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出版者:

作者:陈伯时

出品人:

页数:401

译者:

出版时间:2008-6

价格:50.00元

装帧:

isbn号码:9787111239864

丛书系列:

图书标签:

• 电力电子
• 电力传动
• 自动化
• 电机控制
• 变流器
• 逆变器
• 电力系统
• 工业控制
• 新能源
• 智能电网

智能制造系统与工业机器人技术 书籍简介 本专著深入探讨了当前制造业转型升级的核心驱动力——智能制造系统（Intelligent Manufacturing Systems, IMS）的构建、关键技术应用以及工业机器人在现代生产线中的集成与优化。全书旨在为读者提供一个全面、系统且兼具前沿性的知识体系，涵盖从概念框架到具体工程实践的各个层面。 第一部分：智能制造系统的理论基础与架构设计 本部分聚焦于智能制造的顶层设计与理论基石。首先，详细阐述了工业4.0、智能工厂（Smart Factory）的内涵与发展趋势，对比分析了不同国家和地区在智能制造领域的战略布局。随后，重点剖析了智能制造系统的分层结构模型，包括感知层、网络层、平台层和应用层，并对每一层次的功能进行了深入解析。 在系统架构设计方面，本书强调CPS（信息物理系统）在构建未来工厂中的核心地位。我们探讨了CPS的设计范式、关键技术要素（如边缘计算、云计算、大数据分析）与传统自动化系统的本质区别。针对复杂制造环境下的系统建模问题，引入了多主体系统（Multi-Agent Systems, MAS）理论，展示如何利用MAS实现制造资源的高度自治化、柔性化和协同化管理。 数据是智能制造的血液。本书用大量篇幅讲解了工业大数据的采集、存储、清洗、分析与可视化技术。特别关注了数字孪生（Digital Twin）技术的原理与应用，阐述了如何通过构建实时的、高保真的虚拟模型，实现对物理生产过程的预测性维护、优化调度和远程诊断。 第二部分：关键使能技术与信息集成 本部分深入探讨了支撑智能制造高效运行的几大关键技术模块，并着重分析了信息集成与互操作性问题。 2.1 工业通信与网络技术： 重点介绍了新一代工业通信标准，如TSN（时间敏感网络）在确定性通信中的应用，以及5G技术在低延迟、高可靠性工业场景下的部署挑战与解决方案。讨论了如何构建一个支持海量设备互联、数据高效流转的工业物联网（IIoT）架构。 2.2 工业控制系统的新范式： 探讨了从传统的DCS/PLC控制向更具柔性和集成性的基于模型的控制（Model-Based Control, MBC）的演进。分析了软PLC和基于PC的控制在复杂系统集成中的优势，并介绍了OPC UA等标准协议在实现异构设备间无缝数据交换中的作用。 2.3 制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的深度融合： 详细分析了MES在连接车间执行层与企业管理层中的桥梁作用。重点讨论了如何通过数据模型标准化和集成化平台，打破传统的“信息孤岛”，实现从订单到交付的全流程透明化管理和实时反馈。 第三部分：工业机器人在智能生产线中的应用与优化 本部分将视角聚焦于智能制造的前沿执行单元——工业机器人，探讨其如何从简单的重复劳动工具升级为智能协作伙伴。 3.1 机器人技术与运动控制： 回顾了工业机器人的结构类型（串联、并联、SCARA等）及其动力学与运动学基础。着重讲解了高精度轨迹规划算法，包括基于实时约束的优化方法和离线编程（Offline Programming, OLP）工具的应用。 3.2 机器视觉与传感技术： 深入解析了三维视觉、深度学习驱动的视觉检测在复杂装配、无序抓取（Bin Picking）和表面缺陷识别中的应用。阐述了力/力矩传感器、触觉传感器等多模态传感融合技术，如何赋予机器人更强的环境感知和操作柔顺性。 3.3 协作机器人（Cobots）与人机交互： 专门辟章讨论了协作机器人的安全标准、工作空间划分和力反馈控制技术。阐述了如何设计直观的自然语言或手势交互界面，使非专业人员也能快速配置和部署机器人任务，实现真正意义上的人机协同工作。 第四部分：智能决策、安全保障与效益评估 在系统运行层面，本部分关注如何利用先进算法做出最优决策，并确保系统的可靠性与安全性。 4.1 生产调度与优化： 介绍了柔性作业车间调度（FJSP）的数学建模方法，重点分析了元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）在求解NP难问题中的应用。此外，探讨了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的动态实时调度策略，以应对生产过程中的突发事件。 4.2 预测性维护（PdM）与健康管理（PHM）： 详细讲解了如何利用传感器数据和机器学习模型（如LSTM、Transformer网络）来预测设备故障的时间点和类型。阐述了从故障预警到维修策略制定的完整闭环管理流程。 4.3 制造信息安全与标准化： 鉴于生产系统网络化带来的安全风险，本书系统梳理了工业控制系统（ICS）的安全威胁模型。讨论了网络隔离、入侵检测系统（IDS）在OT（运营技术）环境下的部署策略，以及数据加密和身份认证在保障工业数据流安全中的关键作用。最后，提供了智能制造系统效益评估的量化指标体系（如OEE、柔性度指数等）。 目标读者： 本书适合高等院校相关专业的本科生、研究生，以及在自动化、装备制造、电子信息等领域从事研发、系统集成、生产管理和技术维护的工程技术人员和企业管理者阅读。通过学习，读者将能够系统掌握智能制造领域的核心理论、关键技术及其工程实现方法，为推动我国制造业向高端化、智能化迈进提供坚实的理论和实践支撑。

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作为一名在传统机械制造行业摸爬滚打多年的技术人员，我一直试图跟上时代的技术浪潮，特别是关于节能减排和设备智能化改造的需求日益迫切。我买下这本册子的初衷，是希望能够理解一些现代电机控制系统的核心概念，比如如何通过更精准的电流控制来实现更高的运行效率。我希望书中能有大量的实例，展示如何将理论知识转化为实际可操作的流程，比如针对特定负载的PID参数整定方法，或者不同传感器信号如何被有效采集和处理。然而，这本书更像是一本严谨的学术论文汇编，充斥着大量的微分方程、拉普拉斯变换，以及复杂的控制算法推导。我花了大量时间去啃那些关于“空间矢量控制”的章节，但发现自己更多是在记忆公式，而不是真正理解其背后的物理意义。书中对具体硬件选型和调试经验的介绍几乎为零，这对于我这种更注重“动手解决问题”的人来说，实用性大打折扣。我更期待看到的是一些详尽的实验数据对比图，或者不同控制策略在实际负载下的性能曲线分析，而不是纯粹的理论证明。

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说实话，我买这本书完全是出于一种“收藏”的心态，我喜欢研究技术史和不同学科的交叉点。我原以为这本书会涉及一些电力电子技术在历史演进过程中，与计算科学和信息技术融合的轨迹，比如早期晶闸管时代到现代IGBT时代的演变，或者说，控制理论是如何一步步被数字化和软件化影响的。我期望看到一些关于行业标准制定过程的讨论，或者不同国家在电力传动领域的技术路线差异对比。然而，这本书几乎完全沉浸在纯粹的电气工程计算和设计细节中，仿佛将历史和宏观背景完全割裂了。它专注于“如何做”，而完全没有探讨“为什么会发展成这样”。书中引用的参考文献也大多集中在近十年内的专业期刊，缺乏对经典文献的梳理和总结。这使得这本书读起来缺乏一种历史的厚重感和跨学科的视野，更像是一个专注于特定技术栈的最新进展报告，而不是一本能够让人全面了解电力电子传动领域全貌的百科全书。对于我这种喜欢“大历史”和“技术哲学”的读者来说，这本书的价值体现得不够全面。

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我是一名刚毕业不久，对新能源汽车的动力系统充满好奇的工程师。我听说这本书在“电力电子”应用方面有独到见解，所以毫不犹豫地购入。我特别关注储能和电机驱动方面的内容，期望能从中找到关于高效电池管理系统（BMS）和电机驱动拓扑结构的深度解析。我原本设想会读到关于SiC（碳化硅）器件在车载充电器中的具体应用优势，或者如何设计出轻量化、高功率密度的逆变器。令我意外的是，书中对这些热门应用领域似乎只是点到为止，并没有投入足够的篇幅去剖析其工程实现中的难点和创新点。例如，它提到了某个拓扑结构，但很快就转向了更深层次的数学模型验证，让我感觉像是看了一本“如何证明某个结构在理论上是可行的”，而不是“如何将其制造出来并稳定运行”。书中对于电磁兼容性（EMC）和EMI抑制的讨论也相对抽象，没有提供太多实用的滤波设计技巧或者布局建议，这对于实际产品开发来说，是一个巨大的遗憾。整体来说，这本书的视角过于宏大和理论化，对于关注具体工程实践的我来说，缺乏足够的“干货”。

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这本书的封面设计着实吸引人眼球，那种深邃的蓝色背景，配上闪烁的电路图线条，立刻让人联想到高新科技的脉动。我原本是想找一本关于基础电路原理的入门书籍，结果翻开这本书，才发现它完全走在了更前沿的领域。虽然我对“电力电子”这个词汇并不陌生，但书里深入探讨的那些开关电源、逆变器技术，对我这个初学者来说，简直是天书。我本以为会看到一些基础的欧姆定律、基尔霍夫定律的详细讲解，期待能系统地夯实基础。然而，这本书似乎是直接面向已经掌握了这些基本知识的工程师或者高年级学生。我不得不承认，它的深度和广度超出了我的预期，内容组织跳跃性很大，缺乏那种循序渐进的引导感。 比如，书中对MOSFET和IGBT的选型分析，直接就进入了损耗模型和热管理的设计细节，完全没有提及这些器件的半导体物理基础。这让我感到有些挫败，感觉自己像个闯入者，面对的是一个已经建好的、异常复杂的知识迷宫，而我连地图都没有拿到。我本想在其中找到一些能帮我理解日常家用电器工作原理的简单案例，但最终只收获了一堆复杂的数学公式和波形图，实在是对我目前的学习阶段来说，过于沉重了。

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我最近在学习一些信号处理和系统辨识的课程，希望能将这些知识应用到一些工业过程控制的优化上。我购买这本书是想看看，在电力传动领域，目前有哪些先进的信号处理技术被用于提高系统的响应速度和鲁棒性。我非常期待看到关于模糊控制、神经网络在电机参数自适应估计中的应用案例，或者如何利用先进的滤波器来提高电流环的精度。但这本书给我的感觉是，它对控制方法的介绍相对传统，主要集中在经典的、基于精确数学模型的反馈控制。对于那些非线性、不确定性系统的处理，书中提供的工具箱显得有些陈旧。例如，它反复强调了传统PI控制器的饱和与抗积分饱和问题，但对于现代控制理论中处理这些问题的更优雅的方法，如滑模控制或自抗回馈控制（CBF），似乎着墨不多。我本来希望能找到一些关于如何利用现代传感器数据融合技术来增强控制系统可靠性的章节，但书中更多的是对传统传感器信号的线性化处理。因此，这本书对于希望了解前沿控制策略如何应用于电力电子系统的读者来说，可能不够“前卫”。

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