Domestic Central Heating Wiring Systems and Controls pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Butterworth-Heinemann

作者:Ward, Ray

出品人:

页数:288

译者:

出版时间:2005-6

价格:$ 79.04

装帧:HRD

isbn号码:9780750664363

丛书系列:

图书标签:

• 暖气
• 中央供暖
• 供暖系统
• 电气线路
• 控制系统
• 家用电器
• 暖通技术
• HVAC
• 电气工程
• 燃气供暖

精密工业自动化与高级控制系统设计 内容提要： 本书深度剖析了当代精密工业自动化领域的前沿技术、核心设计原理与实际应用案例。聚焦于高精度运动控制、复杂流程的实时优化、以及集成化信息物理系统（CPS）的构建与管理。内容涵盖了从传感器数据采集的底层物理原理，到高级算法在分布式控制网络中的部署，旨在为自动化工程师、系统架构师以及相关专业研究人员提供一套系统、深入且高度实用的知识体系。 第一部分：现代工业传感器技术与数据采集 第一章：高精度传感器的物理基础与信号调理 本章首先回顾了电磁学、量子力学在现代传感器设计中的应用基础。重点探讨了纳米级精度位置传感器的设计原理，包括电容式、激光干涉测量技术（如莫尔条纹和光栅编码器）的优化方法。深入分析了压力、温度、流量等关键过程变量的先进传感元件，如薄膜应变片、热电偶阵列以及超声波换能器。 详细介绍了信号调理电路的设计：低噪声放大器的选择、抗干扰滤波技术（如数字滤波器设计与硬件滤波的结合）、高分辨率模数转换器（ADC）的性能评估与校准流程。特别关注了高频、低振幅信号的精确采集，这对于半导体制造和精密机床控制至关重要。 第二章：工业通信协议与分布式数据架构 本章全面梳理了工业物联网（IIoT）环境下的主流通信协议。超越传统的串行通信（RS-485），重点剖析了基于以太网的实时工业协议，如EtherCAT、PROFINET IRT和TSN（时间敏感网络）。详细阐述了这些协议在保证确定性实时性、同步性和带宽分配方面的技术细节。 探讨了数据集成架构：如何构建一个高效的、多层次的数据采集与分发系统。涵盖了OPC UA在异构系统集成中的作用，以及MQTT在低带宽、间歇性连接设备间数据传输的优化策略。讨论了数据预处理（Edge Computing）在传感器层面的实现，以减少网络负载并提高响应速度。 第二部分：高级运动控制与机器人动力学 第三章：伺服驱动系统理论与高性能控制 本章深入研究了现代伺服驱动系统的核心——电机控制算法。从直流（DC）和交流（AC）电机的基本方程出发，详细推导了磁场定向控制（FOC）和直接转矩控制（DTC）的数学模型。重点讲解了如何利用高性能微控制器（如DSP或FPGA）实现纳秒级的开关频率控制，以最小化电流纹波和提高动态响应。 讨论了闭环反馈控制的精进：超越经典的PID控制，引入了状态空间模型下的最优控制理论（如LQR）和鲁棒控制方法（如$mathcal{H}_infty$控制），以应对电机参数变化和外部扰动。 第四章：多轴联动与轨迹规划 本章聚焦于复杂机器人系统和CNC机床中的同步运动控制。详细介绍了运动学和逆运动学分析，包括雅可比矩阵的计算与奇异点处理。 重点阐述了先进的轨迹生成算法：如S形速度曲线规划（为减少冲击和振动）、基于贝塞尔曲线或B样条曲线的平滑路径插补。探讨了在多轴联动中实现路径精度的误差补偿机制，包括刚体变换补偿和弹性形变补偿的实时计算方法。 第三部分：过程控制系统与优化 第五章：复杂多变量系统的建模与解耦 本章处理涉及多个相互耦合变量的工业流程（如化工反应器、热交换网络）。介绍了线性化模型（如传递函数矩阵、状态空间矩阵）的辨识方法，包括系统脉冲响应测试和参数估计。 深入探讨了控制器的解耦设计：使用逆系统法、动态矩阵控制（DMC）或基于模型的预测控制（MPC）来处理过程变量间的串扰，确保对每个输出变量的独立、稳定的控制。 第六章：模型预测控制（MPC）的实现与应用 MPC作为当前过程控制领域的前沿技术，本章对其进行了详尽阐述。从基本的有限域滚动时域优化问题出发，讲解了如何构建系统约束（输入饱和、输出限制）和优化目标函数。 详细介绍了MPC的计算负荷管理：使用高效的二次规划求解器（如Active-Set或Interior-Point方法）在有限时间内求解最优控制序列。并通过实例展示了MPC在能耗优化、产品质量控制以及安全操作边界维持方面的强大能力。 第四部分：系统集成与智能决策 第七章：分布式控制架构与功能安全 本章探讨了现代工厂的控制架构，从PLC（可编程逻辑控制器）到DCS（分布式控制系统）的演进。详细分析了基于软件定义的控制器的优势与挑战。 重点讨论了功能安全标准（如IEC 61508/61511）在系统设计中的强制要求。讲解了安全仪表系统（SIS）的架构设计、故障树分析（FTA）、以及失效模式与影响分析（FMEA）在确定安全完整性等级（SIL）中的应用。 第八章：基于机器学习的自适应控制与故障诊断 本章探索了将人工智能技术融入控制回路的实践。介绍了如何使用强化学习（RL）训练控制器在未知或时变环境中进行最优策略学习。 详细描述了基于深度学习的系统状态监测与预测性维护（PdM）。通过分析高维传感器数据（如振动频谱、热成像），利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）建立精确的故障分类模型和剩余使用寿命（RUL）预测模型，从而实现对关键设备的提前干预，最大化系统运行效率。 结语： 本书提供了一套从底层硬件接口到顶层智能决策的完整工业自动化知识框架，强调理论与实践的紧密结合，为构建下一代高可靠、高效率的智能制造系统奠定了坚实的基础。

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