设备控制技术

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页数:236
译者:
出版时间:2009-6
价格:22.00元
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isbn号码:9787115189998
丛书系列:
图书标签:
  • 设备控制
  • 自动化
  • 工业控制
  • PLC
  • 单片机
  • 嵌入式系统
  • 传感器
  • 执行器
  • 控制系统
  • 电气工程
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具体描述

设备控制技术,ISBN:9787115189998,作者:刘冰,韩庆国 主编

科技前沿:智能系统与未来工程探索 图书名称:《科技前沿:智能系统与未来工程探索》 图书简介: 引言:人类对智能与自动化的不懈追求 本书深入剖析了当代科技浪潮中最引人注目的两大核心领域:智能系统构建与面向未来的工程实践。我们正处于一个由数据、算法和自动化驱动的深刻变革时代。从微观的纳米机器人到宏观的智慧城市管理,对“智能”的理解和应用,正在重塑人类社会、经济结构乃至个体生活方式。本书旨在提供一个全面、深入且富有洞察力的视角,带领读者穿越理论的殿堂,直抵前沿技术的实践前沿,探讨如何驾驭这股不可逆转的科技洪流。 第一部分:智能系统的核心基石——从感知到决策 本部分聚焦于构成现代智能系统的基础技术栈,着重于数据处理、学习模型与认知能力。我们摒弃了对单一技术的热衷,转而强调系统层面的集成与协同。 第一章:大数据时代的感知网络与数据融合 本章首先探讨了信息获取的革命性进步,重点分析了新一代传感器技术(如高精度LiDAR、毫米波雷达以及生物相容性传感器)的原理、部署策略及其在复杂环境下的鲁棒性。随后,深入讨论了多源异构数据融合的关键算法。在自动驾驶、远程医疗和环境监测等领域,如何有效地整合视觉、雷达、声学及文本数据,提炼出高质量、低延迟的态势感知信息,是实现高级智能的前提。本章详述了基于概率论(如卡尔曼滤波的扩展)和深度学习的方法在实时数据流处理中的应用与挑战,特别关注了应对数据缺失和噪声干扰的自适应机制。 第二章:深度学习模型的范式演进与可解释性 深度学习已成为智能系统的“大脑”。本章不满足于介绍主流的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),而是将焦点放在Transformer架构的通用性及其在序列建模之外领域的突破性应用,如图神经网络(GNN)在复杂网络结构分析中的潜力。更重要的是,本部分投入大量篇幅讨论了“黑箱问题”。模型可解释性(XAI)不再是可选项,而是对高风险决策系统(如金融风控、医疗诊断)的强制要求。我们详细梳理了LIME、SHAP值等局部解释方法,并探讨了如何设计内在可解释的神经结构,以增强用户对系统决策过程的信任。 第三章:强化学习与自主决策的边界探索 强化学习(RL)是赋予系统自主学习和优化复杂策略能力的核心技术。本章系统地回顾了从Q-learning到Actor-Critic框架的演变,并着重分析了离线强化学习(Offline RL)和模仿学习(Imitation Learning)在数据稀疏或高风险环境下的实际价值。我们深入探讨了如何通过元学习(Meta-Learning)实现“学会学习”的能力,使得智能体能够快速适应未曾见过的任务或环境变化。同时,对奖励函数的设计艺术与潜在的奖励黑客(Reward Hacking)问题进行了严肃的批判性分析。 第二部分:未来工程的挑战与集成范式 智能系统的效能最终取决于其在物理世界中的部署与集成能力。第二部分将目光投向了工程实践层面,探讨了如何将理论智能转化为可靠、高效且可持续的物理实现。 第四章:机器人学与具身智能的融合 具身智能(Embodied AI)是当前研究的热点与难点。本章探讨了先进的机器人动力学控制与高级认知规划的耦合。内容涵盖了操作规划(Manipulation Planning),尤其是对柔顺物体(如布料、液体)的处理,这要求系统具备精密的触觉反馈和实时接触建模能力。我们还详细分析了“Sim-to-Real”迁移的挑战与最新的域随机化(Domain Randomization)技术,以及如何在资源受限的边缘设备上部署复杂的感知与控制算法。 第五章:网络化系统与分布式智能的安全性 现代工程系统大多是高度互联的,物联网(IoT)、工业互联网(IIoT)构成了复杂的网络化结构。本章重点探讨了在分布式智能体协作中面临的挑战,特别是共识机制在异构网络中的优化。随之而来的是对系统韧性(Resilience)和安全性的深入分析。我们考察了针对智能系统的对抗性攻击(Adversarial Attacks)是如何通过微小扰动欺骗深度学习模型的,并介绍了安全认证、联邦学习中的隐私保护(如差分隐私的应用)以及构建免疫型(Immunized)控制回路的防御策略。 第六章:可持续性、伦理考量与未来工程哲思 科技进步必须与社会责任相匹配。本章转向更宏观的视角,审视智能系统对能源消耗和环境的影响。我们讨论了绿色AI(Green AI)的实践,包括模型剪枝、量化以及低功耗硬件(如类脑芯片)的研发。更关键的是,本书对算法伦理进行了深入的哲学探讨。如何量化“公平性”(Fairness),如何在技术进步与个人自由之间划定界限,以及建立透明、负责任的AI治理框架,是未来工程师必须面对的时代命题。本书强调,未来的工程成功不仅在于技术上的“能做”,更在于社会价值上的“应做”。 结语:构建可信赖的智能未来 本书的终极目标是为读者提供一套系统的思维框架,以理解、评估和参与到这场智能革命之中。我们希望读者能够超越工具层面,深入理解智能系统的内在机制、面临的工程瓶颈以及肩负的社会责任,从而为构建一个更安全、更高效、更具人文关怀的未来科技景观贡献力量。

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读后感

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用户评价

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最近在读《设备控制技术》这本书,感觉像是给我打开了一个全新的视角去审视周遭的世界。以前觉得各种工业设备、自动化生产线,只是冰冷的机器,但这本书让我了解到,它们背后其实蕴含着一套极其精妙的“思维”和“决策”机制。比如,书中关于PLC(可编程逻辑控制器)的讲解,就让我大开眼界。我原以为PLC只是一个简单的开关,但实际上,它是一个功能强大的微处理器,能够接收来自传感器的信号,进行复杂的逻辑运算,然后发出指令控制执行器。作者用通俗易懂的语言,加上大量的图示和流程图,把我从一个对PLC一无所知的小白,变成了一个基本能理解其工作原理的人。 书里对不同控制策略的分析,也让我受益匪浅。比如,PID控制算法,这个在工业界应用极其广泛的经典算法,书中进行了深入浅出的讲解。从比例、积分、微分三个环节的含义,到它们如何协同工作,以实现对系统误差的精确修正。作者还通过一些简单的仿真例子,直观地展示了不同参数设置下,控制系统响应速度和稳定性的变化。这让我明白了,为什么在很多自动化系统中,PID控制能够如此普遍地被采用。它既有理论上的优雅,又有实际应用的鲁棒性。读完这部分,我对那些在生产线上平稳运行的机械臂,有了更深的敬意,它们背后是无数工程师智慧的结晶。

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当我拿到《设备控制技术》这本书时,内心是充满期待的。我一直对现代工业的发展趋势,特别是自动化和智能化控制,有着浓厚的兴趣。这本书并没有让我失望。它以一种系统性的方式,为我构建了一个关于设备控制的知识体系。我尤其喜欢书中关于“安全性”和“可靠性”的章节。在工业控制领域,安全是重中之重,任何一个微小的失误都可能导致巨大的损失。 书中详细阐述了各种安全防护措施,以及如何通过冗余设计、故障诊断等手段,来提高系统的可靠性。让我印象深刻的是,作者不仅仅停留在理论层面,还结合了大量的案例分析,比如在某个高危生产环节,是如何通过多重安全联锁和报警系统,来保障操作人员和设备的安全。这种对安全性的高度重视,以及在书中清晰地呈现出来,让我觉得这本书不仅是一本技术读物,更是一本负责任的技术指南。读完这部分,我对那些在高风险环境中默默工作的控制系统,有了更深的理解和敬意。

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《设备控制技术》这本书,对我而言,是一次非常惊喜的阅读体验。我本来以为它会是一本枯燥的技术手册,充满了冰冷的公式和晦涩的术语,但事实证明,我的担忧是多余的。作者在编写这本书时,显然花了很多心思,力求将复杂的技术概念以最直观、最容易理解的方式呈现给读者。我特别喜欢书中关于模糊控制和神经网络控制的部分。这些现代控制理论,听起来就很高大上,但作者通过大量生动的例子,将它们“拉”到了我们身边。 比如,模糊控制的部分,它没有像传统控制那样依赖精确的数学模型,而是利用人类的经验和直觉来进行决策。作者用一个“洗衣服”的例子,生动地解释了模糊逻辑是如何工作的:根据“衣服的脏程度”和“洗涤时间”,来决定“水量”和“洗涤强度”。这种方式,让我对非精确控制有了全新的认识。而关于神经网络控制,书中也用了一些形象的比喻,比如把神经网络比作人脑,通过不断地学习和“训练”,来完成复杂的控制任务。这种从“类比”到“原理”的讲解方式,让我觉得学习过程既轻松又高效。

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《设备控制技术》这本书,在我的阅读过程中,给我带来了持续的“惊喜”。我一直觉得,工业控制是一个非常严肃和严谨的领域,但这本书却以一种更加人性化、更加易于接受的方式,将复杂的知识传递给了读者。我尤其喜欢书中关于“人机交互”的部分。在任何一个自动化系统中,人机交互界面都是至关重要的。 作者在这个部分,详细介绍了各种人机界面的设计原则,以及如何通过图形化界面,让操作人员能够更直观地了解设备的运行状态,并进行有效的操作。让我印象深刻的是,书中还讨论了如何通过用户体验的设计,来降低操作失误,提高工作效率。他用了一个非常生动的例子,比如设计一个清晰直观的报警界面,能够在第一时间向操作人员发出警报,并提供详细的故障信息。这种将工程技术与人文关怀相结合的理念,让我觉得这本书不仅是一本技术指南,更是一本充满智慧的读物。

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《设备控制技术》这本书,对我来说,是一次非常扎实的学习经历。我一直觉得,理论知识的学习,最终还是要落到实践上。这本书在这方面做得非常出色。它并没有仅仅停留在概念的介绍,而是通过大量的实例,将复杂的理论知识“落地”。让我印象深刻的是,书中关于“运动控制”的部分。无论是工业机器人还是数控机床,都离不开精准的运动控制。 作者在这个部分,详细介绍了各种伺服电机和步进电机的特性,以及如何通过闭环控制,实现对电机位置、速度和力矩的精确控制。书中还引用了一些实际的工程项目,比如如何为一台大型印刷设备设计一套高精度的运动控制系统,从传感器选型到控制算法设计,都进行了详细的阐述。这种将理论与实践相结合的方式,让我觉得学习起来非常充实,而且能够真切地感受到自己知识的增长。读完这部分,我才明白,那些在生产线上精准运作的机械臂,是如何做到如此平滑和精准的。

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最近一口气读完了《设备控制技术》这本书,感觉像是进行了一场关于现代工业控制的“深度游”。我一直对自动化生产线背后的运作原理充满好奇,但总觉得那些东西离我太远,太复杂。这本书的出现,彻底改变了我的看法。它就像是一本“指南”,用非常清晰的脉络,为我揭示了设备控制的奥秘。尤其令我印象深刻的是,书中关于系统辨识的部分。我们知道,要控制一个系统,首先需要了解它的特性。而系统辨识,就是通过对系统输入输出数据的分析,来建立系统的数学模型。 作者在这个部分,详细讲解了多种常用的系统辨识方法,比如基于模型的辨识和基于数据的辨识。他用实际的工业场景举例,比如如何通过采集某台设备的运行数据,来辨识出它的动态特性,从而为其设计出最优的控制策略。这种将理论方法与实际应用场景紧密结合的方式,让我觉得这本书的价值远不止于理论知识的传递,更在于它教会我如何将这些知识运用到解决实际工程问题中去。读完这部分,我再看那些自动化生产线,就不再是看到一堆机器,而是看到了一套精妙的“智能”系统。

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手里的这本《设备控制技术》,给我最大的感受就是“系统性”和“前瞻性”。它不仅仅是在介绍当下流行的控制技术,更是为我描绘了一个未来设备控制的发展蓝图。我一直对人工智能在工业控制中的应用很感兴趣,这本书在这方面的内容,让我大开眼界。书中关于机器学习在控制系统中的应用,给我留下了深刻的印象。 作者详细介绍了如何利用机器学习算法,对设备运行数据进行分析,从而实现对设备状态的预测性维护,甚至能够自动优化控制参数,以提高生产效率和产品质量。他用一个非常生动的例子,比如如何利用神经网络来预测一台变压器的故障,并通过提前进行维护,避免了生产线的意外停机。这种将人工智能与传统控制技术融合的思路,让我觉得这本书的内容非常有价值,它不仅解答了我对现有技术的疑问,更让我看到了未来工业控制的发展方向。

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手里这本《设备控制技术》,给我的感觉是,它不仅仅是一本讲技术的书,更像是对我过去一些模糊概念的一次“刷新”。我一直对自动化控制领域很感兴趣,但总觉得门槛很高,那些复杂的公式和专业术语让我望而却步。这本书却巧妙地化解了这个问题。它从最基础的信号和系统理论讲起,循序渐进,就像是在给我打地基。让我印象深刻的是,书中对数字信号处理的部分。过去我只知道数字信号是0和1,但这本书让我了解到,如何将模拟信号转换为数字信号,以及在这个过程中可能遇到的采样、量化等问题。 而且,书中在讲解过程中,并没有回避一些更深层次的概念,比如状态空间方程、传递函数等。但作者的处理方式非常巧妙,他会先解释这些概念的物理意义,然后用生动的比喻来类比,最后再引出数学公式。我举个例子,在讲到传递函数时,作者类比了一个“黑箱”,你输入一个信号,它就会输出一个响应,而传递函数就是描述这个“黑箱”特性的一个数学模型。这样的讲解方式,让我觉得学习过程充满乐趣,而不是枯燥的记忆。通过这本书,我不仅对设备控制有了更系统的认识,也培养了用更严谨的数学语言去描述和分析问题的能力。

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《设备控制技术》这本书,我拿到手的时候,说实话,心里是既期待又有点儿忐忑的。毕竟“技术”这两个字,总带着点儿让人望而却步的意味。但翻开扉页,看到作者的序言,那种对设备控制领域的热情和愿景,瞬间就点燃了我学习的欲望。我一直觉得,现代工业的飞速发展,离不开背后那些看不见却至关重要的控制系统。从工厂生产线上精密运作的机械臂,到我们日常生活中使用的智能家电,背后都有着一套精妙的控制逻辑在运作。这本书,就像是为我打开了一扇了解这一切的窗户。它不是那种堆砌晦涩术语的教科书,而是以一种比较平易近人的方式,逐步引导读者进入设备控制的宏大世界。 书中对各种传感器和执行器的介绍,我尤其觉得受益匪浅。过去,我总觉得这些小小的部件只是机械装置的一部分,但读了这本书才知道,它们是设备与外界沟通的“眼睛”和“手脚”。比如,书里详细讲解了温度传感器是如何精确感知环境温度的,然后通过信号传输,告知控制系统需要进行加热还是冷却。还有各种电机、阀门等执行器,它们又是如何根据控制指令,精确地完成开合、转动等动作的。让我印象深刻的是,作者并没有仅仅停留在概念的介绍,而是结合了大量的实际案例,比如在某某生产线上,是如何利用不同类型的传感器协同工作,实现产品质量的自动化检测的。这种将理论知识与实际应用紧密结合的方式,让我觉得学习起来不那么枯燥,更能体会到技术在实际生产中的价值。

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《设备控制技术》这本书,给我最大的收获是,它让我看到了“细节”的重要性。在设备控制领域,很多时候,一个微小的参数设置,或者一个不起眼的传感器选择,都可能对整个系统的性能产生巨大的影响。书中关于“参数整定”的部分,让我对此有了深刻的体会。 作者在这个部分,详细介绍了各种参数整定方法,从经验法到试凑法,再到更高级的自适应整定。他用大量的图表和曲线,来展示不同参数设置下,控制系统的响应特性。让我印象深刻的是,书中引用了一个实际的案例,分析了某一个生产环节中,由于参数整定不当,导致的生产效率低下和产品质量不稳定。通过作者的详细分析,我才明白,原来一个小小的参数,竟然有如此大的影响。这种对细节的极致追求,让我觉得这本书的编写者,绝对是一位经验丰富的工程师。

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