介绍
北京邮电大学 (BUPT) 是中国一流的工程学院，在提供通信工程以及通用电子和计算机工程方面的高质量教育方面拥有悠久的历史。 BUPT 学生使用 Moku:Go 开发工程教育解决方案，尤其是控制系统。
Moku:Go 是 Liquid Instruments 首款专为工程教育和通用工业量身定制的软件定义仪器。其软件定义功能使 Moku:Go 能够提供 15 多种用于电子和电信实验室的不同仪器。此外，借助多仪器模式 (MiM)，用户可以组合多台仪器，实现无损互连，同时运行。
学生们对 PID 控制器基于 PC 的用户界面的易用性印象深刻，这使得调整和表征变得简单明了。 他们选择 Moku:Go PID 控制器作为动手控制系统教学和学习新解决方案的核心。
面临挑战
控制系统教育提出了一个特殊的挑战。 使用真实的物理系统进行教学是学生参与和保留的黄金标准，但可能既昂贵又脆弱。 一些学校投资了这种设备，但只能买得起一两株植物，这限制了学生的使用以及他们探索和试验的意愿。 其他学校仅提供模拟实验室课程，以牺牲学生体验和行业相关性为代价最大限度地降低成本并增加访问权限。
在这两种情况下，学生与真实工厂之间有限或不存在的互动限制了他们掌握控制理论核心概念的水平，更不用说可以决定控制部署是否成功的非理想效应和非线性。
在这个项目中，学生们面临的挑战是设计一个具有成本效益、坚固耐用的设备，以帮助教授控制理论。 它需要对所有学生开放、易于使用且与行业相关。
解决方案
Moku:Go 为控制系统教育提供了理想的平台。 它经济实惠、功能强大，而且 PID 控制器具有一流的用户界面，可用于探索控制概念。 Moku:Go 被选中提供控制电子设备和界面后，学生们开始着手构建可控机械系统。
基于计算机视觉的二维球平衡问题满足稳健性、成本效益、可访问性和行业相关性的设计要求。 计算机视觉检测广泛用于过程和生产控制，并将其集成到解决方案中可为学生提供宝贵的行业准备经验。 二维球平衡提供了复杂性和直觉的完美结合。 简单的设计降低了成本，而学生可以安全地忽略非理想效应，如入门级使用的摩擦力，但测量和克服高级或扩展使用。
开源OpenMV硬件和软件系统提供了计算机视觉系统。 OpenMV 是围绕 Python 编程语言构建的，具有一系列计算机视觉算法，如 blob 检测和跟踪，可用于轻松集成。 OpenMV 板很容易买到，价格不到 100 美元。
学生们对 OpenMV 板进行了编程，以提取与黑球对应的斑点以及贴在桌子上的绿色跟踪标记。 标记用于在桌子倾斜时消除图像倾斜，并允许计算球在桌子上的位置。 OpenMV 向 Moku:Go 输出模拟电压，表示球位置的误差 x 和 y 方向。
学生们用 3D 打印零件和普通伺服电机构建了球平衡台，并将伺服系统连接到 Moku：通过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
学生们发现由此产生的系统既有教育意义又有吸引力。 Moku:Go 桌面应用程序的实时信号轨迹和测量使他们能够实时调整设计和观察结果，使因果关系更加明显，并加深他们对参数变化影响的理解。
该系统非常接近理想，学生可以执行理论调整步骤并取得良好的效果。 目标丢失和输入输出饱和等非理想效应提供了额外但可选的挑战。 学生还可以观察和测量滚动摩擦，这是另一种非理想效应，需要在理论上可能只是 PD 控制器的情况下使用积分项。
教师可以通过提供一些设计元素而将其他设计元素留作学生作业来改变挑战的范围。 例如，在计算机工程环境中授课时，教师可能会要求学生编写 OpenMV 软件，而在机械工程环境中，可能会提供 OpenMV 软件，但倾斜台的设计留作悬而未决的问题。
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
结语
Moku：围棋构成了北京邮电大学控制工程新型教学体系的核心。 学生们发现该设备易于使用、灵活且直观。 添加计算机视觉作为检测方法使教师可以选择扩展任务范围，以包括计算机与控制工程之间的跨学科团队合作。 它还增加了非理想效应，例如行业中常见的倾斜和目标丢失——这一环节显着提高了学生的参与度。
进一步了解 Moku:Go 和我们的课件产品或直接联系我们的教育团队 edu@liquidinstruments.com.
[1] Moku Cloud Compile 和 Waveform Generator 中的脉冲宽度调制在系统设计时不可用。 对于新系统，Liquid Instruments 建议使用这些功能中的任何一个来代替微控制器来驱动伺服系统。