换（暗色模式）
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### 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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## 🎨 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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## 📚 文档贡献
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文档同样重要：
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- 修正错别字
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- 改进说明
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- 添加示例
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- 翻译文档
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## 💬 社区
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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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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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- 使用友好和包容的语言
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- 尊重不同的观点和经验
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- 优雅地接受建设性批评
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- 关注对社区最有利的事情
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### 不可接受的行为
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- 使用性暗示语言或图像
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- 挑衅、侮辱性评论，人身攻击
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- 公开或私下骚扰
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- 未经许可发布他人隐私信息
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## 📄 许可证
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贡献代码即表示您同意将您的贡献以 MIT 许可证授权。
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**感谢您的贡献！** 🎉
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如有任何问题，请随时联系维护者。
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@@ -0,0 +1,21 @@
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MIT License
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Copyright (c) 2025 AutoControl Team
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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
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of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
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in the Software without restriction, including without limitation the rights
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to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
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copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
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furnished to do so, subject to the following conditions:
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The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
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copies or substantial portions of the Software.
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THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
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IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
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|
FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
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AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
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|
LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
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OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
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SOFTWARE.
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+121
@@ -0,0 +1,121 @@
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# 🚀 5分钟快速上手指南
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本指南帮助您快速配置并运行自动控制原理AI+数智平台。
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## ⚡ 快速开始（3 步完成）
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### 步骤 1：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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### 步骤 2：配置 API
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编辑 `app.py` 第 24 行，填入您的 DeepSeek API 密钥：
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```python
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API_KEY = "sk-your-api-key-here" # 替换为您的密钥
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```
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**获取密钥**：访问 https://platform.deepseek.com/api_keys
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### 步骤 3：运行应用
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```bash
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python app.py
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```
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浏览器会自动打开 http://localhost:7860
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## 🎯 第一次使用
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### 试试时域分析
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1. 在"时域分析"标签页
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2. 输入传递函数：
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- 分子：`1`
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- 分母：`1,2,1`
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3. 点击"开始分析"
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4. 观察阶跃响应曲线和性能指标
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### 试试 AI 问答
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1. 切换到"智能问答"标签页
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2. 输入问题：`什么是 PID 控制器？`
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3. 点击"发送"
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4. AI 会实时回复并渲染数学公式
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## 💡 常用传递函数示例
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### 一阶系统
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```
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分子: 1
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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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## 🔧 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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## 📚 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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**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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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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或使用 conda 环境：
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```bash
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|
conda run -n autocontrol python app.py
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```
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5. **访问应用**
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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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## 📖 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
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|
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)
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||||||
|
```
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|
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|
**示例 3：三阶系统**
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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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||||||
|
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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❌ **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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**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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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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## 🔧 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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```python
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|
system_prompt = """
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|
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...]
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||||||
|
"""
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|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 调整图表样式
|
||||||
|
|
||||||
|
在 `matplotlib` 绘图代码中修改：
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|
```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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# 修改网格样式
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|
ax.grid(True, alpha=0.3, linestyle='--')
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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
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@@ -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
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numpy>=1.21.0
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# 控制系统分析库
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control>=0.9.0
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# 绘图库
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matplotlib>=3.5.0
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# 异步 HTTP 客户端（用于 AI 问答）
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aiohttp>=3.8.0
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# 可选：数据处理
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scipy>=1.7.0
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Reference in New Issue
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