具体描述
《21世纪高等职业教育规划教材•数控机床与加工仿真技术》从高职高专教育的实际出发，根据国家示范性高等职业院校教学改革的要求，以数控车床、数控铣床和加工中心的应用为重点，选用目前企业中广泛使用的FANUC、华中世纪星数控系统为对象，介绍数控车床、数控铣床和加工中心的结构特点、数控编程要点和数控操作要领。
全书包括两部分内容：第一部分主要介绍数控机床的类型、典型结构和部件，目的是让学生认识数控机床，熟悉数控机床的机械结构；第二部分通过上海宇龙数控加工仿真软件介绍数控编程的要点及FANUC、华中世纪星数控系统的操作要领。书中引用大量典型实用的例题，使学习者能够结合实例进行学习，掌握数控机床的编程和操作方法。
现代智能制造中的精密驱动与控制系统研究 图书简介 本书深入探讨了现代智能制造体系中至关重要的精密驱动与控制技术，聚焦于如何实现复杂机械系统的高精度、高动态响应和高可靠性运行。随着工业4.0和智能制造浪潮的推进，对设备加工精度、生产效率和柔性化的要求达到了前所未有的高度，这使得对驱动源的性能和控制算法的优化提出了严峻的挑战。本书旨在为工程技术人员、科研工作者以及相关专业高年级学生提供一个全面、深入且具有前瞻性的理论与实践指导框架。 第一部分：精密驱动技术的基础与前沿 本部分系统梳理了构成现代精密装备核心动力的各类驱动技术，并着重分析了其在提升系统性能方面的潜力与瓶颈。 第一章：高性能伺服驱动器的原理与结构 详细阐述了现代伺服驱动器（包括永磁同步电机驱动、无刷直流电机驱动等）的电气和机械结构。重点分析了磁场定向控制（FOC）和直接转矩控制（DTC）在实现高精度力矩和速度控制中的核心算法差异与应用场景选择。深入剖析了功率器件（如SiC MOSFETs）在提高开关频率和降低损耗方面带来的革命性进步，以及它们对驱动系统动态性能的直接影响。此外，还探讨了电机参数辨识的实时性方法，确保在复杂工况下电机模型的准确性。 第二章：直线驱动技术与磁悬浮应用 不同于旋转驱动，直线电机因其无机械间隙、高加速度和高刚度等优点，在高速精密运动平台中占据重要地位。本章详尽分析了永磁同步直线电机（PMSLM）的电磁场分布、推力波动抑制技术，以及大行程直线电机系统的散热设计。特别关注了主动磁悬浮（Maglev）技术在超精密加工和测量设备中的应用，包括多自由度磁悬浮控制器的设计、磁隙在线监测与补偿机制。对磁悬浮系统的稳定性和鲁棒性设计进行了深入的数学建模和仿真验证。 第三章：高分辨率位置反馈系统 驱动控制的精度受限于反馈信号的质量。本章专注于高精度位置传感器的技术细节。深入比较了光栅尺、旋转编码器（特别是绝对式编码器）和电感式传感器的原理、精度等级和抗干扰能力。探讨了如何通过多传感器信息融合（Sensor Fusion）技术，结合先进的插值算法，突破传统传感器的物理限制，实现亚纳米级的定位精度。对传感器信号处理中的噪声抑制和误差修正算法进行了详细的讲解。 第二部分：面向复杂系统的先进控制策略 本部分从控制理论的高度，探讨了如何设计出能够应对非线性、时变和外部干扰的鲁棒控制系统。 第四章：先进伺服控制回路设计 超越传统的PID控制，本章着重介绍现代伺服系统为追求极致性能所采用的先进控制方法。详细解析了滑模变结构控制（SMC）在应对系统不确定性时的优势与抖振问题解决策略；探讨了自适应控制（Adaptive Control）如何在电机参数发生变化时（如温度漂移）实时调整控制器增益；并引入了模型预测控制（MPC）在考虑系统约束条件和未来状态预测下的优化能力，尤其是在高负载或高速启动阶段的应用潜力。 第五章：多轴联动与误差补偿技术 在多轴联动系统中，坐标系的转换和轴间耦合是限制系统精度的主要因素。本章详细分析了运动学和动力学耦合建模，并重点研究了基于刚体动力学的实时误差补偿方法。引入了基于视觉/激光跟踪的误差测量与反馈机制，实现对机床结构误差、热漂移误差的在线校正。对机器人运动规划中的碰撞避免与轨迹优化进行了算法层面的深入探讨。 第六章：非线性与时变系统的鲁棒控制 许多精密机械系统（如摩擦、间隙）具有显著的非线性特征。本章致力于解决这些挑战。详细阐述了如何利用基于神经网络或模糊逻辑的自学习控制来逼近复杂的非线性环节。针对高速运动中出现的振动抑制问题，引入了主动阻尼技术和状态反馈线性化方法，以确保在宽泛的速度范围内保持系统的稳定性。 第三部分：系统集成、状态监测与智能优化 本部分将目光投向系统的整体运行效率和长期可靠性，强调信息技术在驱动控制中的集成作用。 第七章：嵌入式系统与实时操作系统 驱动与控制算法的实现依赖于强大的嵌入式平台。本章对比分析了基于FPGA、DSP和高性能微处理器的实时控制架构，重点讲解了实时操作系统（RTOS）在调度任务、保证控制周期确定性方面的关键作用。探讨了时间敏感网络（TSN）在工业现场总线通信中的应用，如何保证驱动控制指令的超低延迟和高确定性传输。 第八章：基于数据驱动的故障诊断与预测性维护 驱动系统是设备故障的集中点。本章侧重于利用工业物联网（IIoT）采集的运行数据，实现对驱动部件的健康管理。详细介绍了电流、振动和温度信号的特征提取方法。应用机器学习算法（如深度学习中的LSTM网络）建立电机驱动链的正常行为模型，并开发高效的早期故障预警指标。探讨了如何根据预测结果，动态调整系统的运行参数，以延长设备寿命。 第九章：面向柔性制造的快速换配与重构 现代生产线要求驱动系统能快速适应新的产品和工艺。本章研究了如何实现控制参数的在线快速重构。探讨了基于虚拟样机（Digital Twin）的驱动系统建模方法，允许在虚拟环境中预先验证新的运动轨迹和控制参数，再无缝部署到物理设备上。这极大地缩短了新工艺调试时间，是实现柔性制造的关键技术支撑。 本书的深度和广度确保了读者不仅能理解现有精密驱动控制系统的技术原理，更能掌握应对未来智能制造挑战所需的创新方法和工具。内容强调理论的严谨性、算法的先进性以及工程应用的实用性。
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