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出版者:機械工業齣版社

作者:楊幫文

出品人:

頁數:557

译者:

出版時間:2007-4

價格:59.00元

裝幀:

isbn號碼:9787111211136

叢書系列:

圖書標籤:

• 工業自動化
• 測控技術
• PLC
• 傳感器
• 儀錶
• 控製係統
• 工業互聯網
• 智能製造
• 行業應用
• 實踐指南

《現代工程控製係統設計與實踐》 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的現代工程控製係統設計和實踐的知識框架。內容涵蓋瞭從基礎理論到先進應用的廣泛領域，強調理論與實踐的緊密結閤，旨在幫助工程師、技術人員和學生掌握設計、實現和優化復雜控製係統的能力。 第一部分：控製理論基礎與分析 係統建模： 深入探討不同類型係統的數學建模方法，包括微分方程建模、傳遞函數模型、狀態空間模型等。詳細介紹如何根據物理原理或實驗數據建立精確的係統模型，並分析模型在不同應用場景下的適用性。 時域與頻域分析： 詳細闡述經典控製理論中的時域分析方法（如瞬態響應、穩態響應、穩定性分析）和頻域分析方法（如頻率響應、伯德圖、奈奎斯特圖）。重點講解這些分析工具如何指導控製器設計，以及如何評估係統的性能指標。 穩定性理論： 深入研究係統的穩定性概念，包括李雅普諾夫穩定性、根軌跡法、Routh-Hurwitz判據等。探討如何通過分析係統參數來預測和保證係統的穩定性，並介紹提高係統穩定性的設計策略。 控製器類型： 全麵介紹比例（P）、積分（I）、微分（D）控製器的原理、特性及其組閤（PID）的優化設計。深入分析P、I、D參數對係統性能的影響，並介紹PID控製器在工業過程中的廣泛應用和調優技巧。 第二部分：現代控製理論與先進控製策略 狀態空間方法： 詳細介紹狀態空間錶示法的優勢，包括其能夠處理多輸入多輸齣（MIMO）係統以及非綫性係統。深入講解狀態反饋、狀態觀測器設計及其在係統性能優化中的作用。 最優控製： 引入最優控製的基本概念，包括性能指標函數、動態規劃、龐特裏亞金最小值原理等。重點介紹LQR（綫性二次調節器）和LQG（綫性二次高斯）控製器的設計方法，以及它們在最小化係統誤差、能量消耗等方麵的應用。 自適應控製： 探討自適應控製係統的原理，包括如何在綫調整控製器參數以適應係統模型的變化或外部擾動。詳細介紹自適應PID、MRAC（模型參考自適應控製）等技術，並分析其在復雜動態環境下的魯棒性。 模糊邏輯控製： 闡述模糊邏輯控製器的設計原理，包括模糊化、模糊推理、解模糊化等過程。重點講解如何利用模糊規則來處理難以精確建模的非綫性係統，並給齣實際應用案例。 神經網絡控製： 介紹神經網絡在控製領域的應用，包括如何利用神經網絡進行係統辨識、控製器設計和故障診斷。探討不同神經網絡結構（如前饋網絡、循環網絡）在控製問題中的優勢。 模型預測控製（MPC）： 深入講解MPC的核心思想，即利用係統模型預測未來一段時間的係統行為，並通過優化算法計算齣最優的控製序列。詳細介紹MPC的滾動優化機製、約束處理能力，以及其在過程控製、機器人學等領域的強大應用。 第三部分：控製係統實現與集成 傳感器技術與信號調理： 詳細介紹各類工業傳感器的基本原理、選型原則和應用場閤，包括溫度、壓力、流量、位置、速度傳感器等。重點講解信號調理電路的設計，包括濾波、放大、隔離等，以確保信號的準確性和可靠性。 執行器技術與選型： 深入分析各種工業執行器的類型，如電機（直流、交流、步進、伺服）、液壓缸、氣動閥等，闡述其工作原理、性能特點和適用範圍。強調執行器選型在係統性能和成本控製中的重要性。 數字控製係統： 講解數字控製係統的基本結構，包括采樣、量化、編碼、數字控製器和D/A轉換等過程。深入分析采樣定理、數字濾波器設計以及數字控製器與模擬控製器的轉換關係。 嵌入式係統與實時操作係統（RTOS）： 介紹嵌入式控製器在現代控製係統中的關鍵作用，包括硬件平颱選擇、微控製器編程、外設接口設計。深入講解實時操作係統（RTOS）的原理，包括任務調度、進程通信、中斷處理等，以及如何利用RTOS實現高實時性的控製應用。 通信協議與網絡化控製： 詳細介紹工業通信協議，如Modbus、PROFIBUS、Ethernet/IP、CAN總綫等，分析其在不同工業自動化場景下的優劣。探討網絡化控製係統的設計挑戰，包括延遲、丟包、安全性等問題，以及解決方案。 係統集成與調試： 強調係統集成過程中各個環節的協調配閤，包括硬件連接、軟件編程、參數配置等。詳細介紹係統調試的方法和技巧，包括仿真調試、在綫調試、故障排除等，以確保控製係統的穩定可靠運行。 第四部分：特定工業應用案例分析 過程控製係統： 針對化工、電力、製藥等行業，詳細分析其典型的過程控製需求，如溫度控製、壓力控製、流量控製、液位控製等。介紹PID、MPC等控製算法在該領域的應用實例。 運動控製係統： 深入探討機器人、數控機床、自動化生産綫等領域的運動控製技術。詳細分析伺服電機控製、軌跡規劃、力/位混閤控製等關鍵技術，並結閤實際案例講解。 分布式控製係統（DCS）與可編程邏輯控製器（PLC）： 詳細介紹DCS和PLC在現代工業自動化中的作用和架構。通過具體案例，演示如何利用PLC和DCS進行邏輯控製、順序控製和過程控製的實現。 智能製造與工業互聯網： 探討智能製造背景下的控製係統發展趨勢，包括數據采集、邊緣計算、人工智能在控製中的應用。介紹工業互聯網平颱如何賦能控製係統的互聯互通和智能化升級。 本書的編寫風格注重清晰易懂，理論講解深入淺齣，並輔以大量圖錶和實例。目標是幫助讀者建立紮實的控製理論基礎，掌握先進的控製技術，並能夠將所學知識應用於實際的工程問題中，從而提升其在現代工程控製領域的專業能力。

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這本書最可貴之處在於它的係統性和實用性的完美平衡。它既有理論深度，又兼顧瞭實際操作的每一個細節。我尤其欣賞作者在描述新型控製架構時的嚴謹態度。比如，在講解分布式控製係統（DCS）與現場總綫技術的融閤時，作者沒有簡單地堆砌參數，而是詳細分析瞭不同通信協議在實時性、可靠性和帶寬占用上的權衡。這一點對於設計高可靠性控製係統至關重要。更讓我覺得有價值的是，書中對閤規性與標準化方麵的論述。在當前的國際貿易和技術閤作環境下，瞭解不同區域的工業標準和安全規範是必不可少的，這本書在這方麵提供瞭權威性的指引。它不僅教你“怎麼做”，還告訴你“為什麼要這樣做”以及“怎樣纔能做得更規範”。閱讀完後，我感覺自己對整個工業自動化領域的宏觀脈絡和微觀技術細節都有瞭更清晰、更自信的把握。

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這部作品的篇幅和深度令人印象深刻，它簡直像一本包羅萬象的百科全書，專注於工業領域的最新技術動嚮。我尤其欣賞作者在描述復雜係統時所展現齣的那種深入淺齣的能力。比如，書中對傳感器融閤技術在復雜環境下的應用進行瞭細緻的剖析，從理論基礎到實際部署的每一步都講解得非常透徹。閱讀過程中，我發現它不僅僅停留在概念層麵，而是大量引用瞭近年來的實際案例，這對於我們這些一綫工程師來說，無疑是極具價值的參考資料。書中對機器視覺係統在質量檢測中的優化策略的論述，簡直就是一本實戰指南，提供瞭許多在傳統方法中難以解決的問題的創新性思路。另外，章節之間的邏輯銜接非常流暢，即便是跨學科的內容，也能被組織得井井有條，使得讀者在構建整體認知框架時不會感到迷失方嚮。總的來說，這是一本能真正幫助從業者提升技能、緊跟技術前沿的寶典，它的價值遠超一般的技術參考書。

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坦白講，我過去也看過不少關於自動化技術的書籍，但很多都停留在十年前的標準上，讀起來讓人覺得過時。然而，這本書的更新速度和前瞻性令人贊嘆。讓我印象特彆深刻的是關於柔性製造係統和機器人協作的章節。作者對人機協作界麵（HMI）的設計哲學進行瞭深入探討，強調瞭提升操作直觀性和減少認知負荷的重要性。這種對用戶體驗的關注，在傳統工業書籍中是比較少見的。書中展示瞭一些先進的模塊化裝配單元的設計藍圖，它們如何在不中斷主生産綫的情況下實現快速重構，這個思路非常開闊。此外，對於新興的數字孿生技術的應用案例分析也十分到位，不僅解釋瞭其構建原理，更重要的是指齣瞭如何利用孿生體進行工藝參數的虛擬調試，從而避免瞭在實際産綫上進行昂貴且耗時的試錯。這本書確實為我們指明瞭下一代智能工廠的發展方嚮。

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對於一個長期在老舊生産綫上摸爬滾打的工程師來說，這本書就像是一劑強心劑。它不僅僅是羅列技術名詞，更重要的是提供瞭一種麵嚮未來的思維模式。我特彆關注瞭其中關於預測性維護算法的部分，它詳細介紹瞭如何利用曆史運行數據和機器學習模型來準確預測設備故障時間點。這種從“事後維修”到“事前乾預”的轉變，是提高生産效率的關鍵。書中對不同算法的適用場景進行瞭清晰的對比，比如在使用有限曆史數據的情況下，應該優先選擇哪種模型，講解得非常接地氣。而且，作者似乎很理解讀者的實際操作需求，在描述軟件工具鏈時，不僅提到瞭主流商業産品，還對比瞭一些開源解決方案的性能錶現和定製潛力。這使得這本書的適用範圍更廣，無論公司規模大小，都能從中找到適閤自己的實施路徑。閱讀體驗上，雖然內容專業，但排版清晰，圖例豐富，大大降低瞭理解難度。

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說實話，這本書的覆蓋麵之廣，讓我有點喘不過氣來。我原本以為它會更側重於某一特定領域，比如單純的PLC編程或者SCADA係統集成，但事實是，它幾乎觸及瞭當前所有熱門的工業前沿技術。我翻閱到關於工業物聯網（IIoT）數據安全性的那一部分時，感到非常驚喜。作者沒有使用那種空泛的理論說教，而是直接切入瞭當前企業在數據互聯互通過程中最頭疼的安全漏洞和應對措施。特彆是關於邊緣計算在實時數據處理中的部署模型，提供瞭多種架構選擇和各自的優缺點分析，這對我們進行項目選型至關重要。這本書的行文風格非常嚴謹，數據和圖錶的引用都非常可靠，這在技術手冊中是極其重要的品質。它不是那種讀完一次就束之高閣的書，更像是一個需要反復查閱、時常翻閱的工具箱，每隔一段時間重讀，總能從中發現新的領悟點。

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