本书分十二章,包括数控机床故障诊断与维修基础、数控机床的故障诊断技术、数控机床机械系统故障的维修、数控机床电气系统的维修、数控系统的故障维修、计算机数控装置的维修、运动驱动与电动机的维修、位置检测系统的维修、可编程序控制器系统的维修、数控系统参数故障的维护、数控机床的管理、数控机床的维修与改造。在本书的编写过程中,我们根据职业教育的需要,适当地选择理论知识内容,重点向实用的、可操作性的内容倾斜,并且穿插大量的实际案例,每章的后面还附有一定的思考与练习题以供读者参考。
本书主要作为高职教育五年制数控技术专业用教材,也可作为其他年制数控技术专业的教学用书。对于面向企业的数控机床维修培训和从事数控机床维修的工作人员也具有参考价值。
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这本书的装帧设计很有现代感,封面采用了深邃的蓝色调,搭配着醒目的银色字体,给人一种专业而可靠的印象。当我第一次翻开它时,就被其详实的图文并茂的内容深深吸引住了。它并没有那种传统教科书的刻板与枯燥,而是巧妙地将复杂的理论知识融入到实际操作的案例分析中。比如,书中对于传感器信号采集与分析的部分,讲解得极为透彻,配有大量的示波器波形图和频谱分析图,让人即便对这方面知识基础不牢固,也能通过图示一步步理解故障发生的根本原因。特别是针对一些常见的机床颤振问题,作者不仅给出了理论上的解释,还细致地描绘了不同工况下产生的振动特征,这对于一线维修工程师来说,无疑是极具价值的参考资料。我特别欣赏它在系统性上的严谨,从机床的机械结构、电气控制到软件算法,都做了清晰的脉络梳理,使得读者在学习过程中能够构建起一个完整的知识体系,而不是零散地获取信息。这本书的深度和广度都拿捏得恰到好处,既能满足初学者建立基础认知,也能让资深人士从中找到可以借鉴的解决新思路。
评分我是在准备一个关于“智能制造环境下数控机床预测性维护”的课程大纲时,深入研读了这本书的后半部分。我发现作者对前沿技术的融合思考非常具有前瞻性。书中关于如何将机器学习算法应用于历史故障数据库的分析,以建立故障概率模型的部分,写得非常精炼且有条理。它不仅介绍了常用的分类和回归模型,还特别强调了数据预处理的重要性,比如如何清洗带有噪声的传感器数据,以及如何进行特征工程以提高模型准确性。这一点突破了传统维修书籍的局限,将维护工作从被动的“事后反应”提升到了主动的“事前干预”层面。此外,书中还探讨了如何设计用户友好的故障诊断界面,确保即便是操作工人也能快速理解系统给出的维护建议,这体现了作者对整个设备生命周期管理的深刻理解。这本书不仅仅是一本维修手册,更是一部面向未来智能工厂的实战指南。
评分从学习体验上来说,这本书的结构组织逻辑性极强,如同一个精心设计的软件流程图,每个模块都清晰地承接上一个模块,又为下一个模块做好了铺垫。我喜欢它在讲解每一个复杂概念时,都会先从一个具体的、读者熟悉的机床部件入手,比如一个常见的刀库换刀失败案例,然后循序渐进地剖析其背后的电气逻辑、机械联动和软件同步问题。这种自下而上、由表及里的讲解方式,极大地降低了学习的认知负荷。特别是对于初入行业的新人来说,这本书提供了一个非常扎实、可信赖的学习路径,能够帮助他们快速建立起对数控系统的整体认知框架。而且,书中提供的各种电路图和气动/液压原理图都非常清晰规范,没有那种低质量扫描件的模糊不清,这对于对照现场设备进行比对和理解至关重要。总而言之,这本书的价值在于它的结构完整性和对细节的毫不妥协,是技术人员案头必备的工具书。
评分我是在一个非常紧急的项目中接触到这本书的,当时我们的一台老旧五轴加工中心出现了间歇性的进给系统超差问题,传统的查阅手册方法收效甚微。这本书的出现简直就是雪中送炭。我立刻翻到了关于伺服驱动系统故障排查的章节,它不像其他书籍那样只是罗列故障代码,而是深入探讨了电流环、速度环、位置环的相互影响。书中关于如何通过调整PLC或CNC控制系统中的参数来微调动态响应的部分,提供了非常具体的操作步骤和预期效果对比。最让我感到惊喜的是,它对“黑匣子”数据记录的解读有独到的见解。通过书中提供的几个典型案例,我找到了我们设备上被忽略的负载变化数据,最终定位到了一个因长时间运行而磨损的滚珠丝杠副引起的微小摩擦力异常波动。这本书的实用性简直是无与伦比,它更像是一位经验丰富的老技师在耳边指导,而不是一本冰冷的参考书。它真正做到了将“诊断”的艺术转化为一套可操作的、可量化的流程。
评分这本书的文字风格非常朴实、直接,没有过多华丽的辞藻堆砌,完全是以解决实际问题为导向的叙事方式。这种写作风格对于技术类书籍来说至关重要,因为它最大程度地减少了读者的理解成本和时间损耗。我对比了市面上几本同类型的书籍,发现很多要么过于偏重理论推导,让人望而却步;要么过于简单,停留在表面现象描述。而这本正好找到了一个完美的平衡点。例如,在论述主轴轴承的早期预警诊断时,它详细介绍了如何使用便携式振动分析仪进行在线监测,并给出了不同故障模式(如内圈、外圈、滚动体损伤)在FFT图谱上的特征频率偏移范围。这种细致入微的参数指导,远比泛泛而谈的“定期检查”要有价值得多。读完特定章节后,我感觉自己对机床的“听诊”能力有了质的飞跃,能够更早、更准确地捕捉到那些不易察觉的亚健康信号。
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