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出版者:哈尔滨工程大学出版社

作者:郑金兴

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2006-1

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787810737869

丛书系列:

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• 机械设计
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• 工程技术
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《现代工业自动化与智能制造》 内容简介： 本书深入探讨了现代工业自动化和智能制造的核心概念、技术发展趋势及其在实践中的应用。全书共分为三个主要部分：工业自动化的基础理论与技术、智能制造的关键技术与实现路径、以及工业自动化与智能制造的未来展望。 第一部分：工业自动化的基础理论与技术 本部分首先回顾了工业自动化的历史演进，从早期简单的机械联动到复杂的分布式控制系统，为读者构建了一个清晰的发展脉络。随后，详细阐述了工业自动化的基本构成要素，包括传感器技术、执行器技术、控制器技术（PLC、DCS、IPC等）以及通信技术（工业以太网、现场总线等）。 在传感器技术方面，本书涵盖了各类工业常用传感器的工作原理、性能指标、选型原则以及在不同工业场景下的应用，如温度、压力、流量、位移、视觉等传感器。重点介绍了新一代智能传感器的发展，包括自诊断、自适应、网络化等功能。 执行器技术部分，系统介绍了电动机、液压执行器、气动执行器等主流执行器的驱动原理、控制方法和选型要点。同时，对伺服驱动、步进驱动等精密控制技术进行了深入分析，并结合具体案例说明了其在工业机器人、数控机床等领域的应用。 控制器技术是工业自动化的核心。本书详细解析了可编程逻辑控制器（PLC）的硬件结构、编程指令集、梯形图、结构化文本等编程语言，以及其在离散事件控制中的广泛应用。对于分布式控制系统（DCS），则侧重于其在流程工业中的大规模集成控制能力，包括系统架构、数据库管理、操作员站与工程师站的功能。此外，还介绍了工业PC（IPC）作为开放式控制平台的优势及其在人机交互、数据采集与处理方面的应用。 在通信技术方面，本书对工业现场总线（如Profibus, Profinet, CC-Link, EtherNet/IP等）的拓扑结构、通信协议、性能特点进行了详细比较，并分析了其在提高生产效率、降低布线成本方面的作用。同时，也探讨了工业以太网在实现更高带宽、更低延迟的通信需求方面的优势，以及TSN（时间敏感网络）等新兴技术在工业物联网中的作用。 第二部分：智能制造的关键技术与实现路径 本部分聚焦于当前引领工业变革的智能制造技术。首先，本书系统性地介绍了物联网（IoT）在工业领域的应用，即工业物联网（IIoT），包括传感器节点、边缘计算、云平台等核心组成，以及如何通过IIoT实现设备互联、数据采集与分析。 接着，深入阐述了大数据分析在智能制造中的角色。本书介绍了工业大数据的特点（体量大、多样性、实时性、价值密度低），以及常用的数据预处理、挖掘、建模和可视化技术。通过案例分析，展示了如何利用大数据优化生产流程、预测设备故障、提升产品质量。 人工智能（AI）作为智能制造的核心驱动力，本书对其在工业中的应用进行了详尽的介绍。重点包括机器学习（监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习在图像识别（产品缺陷检测）、自然语言处理（设备故障诊断报告分析）、预测性维护、机器人路径规划等方面的应用。 机器人技术是实现制造自动化的重要手段。本书不仅介绍了工业机器人的基本类型（关节式、SCARA、Delta等）、结构与控制原理，还重点阐述了协作机器人（Cobots）的发展趋势及其在人机协同作业中的优势。此外，还探讨了移动机器人（AGV/AMR）在智能仓储物流中的应用。 数字孪生（Digital Twin）作为连接物理世界和数字世界的桥梁，本书对其概念、构建方法、核心要素（物理模型、传感器数据、算法模型）及其在产品设计、生产过程监控、故障预测与诊断、运行优化等方面的价值进行了深入剖析。 增材制造（3D打印）的兴起为制造方式带来了革命。本书介绍了不同类型的增材制造技术（FDM, SLA, SLS, SLM等），其在原型制造、定制化生产、复杂结构制造等方面的应用，以及其与传统制造工艺的互补性。 第三部分：工业自动化与智能制造的未来展望 本部分将目光投向未来，探讨了工业自动化与智能制造发展的前沿趋势。本书分析了5G、6G等通信技术对工业连接性的提升，以及其在实时远程控制、高精度定位等方面的潜力。 同时，也讨论了云计算、边缘计算的协同应用，如何构建更高效、更灵活的工业数据处理架构。另外，还展望了人工智能与自动化技术的深度融合，例如自主决策系统、自学习生产线、以及通用人工智能在工业领域的潜在影响。 最后，本书还关注了智能制造对劳动力技能的要求变化，以及如何通过持续学习和技能升级来适应未来的工业环境。从宏观层面，探讨了智能制造对企业竞争力、产业升级以及社会经济发展的重要意义。 本书特点： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础，也结合了丰富的实际案例，帮助读者理解抽象概念。 前沿技术聚焦： 重点介绍了工业物联网、大数据、人工智能、数字孪生、增材制造等当前最热门的智能制造技术。 系统性与深入性： 内容涵盖广泛，且在关键技术上进行了深入的讲解，力求为读者提供全面的认知。 前瞻性视野： 关注技术发展趋势和未来挑战，激发读者对行业未来的思考。 适读人群： 本书适合从事工业自动化、制造工程、机械工程、电子工程、计算机科学等领域的工程师、技术人员、研究人员，以及对现代工业发展趋势感兴趣的在校学生和广大读者。

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我尝试用这本书来指导我最近的一个项目方案撰写，发现它的价值远超我的预期。书中后半部分关于“智能制造系统集成”的章节，虽然篇幅不算太长，但切入点非常精妙。它没有陷入对新兴概念的空泛追捧，而是聚焦于如何将传统的精密机械设计与现代传感、数据采集技术进行无缝对接。作者提出的“模块化设计接口标准”的建议，非常具有可操作性，为未来装备的快速迭代和升级提供了清晰的路径图。我尤其欣赏其中关于预测性维护（PdM）在装备设计初期的融入策略的分析，它不再是后期打补丁式的加入，而是从最初的结构选型就开始考虑信号采集点的预留和数据总线的拓扑结构。这种“设计即部署”的理念，体现了作者对未来工厂运行模式的深刻洞察，让这本书不仅仅是停留在知识层面，更像是提供了一份面向未来的技术路线图，非常具有指导意义。

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与其他同类书籍相比，这本书在“人机工程学”与“装备可靠性设计”的结合上，展现出了极大的前瞻性。以往我总觉得这两个领域是相互独立的，但作者巧妙地将它们编织在一起，讨论如何从操作者的舒适度和维护便利性来反推装备结构布局的优化。举个例子，在讲述自动化装配线上工位设计时，书中不仅给出了力学计算，还详细分析了不同照明角度对操作员视觉疲劳的影响，以及紧急停止按钮的触觉反馈设计标准。这种对“使用体验”的关注，在严肃的机械设计书籍中是比较少见的。这让我意识到，一个好的制造装备，不仅要高效运行，更要“好用”和“长寿”。这种跨学科的视角，极大地拓宽了我对“装备设计”内涵的理解，它不再仅仅是金属和运动的堆砌，更是系统优化和用户交互的复杂工程。

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这部书的封面设计颇为朴实，装帧也属于那种耐看型的，拿到手里沉甸甸的，让人感到内容一定很扎实。我本来是抱着学习一些基础理论知识的期望翻开的，结果发现它在讲述一些核心概念时，那种深入浅出的方式真是让人眼前一亮。作者似乎很懂得如何将复杂的工程原理分解成易于理解的模块，并且通过大量的图示和实际案例来佐证，这对于初学者来说简直是福音。我记得有几处关于材料性能与加工工艺匹配的章节，讲解得非常透彻，不再是那种教科书式的干巴巴的描述，而是结合了现代工厂的实际生产流程，让我对“知其然”到“知其所以然”有了更深的体会。尤其欣赏的是，书中对于公差配合与测量技术的阐述，逻辑清晰，步骤明确，即使是面对那些看起来让人头疼的几何精度要求，也能在作者的引导下，找到清晰的思路去应对。总的来说，这本书的学术性与实用性达到了一个很好的平衡点，让人读起来不觉得枯燥，反而像是在跟一位经验丰富的工程师请教，受益匪浅。

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这本书的排版和文字风格，散发出一种浓厚的古典工程学的气息，这让我感到非常亲切。它不是那种追求“快餐式”知识传递的书籍，而是强调对基础原理的尊重和深挖。我读到关于机床动态特性辨识与补偿的部分时，感受最为深刻。作者似乎花了极大的精力去梳理了从经典的振动理论到现代自适应控制理论之间的传承关系，而不是简单地堆砌最新的算法名词。书中对于如何建立精确的机床运动误差模型，并有效分离系统中的随机误差和系统误差的讨论，非常细致。我甚至能从中找到一些早期老一辈机械设计大师的影子，那种严谨的工匠精神，通过文字跃然纸上。它教会我的不仅仅是如何设计一个部件，更是如何用一种系统性的、可追溯的方式去构建整个装备的设计逻辑链条。对于想在机械设计领域建立起坚实理论根基的后来者，这本书无疑提供了非常稳固的基石。

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这本书的阅读体验，坦白说，前期有些挑战，因为它没有太多花哨的修饰，直接就切入了技术的核心。我尤其关注的是其中关于数控机床结构优化那一块的内容。作者似乎对现代制造装备的瓶颈有着深刻的理解，他没有停留在描述标准结构的层面，而是引入了大量的动态分析和仿真数据来支撑自己的观点。比如，在探讨高速切削过程中主轴刚度的衰减问题时，书中引用的有限元分析模型，清晰地展示了不同支撑结构在极限负载下的形变趋势，这远比我过去读过的任何资料都要具体和量化。我特别喜欢那种层层递进的论证方式，每提出一个设计优化方向，都能立即提供相应的数学模型支撑，让读者可以信服地接受这些先进的设计理念。不过，对于那些对高级数学模型感到畏惧的读者，可能需要多花一些时间去消化这部分内容，但对于追求专业深度的工程师来说，这绝对是一本可以反复研读的工具书，它提供了一种看待和解决制造装备设计问题的全新视角。

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