电气控制与PLC原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:李道霖 编

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2009-2

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787121082429

丛书系列:

图书标签:

• 电气控制
• PLC
• 自动化
• 工业控制
• 继电器
• 可编程控制器
• 电路原理
• 传感器
• 执行器
• 电机控制

《智能制造的核心驱动：先进传感器技术与数据融合解析》 在当今工业4.0浪潮席卷全球的背景下，制造业正经历着前所未有的深刻变革。从自动化生产到智能化决策，技术的每一次飞跃都离不开对生产过程的精确感知与实时理解。本书《智能制造的核心驱动：先进传感器技术与数据融合解析》便是在此时代背景下应运而生，旨在深入剖析构成智能制造神经系统的“眼睛”与“大脑”——先进传感器技术及其与大数据融合的关键原理与实践应用。 本书内容聚焦于现代工业生产中最具活力与前瞻性的技术领域，重点阐述了以下几个方面： 第一部分：先进传感器技术概览与前沿探索 本部分将带领读者从宏观视角认识传感器在智能制造中的基础性地位，并深入探讨各类先进传感器的原理、特性及其在不同工业场景下的应用潜力。我们将覆盖： 精密测量传感器： 详细介绍光学传感器（如激光位移传感器、视觉传感器）、电磁传感器（如霍尔传感器、电感传感器）、声学传感器（如超声波传感器）等在高精度测量、缺陷检测、位置跟踪方面的最新进展。我们将剖析其工作机理，并结合实际案例，展示它们如何在产品质量控制、装配精度保障中发挥关键作用。 环境与状态监测传感器： 聚焦于温度传感器、压力传感器、湿度传感器、气体传感器、振动传感器等，探讨它们如何实时监测生产环境的稳定性，预测设备运行状态，提前预警潜在故障。我们将深入分析不同类型传感器的响应速度、精度、抗干扰能力等关键指标，以及它们在能耗优化、安全生产保障中的重要价值。 新兴传感器技术： 关注物联网时代下发展迅猛的新型传感器，例如基于MEMS（微机电系统）技术的新型惯性传感器、柔性电子传感器、生物传感器等。我们将探索这些传感器在人体工学设计、人机交互、生物监测等跨界领域的应用前景，以及它们如何为智能制造带来更丰富的数据维度和更灵活的感知能力。 第二部分：多源数据融合的理论基石与方法论 感知到信息只是第一步，如何将来自不同传感器、不同源头的数据进行有机整合，提取出有价值的洞察，是实现智能化的关键。本部分将系统阐述多源数据融合的理论框架与核心方法： 数据预处理与特征提取： 详细介绍数据清洗、噪声过滤、数据标准化、归一化等预处理技术，确保输入数据的质量。在此基础上，我们将深入探讨信号处理技术（如傅里叶变换、小波变换）和特征工程方法，以从原始数据中提取出能够有效表征系统状态的关键特征。 数据融合的层次与模型： 梳理数据融合的三个主要层次：信号级融合、特征级融合和决策级融合。针对不同层次，我们将详细介绍经典的融合模型，包括卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）、粒子滤波、贝叶斯网络、模糊逻辑、证据理论（D-S证据理论）等。我们将分析各种模型的适用场景、优缺点及实际应用案例。 人工智能驱动的数据融合： 重点介绍深度学习在数据融合中的革命性作用。我们将解析卷积神经网络（CNN）在图像与传感器数据融合中的应用，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）在时序数据融合中的优势，以及图神经网络（GNN）在处理复杂拓扑结构数据融合的潜力。通过丰富的案例，展示AI如何实现更高级别、更智能化的数据融合。 第三部分：先进传感器与数据融合在智能制造中的实践应用 理论与模型最终要落地于实践。本部分将通过一系列精心挑选的工业应用案例，直观展现先进传感器技术与数据融合如何在智能制造的各个环节赋能： 智能质量检测与视觉伺服： 探讨如何利用高分辨率视觉传感器、激光扫描仪等结合先进图像处理与深度学习算法，实现产品外观缺陷的自动化检测，以及如何通过传感器反馈进行精确的视觉伺服控制，实现复杂装配任务。 预测性维护与设备健康管理： 分析如何通过部署振动传感器、温度传感器、声学传感器等，实时监测设备运行状态，并利用数据融合与机器学习模型预测设备故障，提前进行维护，从而大幅降低非计划停机时间，提高设备利用率。 智能仓储与物流优化： 介绍如何利用RFID、二维码、视觉识别、激光雷达等传感器技术，实现对物料、库存的精确定位与跟踪，并结合数据融合算法优化仓储布局、拣选路径，提升物流效率。 人机协作与安全监控： 探讨如何利用力觉传感器、接近传感器、姿态传感器等，实现更安全、更高效的人机协作机器人，以及如何通过多传感器数据融合实现对工作区域的智能安全监控，预防事故发生。 能源管理与环境监测： 分析如何通过部署各类环境传感器和能耗监测传感器，实时掌握生产过程的能耗情况，并利用数据融合优化能源分配，实现节能减排。 本书特色： 前瞻性与实用性并重： 紧跟智能制造发展前沿，同时提供大量可落地实践的案例分析。 理论深度与技术广度兼顾： 深入浅出地讲解核心理论，并覆盖广泛的传感器类型与融合技术。 面向读者群体广泛： 适合从事工业自动化、智能制造、机器人技术、人工智能等领域的工程师、技术人员、研究人员，以及相关专业的学生。 《智能制造的核心驱动：先进传感器技术与数据融合解析》将为读者构建一个清晰的认知框架，理解传感器技术如何感知世界，数据融合如何提炼智慧，以及两者如何共同驱动智能制造迈向新的高度。本书不仅是一本技术指南，更是对未来工业发展趋势的深刻洞察。

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我必须强调这本书在系统集成和故障诊断方面的深度，这在同类书籍中是极为罕见的。许多教材往往侧重于单一组件的介绍，但本书的格局显然要宏大得多。它清晰地勾勒出了一个完整的工业控制网络架构图，从上位机的SCADA系统，到中间层的HMI/MES，再到底层PLC和现场总线（如Profibus DP和EtherNet/IP）的通信协议差异与互操作性挑战。特别是关于EMC/EMI（电磁兼容性与干扰）的章节，它详细列举了不同屏蔽和接地方式在实际安装中可能导致的问题，并提供了详尽的排查步骤。我曾经花费数周时间定位一个间歇性通信中断的难题，结果发现只是因为控制柜内的电缆走线不规范导致的耦合干扰。这本书如果早点出现，能为我节省大量的“经验试错”成本。它不是教你如何写程序，而是教你如何构建一个在真实电磁环境下能够长期可靠运行的“系统”。

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这本书绝对是为那些渴望深入了解现代工业自动化核心技术的工程师和技术人员量身打造的宝典。我尤其欣赏作者在讲解基础理论时所展现出的那种化繁为简的能力。比如，在介绍三相异步电机启动原理的部分，作者没有仅仅停留在教科书式的公式堆砌，而是通过大量的实际电路图和生动的案例，将复杂的电磁学概念与实际控制回路无缝对接。我记得我过去在处理变频器调试时经常感到吃力，但这本书对矢量控制和V/f控制的对比分析，清晰地阐明了它们各自的优缺点以及适用场景，让我瞬间茅塞顿开。更不用说，书中对于传感器选型和信号处理的章节，内容详实且极具操作性，指导我成功优化了一个原本响应迟缓的温度反馈系统。如果你想从“会接线”升级到“懂设计”，这本书无疑是迈向专业级的关键一步。它不仅仅是参考手册，更像是一位经验丰富的老工程师在旁边手把手地教你如何构建稳定、高效的电气系统，让人感觉学到的知识是立即可用的真本事。

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从排版和资料的组织来看，这本书的设计者显然对读者的使用习惯有着深刻的理解。我个人对那种厚厚一本书只有纯文字堆砌的资料非常反感，但这本书在图文结合上达到了一个近乎完美的平衡。每一个关键概念，无论是继电器逻辑图、梯形图（Ladder Diagram），还是功能块图（FBD），都有对应的高清、清晰的插图加以佐证。更贴心的是，书中附带的“快速参考卡片”部分，将常用的数学函数、位操作指令和故障代码速查表都独立了出来，非常方便在现场需要临时查阅时使用。这不仅仅是一本“读完就束之高阁”的书，更是一本可以被“随时翻开并立即投入使用”的工具书。这种对细节的关注，极大地提升了学习和实际操作的效率，体现了编者对工程实践的尊重。

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对于我们这些长期在老旧设备维护一线摸爬滚打的人来说，阅读技术书籍往往伴随着一种枯燥感，但这本书的叙事方式简直令人耳目一新。作者似乎很懂得如何抓住读者的注意力，尤其是在讲解PLC编程逻辑时，完全没有采用那种刻板的指令罗列方式。相反，他们引入了多个跨行业的应用实例，比如某化工厂的批次控制流程，或者某精密机床的插补运动控制。我记得书中对定时器和计数器功能块的讲解，居然是通过模拟一个复杂的流水线节拍控制任务来展开的，这使得原本抽象的指令变得可视化、可感知。读完之后，我立刻尝试将书中的DINT数据类型和浮点运算应用到了我们车间一个旧的、一直不稳定运行的配料系统中，结果出乎意料地稳定。这本书的价值在于它成功架起了理论象牙塔与车间地面的桥梁，让原本高冷的自动化知识变得鲜活而实用。

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这本书在“安全控制”这个日益重要的领域，展现了超前的视野和严谨的态度。在传统的控制书籍中，安全回路往往只是作为附加内容简单提及，但本书专门开辟了大量篇幅来讲解ISO 13849等国际安全标准的要求。作者不仅解释了什么是性能等级（Performance Level, PL）和安全完整性等级（Safety Integrity Level, SIL），还详细阐述了如何利用双通道冗余设计和故障安全型（Fail-Safe）元件来实现必要的安全冗余。例如，书中对安全PLC与标准PLC在硬件架构和编程逻辑上的区别进行了深入剖析，这对于我们进行设备升级和改造至关重要。通过这本书，我清晰地理解了“功能安全”不仅仅是多加几个急停按钮那么简单，而是一整套基于风险评估的系统工程。这对于任何关注合规性和员工福祉的工厂管理者和设计人员来说，都是无价的知识财富。

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