可编程控制器应用技术实训指导 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:226

译者:

出版时间:2005-8

价格:24.00元

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isbn号码:9787502573775

丛书系列:

图书标签:

PLC
可编程控制器
工业自动化
实训
技术
应用
电气工程
自动化技术
编程
实操

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具体描述

本书立足于实训教学，从技术和工程应用的角度出发，以FX2N机型为背景，系统地介绍了可编程控制器及其应用技术实训的内容。为适应不同层次不同专业的需要，全书分基础实训、技术应用和工程实践三个部分，涵盖了可编程控制器的认识与使用、系统的组成、程序的设计与调试、应用指令与特殊功能模块的使用及PLC技术的工程应用等。书中列举了大量的实训课题和习题，突出了工程实践能力的培养，可用于指导学生进行实训、课程设计和毕业设计。

本书理论联系实际，以实训教学为主线，充分体现了高等职业教育的应用特色和能力本位，突出了人才应用能力和创新素质的培养，内容丰富，实用性强。

本书可作为高职高专、成人教育和中等职业学校工业电气自动化、工业企业电气化、电气技术、应用电子技术、机电应用技术、机电一体化、工业仪表自动化和计算机应用技术等相关专业的教材，也可供工程技术人员参考和作为培训教材使用。

深度学习与神经网络：原理、实践与前沿应用图书简介本教材深入浅出地剖析了深度学习（Deep Learning）和人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）的核心理论、关键算法及其在现代信息技术中的广泛应用。本书旨在为计算机科学、电子工程、数据科学以及人工智能等相关领域的学生、研究人员和工程师提供一套系统、全面且具备高度实践性的学习资源。本书结构严谨，内容覆盖了从基础概念到尖端技术的完整体系。我们将首先奠定坚实的数学和统计学基础，这是理解复杂模型运作机制的基石。随后，我们将系统地介绍人工神经网络的基本结构，包括感知机（Perceptron）、多层感知机（MLP），并详细阐述前向传播和反向传播（Backpropagation）算法的数学推导与实现细节。第一部分：理论基石与基础网络本部分聚焦于神经网络的数学基础和经典模型。我们详细讨论了线性代数、微积分（特别是链式法则在梯度计算中的应用）以及概率论在模型训练中的作用。激活函数与优化器：深入探讨 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变体（如 Leaky ReLU、PReLU）的选择依据和性能差异。重点解析了梯度下降法的局限性，并详细介绍了动量法（Momentum）、Adagrad、RMSprop 和革命性的 Adam 优化器，分析它们在处理高维稀疏数据时的优势。正则化与泛化能力：探讨过拟合（Overfitting）问题的成因，并系统介绍 L1/L2 正则化、Dropout 技术的工作原理，以及批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程和加速收敛。经典网络架构：详细解析了循环神经网络（RNN）的基础结构，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何有效解决传统 RNN 的梯度消失问题，这为序列数据处理奠定了基础。第二部分：核心模型与前沿技术本部分深入探索当前人工智能领域最成功的两大技术分支：卷积神经网络（CNN）和生成模型。卷积神经网络（CNN）：详尽阐述卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层的设计理念。本书不仅涵盖了 AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）等里程碑式的网络，更侧重于分析残差网络（ResNet）中残差块（Residual Block）的精妙设计，以及 Inception 结构如何实现多尺度特征提取。我们将通过实际案例，展示 CNN 在图像分类、目标检测（如 R-CNN 系列和 YOLO 算法的演进）和语义分割中的应用。循环网络进阶：针对自然语言处理（NLP）的需求，本书将 RNN/LSTM 应用扩展至机器翻译和文本生成任务，并引入注意力机制（Attention Mechanism）的概念，解释它如何帮助模型聚焦于输入序列中的关键部分。生成对抗网络（GANs）：本部分是本书的亮点之一。我们详细拆解了生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，深入分析了原始 GAN 架构的训练不稳定性问题。随后，系统介绍了 WGAN（Wasserstein GAN）、DCGAN（Deep Convolutional GAN）以及 StyleGAN 等改进模型，并讨论了它们在图像合成、数据增强和超分辨率重建中的强大能力。第三部分：实践操作与工程部署理论学习必须与实践紧密结合。本部分侧重于使用主流深度学习框架进行模型构建、训练、评估和部署。主流框架实战：本书选择 PyTorch 作为主要的编程实现工具（同时也提供 TensorFlow 2.x 的关键概念对比）。我们提供了大量的代码示例和可运行的 Jupyter Notebook 脚本，涵盖数据预处理、模型定义、自定义损失函数以及分布式训练的配置方法。模型评估与可解释性（XAI）：强调科学的评估标准，不仅关注准确率，更深入讲解 F1-Score、AUC-ROC 曲线、精确率-召回率曲线等指标。此外，引入了 LIME 和 SHAP 等可解释性工具，帮助读者理解“黑箱”模型决策背后的逻辑。硬件加速与部署考量：讨论了 GPU（CUDA/cuDNN）加速在深度学习中的重要性。最后，介绍了模型轻量化技术（如模型剪枝、量化）和使用 ONNX 或 TensorFlow Lite 将训练好的模型部署到边缘设备或云服务上的基础流程。目标读者与学习成果本书适合具备一定编程基础（如 Python 语言基础）和高等数学基础的读者。完成本书的学习后，读者将能够： 1. 熟练掌握深度学习的数学原理和核心算法。 2. 独立设计和实现基于 CNN、RNN 和 GAN 的复杂模型。 3. 运用 PyTorch 等主流框架高效地完成数据驱动的项目开发。 4. 理解并解决深度学习模型训练中常见的优化和泛化难题。 5. 跟进人工智能领域的最新研究进展，并具备将深度学习技术应用于实际工程问题的能力。本书强调理论与实践的平衡，代码示例经过精心设计和优化，确保读者能够从动手实践中真正掌握深度学习的精髓。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的是其所传达出的那种“解决问题”的务实精神。它很少使用华丽的辞藻，语言直白，直奔主题，所有的篇幅都紧密围绕着“如何应用”来展开。在实训指导方面，它不仅仅是给出代码示例，更重要的是详细解释了编写这段代码背后的工程考量，比如扫描周期对实时性的影响、内存资源的分配策略等。这对于想从“会编程”迈向“会工程设计”的读者来说，无疑是极大的帮助。书中对调试工具的使用技巧描述得非常到位，比如如何利用示波器或万用表配合PLC输入输出来验证传感器信号的准确性，这些细节往往是书本上最容易被忽略，但在实际抢修中却至关重要的“窍门”。总而言之，这是一本能让你在面对真实工业控制难题时，感到胸有成竹的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，我最大的感受是其内容的实用性和前瞻性达到了一个很高的平衡点。它没有沉溺于过时的技术细节，而是紧紧围绕当前工业4.0背景下对工程师能力的要求来构建知识体系。书中对于现代总线技术，比如工业以太网和现场总线在PLC系统集成中的应用介绍得非常精辟，这些内容在很多传统教材中常常被一带而过，但在实际工程项目中却是核心难点。此外，关于数据采集与远程监控（SCADA基础）的章节，其深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅停留在“如何连接”的层面，更深入探讨了“如何高效、安全地管理数据流”的问题。我对其中关于故障诊断与排除的案例分析印象深刻，那些真实的故障情景还原，配合着逻辑分析的步骤，对于培养读者的工程思维至关重要。这不是一本可以死记硬背的书，它强迫你去思考“为什么”以及“如何优化”，真正做到了授人以渔。

评分☆☆☆☆☆

这本教材的排版设计着实令人耳目一新，色彩搭配既专业又不失活力，图文并茂的呈现方式极大地降低了初学者对复杂电路图和程序逻辑的畏惧感。尤其是对于那些第一次接触自动化领域的学生来说，书中对于基本概念的阐述，那种层层递进、抽丝剥茧的讲解方式，简直是良心之作。它不是简单地堆砌理论公式，而是紧密结合实际应用场景，比如流水线控制、温度调节等，让抽象的指令集变得具象化、可触摸。我特别欣赏它在软件仿真操作部分的详尽指导，每一步骤都配有清晰的截图和关键点的文字注解，即便是脱离了实际设备，也能在电脑上进行有效的模拟训练，这对于实训资源的有限性是一个极好的补充。书中对不同品牌PLC硬件差异性的探讨也做得比较到位，虽然没有深入到每一个细节，但为读者指明了未来学习方向，让他们在面对实际工程项目时，不会感到无从下手。整体感觉，这更像是一位经验丰富的老工程师手把手带徒弟，循循善诱，让人在实操中建立自信。

评分☆☆☆☆☆

这本书在结构逻辑上体现出一种严谨的、模块化的设计思路，这使得学习路径非常清晰。它似乎是围绕着一个完整的项目周期来组织的：从元器件选型与接线规范，到基础逻辑编写，再到系统联调与安全规范。这种全流程的覆盖，让学习者能清晰地看到自己所学知识在整个工程链条中的位置。我注意到作者在描述安全操作规程时，语气非常严肃且细致，这反映出编者对工业现场安全性的高度重视，这一点值得所有从业者学习和铭记。与市面上其他偏重单一品牌或单一功能的教材相比，本书的通用性更强，它教授的是一种通用的、底层的逻辑思维方法，而不是某个特定厂家产品的操作手册。这种思维框架的建立，才是技术能力长久发展的基石，而不是被某个特定技术栈锁定。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的深度是相当可观的，对于初学者来说，可能需要投入比预期更多的时间去消化吸收。但这种“高门槛”恰恰是其价值所在——它筛选出了真正有志于深入研究的读者。书中对梯形图、指令表以及结构化文本这三种主流编程语言的对比分析非常透彻，不仅展示了它们的语法差异，更重要的是分析了在不同应用场景下，选择哪种语言的逻辑优势和效率差异。我尤其欣赏其中关于高级控制算法在PLC中实现的章节，例如PID参数的整定与自适应控制的初步探讨，这部分内容在很多同类教材中往往被简化或跳过，但这本书敢于将其纳入实训指导范畴，足见其编纂者的专业自信和对学员未来发展的期许。要真正掌握这些，光靠阅读是不够的，必须投入大量时间在实训模块上反复调试，才能体会到理论与实践之间的微妙张力。

评分☆☆☆☆☆