具体描述
《机电一体化系统设计及实践》在介绍机电一体化的基本概念、组成及共性关键技术的基础上，重点讲述了机电一体化系统的总体设计及机械系统、伺服系统、控制系统及接口技术和检测系统的设计原理和设计方法。《机电一体化系统设计及实践》的突出特点是理论联系实际，注重应用和技能的培训，书中列举有大量的实例，并在第7章给出了两个较为完整的设计实例。《机电一体化系统设计及实践》兼顾了课堂教学及自学的特点和需求，每章的后面都附有习题和思考题，这有助于读者加深对书中内容的理解及检验学习的效果。
《机电一体化系统设计及实践》可作为高等院校机械电子工程、机电一体化、数控等专业教材，也可供成人教育、社会培训用作教材。书中的第7章可作为相关专业学生进行课程设计、毕业设计参考。
图书简介：智能制造时代下的工业控制与系统集成前沿探索 书名： 智能制造时代下的工业控制与系统集成前沿探索 内容概要： 本书聚焦于当前全球制造业转型升级的核心驱动力——智能制造（Smart Manufacturing）的理论基础、关键技术及工程实践。它并非关注单一的机电一体化系统搭建，而是以更宏观、更系统的视角，深入剖析了支撑现代工业 4.0 环境下柔性生产、数据驱动决策以及全生命周期管理的复杂工业信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS）的构建、优化与集成策略。 全书结构围绕“数据流、控制流与信息流”的深度融合展开，旨在为工程师、系统架构师和研究人员提供一套前瞻性的知识框架，以应对日益复杂的自动化挑战。 --- 第一部分：工业信息物理系统（CPS）的理论基础与架构设计 本部分奠定了理解现代工业系统的理论基石，重点阐述了如何将传统的自动化控制架构升级为具备感知、互联、计算和控制能力的CPS。 第一章：智能制造的系统论基础与演进脉络 本章首先梳理了从自动化（Automation）到数字化车间（Digital Factory），再到智能工厂（Smart Factory）的演进路径，重点分析了信息物理系统在这一过程中的核心地位。讨论了系统论、复杂性科学在工业系统设计中的应用，强调了系统整体性能往往超越个体部件性能之和的理念。 第二章：工业通信协议的深度解析与选择 在 CPS 中，可靠、高效的通信是实现实时性和确定性的关键。本章详细对比了传统现场总线（如 PROFIBUS, DeviceNet）与面向工业物联网（IIoT）的新兴以太网技术（如 EtherCAT, TSN – 时间敏感网络）。内容深入探讨了TSN如何通过流量整形、优先级调度和同步机制，首次将高可靠性的实时性与开放的以太网架构结合起来，实现跨厂商、跨层级的无缝数据传输。 第三章：边缘计算在工业控制中的部署策略 随着传感器数量和数据量的爆炸式增长，将所有数据上传至云端进行处理已不具备可行性。本章专注于边缘计算（Edge Computing）在工业现场的应用。详细阐述了边缘节点的硬件选型、实时操作系统（RTOS）的选择，以及如何构建本地数据聚合、预处理和快速反馈控制回路的分布式架构，从而最小化网络延迟，保障关键业务流程的响应速度。 --- 第二部分：先进控制算法与数字化孪生技术 本部分着重于提升系统的智能化水平，从传统的PID控制扩展到面向模型、面向预测的复杂决策控制，并引入数字孪生这一核心工具。 第四章：基于模型的预测控制（MPC）的工程实现 MPC作为一种先进的过程控制方法，能够有效处理多变量耦合、约束条件下的优化控制问题。本章详细介绍了MPC的核心算法流程：系统辨识、构建状态空间模型、制定优化目标函数以及滚动时域计算。并通过具体的案例（如复杂热交换网络或高精度运动平台的控制），演示如何利用成熟的优化求解器（如Interior-Point Methods）进行实时参数调整。 第五章：工业系统的数字孪生（Digital Twin）构建与应用 数字孪生不仅仅是 3D 模型，而是系统在物理世界中实时运行的虚拟映射。本章深入探讨了构建高保真数字孪生的关键步骤： 1. 模型保真度确定： 区分高频动态模型与低频事务模型。 2. 数据融合技术： 如何通过卡尔曼滤波或粒子滤波等方法，将传感器实时数据校准到虚拟模型中。 3. 孪生在不同阶段的应用： 从设计阶段的虚拟调试（Virtual Commissioning）到运行阶段的预测性维护（Predictive Maintenance）和“What-If”场景模拟。 第六章：强化学习在自适应优化中的潜力 本章将视角投向前沿，探讨了如何将强化学习（Reinforcement Learning, RL）应用于那些模型难以精确建立的、高度非线性或具有突发性干扰的工业场景。讨论了离线训练与在线部署的策略，以及如何确保 RL 策略在工业环境中的安全性和可解释性（Explainable AI for Control）。 --- 第三部分：系统集成、安全与运维管理 本部分关注如何将分散的、异构的控制系统和信息系统进行有机整合，并确保其在日益严峻的网络安全威胁下的稳定运行。 第七章：集成化信息系统架构：从 MES 到 ERP 的数据桥接 现代工厂要求控制层（OT）与企业管理层（IT）高度协同。本章详细解析了制造执行系统（MES）在其中的核心作用，以及如何设计健壮的中间件（如消息队列 Kafka 或 MQTT Broker）来安全、异步地传递生产数据、工单信息和库存状态，实现从订单到成品的全流程可视化与追溯。 第八章：工业网络安全攻防实战与纵深防御 随着所有设备都接入网络，工业控制系统（ICS）面临的攻击面空前扩大。本章不局限于基础的防火墙设置，而是深入探讨了针对 OT 网络的特定安全挑战： 漏洞管理： 针对嵌入式设备固件和老旧 PLC 协议的漏洞分析。 网络分段与零信任架构： 如何在 OT 网络中实施细粒度的访问控制。 入侵检测与响应： 基于流量分析和行为基线建立的 ICS 专用入侵检测系统（IDS）的部署与调优。 第九章：面向全生命周期的资产管理与可靠性工程 本章聚焦于如何通过系统化的方法管理庞大的工业资产。内容涵盖了： 1. 可靠性、可用性、可维护性、安全性（RAMS）分析： 应用 FMEA 和 FTA 方法对集成系统进行风险评估。 2. 基于状态的维护（CBM）： 如何利用来自第五章数字孪生提供的实时健康指标（Health Indicators），从计划维护转向预测性维护，最大化设备的实际运行时间（Uptime）。 3. 标准化与互操作性： 讨论 OPC UA 及其信息模型（Information Modeling）在统一数据语义、促进跨平台集成中的关键作用。 --- 总结与展望： 本书旨在提供一个跨越传统专业壁垒的综合视角。它要求读者不仅掌握底层传感器和执行器的原理，更要理解宏观的系统架构、数据驱动的决策机制以及信息安全的防护体系。成功驾驭智能制造时代，需要的不再是孤立的专家，而是能够驾驭复杂系统集成、具备数据科学思维的系统工程师。本书力求成为构建下一代柔性、高效、安全工业系统的理论与实践指南。
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