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出版者:Prentice Hall

作者:David M. Auslander

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:1995-12-28

价格:USD 116.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780131203389

丛书系列:

图书标签:

• 机械电子
• 机电一体化
• 自动化
• 机器人
• 控制系统
• 传感器
• 执行器
• 嵌入式系统
• 电气工程
• 计算机工程

《精密机械学》 一、 核心概念与发展历程 《精密机械学》是一门融合了机械工程、电子工程、控制工程以及计算机科学等多学科知识的交叉学科。它关注的是将机械系统与电子传感器、驱动器以及智能控制算法相结合，从而创造出具备高精度、高效率、高可靠性和高适应性等多重优越性能的先进系统。这门学科的研究对象广泛，从微米级的传感器制造到大型工业机器人的自动化生产线，都离不开精密机械学的原理与应用。 精密机械学的兴起并非偶然，而是伴随着工业革命的深化和科技进步的必然产物。早期的机械系统主要依赖于纯粹的机械结构和简单的联动，其精度和自动化程度受到极大限制。然而，随着电子技术、信息技术和材料科学的飞速发展，人们开始思考如何将这些新兴技术融入传统的机械设计中。20世纪中后期，随着微电子技术的成熟和计算机的普及，将传感器、微处理器和执行器集成到机械装置中成为可能，标志着精密机械学作为一门独立学科的正式确立。 精密机械学的发展历程可以大致分为几个阶段： 萌芽期（20世纪初至中期）： 这一时期，虽然“精密机械学”这一术语尚未出现，但许多基础性的研究已经开始。例如，高精度测量仪器的设计、自动控制系统的早期探索，以及对复杂机械装置的优化改进，都为后来的精密机械学奠定了基础。例如，精密机床的设计、光学仪器的制造等都体现了对精度的极致追求。 形成期（20世纪后期）： 随着集成电路、微处理器以及各种传感器技术的快速发展，机械系统开始具备“智能化”的潜力。机器人技术、数控机床的广泛应用，以及早期自动化生产线的出现，都标志着精密机械学的初步形成。这一时期，学科开始关注机械与电子的集成，以及基于反馈控制的自动化。 发展与成熟期（21世纪至今）： 这一时期，精密机械学取得了突飞猛进的发展。微机电系统（MEMS）、纳米技术、先进传感技术、人工智能、机器学习等前沿技术被深度融合。产品的小型化、集成化、智能化趋势日益明显，从智能手机的摄像头模组到先进的医疗设备，再到无人驾驶系统，都展现了精密机械学的强大生命力。学科研究的重点也从单一的精度提升，扩展到系统的整体性能优化，包括能源效率、环境适应性、人机交互等。 二、 关键技术领域 精密机械学涵盖了众多相互关联的关键技术领域，这些领域共同构成了其强大的技术基础。 1. 精密传感与测量技术： 这是精密机械学的“眼睛”和“触角”。高精度传感器能够实时、准确地获取系统的状态信息，如位置、速度、加速度、力、温度、压力、湿度等。常见的精密传感器包括编码器、激光干涉仪、CCD/CMOS图像传感器、压力传感器、力敏电阻、加速度计等。这些传感器将物理世界的各种参数转化为电信号，供后续的控制系统处理。测量技术则专注于如何通过各种仪器和方法，以极高的准确度和可靠性来确定被测对象的物理量。 2. 精密驱动与执行技术： 这是精密机械学的“手臂”和“腿脚”。精密驱动器能够将控制信号转化为精确的机械运动。常见的精密驱动技术包括： 步进电机： 能够以离散的步距角进行精确的位置控制。 伺服电机： 通过闭环反馈控制，实现高精度、高动态响应的速度和位置控制。 压电陶瓷驱动器： 能够实现纳米级的超精密位移。 液压和气动伺服系统： 在大功率和高响应速度场合有广泛应用。 精密执行机构则包括精密减速器、滚珠丝杠、直线电机、关节模块等，它们将驱动器的动力传递并转化为所需的工作运动。 3. 精密机械设计与制造技术： 这是精密机械学的“骨骼”和“肌体”。精密机械设计需要考虑材料选择、结构优化、公差分析、热稳定性、振动控制等诸多因素，以确保机械部件的精度、刚度、强度和耐久性。精密制造技术则包括： 超精密加工： 如车削、铣削、磨削、抛光、电火花加工（EDM）、激光加工等，能够达到微米甚至纳米级的加工精度。 微纳制造： 涉及MEMS（微机电系统）和NEMS（纳米机电系统）的制造工艺，如光刻、蚀刻、沉积、键合等。 三维打印（增材制造）： 能够快速制造复杂形状的精密零件。 精密装配技术： 涉及自动化装配、机器人辅助装配等，以确保多个精密部件协同工作。 4. 精密控制系统技术： 这是精密机械学的“大脑”。精密控制系统负责接收传感器信息，根据预设算法或智能决策，生成控制指令，并通过驱动器来执行，从而使机械系统达到预期的运动轨迹和工作状态。关键技术包括： 反馈控制理论： PID控制、模糊控制、自适应控制、鲁棒控制等，用于稳定和优化系统性能。 状态估计： 如卡尔曼滤波，用于从含噪声的传感器数据中估计系统状态。 运动规划与轨迹生成： 规划出最优的运动路径，避免碰撞，提高效率。 实时操作系统（RTOS）： 保证控制指令的实时性和可靠性。 机器学习与人工智能： 用于实现更高级别的智能决策、故障诊断和性能自学习。 5. 系统集成与测试技术： 精密机械学强调的是多学科的集成，因此系统集成技术至关重要。这包括将不同模块（传感器、控制器、驱动器、机械结构）有机地组合在一起，并确保它们之间的协同工作。系统测试则包括功能测试、性能测试、可靠性测试、环境适应性测试等，以验证系统的各项指标是否满足设计要求。 三、 应用领域广泛 精密机械学的应用领域几乎涵盖了现代科技和工业的各个方面，其重要性不言而喻。 工业自动化与机器人： 这是精密机械学最活跃的应用领域之一。工业机器人（如装配机器人、焊接机器人、搬运机器人）、数控机床（CNC）、自动化生产线、AGV（自动导引车）等，都依赖于高精度的机械结构、敏锐的传感器、强大的驱动器以及智能的控制系统。它们极大地提高了生产效率、产品质量和生产柔性。 航空航天： 飞机、航天器、卫星等设备对部件的精度、可靠性和轻量化有着极其严苛的要求。精密机械学的技术被广泛应用于飞行控制系统、导航系统、着陆装置、光学仪器（如望远镜）、发动机部件等的研发与制造。 医疗器械： 精密机械学在医疗领域的贡献尤为突出，从微创手术机器人、高精度影像诊断设备（如CT、MRI）、分析仪器（如基因测序仪）、到药物输送系统，都离不开精密机械学的支持。它使得诊断更加精确、治疗更加微创、药物递送更加精准。 半导体与微电子制造： 芯片制造是当今科技最前沿的领域之一，对制造设备的精度要求达到了纳米级别。光刻机、晶圆搬运系统、精密检测设备等，都是精密机械学技术的集大成者。 光学与光电子： 望远镜、显微镜、激光器、光刻设备、光通信器件等，都需要极高的光学精度和机械稳定性。精密机械学的技术是保证这些设备性能的关键。 科学仪器与实验设备： 各种科研实验室中使用的精密测量仪器、样品处理设备、粒子加速器等，无一不体现着精密机械学的原理和技术。 汽车工业： 现代汽车的许多关键系统，如发动机控制系统、电子稳定程序（ESP）、主动安全系统、自动驾驶技术等，都集成有大量的精密机械和电子控制元件。 消费电子产品： 智能手机的摄像头自动对焦和防抖系统、硬盘的读写头定位、打印机的打印头移动等，都是精密机械学在日常生活中最常见的应用。 四、 未来发展趋势 精密机械学作为一门不断发展的学科，其未来发展趋势呈现出以下几个主要方向： 智能化与自主化： 随着人工智能、机器学习和深度学习技术的进步，精密机械系统将变得更加智能化和自主化。它们能够根据环境变化、任务需求甚至学习经验，自主做出决策并优化自身性能，实现更高级别的协同与协作。 微型化与集成化： 微机电系统（MEMS）和纳米技术将继续推动精密机械系统向更小的尺寸发展，并实现更高的集成度。这将在生物医疗、微型机器人、传感器网络等领域带来革命性的变化。 柔性化与适应性： 未来的精密机械系统将更加强调柔性和对环境的适应性。例如，软体机器人、可重构系统将能够适应复杂多变的工作环境，执行传统刚性系统难以完成的任务。 绿色化与能源效率： 随着全球对可持续发展的日益关注，开发更高效、更节能的精密机械系统将成为重要方向。这包括新型驱动技术的研发、能量回收技术的应用以及优化控制策略以降低能耗。 人机交互与协作： 随着人机协作机器人（Cobots）的普及，未来的精密机械系统将更加注重与人类的自然、安全、高效的交互。这需要更精密的力反馈、更智能的感知以及更人性化的控制界面。 数字孪生与仿真： 利用数字孪生技术，可以创建精密机械系统的虚拟模型，进行全面的仿真和优化，从而在设计和生产阶段就能预测和解决潜在问题，缩短研发周期，提高产品质量。 总之，《精密机械学》是一门充满活力和创新潜力的学科，它不断推动着科技进步和工业发展，为我们创造更美好、更智能的未来。

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这本书的排版和图示质量实在难以恭维，这极大地影响了阅读的顺畅度。在描述复杂的布线图和电路原理图时，许多关键的连接点模糊不清，甚至有一些交叉标记的错误，这使得我不得不反复对照文本来确认正确的信号路径。更令人不解的是，许多关键的流程图和状态机图，其图例符号的使用标准并不统一，有时一个箭头代表控制流，有时又代表数据流，完全依赖读者的猜测。在技术书籍中，清晰的视觉辅助材料是至关重要的，它直接关系到读者能否快速准确地理解抽象概念。这本书在这方面表现得过于随意，像是匆忙赶工的产物，而不是经过细致审校的专业出版物。这种低质量的视觉呈现，严重阻碍了对其中蕴含的理论知识的吸收和应用。

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当我翻开这本书时，我立刻感受到了一种非常注重“历史回顾”的写作风格。它花费了大量的篇幅去追溯机电一体化概念是如何在不同历史时期被定义和演进的，这在某种程度上提供了丰富的背景知识，让人对这个学科的诞生有了更宏观的认识。然而，这种对历史的侧重似乎稀释了对当下主流技术的关注。例如，关于机器视觉在现代检测系统中的应用，书中给出的案例是基于上世纪末的CCD传感器技术，对于当今广泛使用的CMOS传感器阵列和深度学习驱动的图像识别算法几乎没有提及。对于一个试图跟上工业4.0浪潮的工程师来说，这种技术上的“时间错位感”是令人沮丧的。内容看起来很扎实，但这种扎实感是建立在一个略显过时的技术基础之上的，缺乏对前沿技术趋势的敏锐捕捉和前瞻性分析，读起来总觉得像是翻阅一本年代久远的档案集。

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我个人对这本书的“模块化”教学方式持保留态度。作者似乎倾向于将机电一体化拆解成几个完全独立的部分——机械、电子、软件——然后逐一讲解，最后再用一个非常简短的总结来尝试“粘合”它们。然而，机电一体化的精髓恰恰在于这些模块之间的相互影响和制约关系。在讲解过程中，当涉及到机械负载对驱动器电流需求的影响时，作者只是简单地引用了一个公式，却未能深入探讨如何根据实际的机械刚度变化来动态调整电子控制器的脉冲宽度调制（PWM）频率以避免共振。这种割裂的处理方式，让读者感觉自己掌握了三套孤立的工具，而不是一个能够协同工作的集成系统。真正有价值的洞察往往隐藏在不同学科交界处的“灰色地带”，而这本书似乎刻意避开了这些复杂但关键的交互细节。

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这本关于机电一体化（Mechatronics）的书籍，坦率地说，并没有完全达到我对一本权威教科书的期望，尤其是在跨学科知识的整合深度上。我原本希望它能更深入地探讨传感器融合与高级控制算法的实际应用案例，例如在精密机器人操作或先进自动化生产线中的具体实现路径。书中对基础的电机驱动原理和简单的PID控制有着清晰的介绍，这对于初学者来说无疑是一个好的起点，但对于已经掌握了基础知识，期望向更前沿领域迈进的读者而言，内容稍显滞后。特别是关于现代嵌入式系统与FPGA在实时控制中的应用部分，只是蜻蜓点水，缺乏必要的硬件接口描述和软件编程范例。我期待看到更多关于实时操作系统（RTOS）在机电系统中的选型和配置经验分享，以及如何利用现代计算资源优化系统响应时间。总而言之，它更像是一本优秀的入门概览，而非能够指导复杂工程实践的深度参考手册，深度上的不足是它最大的遗憾。

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这本书的叙事方式相当独特，我花了很长时间才适应其独特的章节组织逻辑。它似乎更倾向于从物理系统的建模角度切入，而非传统的电气或机械工程分支的组合。对于习惯于标准工程教科书结构的我来说，这种“先建立数学模型，后讨论实现细节”的流程显得有些晦涩难懂。虽然作者在力学和电子学的交叉点上进行了细致的数学推导，展示了系统动力学的美感，但这种严谨性也导致了实际工程实现层面的可操作性大大降低。举例来说，在讨论减速箱的非线性摩擦模型时，花费了数页篇幅进行复杂积分，但对于如何选择合适的润滑剂或处理齿隙带来的反冲，却只有一笔带过的建议。阅读体验像是在进行一场高深的理论研讨会，而不是在学习如何搭建一个实际的自动化设备。我需要更多的“如何做”的实例，而非“为什么会这样”的纯粹论证。

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