具体描述
《数控与电控技术》系统地介绍了数控技术的概念、数控编程、CNC装置及系统，继电器接触器和PLC控制系统、交直流电动机的调速和伺服系统。
工业自动化与现代制造技术概论 本书立足于当前全球制造业转型升级的时代背景，旨在系统阐述现代工业自动化、智能制造以及相关支撑技术的基础理论、核心技术与前沿应用。本书内容覆盖面广，结构严谨，理论深度适中，特别适合致力于从事高端装备制造、工业互联网、系统集成及自动化工程领域的工程师、技术人员、研究人员，以及相关专业的高等院校师生作为核心教材或参考用书。 --- 第一部分： 工业自动化基础与系统架构 本部分聚焦于构建现代制造系统的基石——自动化控制理论与技术。内容从基本的信号处理和传感器技术入手，逐步深入到控制器的设计与实现。 第一章 工业传感与测量技术 本章详细介绍了各类工业现场常用的传感器和执行器的工作原理、选型原则及信号调理方法。重点阐述了压力、温度、流量、位移等物理量在工业环境下的精确测量技术。特别分析了智能传感器（如总线型传感器、无线传感器网络节点）的发展趋势及其在数据采集中的优势，包括抗干扰能力、自诊断功能和数据传输协议的标准化。同时，对执行机构（如伺服电机、变频调速驱动器、气动/液压元件）的动态特性和精确控制实现进行了深入探讨。 第二章 控制理论基础与经典控制器 系统回顾了经典的反馈控制理论，包括系统的时域分析、频域分析（波德图、Nyquist图）及稳定性判据。核心内容集中于PID（比例-积分-微分）控制器的设计与整定。不仅涵盖了传统的手动整定方法（如Ziegler-Nichols法），更深入讲解了先进的自适应整定、模糊PID控制以及基于模型的解耦控制策略，以应对复杂多变量过程的控制需求。对于非线性系统的控制难题，本章也引入了滑模控制（SMC）和反步法（Backstepping）的初步概念。 第三章 可编程逻辑控制器（PLC）与工业网络 本章是实现工业控制逻辑的核心技术载体。从PLC的硬件结构、指令系统入手，详细介绍了梯形图（LD）、指令表（IL）、结构化文本（ST）等IEC 61131-3标准编程语言的应用。重点分析了数据处理、中断控制、定时器和计数器的编程技巧。在工业网络方面，本书全面覆盖了现场总线技术（如PROFIBUS, CANopen），以及工业以太网技术（如EtherNet/IP, PROFINET, EtherCAT）的架构、通信协议栈和确定性实时性保障机制。深入剖析了如何构建可靠、高效的多层级工业通信网络。 --- 第二部分： 现代制造装备与驱动技术 本部分将理论知识转化为实际的机械与运动控制解决方案，是实现高精度、高速度制造过程的关键。 第四章 伺服驱动与运动控制原理 本章聚焦于现代工业装备的心脏——高性能伺服驱动系统。详细阐述了永磁同步电机（PMSM）的控制原理，包括磁场定向控制（FOC）和直接转矩控制（DTC）。深入分析了电流环、速度环、位置环的多闭环控制结构及其参数协调。对于多轴运动控制，本章讲解了插补算法（直线、圆弧、复杂曲线插补）的实现方法，以及运动控制系统（MCS）的集成架构。 第五章 工业机器人学基础 本章系统介绍了工业机器人的基本结构、运动学与动力学。运动学部分包括正运动学和逆运动学的求解方法，重点讲解了常用的坐标变换（欧拉角、旋转向量）及其在机器人手臂位姿描述中的应用。动力学部分则侧重于牛顿-欧拉法和拉格朗日法在机器人轨迹规划与力控制中的应用。同时，详细介绍了机器人的安全标准、人机交互界面设计以及离线编程与仿真技术。 第六章 数控机床系统结构与加工工艺集成 （注：本章内容将集中于非本专业领域的高级数控系统架构、G代码/M代码的解析与执行、以及刀具补偿、多坐标轴联动控制等机床特定功能，但不会涉及底层电控原理的深入剖析，而是侧重于“系统集成”和“工艺链”的视角）本章探讨了现代数控（NC）系统的层次结构，包括上位人机界面、下位运动控制器和驱动系统的协同工作模式。重点介绍了先进的五轴联动控制算法（如工具中心点编程TCPM）和刀具轨迹误差补偿机制。此外，还结合增材制造（3D打印）的数控轨迹生成与层叠控制技术，展示数控技术在非常规制造中的拓展应用。 --- 第三部分： 智能制造与系统集成 本部分面向工业4.0和智能工厂的需求，探讨数据驱动的决策、系统间的互联互通以及柔性制造的实现路径。 第七章 工业物联网（IIoT）与边缘计算 本章探讨了如何将OT（操作技术）与IT（信息技术）融合。详细介绍了工业物联网的架构层次，包括现场设备层、边缘层、平台层和应用层。重点分析了MQTT、OPC UA等主流工业通信协议的特点及其在数据采集与安全传输中的作用。边缘计算在本地数据预处理、实时控制回路反馈和降低云端带宽压力方面的技术优势被深入剖析。 第八章 制造执行系统（MES）与信息集成 本章从生产管理视角，系统介绍制造执行系统（MES）的核心功能模块，如生产调度管理（MPS）、质量管理（QM）、设备健康管理（EHM）等。重点分析了MES系统与ERP（企业资源计划）系统之间的数据接口标准与集成策略。强调了通过MES实现车间级数据透明化、作业优化和追溯管理的重要性。 第九章 工业大数据分析与预测性维护 随着传感器和数据采集能力的提升，海量工业数据成为新的资源。本章介绍工业大数据的特点、存储和预处理技术。核心内容是应用统计学方法和机器学习算法（如时间序列分析、异常检测、深度学习模型）对设备运行数据进行分析，以实现对设备故障的早期预警和预测性维护（PdM）。本章还将探讨如何将分析结果反馈至控制系统，实现闭环的自适应优化。 --- 第四部分： 系统可靠性与前沿技术展望 第十章 工业控制系统的可靠性、安全与诊断 本章关注控制系统在长期、高负荷运行中的稳定性和安全性。详细讨论了系统冗余设计（硬件冗余、时间冗余、信息冗余）的实现技术，以及故障自恢复和热备切换机制。在信息安全方面，系统分析了针对工业控制系统（ICS）的网络攻击向量，并介绍了纵深防御策略、身份验证机制和安全通信规范在确保生产连续性和数据完整性方面的应用。 第十一章 制造系统的未来趋势与挑战 本章对未来制造技术进行展望，讨论了柔性自动化生产线的设计理念、模块化装备的发展方向。重点探讨了数字孪生（Digital Twin）技术在系统设计验证、实时监控和操作优化中的潜力。此外，也对人机协作机器人（Cobots）的普及、人机工程学在未来工厂中的角色进行了前瞻性的分析和讨论。 --- 本书特色： 1. 实践导向： 理论阐述紧密结合工业现场的实际应用案例与工程挑战。 2. 前沿整合： 深度融合了物联网、大数据、人工智能等新兴信息技术在现代制造中的集成应用。 3. 系统性强： 覆盖了从底层信号采集到顶层信息集成的完整工业自动化体系架构。 4. 内容全面： 避免了对某一特定硬件或软件平台的过度依赖，旨在培养读者对整个自动化系统的宏观理解和工程解决问题的能力。
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