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《设备控制技术》由直流电路、交流电路、变压器与电动机、供电及安全用电、模拟电子电路、数字电子电路、继电一接触控制线路、PLC及其应用、液压与气动传动等9章内容组成。全书内容浅显易懂，取材丰富，适用于高等职业教育院校的工科非电类专业教学，对相关专业的技术人员也具有一定参考价值。
好的，以下是一本不包含《设备控制技术》内容的图书简介，旨在详细介绍其核心主题和价值，同时避免提及您指定的书名： --- 图书名称：智能制造与工业自动化前沿 图书简介 随着全球工业进入数字化、智能化时代，传统的生产制造模式正面临颠覆性的变革。本书《智能制造与工业自动化前沿》深入探讨了现代工业体系中，从底层硬件集成到顶层数据分析、再到全流程系统优化的核心技术与战略路径。我们旨在为工程师、技术管理人员、科研工作者以及对未来工厂充满好奇的读者，提供一个全面、深入且实用的知识图谱。 第一部分：工业自动化的基石与演进 本部分首先回顾了工业自动化历史脉络，重点解析了从继电器逻辑到可编程逻辑控制器（PLC）的跨越，以及现代传感器技术在数据采集中的关键作用。我们详细介绍了各类工业传感器（如压力、温度、流量、视觉传感）的工作原理、选型标准和在复杂环境下的应用挑战。 核心内容包括： 1. 先进的传感器技术： 探讨了MEMS技术、光纤传感器以及非接触式测量技术在提高精度和可靠性方面的最新进展。尤其关注了工业物联网（IIoT）对传感器数据实时性与边缘处理能力的新要求。 2. 可编程逻辑控制器（PLC）的深度应用： 不仅仅停留在编程指令层面，本书着重分析了现代高性能PLC在高速运动控制、冗余系统设计以及与SCADA/MES系统集成方面的高级功能。深入剖析了不同品牌和架构PLC（如西门子S7系列、罗克韦尔Logix系列）的编程哲学和最佳实践。 3. 人机界面（HMI）与操作者体验： 阐述了现代HMI设计如何从单纯的监控面板演变为集数据可视化、故障诊断和操作指导于一体的智能交互平台。讨论了统一工程环境（TEE）对简化系统配置的重要性。 第二部分：运动控制与精密伺服系统 精确、高效的运动控制是现代高端制造，如精密加工、装配和包装流程的核心。本部分聚焦于驱动与执行层面，详细解析了伺服系统的构成、原理及调试方法。 内容涵盖： 1. 现代伺服驱动技术： 深入解析了永磁同步电机（PMSM）的特性、矢量控制（Field-Oriented Control, FOC）的数学基础及其在提高响应速度和节能方面的优势。探讨了驱动器内部拓扑结构和功率器件（如SiC MOSFET）的应用前景。 2. 多轴协同与插补运动： 详细讲解了直线插补、圆弧插补以及复杂的空间曲线插补算法。重点介绍了基于总线技术的同步控制，如EtherCAT和Profinet IRT，如何在亚微秒级的时间精度上实现数百轴的协调运动。 3. 机器人学基础与轨迹规划： 介绍了工业机器人的运动学（正运动学与逆运动学）分析，并对比了关节式、SCARA和Delta机器人的适用场景。特别强调了离线编程（OLP）和碰撞检测技术在提高机器人安全性和编程效率中的作用。 第三部分：制造执行系统（MES）与企业集成 要实现“智能制造”，信息流必须与物流、资金流无缝衔接。本部分将视角提升到工厂运营管理层面，探讨了如何通过先进的软件架构实现车间作业的透明化和优化。 关键议题包括： 1. MES系统架构与功能模块： 全面解析了生产调度、质量管理、物料追溯、设备综合效率（OEE）分析等MES核心模块的功能和数据流向。强调了数据模型（如ISA-95模型）在系统间集成中的标准化作用。 2. 工业通信协议的互操作性： 详细对比了OPC UA、MQTT等面向现代工业互联的通信标准，以及传统现场总线（如CANopen, DeviceNet）在遗留系统兼容性中的地位。重点阐述了如何构建一个安全、可靠且跨厂商的异构网络。 3. 数据驱动的决策支持： 阐述了如何将MES收集到的海量生产数据转化为可操作的洞察。讨论了数据治理、数据清洗和构建实时仪表板的技术方法，以支持车间管理人员进行快速反应和持续改进。 第四部分：工业物联网（IIoT）与边缘计算 工业4.0的实现依赖于连接性。本部分聚焦于如何安全、高效地将海量的物理设备连接到云端或数据中心，并进行即时处理。 主要内容包括： 1. IIoT架构的层次划分： 从感知层、网络层到平台层，系统性地介绍了当前主流的IIoT参考架构。 2. 边缘计算的必要性与实现： 解释了为何在现场设备端需要进行数据预处理和实时控制决策。分析了基于x86或ARM架构的工业网关在实现低延迟、高可靠性计算任务中的角色。 3. 数据安全与可信赖性： 鉴于工业控制网络的敏感性，本书专门辟章讨论了网络安全威胁（如勒索软件攻击、供应链植入）在工业环境中的特殊表现，并提供了基于零信任模型和纵深防御策略的加固措施。 结论与展望 本书最后部分对未来工业自动化技术的发展趋势进行了预测，包括数字孪生（Digital Twin）技术的成熟应用、人工智能在预测性维护（PdM）中的突破性进展，以及柔性制造系统对系统架构提出的更高要求。 通过本书的学习，读者将能够掌握构建新一代智能制造系统所需的前沿理论知识和工程实践技能，从而在数字化转型的浪潮中占据技术制高点。 ---
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