计算机控制技术

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出版者:哈尔滨工业大学出版社
作者:李明学等
出品人:
页数:274
译者:
出版时间:2001-10
价格:28.00元
装帧:
isbn号码:9787560316680
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机控制
  • 自动化
  • 嵌入式系统
  • 单片机
  • PLC
  • 控制理论
  • 传感器
  • 电机控制
  • 工业控制
  • 智能控制
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具体描述

计算机控制技术,ISBN:9787560316680,作者:李明学等编著

《智能制造系统集成与优化》 本书简介 第一章:智能制造的时代背景与核心理念 本章深入剖析了全球制造业向智能化转型的宏观趋势,阐述了“工业4.0”和“智能制造”的核心驱动力,包括信息物理系统(CPS)、工业物联网(IIoT)、大数据分析和人工智能技术的融合应用。详细讨论了智能制造的七大特征:互联互通性、信息透明性、技术辅助决策、去中心化、实时化、服务化和模块化。 1.1 工业革命的回顾与展望 回顾了从蒸汽机到电力驱动,再到信息技术革命的历程,明确指出当前正在经历的,是以数据和智能化为核心的第四次工业革命的深刻变革。强调了传统制造模式在柔性、效率和个性化定制方面的局限性,为理解智能制造的必要性奠定了基础。 1.2 智能制造的架构框架 构建了一个层次化的智能制造参考架构,主要包括:感知与执行层(传感器、执行器、机器人)、网络与通信层(工业以太网、5G、TSN)、平台与数据层(工业云/边/雾计算、数据湖、中间件)以及应用与决策层(AI算法、数字孪生、MES/ERP集成)。对各层级的功能和关键技术进行了详细的技术分解。 1.3 价值链的重塑与效率提升 分析了智能技术如何渗透到产品设计、生产制造、物流配送和售后服务的整个价值链。重点探讨了如何通过实时数据反馈和预测性维护,实现生产效率的指数级增长,以及如何通过柔性生产线满足小批量、多品种的定制化需求。 第二章:工业物联网(IIoT)与海量数据采集 本章聚焦于构建智能系统的“神经系统”——工业物联网的构建技术和数据采集策略。 2.1 工业传感器技术与前沿进展 详述了各类工业传感器(温度、压力、振动、视觉、声学)的工作原理、精度等级和适用场景。特别关注了非接触式测量技术(如激光雷达、毫米波雷达)在复杂工业环境中的应用潜力。讨论了传感器的自校准和分布式网络部署策略。 2.2 异构系统的数据集成与协议转换 面对工厂内部老旧设备(如PLC、SCADA)与新型网络设备之间协议不兼容的问题,本章系统介绍了OPC UA、MQTT、Modbus TCP等主流工业通信协议的结构与转换机制。设计了数据采集网关的软硬件架构,确保数据的标准化和无缝接入。 2.3 边缘计算在实时控制中的部署 阐述了边缘计算(Edge Computing)相较于传统云计算在低延迟、高可靠性方面的优势。详细介绍了边缘计算节点的设计、资源调度算法,以及如何在边缘侧实现数据预处理、初步分析和快速响应控制命令,为生产现场的实时决策提供支持。 第三章:数字孪生与虚拟仿真建模 本章是理解现代工业系统复杂性的关键,着重讲解如何构建与物理实体精确对应的数字模型。 3.1 数字孪生的理论基础与构建要素 定义了数字孪生的核心概念:实时同步、双向交互、生命周期管理。分解了数字孪生体的三大组成部分:物理实体模型、数字模型(几何、物理、行为模型)和连接数据流。 3.2 多物理场耦合的仿真技术 介绍了用于构建高精度数字孪生的多物理场仿真工具链(如FEA、CFD、DEM)。探讨了如何将这些仿真模型集成到孪生环境中,模拟复杂的流体动力学、热力学和结构力学响应,以预测设备在极端工况下的性能衰减。 3.3 实时数据驱动的孪生体更新机制 讨论了如何利用从IIoT采集到的海量实时数据,对静态的数字模型进行动态修正和校准。重点分析了数据同化技术在保证模型与物理实体一致性方面的应用,以及如何利用孪生体进行“What-If”情景分析和工艺参数的预先验证。 第四章:高级过程控制与优化算法 本章侧重于利用先进的数学工具和计算方法,实现生产过程的精确控制和全局优化。 4.1 模型预测控制(MPC)的工业应用 系统介绍了MPC的基本原理,包括系统辨识、优化求解器和滚动时域计算。通过详细的案例分析,展示了MPC在复杂多变量耦合系统(如化工反应器、大型注塑机)中如何超越传统PID控制,实现最优的性能指标。 4.2 遗传算法与启发式搜索在调度中的应用 针对车间作业排序(Job Shop Scheduling)这一典型的NP难问题,详细讲解了遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)等元启发式算法的设计思想和编码方法。探讨了如何将这些算法嵌入到制造执行系统(MES)中,快速生成满足约束条件的生产计划。 4.3 机器学习在质量预测与异常检测中的角色 探讨了如何利用监督学习(如支持向量机、随机森林)建立产品质量与工艺参数之间的映射关系,实现质量的在线预测。着重讲解了无监督学习(如自编码器、孤立森林)在检测生产线上的非预期异常模式(如早期磨损、轻微泄漏)方面的实用技巧。 第五章:集成化信息系统与系统集成策略 本章探讨了如何将控制系统、制造系统和企业资源计划系统进行深度整合,形成高效的集成化信息体系。 5.1 制造执行系统(MES)的深度定制与功能扩展 分析了现代MES系统在追溯性、批次管理、质量控制和绩效分析方面的核心功能。强调了MES与底层控制系统(PLC/SCADA)之间的数据交互标准与接口设计,确保操作层数据的准确上传和指令的有效下达。 5.2 企业资源计划(ERP)与生产管理层的协同 研究了ERP中的计划模块(如物料需求计划MRP、主生产计划MPS)如何为MES提供目标和约束条件。探讨了数据流向和信息同步的策略,避免“信息孤岛”现象,实现从订单到交付的全流程透明化管理。 5.3 系统集成的安全防护与可靠性设计 针对IT/OT融合带来的网络安全风险,本章详细介绍了工业控制系统的纵深防御策略,包括物理隔离、网络分段、入侵检测系统(IDS)的部署和对关键数据流的加密保护。同时,讨论了系统冗余设计(如热备、数据备份恢复)在保障高可用性方面的关键措施。 第六章:人机交互与自动化系统的运维 本章关注于如何设计直观、高效的人机界面,以及如何维护和升级复杂的自动化系统。 6.1 增强现实(AR)在现场维护中的应用 介绍了利用AR技术叠加操作指南、设备诊断信息和历史数据,帮助现场工程师快速定位和解决问题的技术方案。讨论了AR头戴设备的数据传输带宽和定位精度要求。 6.2 专家系统与故障诊断知识库的构建 阐述了如何通过专家系统技术,将资深工程师的经验固化为可执行的规则和推理引擎。详细介绍了知识获取、知识表示和推理机制的设计过程,用于指导初级操作员进行复杂故障的初步诊断和处理。 6.3 系统升级与迭代的最小化干扰策略 分析了在不停机或短停机情况下,对自动化生产线进行软件升级、硬件替换和算法优化的工程策略。重点讨论了虚拟仿真环境(如数字孪生)在系统上线前进行完整功能验证的重要作用,以最大限度降低现场调试时间和风险。 总结与展望 本书通过对先进传感、计算、通信和控制技术的集成化研究,为读者提供了一个全面的智能制造系统构建蓝图。未来的发展方向将聚焦于更强的自适应能力、更深入的跨领域知识融合,以及构建具备自我认知和学习能力的下一代工业智能体。

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读后感

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用户评价

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我最近在阅读一本关于《计算机控制技术》的书,它给我带来了很多意想不到的收获。这本书最让我印象深刻的一点,是它非常注重实践性和应用性。虽然书中包含了不少理论知识,但作者总是能够将这些理论巧妙地融入到具体的工程应用场景中,让我能够看到理论是如何转化为实际生产力的。 书中关于“数字信号处理”与控制系统的结合,让我耳目一新。我之前以为数字信号处理是独立的学科,但这本书清晰地展示了它在现代控制系统中扮演的关键角色,比如如何对传感器信号进行滤波和处理,如何将连续时间信号转换为离散时间信号,以及如何设计数字控制器来实现对系统的精确控制。这让我对控制系统的实现细节有了更深入的理解。 我特别喜欢书中关于“模糊控制”和“神经网络控制”的讲解。这两种方法,不像传统的PID控制那样依赖于精确的数学模型,而是能够处理一些不确定性高、模型难以建立的系统。书中通过一些生动的案例,例如洗衣机的自动控制,展示了模糊逻辑是如何模拟人类的决策过程,以及神经网络是如何通过学习来优化控制策略。这让我看到了计算机控制在处理“软性”和“智能化”问题上的独特优势。 此外,《计算机控制技术》这本书还对“故障诊断与容错控制”进行了深入的探讨。在实际工程应用中,系统的故障是不可避免的,而如何及时发现并采取措施,保证系统的安全稳定运行,是至关重要的一环。书中介绍了一些先进的故障诊断技术,以及如何设计容错控制器来应对不同类型的故障,这对于提高系统的可靠性和安全性具有极高的价值。 这本书的语言风格也比较独特,既有学术的严谨性,又不失通俗易懂。作者善于运用类比和实例,将复杂的概念解释得清晰明了。即使我之前对某些控制理论不太熟悉,也能通过这本书的讲解,快速掌握其核心思想。这本书真的让我学到了很多新东西,并且激发了我对控制技术更深入的探索欲望。

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我最近在读一本叫《计算机控制技术》的书,这本书的内容对我来说,就像是在探索一个全新的宇宙。书里提到的很多概念,例如“系统辨识”、“模型预测控制”等等,都是我第一次接触到,让我感到既新奇又充满挑战。作者在介绍这些概念时,总是先从一些宏观的原理讲起,然后逐渐深入到具体的算法和数学模型。 我特别喜欢书中关于“系统辨识”的章节,它让我意识到,要控制一个系统,首先需要了解这个系统。书里介绍了多种从实验数据中构建系统模型的方法,这让我觉得非常有启发性。就像一个医生在诊断病人之前,需要先通过各种检查来了解病人的身体状况一样,控制工程师也需要通过系统辨识来了解被控对象的特性。 书中的“模型预测控制”部分,对我来说是最大的亮点。它打破了我以往对控制的认知,不仅仅是简单地对当前输入进行反馈,而是能够“预见”未来的系统行为,并据此做出最优的决策。这种“前瞻性”的控制策略,让我看到了计算机控制在应对复杂动态系统方面的巨大潜力。书里通过一些仿真例子,直观地展示了模型预测控制如何在高精度要求和约束条件下,实现对系统的精确控制。 而且,这本书的例子也相当丰富。从简单的物理系统,到复杂的工业过程,都给出了具体的控制方案和仿真结果。我尤其对书中关于机器人轨迹跟踪控制的案例印象深刻,书中详细讲解了如何利用计算机控制技术,让机器人按照预设的路径精准运动,这让我看到了计算机控制技术在自动化和智能制造领域的光明前景。 这本书的学习过程,更像是在进行一场智力探险,每一章都充满了未知的乐趣和挑战。虽然有时候会遇到一些难以理解的数学推导,但作者总是能用一些巧妙的比喻和清晰的逻辑,引导我逐步克服困难。我感觉自己正在一步步地打开通往更高级控制领域的大门。

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我最近在翻阅一本名为《计算机控制技术》的书,老实说,这本书的内容着实让我感到有些复杂和抽象。书中的概念涉及很多我不太熟悉的领域,例如状态空间法、李雅普诺夫稳定性理论等等。这些理论的引入,让整本书的难度一下子提升了不少,感觉像是在攀登一座陡峭的山峰。我尝试着去理解那些数学模型和算法,但有时候会觉得有点力不从心,需要反复阅读和思考才能勉强抓住一些关键点。 书中的一些章节,比如关于最优控制和自适应控制的部分,更是让我觉得脑子里一团浆糊。这些高级的控制策略,在理论层面听起来似乎很强大,能够解决很多传统方法无法处理的问题。但是,如何将这些理论转化为实际可操作的算法,以及如何在复杂的现实环境中进行有效的实现,书中的描述虽然详细,但对于没有相关背景知识的读者来说,还是存在一定的门槛。我感觉自己需要花费大量的时间和精力去消化这些内容,才能真正理解其精髓。 而且,这本书的排版和图示,有时候也让我觉得不够直观。虽然书中有大量的公式和图表,但有些图的逻辑关系并不是那么清晰,需要我结合文字说明来反复推敲。有时候,我甚至会怀疑自己是不是漏掉了什么重要的信息,或者没有理解图表背后所要表达的深层含义。这种学习过程中的不确定性,让我对这本书的接受程度产生了一些动摇。 另外,我个人比较期待书中能够有更多关于实际工程案例的分析,而不仅仅是理论的阐述。虽然书中也提到了不少应用场景,但感觉更偏向于对理论的验证,而不是如何将理论知识应用到具体的工程项目中。我希望能看到更多具体的系统设计、参数整定、故障排除等方面的实践经验分享,这样对于提高我的实际操作能力会更有帮助。 总体来说,《计算机控制技术》这本书在理论深度上是相当可观的,对于希望深入研究控制理论的专业人士来说,可能是一本不错的参考书。但对于像我这样希望从基础开始,并且更侧重于实际应用的学习者来说,这本书的难度和内容的侧重点,可能需要我付出更多的努力才能有所收获。我还会继续尝试去理解书中的内容,希望能够逐渐克服当前的困难。

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拿到《计算机控制技术》这本书,我最直观的感受就是它的内容非常系统和全面。从最基础的控制系统模型建立,到各种经典和现代的控制理论,再到控制系统的设计与实现,几乎涵盖了计算机控制领域的方方面面。我特别欣赏书中对各种控制算法的详细讲解,比如状态反馈、观测器设计、鲁棒控制等等,作者都给出了严谨的数学推导和清晰的逻辑解释。 书中在介绍现代控制理论时,大量使用了矩阵运算和向量空间的数学工具。虽然我之前有一些数学基础,但面对如此密集的数学公式,还是需要花费不少时间和精力去理解。我尤其喜欢书中关于“能控性”和“能观性”的阐述,这让我明白了为什么有些系统可以通过控制输入来任意改变其状态,而有些系统则无法被完全观测。这种理论上的严谨性,让我对控制系统的本质有了更深刻的认识。 此外,《计算机控制技术》这本书还花了很大的篇幅来讲解数字控制系统的设计。从采样定理、数字滤波器的设计,到数字 PID 控制器的实现,都给出了非常详细的步骤和注意事项。我特别关注了书中关于采样时间和量化误差对控制性能影响的分析,这对于设计实际的数字控制器非常有指导意义。书中还介绍了一些常用的控制系统仿真软件,并提供了相应的示例,这对于验证设计的控制器性能非常有帮助。 书中对一些复杂控制问题的处理,比如非线性系统的控制,也给出了不少深刻的见解。虽然非线性控制本身就非常具有挑战性,但书中通过引入一些特殊的变换和方法,如反馈线性化、滑模控制等,为解决这些问题提供了思路。我还在尝试消化这些内容,希望能从中学习到一些应对复杂控制问题的有效方法。 总的来说,《计算机控制技术》这本书是一部非常扎实的学术著作,它提供了深入的理论知识和严谨的数学分析,适合那些对计算机控制技术有浓厚兴趣,并且具备一定数学基础的读者。这本书的优点在于其内容的深度和广度,能够帮助读者建立起扎实的理论框架。

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这本书简直让我大开眼界!我一直对那些能让机器动起来、听从指令的“大脑”很感兴趣,但总觉得理论太过高深,遥不可及。没想到《计算机控制技术》这本书,竟然能把这么复杂的东西讲得如此通俗易懂。刚拿到书的时候,我还有点担心,毕竟我对控制理论一窍不通,但翻开第一页,我就被吸引住了。作者没有上来就抛出一堆公式和定理,而是先从最基本的生活现象入手,比如我们怎么控制家里的空调温度,怎么让电梯平稳运行。这些看似平常的例子,背后却隐藏着精妙的控制原理。 接着,书中就开始逐步介绍各种控制器的概念,什么PID控制啊,模糊控制啊,神经网络控制啊,听起来都很唬人,但作者用大量的图示和生动的比喻,把它们一点点地剖析开来。我尤其喜欢书中对PID控制的讲解,它就像是一个“万能遥控器”,通过不断地调整,就能让系统达到理想的状态。而且,作者还详细介绍了如何根据不同的系统特性来选择和整定PID参数,这一点对于实际应用来说简直太重要了。我之前一直以为控制系统都是黑箱操作,现在才明白,原来背后有这么多可以量化和优化的东西。 更让我惊喜的是,这本书并没有止步于理论的讲解,而是花了很大篇幅来介绍实际的应用案例。从工业生产线上自动化的机械臂,到航空航天领域精准的姿态控制,再到我们日常生活中无处不在的智能家电,书里都给出了详尽的分析。我看到了如何用计算机来实现对复杂系统的精确控制,如何让原本笨重的机器变得灵活自如,如何让原本难以预测的现象变得稳定可控。这些案例不仅让我对控制技术有了更直观的认识,也让我看到了这项技术在未来社会发展的巨大潜力。 这本书的结构也非常清晰,每一章都像是在为我搭建一座新的知识殿堂。从基础概念到高级理论,再到实际应用,层层递进,让我能够循序渐进地掌握知识。即使遇到一些比较难理解的部分,书中提供的例程和仿真分析也大大帮助了我理解。我甚至尝试着跟着书中的例子,在电脑上搭建了一个简单的控制仿真模型,看着模型里的参数一点点调整,输出曲线逐渐趋于稳定,那种成就感简直无法形容。这让我觉得,控制技术并不是遥不可及的,而是可以通过学习和实践掌握的。 总而言之,《计算机控制技术》这本书是我近期读到过最棒的技术书籍之一。它不仅让我对计算机控制这个领域有了深入的了解,更激发了我进一步学习和探索的兴趣。我原本以为控制理论会是枯燥乏味的,但这本书彻底颠覆了我的认知。它用生动有趣的方式,把抽象的理论具象化,把复杂的原理简单化,让我能够轻松愉快地学习。如果你也对让机器智能化、自动化感兴趣,或者想要了解现代科技的底层逻辑,我强烈推荐你阅读这本书,绝对不会让你失望!

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