《自动控制原理》是研究自动控制系统的理论基础和设计方法的学科，主要涉及控制系统的设计、分析和优化。第一章“自动控制系统概述”旨在介绍自动控制的基本概念、历史和发展趋势。
自动化可以定义为机器或设备在无需人为干预的情况下，按照预设的程序或指令自动进行操作或控制的过程。这一过程通过内部相互联系的部件组成一个有机整体，以实现特定功能。自动控制的目标包括提高生产效率、保证产品质量、改善工作环境、节省能源以及设计和优化自动控制系统。
自动控制的历史可以追溯到古代，如瓦特蒸汽机的离心调节器，是早期自动控制的一个重要例子。经典控制理论在20世纪40年代形成，主要研究单输入单输出的线性定常系统，采用时域分析、频率特性分析和根轨迹分析等方法。然而，这些方法对于处理复杂的时变或多变量系统存在局限。随着现代控制理论的发展，尤其是60年代以来，状态空间分析方法的应用，使得分析和设计复杂控制系统成为可能。现代控制理论涵盖了线性与非线性系统、定常与时变系统以及多输入多输出系统等。
自动控制系统主要分为两大类：开环控制系统和闭环控制系统。开环控制系统结构简单、成本低，但控制精度不高且抗干扰能力弱。而闭环控制系统，也称为反馈控制系统，引入了反馈机制，通过比较输入与输出的偏差来调整控制量，提高了系统的稳定性和控制精度。
自动控制系统通常由五部分组成：设定值（给定值）、控制器、执行器、被控对象和测量与变送环节。设定值是期望的系统输出，控制器根据设定值与实际输出（被控变量）之间的偏差产生控制信号，执行器将控制信号转化为实际的控制动作，被控对象是受到控制的实体，测量与变送环节则负责检测输出并提供反馈信息。
学习自动控制原理通常会涉及到线性代数、微分方程求解、拉普拉斯变换和复变函数等数学工具。例如，拉普拉斯变换在控制系统分析中起到重要作用，它将微分方程转换为代数方程，简化了系统的分析和设计。同时，课程可能还会涵盖状态空间模型、稳定性分析、频率响应和根轨迹等概念。
通过深入学习自动控制原理，可以为设计和优化各种领域的自动控制系统打下坚实的基础，如航空航天、机械工程、电力系统、生物医学工程等。随着技术的进步，现代控制理论已经扩展到包括先进控制和智能控制，如神经网络控制、预测控制、模糊控制和自适应控制等，这些都体现了多学科的交叉融合。
