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《感应电动机传动和变频器应用技术》综述传动用电动机，驱动机构的设计(包括自动控制概要，机构组成和动作)，伺服控制，感应电动机的控制技术，感应电动机使用的变频器，通用变频器的应用，变频器的附加配套设备和电磁兼容，变频器安装调试及维护，变频器典型应用详解，变频器应用图示列举等内容。全面讲述了现代交流传动的基本应用技术。
好的，以下是一本不包含《感应电动机传动和变频器应用技术》内容的图书简介，聚焦于其他工程技术领域，力求详实且自然流畅。 --- 新书推介：智能制造时代的复杂系统集成与优化控制 本书聚焦：工业自动化前沿、分布式控制架构、先进传感技术、系统级性能评估与可靠性工程 引言：迈向自主与高效的工业未来 在当前全球制造业向工业 4.0 和智能制造转型的浪潮中，传统的自动化控制范式正面临前所未有的挑战。单机自动化已不足以应对柔性生产需求、高精度同步要求以及能源效率的极限优化。未来的工业系统不再是孤立的设备集合，而是高度互联、自适应、具备环境感知能力的复杂集成体。 本书《智能制造时代的复杂系统集成与优化控制》正是立足于这一时代背景，旨在为工业工程师、系统架构师和高级技术研究人员提供一套全面、深入且实用的理论框架与工程实践指南。我们摒弃了针对单一电机或驱动单元的微观分析，转而聚焦于跨域、多尺度、异构组件的系统级集成与性能调优。 第一部分：复杂工业系统的架构设计与建模 本部分是全书的基石，详细阐述了构建现代复杂工业系统的顶层设计原则。 第一章：分布式控制网络与边缘计算的融合 本章深入探讨了从传统的集中式控制（如 PLC 集中控制）向基于工业以太网（如 PROFINET, EtherCAT）和时间敏感网络（TSN）的分布式架构的演进。重点分析了边缘计算节点（Edge Computing Nodes）在数据预处理、局部实时控制决策中的作用。讨论了如何平衡分布式决策的实时性与集中式调度的全局优化目标。内容涵盖了 OPC UA 的高级应用、基于 MQTT 的轻量级数据通信策略，以及在恶劣工业环境中确保网络鲁棒性的关键技术。 第二章：多物理场耦合系统的建模挑战 复杂系统往往涉及机械、热学、流体甚至化学过程的耦合。本章侧重于如何构建精确且计算效率高的多物理场模型。我们介绍了基于有限元法（FEM）和边界元法（BEM）在系统级仿真中的应用，并重点分析了如何使用模态分析和降阶模型（Reduced-Order Modeling, ROM）技术，将高维复杂模型转化为适合在线实时控制的低维模型，从而显著提高控制系统的响应速度。 第三章：异构传感器数据融合与环境感知 智能系统依赖于对自身状态和外部环境的精确理解。本章详述了如何集成来自不同类型传感器（如高精度编码器、激光雷达、视觉系统、热成像仪）的数据。内容包括：卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的高级扩展形式，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在非线性状态估计中的应用；以及基于贝叶斯网络的概率性传感器融合方法，以实现对系统状态的鲁棒、高置信度的估计。 第二部分：高级优化控制算法与自适应策略 针对复杂系统中的非线性、时变和不确定性，本部分提供了超越传统 PID 控制的先进控制理论。 第四章：模型预测控制（MPC）在过程优化中的深度应用 模型预测控制（MPC）是处理多输入多输出（MIMO）约束优化问题的强大工具。本章不仅介绍 MPC 的基本原理，更着重于其在工业实践中的难点与突破。详细探讨了： 非线性 MPC (NMPC) 的求解器选择与实时性保障。 处理硬约束与软约束的策略（如使用松弛变量）。 在系统存在延迟和模型失配时的鲁棒 MPC (RMPC) 设计方法。 MPC 在能源消耗最小化、产品质量一致性维护方面的实际案例分析。 第五章：自适应与学习型控制系统 面对运行条件不断变化的工业环境（如负载漂移、部件老化），控制系统必须具备自学习和自适应能力。本章深入探讨了： 参考模型自适应控制 (MRAC) 的设计流程与稳定性分析。 基于神经网络的辨识与控制 (NNID/NNC)：利用深度学习技术在线辨识系统动态，并结合强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法，训练控制器在复杂、未知状态空间中发现最优控制策略。本章的 RL 部分着重于安全受限的策略学习，确保学习过程不会危及设备安全。 第六章：多目标优化与系统级调度 复杂制造线往往需要在多个相互冲突的目标间进行权衡（例如，最大吞吐量与最小能耗，或高精度与低磨损）。本章引入了帕累托最优的概念，教授读者如何使用目标权重法、$epsilon$-约束法来生成最优控制序列。此外，还涵盖了基于混合整数线性规划 (MILP) 的生产调度算法，确保控制决策与宏观生产计划的完美衔接。 第三部分：系统可靠性、诊断与预测性维护 高效的复杂系统必须具备高可靠性和自我诊断能力。 第七章：基于数据驱动的故障诊断与剩余寿命预测（RUL） 本章是实现预测性维护（PdM）的关键技术载体。 特征工程与异常检测： 如何从高维传感器数据中提取健康指标（Health Indicators, HIs），并使用诸如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）进行降维和特征提取。 故障分类与定位： 介绍基于支持向量机（SVM）、深度卷积网络（CNN）在时间序列信号中进行故障模式识别的应用。 健康评估模型： 重点讲解基于粒子滤波（PF）和隐马尔可夫模型（HMM）的系统退化路径预测方法，实现准确的剩余使用寿命（RUL）估计，为维护决策提供时间窗口。 第八章：系统安全与容错控制 针对关键任务系统，本章讨论了故障发生后的应急与恢复机制。内容包括： 主动冗余与热切换 (Hot Swap)： 设计具有冗余执行器或传感器的系统架构。 基于切换系统的容错控制 (Fault-Tolerant Control, FTC)： 当检测到故障时，系统如何平稳地切换到预设的备用控制律或降级运行模式，确保关键任务不受影响。 结论：未来工业系统的集成化愿景 本书的最终目标是指导读者超越组件级别的优化，掌握构建和管理高度自主、高效且可靠的复杂工业系统的能力。通过本书的学习，读者将能够从系统集成的高度，理解和应用最前沿的控制、建模与诊断技术，迎接智能制造带来的所有机遇与挑战。 --- 本书读者对象： 自动化工程师、控制系统设计师、机器人与机电一体化专业高年级本科生及研究生、工业软件开发人员、负责工厂数字化转型的技术管理者。 预计篇幅： 约 650 页，图表丰富，包含大量工程实例代码片段（主要使用 MATLAB/Simulink 和 Python）。
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