介绍
北京邮电大学（北邮）是中国顶尖的工程类院校，在通信工程以及电子与计算机工程领域拥有悠久的优质教育历史。北邮的学生利用Moku:Go开发了工程教育解决方案，尤其是在控制系统方面。Moku:Go是Liquid Instruments公司首款专为工程教育和工业应用而设计的软件定义仪器。其软件定义功能使Moku:Go能够提供电子和通信实验室中常用的15种以上仪器，并且通过多仪器模式（MiM），用户可以将多台仪器组合起来，实现无损互连并同时运行。学生们对基于PC的PID控制器用户界面的易用性印象深刻，该界面使得参数整定和特性分析变得简单直接。他们选择Moku:Go PID控制器作为其全新控制系统实践教学解决方案的核心。面临挑战
控制系统教育面临着特殊的挑战。使用真实的物理系统进行教学是提高学生参与度和知识保留率的黄金标准，但这些设备成本高昂且易损。一些学校投资购买了此类设备，但只能负担得起一两套系统，这限制了学生接触系统的机会以及他们探索和实验的意愿。另一些学校则仅提供模拟实验课程，以降低成本并增加学生接触系统的机会，但却牺牲了学生的实践经验和与行业的相关性。在这两种情况下，学生与真实系统的互动有限甚至缺失，限制了他们掌握控制理论核心概念的程度，更不用说那些决定控制部署是否成功的非理想效应和非线性因素了。在这个项目中，学生们面临的挑战是设计一个经济高效、稳健可靠的系统，以辅助控制理论的教学。该系统需要易于所有学生使用，操作简便，并且与行业相关。解决方案
Moku:Go 为控制系统教育提供了一个理想的平台。它价格实惠、功能强大，其 PID 控制器拥有业内一流的用户界面，便于探索控制概念。学生们选择 Moku:Go 作为控制电子设备和接口的供应商，并着手构建一个可控机械系统。基于计算机视觉的二维球体平衡问题满足了设计中对稳健性、成本效益、易用性和行业相关性的要求。计算机视觉检测广泛应用于过程和生产控制，将其集成到解决方案中，能够为学生提供宝贵的行业实践经验。二维球体平衡问题完美地融合了复杂性和直观性。简单的设计降低了成本，同时学生在入门阶段可以忽略摩擦等非理想因素的影响，而在进阶或扩展阶段则可以测量并克服这些影响。开源的 OpenMV 软硬件系统提供了计算机视觉系统。OpenMV 基于 Python 编程语言构建，并提供多种计算机视觉算法，例如斑点检测和跟踪，方便集成。OpenMV 开发板的售价低于 100 美元，且易于购买。学生们对 OpenMV 开发板进行编程，使其提取与黑球对应的斑点以及固定在桌面上的绿色跟踪标记。这些标记用于校正桌面倾斜时的图像偏差，从而计算出黑球在桌面上的位置。OpenMV 向 Moku:Go 输出模拟电压，表示黑球位置的误差。 x 和 y 学生们使用3D打印部件和普通伺服电机搭建了球平衡台，并通过微控制器将伺服电机连接到Moku:Go软件，微控制器将模拟输出转换为伺服位置信号。[1].
图 1：实验设置
结果
学生们发现最终的系统既具有教育意义又引人入胜。Moku:Go桌面应用程序的实时信号跟踪和测量功能使他们能够调整设计并实时观察结果，从而更清晰地展现因果关系，并加深他们对参数变化影响的理解。该系统已足够接近理想状态，学生们可以进行理论调整并取得良好的结果。诸如目标损失、输入输出饱和等非理想效应则提供了额外的挑战，但并非强制性的。学生们还可以观察和测量滚动摩擦，这是另一个非理想效应，它使得原本理论上只需使用PD控制器的系统必须引入积分项。教师可以通过提供一些设计元素，同时将其他元素留给学生自行完成，来改变挑战的范围。例如，在计算机工程的教学环境中，教师可以要求学生编写OpenMV软件；而在机械工程的教学环境中，教师可以提供OpenMV软件，但将倾斜台的设计留作开放性问题。
图 2：PID 控制器界面显示实时显示 x- 施加干扰期间的轴输入和输出