电机控制与供电基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:289

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出版时间:2000-8

价格:24.00元

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isbn号码:9787810574884

丛书系列:

图书标签:

• 电机
• 供电
• 电机控制
• 电力电子
• 电机学
• 供电系统
• 电气工程
• 自动化
• 变频器
• 电机驱动
• 电力拖动
• 基础理论

好的，这是一本名为《智能制造与工业物联网应用实战》的图书简介，旨在详细介绍当前制造业前沿技术，不涉及您提到的《电机控制与供电基础》中的任何内容。 --- 《智能制造与工业物联网应用实战》 书籍定位与概述： 本书聚焦于当前全球工业界正经历的深刻变革——智能制造与工业物联网（IIoT）的深度融合与实践应用。它不是一本理论探讨的学术专著，而是为工程师、技术管理人员、系统集成商以及致力于数字化转型的企业决策者提供的一份详尽的技术路线图与实操指南。全书以“如何构建、部署和优化下一代智能工厂”为核心目标，深入剖析了从底层数据采集到云端智能决策的全链条技术栈。 内容结构与核心章节详解： 第一部分：智能制造的基石——工业物联网架构与网络 本部分系统阐述了工业物联网的整体框架，区别于传统企业IT架构，重点剖析了OT（运营技术）与IT的融合路径。 工业通信协议的深度解析： 详细比较了OPC UA、MQTT for Industry、EtherCAT、TSN（时间敏感网络）等关键协议的特性、应用场景及其在跨平台数据集成中的作用。特别强调了TSN如何解决传统工业以太网的确定性通信难题，为实时控制奠定网络基础。 边缘计算的部署策略： 探讨了边缘智能的必要性，对比了不同类型的边缘网关硬件选型，并提供了如何在边缘侧实现数据预处理、模型推理和控制反馈的实用案例。书中包含基于Linux嵌入式系统和特定RTOS（实时操作系统）的边缘应用开发流程。 安全加固技术： 智能制造环境下信息安全至关重要。本章着重介绍工业控制系统（ICS）的安全框架，包括零信任架构在OT网络中的应用、PLC/HMI的安全加固技术、以及数据加密和身份认证在工业协议栈中的实现方法。 第二部分：数据采集、处理与可视化 智能工厂的“血液”是数据。本部分着力于如何高效、可靠地获取、清洗和展示海量工业数据。 海量传感器数据融合技术： 涵盖了从传统串行通信设备到新一代工业传感器的集成方法。重点讲解了时间序列数据库（TSDB）在工业场景中的选型与优化，以及如何处理高频振动、温度、能耗等异构数据流。 数字孪生（Digital Twin）建模： 提供了构建物理实体高保真数字模型的具体步骤。内容包括基于CAD/BIM数据的轻量化处理、实时数据映射（Data Binding）机制的构建，以及如何利用孪生模型进行仿真、预测性维护和操作员培训。书中提供了C++或Python环境下对接主流3D引擎的接口示例。 人机交互（HMI/SCADA）的进化： 探讨了传统SCADA系统向基于Web或移动端的“可视化工厂指挥中心”的转型。重点介绍如何利用WebGL或Unity/Unreal Engine等技术，构建沉浸式、高交互性的工厂监控界面，实现多维数据叠加与分析。 第三部分：高级分析与制造优化 这是实现“智能”的核心环节，重点围绕数据挖掘、机器学习在生产优化中的应用。 预测性维护（PdM）实战： 详细介绍了基于传感器数据（如振动频谱、电流波形）进行设备健康评估的完整流程。从特征工程（如小波变换、FFT分析）到故障分类模型的训练与部署（包括迁移学习在设备型号差异上的应用），提供了多个行业（如机床、泵系统）的完整代码案例和评估指标。 生产流程的实时优化： 讲解了如何运用强化学习（Reinforcement Learning）和先进过程控制（APC）技术来动态调整生产参数，以最大化吞吐量或最小化能耗。书中对约束规划（Constraint Programming）在排程优化中的应用进行了深入分析。 质量缺陷的视觉检测系统： 聚焦于基于深度学习的机器视觉在产线上的应用。内容涵盖了数据集的构建、YOLOv8/Mask R-CNN等模型的迁移和微调，以及如何将推理引擎（如TensorRT）部署到工业PC或嵌入式GPU上，实现毫秒级的缺陷识别与剔除。 第四部分：云边协同与数据治理 本部分关注数据在不同层级间的流动、存储与价值转化。 云平台集成与数据湖构建： 介绍了如何将边缘侧汇聚的数据安全、高效地上传至主流公有云（如AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge或私有云平台）。重点讲解了数据湖在工业场景中的分层策略（Raw、Staging、Curated）和数据治理框架。 DevOps/MLOps在工业软件中的落地： 强调了持续集成/持续交付（CI/CD）在快速迭代工业应用程序中的重要性。详细说明了如何自动化测试、版本控制和安全扫描流程，确保OT环境中的软件更新可靠、可追溯。 数据价值评估与投资回报率（ROI）分析： 提供了评估智能制造项目效益的量化工具和方法论，帮助读者明确技术投入与运营改善之间的具体关联。 本书特色： 本书最大的特色在于其强烈的工程实践导向。书中所有的概念讲解都紧密结合实际的工业场景，配有大量的架构图、流程分解图和实际代码片段（主要使用Python和C++）。它力求打破理论与实践之间的鸿沟，帮助读者真正掌握如何将前沿的AI、大数据技术，高效、安全地植入到复杂的工业控制和制造环境中。读者在阅读完本书后，将具备独立规划、实施和优化新一代智能工厂解决方案的能力。

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坦白讲，我购买这本书是冲着它在“供电基础”这个模块的介绍去的。我目前的工作涉及到一些建筑或厂区内的低压配电系统设计，经常需要根据负荷需求来合理分配变压器容量、设计主干线路由，以及进行接地系统的构建。这些看似基础的工作，里面却充满了各种规范和经验的权衡。我特别关注这本书对国家标准和行业规范的引用程度。比如，在讲解短路电流计算时，它采用的是哪种标准（IEC还是国标），在进行电能质量分析，特别是谐波治理方面，有没有提供具体的滤波器设计步骤和案例？我不太喜欢那种只讲原理不给具体参数和表格的教材。如果能附带一些常用的计算表格，或者至少明确指出哪些参数是基于经验取值的，会大大提高这本书的实用价值。希望它在讲解配电网的可靠性评估时，能提供一些量化的指标和改善的思路，而不是空泛地谈“提高供电质量”。

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这本书的排版和字体选择，给我的阅读体验带来了一点小小的挑战。虽然内容密度很高，但如果图表的清晰度不够，或者公式的下标、上标容易混淆，那么学习效率就会大打折扣。我个人比较偏爱那种图文并茂的风格，尤其是涉及到电磁场的分布、磁路分析或者电机内部结构剖析的时候。如果这本书能大量使用三维动态模拟的截图或者原理图，哪怕是简化的示意图，也能极大地帮助我建立空间想象力。另外，对于那些需要大量计算的章节，我希望能看到详细的解题步骤，而不是直接跳到最终答案。这种循序渐进的推导过程，对于巩固基础知识至关重要。我希望能通过这本书，掌握一套系统性的、可以举一反三的解题方法论，而不是仅仅学会套用几个特定的公式来应对考试或工作中的某个特定问题。

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这本书的目录中提到了“电机控制”，这部分内容对我来说是最具吸引力的，也是我最希望深入钻研的地方。我目前接触的主要是变频调速技术，特别是针对永磁同步电机（PMSM）的矢量控制策略。我期待这本书能超越传统的基于电流环和速度环的经典PI控制结构，能详细介绍一下先进的控制算法，比如空间矢量调制（SVPWM）的原理推导，或者针对不同工况下（如弱磁调速、低速运行）的控制策略优化。如果它能用一种清晰的数学语言来解释这些复杂的算法，并附带一些软件仿真（例如Matlab/Simulink）的流程图，那就太棒了。我希望能从这本书里找到连接电机理论、电力电子和自动控制理论的桥梁，理解为什么选择某种控制方案，而不是仅仅知道“怎么做”了事。如果能涉及到对系统稳定性的分析，比如李雅普诺夫稳定性理论在电机控制中的应用探讨，这本书的深度将大大提升。

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这本书的装帧和纸质手感是第一眼留给我的印象，挺厚实，拿在手上沉甸甸的，给人一种“干货满满”的预期。我其实对电力系统，特别是那些大型变电站的运行维护比较感兴趣，比如继电保护的原理和动作逻辑，还有高压开关设备的选型标准。我希望这本书能在这些方面有所侧重。很多参考书在讲到保护定值整定时，总是用一种非常理想化的模型，但在实际运行中，各种非线性因素、电磁暂态过程对保护的误动或拒动影响巨大。我非常想知道，这本书会如何处理这些“脏”问题，是会选择回避，还是会提供一套行之有效的分析框架。如果它能深入探讨一下现代电力系统中的数字化保护和智能控制的一些前沿进展，那就更超乎我的预料了。毕竟，现在的电网越来越复杂，对设备运行的实时监控和故障的快速诊断能力要求越来越高，一本好的参考书应该能反映出这些技术发展的脉络。

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这本书，老实说，买来的时候心里还是有点忐忑的。我对电力系统和电机原理这些东西一直是半懂不懂的状态，尤其是在学校里学的那些公式和概念，总是感觉隔着一层纱。拿到手里掂量了一下分量，内容看起来确实挺扎实的。我最看重的是它在理论深度和实际应用之间的平衡。很多教材要么过于理论化，把人绕晕在那些偏微分方程里，要么又过于偏重操作，讲了怎么接线，但对背后的原理却一笔带过。这本书的目录结构看上去非常清晰，从最基础的电路理论开始，逐步深入到交流电机的特性分析，再到各种调速系统的设计。我特别希望它能用更贴近实际工程的语言来解释那些复杂的概念，比如在描述异步电机启动时的转矩脉动，希望它能结合一些实际的工业应用案例来说明，而不是仅仅给出数学模型。如果能配上大量的图示和实例分析，那就更完美了，毕竟对于我们这些非科班出身的工程师来说，直观的理解远比抽象的公式来得实在。我很期待它能帮我彻底理清那些看似纠缠不清的能量转换过程。

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