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出版者:冶金工业出版社

作者:余达太

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-04-01

价格:23.0

装帧:平装

isbn号码:9787502423162

丛书系列:

图书标签:

• 工业机器人
• 机器人应用
• 自动化
• 工程技术
• 机械工程
• 控制工程
• 生产线
• 智能制造
• 机器人编程
• 工业4
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《智能制造的基石：现代工业自动化技术解析》 在瞬息万变的全球经济浪潮中，制造业正经历一场深刻的变革。自动化、数字化和智能化技术的融合，正在重塑产业的格局，催生出前所未有的生产效率和产品质量。而在这场变革的核心，扮演着关键角色的，是一系列先进的自动化技术。本书《智能制造的基石：现代工业自动化技术解析》，便致力于深入剖析这些支撑智能制造体系的基石技术，为读者构建一个全面、系统且深入的认知框架。 本书并非泛泛而谈，而是聚焦于现代工业自动化领域中那些最具影响力和代表性的技术分支。我们不局限于单一的设备或系统，而是从更宏观的视角出发，探讨技术之间的相互作用、协同效应以及它们如何共同驱动着整个工业的智能化进程。 第一章：自动化技术的发展历程与战略意义 本章将带领读者回顾自动化技术的演进脉络，从最早的机械化、电气化，到如今的数字化、网络化、智能化。我们将梳理不同历史阶段的技术突破，分析其背后的驱动因素，并重点阐述自动化技术在提升国家工业竞争力、保障经济安全以及推动社会进步方面所扮演的战略角色。理解这一发展历程，有助于我们把握当前技术趋势的必然性，并预见未来的发展方向。 第二章：工业传感器的原理、分类与应用 传感器是工业自动化的“眼睛”和“触角”，它们负责感知和采集物理世界的各种信息。本章将详细介绍各类主流工业传感器的基本工作原理，包括光学传感器、接近传感器、压力传感器、温度传感器、位移传感器、视觉传感器等。我们将深入探讨不同传感器的技术特性、选型依据以及在不同工业场景中的具体应用案例，例如在生产线上进行产品识别、质量检测，在流程控制中监测工艺参数，在安全监控中检测异常状态等。同时，我们还会探讨如何通过多传感器融合技术，实现更丰富、更精确的环境感知。 第三章：工业控制系统的架构与核心技术 工业控制系统是实现自动化生产的“大脑”和“神经系统”。本章将深入解析现代工业控制系统的典型架构，包括现场级、控制级、管理级等不同层级的功能划分。我们将重点阐述分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）、监控和数据采集系统（SCADA）等核心控制技术的工作原理、通信方式以及优势劣势。此外，我们还会探讨实时操作系统（RTOS）在工业控制中的关键作用，以及如何通过先进的控制算法，如PID控制、模糊控制、自适应控制等，实现对复杂工业过程的高效、稳定控制。 第四章：工业网络通信技术与数据集成 在智能制造体系中，设备之间的互联互通是信息流通的基础。本章将聚焦工业网络通信技术，详细介绍以太网/IP、PROFINET、EtherCAT、Modbus等主流工业以太网协议的特点和应用。我们将探讨现场总线技术的演进，以及它们在提高通信速率、实时性和可靠性方面的贡献。此外，我们还将深入研究OPC UA等开放式通信标准，理解其在实现跨平台、跨厂商设备互联互通，以及构建统一数据模型方面的巨大潜力。数据集成是智能制造的关键，本章将为读者解析如何构建高效、可靠的工业数据采集与传输通道。 第五章：工业人机界面（HMI）与可视化监控 人机界面是操作员与自动化系统进行交互的桥梁。本章将探讨工业人机界面的设计原则、功能模块以及在不同应用场景下的表现。我们将分析触摸屏、操作面板、工业平板电脑等硬件设备，以及组态软件在HMI系统中的重要作用。更重要的是，我们将深入研究工业可视化监控技术，如何通过图形化界面、数据图表、报警系统等，直观地呈现生产过程的状态、参数和趋势，帮助操作员快速做出决策，及时发现并处理异常。 第六章：工业数据分析与智能决策支持 随着工业自动化的深入，海量工业数据被生成。本章将聚焦于工业数据分析与智能决策支持技术，探讨如何从原始数据中挖掘有价值的信息。我们将介绍数据预处理、特征提取、统计分析等基础方法，并重点阐述机器学习、深度学习等人工智能技术在工业领域的应用，例如故障预测与诊断、生产过程优化、能耗管理、质量预测等。本书将帮助读者理解如何利用大数据分析，将生产过程从“经验驱动”转变为“数据驱动”，实现更科学、更精准的决策。 第七章：工业信息安全与风险管理 在工业网络日益普及的今天，工业信息安全的重要性不容忽视。本章将深入探讨工业控制系统（ICS）面临的信息安全威胁，包括网络攻击、病毒传播、数据泄露等。我们将介绍防火墙、入侵检测系统、虚拟专用网络（VPN）等安全防护措施，并重点关注IEC 62443等工业信息安全标准。同时，本章还将讨论如何建立有效的风险评估和管理机制，保障工业生产过程的连续性、稳定性和安全性。 第八章：工业互联网平台与云化制造 工业互联网是连接物理世界和数字世界的关键纽带，它为实现更高级别的智能制造提供了平台。本章将详细介绍工业互联网平台的概念、架构和核心功能，包括设备连接、数据汇聚、应用开发、服务交付等。我们将探讨云计算、边缘计算等技术在工业互联网中的应用，以及它们如何赋能设备远程监控、预测性维护、柔性生产等新模式。云化制造的趋势，将为企业带来前所未有的灵活性和效率。 第九章：智能制造案例分析与前沿展望 为了让读者更直观地理解前述技术在实际中的应用，本章将精选多个具有代表性的智能制造案例，涵盖汽车制造、电子产品组装、食品加工、医药生产等多个行业。我们将深入剖析这些案例中自动化技术是如何被集成和应用的，取得了哪些显著成效。最后，本章还将对智能制造的未来发展趋势进行展望，包括数字孪生、增强现实/虚拟现实（AR/VR）在工业中的应用、工业机器人与AI的深度融合等，为读者描绘智能制造的美好前景。 本书力求用清晰的语言、详实的论证和丰富的实例，为广大工程技术人员、管理者、学生以及对智能制造感兴趣的读者，提供一本全面、深入且实用的参考书。我们希望通过对这些核心自动化技术的深入解析，能够帮助读者更好地理解智能制造的内涵，掌握关键技术，从而在未来的工业发展中占据先机，共同推动制造业迈向更智能、更高效的未来。

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翻开这本书，一股浓厚的“动手”氛围扑面而来，它完美地平衡了理论的严谨性与实践的可操作性。我尤其对其中关于机器人离线编程和在线调试章节印象深刻。作者并没有简单地罗列指令，而是通过一系列精心设计的项目流程，指导读者如何从零开始构建一个完整的自动化工作站。书中对安全规范的讲解也极其细致，这在工业环境中是至关重要的，体现了作者极强的责任心。阅读过程中，我发现很多过去困扰我的难题，比如如何有效避免运动学奇异点、如何优化机器人的节拍时间等，都在书中找到了清晰、专业的解答。它的排版设计也很人性化，图文并茂，关键概念都有高亮或特殊的图示标注，即便是比较抽象的控制回路，也能被清晰地描绘出来。总而言之，这是一本既能提升理论素养，又能直接指导现场操作的难得佳作。

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这本关于工业机器人应用的工程书籍，内容实在令人耳目一新，特别是对于那些刚踏入这个行业的新手来说，简直就是一本“救命稻草”。书的结构安排得非常巧妙，从最基础的机器人学原理入手，深入浅出地讲解了各类工业机器人的运动学和动力学，这一点对我这个理论基础稍弱的人来说，帮助太大了。我记得有一次我在尝试理解某个复杂的轨迹规划算法时，书里用了一个非常形象的比喻，让我瞬间茅塞顿开。而且，它不仅仅停留在理论层面，还花了大量的篇幅去介绍实际应用中的案例，比如汽车制造、电子装配、焊接等领域是如何运用这些技术的，这让我对书本知识与实际生产之间的联系有了更直观的认识。作者在细节上的处理也十分到位，对各种传感器的选型、控制系统的集成等方面都有独到的见解，读起来让人感觉仿佛置身于一个高水平的工程师团队中，实时地接受着他们的指导。我尤其欣赏它对未来技术趋势的展望，虽然不涉及具体的代码实现，但对于我们理解行业走向是很有启发性的。

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老实说，这本书的阅读体验就像进行了一场深入的田野调查，它带我走进了当代智能制造的核心地带。我最欣赏的是它对“工程实践”的强调，它不像某些教科书那样晦涩难懂，而是充满了实战的气息。书里对不同类型工业机器人的结构特点、选型标准进行了详尽的对比分析，这对于我们采购或设计自动化产线时，如何做出最优决策至关重要。比如，在讨论并联机器人和串联机器人的优缺点时，作者不仅列出了数学上的差异，更结合了实际的负载能力、工作空间限制等因素进行了多维度的考量，这种深入骨髓的工程思维，是任何纯理论书籍都无法比拟的。我个人认为，这本书的价值远超其定价，它真正做到了知识的“落地”，让那些原本高高在上的技术名词变得触手可及，非常适合那些追求效率和实效的工程师们作为案头工具书。

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我喜欢这本书因为它散发着一种“未来已来”的气息，同时又坚实地扎根于当下的工程现实。它对新一代机器人技术，例如协作机器人（Cobots）的引入和应用，给予了非常前瞻性的分析。书中详细剖析了协作机器人在人机空间共享、力矩控制等方面的技术挑战和解决方案，这对于我们规划未来工厂布局至关重要。它没有回避技术瓶颈，而是坦诚地探讨了当前工业机器人应用中存在的痛点，比如编程复杂性、高昂的初期投入等，并提供了务实的应对策略。这本书的价值在于，它不仅教授了“如何做”，更引导我们思考“为什么这么做”以及“未来该怎么做”。它不是一本填鸭式的教材，而更像是一本由资深行业专家精心撰写的“战略地图”，指导着我们在工业自动化的蓝海中航行。

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这本书带给我的是一种自上而下的宏观视角，它不仅仅聚焦于机器人本身，更是将机器人置于整个工业生态系统中进行审视。我被它对“系统集成”和“人机协作”的深刻洞察所折服。很多同类书籍只关注机器手臂本身，但这本书却着重阐述了机器人如何与视觉系统、力反馈设备、MES系统等进行高效的数据交互和协同工作。这种跨学科的整合能力，恰恰是当前工业4.0浪潮下最稀缺的技能。书中关于柔性制造系统的设计思路，对我启发极大，它展示了如何通过智能化的机器人系统，实现小批量、多品种的快速切换。阅读体验非常流畅，作者的文笔成熟稳重，逻辑链条紧密，使得读者能够轻松地跟进复杂的系统设计思路，而不是被无数的技术术语淹没。

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