自动化工程专业的核心课程有哪些？

一、数学与自然科学基础

1. 数学类

高等数学：微积分、微分方程、无穷级数等，为控制系统建模提供数学工具。

线性代数：矩阵理论、向量空间，用于分析多变量系统和状态空间模型。

概率与数理统计：随机过程、统计分析，适用于信号处理和系统可靠性分析。

复变函数与积分变换：拉普拉斯变换、傅里叶变换，是自动控制理论的数学基础。

2. 物理类

大学物理：力学、电磁学、光学，理解传感器、执行器等硬件的物理原理。

工程力学：静力学、动力学，分析机械系统的受力和运动特性（部分院校纳入机械基础课程）。

二、专业基础课程

1. 电路与电子技术

电路原理：基尔霍夫定律、正弦稳态电路分析，掌握电路建模与仿真。

模拟电子技术：半导体器件、放大电路、运算放大器，设计信号调理电路。

数字电子技术：逻辑门电路、FPGA/CPLD 设计、数字信号处理，构建数字控制系统。

电力电子技术：电力半导体器件（如 IGBT）、变流器拓扑（AC/DC、DC/DC），用于电机驱动和电能变换。

2. 计算机技术

编程语言：C/C++（嵌入式系统开发）、Python（数据处理与机器学习）、Matlab（仿真建模）。

计算机组成原理：CPU 架构、存储器系统，理解计算机硬件工作机制。

操作系统：实时操作系统（RTOS）原理，如 QNX、VxWorks，适用于工业控制场景。

计算机网络：工业以太网（如 PROFINET、EtherCAT）、现场总线（CANopen、Modbus），实现设备互联。

3. 机械基础

机械设计基础：机械零件（齿轮、轴承）、机械传动（蜗轮蜗杆、丝杠），结合机电一体化设计。

机械制造技术：公差配合、加工工艺，了解自动化生产线的机械结构设计。

三、专业核心课程

1. 控制理论与技术

自动控制原理（经典控制理论）：传递函数、频率特性（伯德图、奈奎斯特图）、PID 控制，分析单输入单输出（SISO）系统的稳定性与动态性能。

现代控制理论：状态空间模型、最优控制、鲁棒控制，解决多输入多输出（MIMO）系统和非线性系统问题。

智能控制：模糊控制、神经网络、遗传算法，用于复杂系统（如机器人、无人车）的建模与控制。

过程控制：温度、压力、流量等连续变量的控制策略，典型应用于化工、冶金等流程工业。

2. 检测与传感器技术

传感器原理与应用：光电传感器、压力传感器、陀螺仪等，学习信号采集与调理方法。

自动检测技术：数据采集系统（DAQ）设计、误差分析，结合 LabVIEW 等工具实现实时监测。

工业仪表：智能变送器、PLC/DCS 系统组态，构建工业自动化测控回路。

3. 电气传动与运动控制

电机与拖动基础：直流电机、交流异步电机、永磁同步电机的工作原理与调速方法（如矢量控制、直接转矩控制）。

运动控制系统：伺服电机、步进电机驱动技术，配合编码器实现高精度位置控制（如数控机床、工业机器人）。

4. 可编程控制与自动化系统

PLC 原理及应用：西门子 S7 系列、三菱 FX 系列编程，梯形图 / 结构化文本（ST）设计逻辑控制程序。

集散控制系统（DCS）：分布式架构、组态软件（如 WinCC、InTouch），用于大型工业系统的集中监控。

现场总线与工业互联网：PROFIBUS、OPC UA 协议，实现传感器、控制器、执行器的实时数据交互。

四、专业拓展与实践课程

1. 实验与实践

自动化综合实验：基于 MATLAB/Simulink 的控制系统仿真、PLC 实训平台开发（如搬运机器人控制）。

工业实习：参观自动化生产线（如汽车制造、半导体工厂），学习 DCS 系统调试或 SCADA 系统部署。

毕业设计：典型课题包括 “基于机器视觉的缺陷检测系统设计”“永磁同步电机无传感器控制算法研究” 等。

2. 拓展方向课程（根据院校特色）

机器人技术：机器人运动学（DH 参数建模）、轨迹规划、力控制，如 UR5 协作机器人开发。

嵌入式系统：STM32 单片机开发、RTOS 移植，设计智能仪器或边缘计算设备。

新能源控制：光伏逆变器控制、储能系统管理，涉及电力电子与微电网技术。

人工智能与自动化：机器学习在故障诊断中的应用、强化学习在智能控制中的实践。