具体描述
本书由数控编程、数控原理与计算机数控系统、数控机床的机械结构和数控机床的应用与维修四部分组成。全书共分九章，内容包括：数控设备的基本概念、特点与分类，数控加工编程基础，数控加工程序编制，计算机数控系统结构，数控加工控制原理，数控机床的伺服驱动与检测，数控设备的机械系统结构及设计，数控机床实例，数控机床的应用与维修等。本书内容全面、系统，侧重介绍机床数控技术方面的基本内容和基本知识，力求讲清基本原理和基本概念，注重理论联系实际。为了便于学生自学及巩固所学内容，各章均附有思考题与习题。
本书为高等专科学校机械电子工程专业的基本教材，也可作为职业大学、业余大学、职工大学、电视大学及函授大学机械工程类专业的教材或教学参考书，同时也供机电工程有关技术人员参考。
制造革命的蓝图：现代工业自动化与智能制造前沿技术解析 本书聚焦于驱动当代制造业迈向高效、柔性和智能化的核心技术体系，全面阐述了从基础控制理论到尖端集成系统的演进路径与实际应用。它并非聚焦于某单一设备的具体操作，而是致力于构建一个宏观而深入的知识框架，帮助读者理解整个智能制造生态系统的运作原理和未来趋势。 --- 第一章：工业控制系统的演进与核心架构 本章深入剖析了现代工业控制系统的发展历程，从早期的继电器逻辑控制，到分布式控制系统（DCS）的兴起，再到当前以可编程逻辑控制器（PLC）为核心的现场总线网络。重点探讨了现代控制系统的层次化结构：现场层、控制层、监控层和管理层之间的信息流和能量流的交互机制。 详细阐述了先进PLC的软硬件架构，包括模块化设计、实时操作系统（RTOS）的关键特性，以及如何实现高可靠性和冗余设计以满足关键任务环境的需求。此外，本章引入了工业以太网（如Profinet, EtherCAT）作为高速、确定性通信的基础，分析了这些技术如何打破传统串行通信的瓶颈，实现跨平台、高带宽的数据交换。读者将理解，现代控制系统不再是孤立的控制器集合，而是一个紧密耦合、信息高度共享的分布式智能体。 第二章：传感器技术与数据采集的精度革命 智能制造的基石在于对物理世界的精确感知。本章聚焦于支撑高精度、高速度工业过程的各类先进传感器技术。我们不涉及机床加工的特定力学反馈，而是探讨通用型和专业型工业传感器的原理、选型和集成挑战。 内容涵盖了从传统的电涡流、光电传感器到新兴的激光干涉仪、视觉传感器和触觉传感器阵列。重点分析了如何通过高分辨率模数转换器（ADC）和数字信号处理（DSP）技术，消除噪声、补偿漂移，从而获取具有工业级精度和稳定性的实时数据流。此外，本章深入探讨了“智能传感器”的概念，即传感器集成微处理器，具备初步的数据预处理、自诊断和网络通信能力，这是实现边缘计算在工业环境中落地的关键一环。讨论了环境因素（温度、振动、电磁干扰）对传感器精度和寿命的影响，以及相应的抗干扰和环境补偿策略。 第三章：先进过程控制（APC）与系统优化理论 现代工业过程往往具有强耦合、大延迟、非线性和不确定性等复杂特性，传统的PID控制已难以满足最优性能要求。本章系统阐述了超越基础反馈控制的先进过程控制理论及其在复杂工业流程中的应用。 详细介绍了模型预测控制（MPC）的核心算法框架，包括系统辨识、建立状态空间模型或输入-输出模型，以及如何通过求解在线优化问题来确定最优的控制律。同时，探讨了自适应控制、鲁棒控制等前沿理论，用于处理模型不确定性和外部扰动。本章特别强调了如何利用系统级仿真工具（如高保真数字孪生模型）来验证和调优APC策略，确保其在实际生产线上的平稳过渡和长期稳定性。这部分内容着重于流程工业、能源系统和大型装备集成控制的优化而非单机设备的功能实现。 第四章：工业网络安全与信息物理系统（CPS）的韧性构建 随着控制系统全面互联，网络安全已成为维持工业生产连续性和国家安全的关键议题。本章专门探讨工业信息物理系统（CPS）的安全挑战与防御机制。 区别于企业信息系统（IT）的安全，本章关注操作技术（OT）环境的特殊性，例如对实时性、确定性、以及遗产系统（Legacy Systems）兼容性的要求。内容覆盖了OT网络的分段隔离（如基于Purdue模型的分区划分）、工业防火墙、入侵检测系统（IDS）在SCADA环境中的部署，以及安全身份认证（如零信任架构在OT中的初步应用）。此外，讨论了安全补丁管理流程在非停机环境下的实施策略，以及如何利用密码学技术保护设备间通信的完整性和机密性，确保数据在采集、传输和存储全生命周期中的安全可信。 第五章：制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的集成战略 本章将视野从车间控制层提升至制造管理层，探讨如何通过信息系统集成，实现从订单到交付的全流程透明化和高效协同。本书不讨论具体的软件平台操作，而是聚焦于集成战略和数据模型。 核心内容包括MES在生产调度、质量追溯、设备综合效率（OEE）分析中的核心功能和数据接口标准（如ISA-95模型）。深入分析了MES与上层ERP系统在物料需求计划（MRP）、生产订单下达、成品入库等关键节点的数据同步机制和潜在冲突点。本章着重论述了如何构建一个统一的数据湖或数据中台，将来自不同系统（设计、控制、物流）的异构数据转化为可供管理层决策的统一视图，实现生产计划与现场执行的动态闭环优化。 第六章：边缘计算与云计算在工业场景中的分层应用 工业物联网（IIoT）的爆发，使得数据处理必须在时空维度上进行优化配置。本章详细区分了边缘计算（Edge Computing）和云计算（Cloud Computing）在现代制造体系中的各自定位和协同方式。 边缘计算部分，阐述了其在数据预处理、低延迟决策（如闭环控制辅助、设备状态预测）中的不可替代性。内容涉及边缘网关的硬件选型、容器化技术（如Docker/Kubernetes）在资源受限的工业环境中的部署策略，以及如何实现边缘智能模型的快速迭代和部署。云计算部分，则侧重于大规模数据存储、复杂的全球性性能分析、长期趋势预测、以及跨地域工厂的统一管理和知识共享。讨论了混合云架构如何平衡实时性需求与计算资源消耗，是实现弹性制造和全球供应链优化的技术路径。 第七章：面向未来的自学习与自主决策系统 本章展望了下一代工业自动化系统的核心技术——基于人工智能和强化学习的自适应和自主系统。我们探讨的是理论框架和应用潜力，而非特定算法的实现细节。 内容涵盖了监督学习、非监督学习在预测性维护（PdM）中的应用，如何通过分析历史运行数据建立设备健康指数模型，并提前干预以避免计划外停机。更进一步，本章深入解析了强化学习（RL）在复杂调度优化和动态过程控制中的潜力，即系统如何通过与环境的持续交互，自动发现并优化比人类专家更优的控制策略。讨论了可解释性人工智能（XAI）在工业决策中的重要性，确保自主决策过程的透明度和可追溯性，这是工业界接纳高级AI技术的关键前提。 --- 全书旨在为工程技术人员、系统集成商和管理决策者提供一个全面、深入且与时俱进的工业控制与信息集成技术视野，指导他们构建下一代高效、安全、可扩展的智能制造体系。
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