传感检测技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787502612481

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• 工业控制
• 电子技术
• 测量
• 信号处理
• 物联网
• 应用工程

《工业自动化与智能制造》 本书深入探讨了工业自动化技术的核心原理、关键组成部分及其在现代智能制造领域的广泛应用。全书共分八章，层层递进，为读者构建了一个全面而系统的工业自动化知识体系。 第一章 工业自动化的基石：传感器与测量 本章首先回顾了工业自动化发展的历史沿革，重点阐述了传感器作为自动化系统的“眼睛”和“触角”的重要性。我们将从传感器的工作原理出发，详细介绍各类常用传感器的分类、特性和选型原则，包括但不限于： 位置传感器： 编码器（增量式、绝对式）、限位开关、接近开关（电感式、电容式、光电式、磁性式）、超声波传感器等，它们如何精确捕捉工件或执行机构的位置信息。 力与压力传感器： 称重传感器、压力传感器（油压、气压、真空度），在过程控制、物料搬运中的关键作用。 温度传感器： 热电偶、热电阻（PT100、PT1000）、红外测温仪，在工艺参数监控中的不可或缺性。 流量传感器： 涡轮流量计、电磁流量计、质量流量计，如何实现对流体介质流量的精确计量。 液位传感器： 浮球式、电容式、雷达式、超声波式，用于化工、食品等行业的液位监测与控制。 视觉传感器： 工业相机、机器视觉系统，用于产品检测、尺寸测量、缺陷识别等。 本章还将介绍传感器的信号调理、放大、滤波等预处理技术，以及数据采集系统（DAS）的构成和工作流程，强调了数据质量对后续控制精度的直接影响。 第二章 运动控制与执行机构 运动控制是工业自动化的核心环节，本章将深入剖析实现精确运动控制的关键技术。 电机与驱动： 直流电机、交流电机（同步、异步）、步进电机、伺服电机的工作原理、特性和选择。各类电机驱动器（变频器、伺服驱动器）的控制模式（V/f控制、矢量控制、位置控制、速度控制、转矩控制）及其优缺点。 传动机构： 齿轮传动、皮带传动、链条传动、丝杠螺母传动等，分析其传动比、效率、精度和应用场景。 执行机构： 液压系统、气动系统、电动执行机构，包括液压缸、气缸、电磁阀、比例阀等，它们如何将控制信号转化为机械运动，实现对生产过程的物理干预。 伺服控制系统： 详细讲解伺服系统的闭环控制原理，包括PID控制器的设计与整定、前馈控制、状态反馈控制等，以及在伺服系统中的应用。 第三章 可编程逻辑控制器（PLC）与工业网络 PLC是现代工业自动化的“大脑”，本章将系统介绍PLC的架构、编程和应用。 PLC基础： PLC的硬件组成（CPU模块、输入模块、输出模块、通信模块、电源模块）、软件组成（编程软件、组态软件）。 PLC编程： 梯形图、指令表、功能块图、结构化文本等IEC 61131-3标准编程语言的介绍和应用。重点讲解顺序控制、逻辑控制、定时/计数功能、数据处理和子程序调用等常用指令和编程技巧。 工业网络： RS-232/485、CAN总线、Ethernet/IP、PROFINET、Modbus TCP等主流工业通信协议的原理、特点和组网方式。讲解如何构建高效可靠的工业通信系统，实现设备间的数据交互和协同工作。 第四章 人机界面（HMI）与监控 HMI是人与自动化系统进行交互的窗口，本章将聚焦HMI的设计与应用。 HMI原理： HMI的基本功能（数据显示、参数设定、报警显示、趋势图、历史记录）、构成（触摸屏、工控机）和设计原则。 组态软件： WinCC, GT Designer, CX-Designer等主流HMI组态软件的功能介绍、画面设计、控件应用、数据绑定和通信设置。 SCADA系统： 监督控制与数据采集（SCADA）系统的架构、功能和应用，如何实现对整个生产过程的集中监控和管理。 第五章 智能制造的驱动力：机器人技术 工业机器人是实现智能制造的关键要素，本章将全面介绍机器人技术。 机器人组成： 机器人本体（机械臂、关节）、末端执行器（夹爪、焊枪、喷枪）、控制器、示教器等。 机器人运动学与动力学： 正逆运动学计算、雅可比矩阵、动力学模型，为机器人路径规划和轨迹生成奠定基础。 机器人编程与离线编程： 机器人操作系统的介绍，示教器编程、点到点控制、直线插补、圆弧插补等。离线编程软件（如RobotStudio, RoboDK）在生产效率提升中的作用。 机器人应用： 搬运、码垛、焊接、喷涂、装配、检测等典型工业机器人应用场景分析。 第六章 过程控制与优化 本章将深入探讨复杂工业过程的控制策略和优化方法。 反馈控制系统： PID控制器的工作原理、参数整定方法（Ziegler-Nichols法、临界比例法等）、抗积分饱和、抗微分饱和等高级控制策略。 前馈控制与串级控制： 如何通过前馈控制补偿外部扰动，串级控制如何实现对被控对象更精确的控制。 先进过程控制（APC）： 模型预测控制（MPC）、模糊逻辑控制、神经网络控制等先进控制技术的原理和在复杂系统中的应用。 过程优化： 生产计划优化、能耗优化、质量优化等，如何利用自动化技术和数据分析提升生产效率和经济效益。 第七章 工业物联网（IIoT）与数据分析 本章将介绍IIoT如何连接物理世界与数字世界，驱动智能制造。 IIoT架构： 感知层、网络层、平台层、应用层。 传感器网络与边缘计算： 如何构建大规模传感器网络，利用边缘计算进行实时数据处理和分析。 大数据与云计算： 工业数据的存储、管理和分析，如何利用云计算平台实现海量数据的处理和人工智能算法的应用。 数据可视化与决策支持： 如何将分析结果转化为直观的可视化图表，为生产决策提供依据。 第八章 智能制造的未来展望 本章将对工业自动化和智能制造的未来发展趋势进行展望。 工业4.0与智能工厂： 互联互通、信息物理系统（CPS）、数字化孪生等概念的解读。 人工智能在工业中的应用： 机器学习、深度学习在预测性维护、质量检测、生产调度等方面的潜力。 柔性制造与个性化定制： 如何通过自动化技术实现小批量、多品种的生产模式。 工业安全与网络安全： 在日益互联的工业环境中，如何保障生产系统的安全稳定运行。 本书内容详实，案例丰富，理论与实践相结合，旨在帮助读者掌握工业自动化和智能制造的核心技术，为理解和参与未来的工业革命奠定坚实基础。

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我最近在研究**微纳机电系统（MEMS）的设计与制造工艺**。市面上关于这个主题的书籍很多，但大多要么过于偏重理论推导，让人望而却步；要么就是只罗列工艺流程，缺乏背后的物理机制解释。这本《微纳机电系统设计与制造工艺》则找到了一个绝佳的平衡点。它从材料科学的基础讲起，逐步过渡到光刻、刻蚀、薄膜沉积等核心制造步骤，每一步都配有大量的显微照片和截面图，直观得不得了。我特别喜欢其中对“深反应离子刻蚀（DRIE）”的详细解析，作者不仅解释了Bosch工艺的原理，还深入探讨了侧壁钝化层形成对刻蚀形貌的影响，这对于我设计高深宽比结构至关重要。读完这部分，我感觉自己对微加工中的“艺术”与“科学”的结合有了更深的体会。唯一的不足是，关于先进封装技术的部分内容略显简略，这在如今高度集成的时代，似乎是一个小小的遗憾。

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我的工作涉及到能源系统的优化调度，所以最近入手了一本关于**大规模电力系统可靠性评估方法**的专业书籍。这本书的视角非常宏大，它将电力系统的安全稳定运行视为一个多维度、多时间尺度的复杂评估问题。书中重点介绍了蒙特卡洛模拟、序列状态抽样以及基于场景的方法在评估输电网络故障和发电机组不可用性上的应用。我尤其关注了其中关于“大扰动下的暂态稳定分析”这一章，作者结合了实际电网数据构建了多个极端故障场景，并展示了如何通过时间序列分析来量化系统从扰动中恢复的概率。书中提供的算法代码片段（虽然是基于MATLAB的）也非常实用，我已经尝试着用它来验证我们部门正在进行的一个区域电网的可靠性分析项目，初步结果显示其准确性和效率都优于我们目前采用的传统方法。这本书的行文风格非常严谨、逻辑链条清晰，但可能对非电力专业背景的读者来说，其中涉及的电力潮流计算和保护定值设定的知识点需要额外的背景补充才能完全理解。

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哎呀，最近入手了一本新书，名字叫《现代工业自动化控制原理及实践》，本来对这个领域了解不多，抱着试试看的心态翻开的。这本书的篇幅相当可观，内容涵盖了从基础的PLC编程到复杂的分布式控制系统（DCS）的构建与应用。作者的讲解方式非常注重实际操作，每介绍一个理论概念，后面都会紧接着一个详细的案例分析，这对于我们这些动手能力比理论功底更扎实的人来说，简直是福音。特别是关于工业以太网通信协议的章节，写得非常透彻，把MODBUS、PROFINET这些我以前一直搞不清的协议，通过清晰的图示和步骤拆解，一下子就清晰明了了。我花了整整一个周末的时间来消化这部分内容，感觉自己对当前工厂里那些“黑箱子”般的设备有了更深的理解。不过，说实话，对于初学者来说，如果能再多增加一些仿真软件操作的指导就更完美了，毕竟不是每个初次接触的人都能马上接触到真实设备。总体而言，这本书像是给我打开了一扇通往智能制造大门的新窗户，实用性极强。

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这本名为《复杂网络动力学与控制》的书籍，其内容深度绝对是为专业研究人员准备的。我花了好几个月的时间才勉强啃完它的前三章，但收获是巨大的。书中对各种拓扑结构的网络模型，如小世界网络、无标度网络等，进行了严谨的数学描述和分析。特别是关于同步理论的章节，作者引入了Lyapunov函数和矩阵分析等工具，对不同耦合方式下的网络稳定性进行了严格的论证。我最佩服作者的是他处理非线性耦合项时的细腻处理，他没有回避复杂性，而是坦诚地展示了在不同参数区域内系统可能展现出的混沌行为和分岔现象。这本书要求读者具备扎实的微分方程和线性代数基础，读起来虽然慢，但每推进一步都像是站在了一个新的制高点上审视整个控制领域。它不是一本用来快速学习的工具书，更像是一本能激发思考、引领研究方向的经典著作。

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这本书的装帧设计很有意思，拿到手里沉甸甸的，内页的纸张质量也很好，印刷的字体清晰锐利，长时间阅读眼睛也不会感到特别疲劳。我主要关注的是其中关于**高级数据分析在质量管理中的应用**这部分内容。它没有停留在传统的统计过程控制（SPC）层面，而是深入探讨了如何利用机器学习模型来预测生产过程中的潜在缺陷，这简直是太前沿了。书中详细介绍了如何收集传感器数据流、进行特征工程，以及选用合适的算法进行建模和部署。我尤其欣赏作者在描述算法选择时的那种谨慎和务实，他没有盲目推崇最新的“网红”算法，而是结合了具体工艺的特点，对比了决策树、支持向量机乃至简单的神经网络的优劣。虽然有些数学公式看起来有点烧脑，但作者总能用非常贴合实际生产场景的比喻来解释这些复杂的数学原理，让原本晦涩难懂的理论变得生动起来，让人感觉知识的吸收是循序渐进的，而不是被突如其来的信息量淹没。

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