AutoControlCourse/README.md

# 🎛️ 自动控制原理AI+数智平台

> 交互式控制系统分析与设计工具 | 时域·频域·根轨迹·算例演示·AI问答

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、完整混动模型算例演示与 AI 智能问答功能。

## ✨ 核心功能

### 📊 1. 时域分析 (Time Domain Analysis)

- **阶跃响应分析**：观察系统对单位阶跃输入的响应
- **脉冲响应分析**：观察系统对单位脉冲输入的响应
- **性能指标计算**：
  - 上升时间 (Rise Time)
  - 峰值时间 (Peak Time)
  - 超调量 (Overshoot)
  - 调节时间 (Settling Time)
  - 稳态值 (Steady State Value)

**知识要点**：
- 二阶系统标准形式
- 阻尼比与自然频率参数说明
- 时域性能指标公式
- 稳态误差分析

### 🌊 2. 频域分析 (Frequency Domain Analysis)

- **Bode 图绘制**：幅频特性和相频特性
- **Nyquist 图绘制**：极坐标频率响应
- **稳定裕度计算**：
  - 增益裕度 (Gain Margin, GM)
  - 相位裕度 (Phase Margin, PM)
  - 增益交越频率
  - 相角交越频率
- **稳定性评估**：自动判断系统稳定性

**知识要点**：
- 增益裕度与相位裕度定义
- 稳定性判断准则
- 频域指标与时域性能的关系
- Bode 图读数技巧

### 🎯 3. 根轨迹分析 (Root Locus Analysis)

- **根轨迹绘制**：自动绘制完整根轨迹图
- **增益调节**：对数滑块精确调节增益 K
- **极点跟踪**：实时显示当前增益下的闭环极点位置
- **动态视角**：自动调整坐标范围，聚焦关键区域

**知识要点**：
- 根轨迹法基本原理
- 幅值条件与相角条件
- 根轨迹的基本性质（起点、终点、渐近线、分离点）
- s 平面稳定性区域
- 阻尼比等值线

### 🧪 4. 算例演示 (Case Demo)

- **完整混动模型**：调用 `Model/src/series_hybrid_sim.py` 进行系统级仿真
- **参数化工况**：支持工况模板、仿真时长、步长、SOC、初始发动机功率与缩放系数
- **图文结果**：输出三联图（转速响应/功率分配/电气状态）与关键数据表
- **教学解读**：自动生成指标摘要（最大转速误差、SOC变化、平均功率与燃油流量）

### 🤖 5. AI 智能问答 (Q&A)

- **专业教学助手**：精通自动控制原理的 AI 教授
- **流式响应**：实时显示 AI 回复过程
- **LaTeX 公式渲染**：完美支持数学公式显示
- **上下文记忆**：支持多轮对话

**支持的 API**：
- DeepSeek API

## 🚀 快速开始

### 环境要求

- Python 3.10+
- pip 包管理器

### 安装步骤

1. **克隆项目**

```bash
git clone <your-repo-url>
cd AutoControl
```

2. **安装依赖**

```bash
pip install -r requirements.txt
```

或使用 conda：

```bash
conda create -n autocontrol python=3.10
conda activate autocontrol
pip install -r requirements.txt
```

3. **配置 API 密钥**

编辑 `config.py` 文件中的配置区域：

```python
# ==================== API 配置 ====================
API_KEY = "your-api-key-here"  # 填入您的 DeepSeek API 密钥
API_BASE_URL = "https://api.deepseek.com/v1"
API_MODEL = "deepseek-chat"
API_TYPE = "deepseek"  # 或 "gemini"
# ==================================================
```

**获取 DeepSeek API 密钥**：
- 访问 https://platform.deepseek.com/api_keys
- 注册并创建 API 密钥
- 复制密钥到配置文件

4. **运行应用**

```bash
python app.py
```

或使用 conda 环境：

```bash
conda run -n autocontrol python app.py
```

5. **访问应用**

浏览器自动打开，或手动访问：
```
http://localhost:7860
```

## 📖 使用指南

### 输入系统传递函数

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：

**示例 1：一阶系统**
```
分子: 1
分母: 1,1
传递函数: G(s) = 1/(s+1)
```

**示例 2：二阶系统**
```
分子: 4
分母: 1,2,4
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)
```

**输入格式**：
- 系数从最高次项到常数项
- 用逗号分隔（支持中文或英文逗号）
- 支持小数和负数
- 例如：`1, 2.5, -3, 4` 表示 s³ + 2.5s² - 3s + 4

### 调节系统增益

频域分析和根轨迹分析都支持增益调节：

- **对数滑块**：log₁₀(K) 范围 -1 到 3
  - -1 对应 K = 0.1
  - 0 对应 K = 1
  - 1 对应 K = 10
  - 2 对应 K = 100
  - 3 对应 K = 1000

- **实时显示**：下方数字框显示实际增益值
- **松开更新**：滑块松开后才更新图表，避免卡顿

### AI 问答技巧

**高效提问方式**：

✅ **好的问题**：
- "请解释 PID 控制器的三个参数如何影响系统性能？"
- "如何根据 Bode 图判断系统的稳定裕度？"
- "为什么阻尼比为 0.707 时系统响应最佳？"
- "推导二阶系统的超调量公式"

❌ **避免的问题**：
- "帮我做作业"（太模糊）
- "这个对吗？"（缺少上下文）
- "答案是什么？"（没有提供问题描述）

**公式显示**：
AI 回复中的数学公式会自动渲染，支持以下格式：
- 行内公式：`$公式$` 或 `\(公式\)`
- 块级公式：`$$公式$$` 或 `\[公式\]`

## 🎨 界面特色

### 现代化设计

- **渐变色标题**：紫色渐变视觉效果
- **卡片式布局**：分组清晰，层次分明
- **可滚动知识卡片**：长文档不占据过多空间
- **可折叠章节**：按需展开知识点

### 响应式交互

- **实时更新**：参数改变即时反映在图表上
- **流式对话**：AI 回复逐字显示
- **标签页联动**：切换标签自动加载数据
- **平滑动画**：按钮悬停、卡片滚动效果

### 知识可视化

- **嵌入式公式**：页面内直接显示 LaTeX 公式
- **表格对比**：性能指标、稳定准则表格化
- **颜色编码**：稳定/不稳定用绿/红色标识
- **图标辅助**：emoji 增强视觉识别

## 🛠️ 技术栈

### 前端框架
- **Gradio 4.x**：快速构建机器学习 Web 界面
- **Custom CSS**：现代化样式定制

### 计算库
- **NumPy**：数值计算
- **python-control**：控制系统分析
- **Matplotlib**：图表绘制

### AI 集成
- **aiohttp**：异步 HTTP 请求
- **DeepSeek API**：智能问答后端
- **流式响应**：提升用户体验

## 📁 项目结构

```text
AutoControlCourse/
├── app.py                     # Gradio 入口与事件绑定
├── ui_components.py           # 各标签页 UI 组件
├── analysis_functions.py      # 时域/频域/根轨迹计算
├── case_demo_functions.py     # 算例演示模块（调用 Model）
├── chatbot.py                 # AI 问答
├── user_stats.py              # 在线人数统计
├── config.py                  # API 与运行配置
├── Model/
│   ├── src/                   # 混动模型核心代码
│   └── data/                  # 运行所需模型权重与数据
└── requirements.txt           # 依赖列表
```

## 🔧 高级配置

### 算例演示说明

- 仿真时长是模型时间，不等于程序实际等待时间
- 电池功率符号定义：正值放电，负值充电
- 若参数超限，程序会在安全范围内自动裁剪

### 自定义系统提示词

修改 `chat_with_ai` 函数中的 `system_prompt`：

```python
system_prompt = """
你是一位[角色定义]。
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
# 修改图表大小
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))

# 修改颜色主题
ax.plot(x, y, color='#667eea', linewidth=2)

# 修改网格样式
ax.grid(True, alpha=0.3, linestyle='--')
```

## 📚 参考资料

### 经典教材
- 《自动控制原理》- 胡寿松
- 《现代控制工程》- Katsuhiko Ogata
- 《反馈控制理论》- John Doyle

### 在线资源
- [python-control 官方文档](https://python-control.readthedocs.io/)
- [DeepSeek API 文档](https://platform.deepseek.com/docs)
- [Gradio 官方文档](https://www.gradio.app/docs)

## 🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

### 贡献方向
- 🐛 修复 Bug
- ✨ 添加新功能（如状态空间分析）
- 📝 改进文档
- 🎨 优化界面设计
- 🧪 添加测试用例

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 🙏 致谢

- **Gradio**：提供优秀的 Web 界面框架
- **python-control**：强大的控制系统分析库
- **DeepSeek**：高质量的 AI 服务
- 所有贡献者和使用者

## 📞 联系方式

- 项目地址：[GitHub Repository URL]
- 问题反馈：[Issues URL]
- 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！**

最后更新：2026年4月7日