数控技术专业工学结合人才培养方案 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9787040264081

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• mafuchang
• 数控技术
• 工学结合
• 人才培养
• 职业教育
• 高等职业教育
• 专业建设
• 课程体系
• 教学改革
• 技能人才
• 工科教育

智能制造时代的工业自动化与控制系统集成：面向新一代生产模式的工程实践手册 本书聚焦于当前制造业转型升级的核心驱动力——工业自动化与控制系统集成的前沿技术与工程应用。它旨在为致力于掌握智能工厂构建、工业物联网（IIoT）部署以及复杂生产流程优化的高级工程技术人员和技术管理人员提供一套全面、深入且极具操作性的实践指南。 在“工业4.0”和“中国制造2025”的宏大背景下，传统的离散控制范式已无法满足柔性化、定制化和高效率的生产需求。本书紧密围绕这一时代主题，深入剖析了支撑现代智能制造体系的关键技术栈，从底层传感器与执行器的数据采集，到中层的可编程逻辑控制器（PLC）与监督控制与数据采集（SCADA）系统的组态与编程，再到上层的制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的集成，构建了一套完整的知识脉络。 第一部分：智能制造基础架构与数据流重构 本部分是理解现代工业控制系统的基石。我们不再将自动化视为孤立的设备单元，而是将其视为一个高度互联的数据生态系统。 第一章：新一代传感器技术与工业数据采集（DAQ） 高精度与多功能集成： 详细介绍新型智能传感器（如基于MEMS技术的气体传感器、高分辨率视觉传感器、力矩传感器）的工作原理、精度校准和现场安装规范。重点探讨如何应对恶劣工业环境下的信号干扰和漂移问题。 工业现场总线技术深度解析： 区别和比较基于以太网的现场总线（如Profinet、EtherCAT）与传统总线（如CANopen、DeviceNet）的性能差异、实时性指标（如抖动和延迟）以及网络拓扑设计原则。尤其关注TSN（时间敏感网络）在确保超低延迟通信中的作用。 数据预处理与边缘计算： 探讨数据在采集端即进行初步清洗、滤波和特征提取的必要性。介绍基于FPGA或嵌入式微处理器（如树莓派/Jetson Nano工业版）的边缘计算节点部署方案，用于实时报警和初步决策，减轻云端负荷。 第二章：可编程逻辑控制器（PLC）系统的深度编程与诊断 面向对象与结构化编程实践： 摒弃传统的梯形图（LD）的局限性，重点讲解基于IEC 61131-3标准的结构化文本（ST）和功能块图（FBD）在复杂算法和模块化开发中的应用。通过实际案例演示如何构建可重用的功能块库。 冗余与高可用性设计： 深入分析双机热备、系统级冗余（RPS）和网络冗余（Ring/Star Topology）的配置流程与故障切换测试流程。重点讲解关键生产线停机时间的量化分析与降低策略。 安全编程与网络隔离： 介绍针对工业控制系统（ICS）的网络安全规范（如ISA/IEC 62443标准简介）。探讨如何配置PLC的访问权限、固件更新流程以及实施物理隔离或防火墙策略来防止未经授权的访问。 第二部分：人机交互与过程可视化（HMI/SCADA/MES集成） 本部分关注如何将底层的控制数据转化为操作人员可理解的信息，并实现跨层级的生产调度和信息反馈。 第三章：先进SCADA系统组态与可视化设计 三维可视化与增强现实（AR）集成： 探讨如何利用先进的图形渲染技术（如Unity或Unreal Engine的工业模块）构建高保真的3D数字孪生模型，并将其与实时SCADA数据绑定，用于沉浸式操作培训和远程维护指导。 历史数据管理与性能指标（KPI）实时计算： 介绍高效的关系型数据库（如SQL Server/PostgreSQL）或时间序列数据库（如InfluxDB）在工业数据存储中的选型与优化。重点讲解如何实时计算OEE（整体设备效率）、周期时间波动和首次通过率（FTY）等关键KPI。 移动化操作与远程诊断： 设计安全可靠的移动端HMI应用框架，确保平板电脑或智能手机在符合安全协议的前提下，可以访问关键操作界面并接收异常推送通知。 第四章：制造执行系统（MES）与供应链协同 MES核心功能模块的实施挑战： 详细拆解批次管理（Batch Control）、质量管理（QM）、设备状态监控（EPM）和作业调度（Scheduling）模块的业务流程映射与系统配置。 数据集成与中间件应用： 讲解如何利用OPC UA作为工业数据的标准互操作协议，实现PLC/SCADA与上层MES系统之间的数据无缝传输。探讨使用消息队列技术（如MQTT Broker）在不同系统间进行异步通信的优势。 柔性制造的调度策略： 介绍基于约束满足（Constraint Programming）和遗传算法的动态调度优化模型，用以应对突发订单变更和物料短缺情况，实现生产资源的实时最优分配。 第三部分：前沿控制理论与智能优化应用 本部分深入探讨了将人工智能和高级控制理论应用于工业现场，实现过程的自适应与自主优化。 第五章：工业机器人与运动控制的精密同步 多轴协同与轨迹规划： 剖析高性能伺服驱动器的参数整定（PID/LQR控制）和同步轴（Electronic Gearing/Camming）的实现细节。重点分析机器人学中的正逆运动学计算在高速路径跟踪中的优化方法。 视觉伺服与力控技术： 介绍基于2D/3D视觉反馈的定位校正技术（Vision Servoing），以及在精密装配和打磨等任务中如何应用六维力传感器实现柔顺控制（Force Control）。 第六章：基于机器学习的预测性维护（PdM）与过程优化 特征工程与健康状态评估（RUL）： 讲解如何从振动、电流、温度等时间序列数据中提取有效的特征（如功率谱密度、峭度、RMS值），并构建基于深度学习（如LSTM、Transformer模型）的剩余使用寿命（RUL）预测模型。 过程控制的自适应优化： 介绍模型预测控制（MPC）的基本原理及其在化工、冶金等连续过程中的应用。重点阐述如何结合强化学习（RL）代理，使控制系统能够在未知干扰下自动调整控制参数以维持最优性能。 本书的特色在于其高度的工程实用性。每一章节都结合了实际工业案例的仿真环境参数配置、故障排除流程和关键性能指标的评估方法。它不是对现有技术的简单罗列，而是引导读者构建一个系统化、前瞻性的思维框架，以应对未来智能工厂复杂多变的技术挑战。

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