具体描述
《普通高等教育"125"机电类规划教材·机床电气控制与PLC》内容包括机床电气控制技术、PLC原理及应用、机床电气控制技术与PLC实验指导3部分，共12章。第1部分，详细阐述了机床电气控制电路及其分析和设计方法；第2部分，详细介绍了PLC基本原理、编程器PLC控制系统设计、PLC应用、常用的PLC等；第3部分，详细介绍了实验的目的、要求、原理和电路、内容及步骤等。《普通高等教育"125"机电类规划教材·机床电气控制与PLC》从工程应用的角度考虑教材的编写，举例时力求结合工程应用实际，并注意建立健全的基本资料体系。《普通高等教育"125"机电类规划教材·机床电气控制与PLC》也注意从研究性教学的角度考虑教材的编写，注重加强实验教学，尽量考虑增加设计性和综合性实验。同时，《普通高等教育"125"机电类规划教材·机床电气控制与PLC》还注重案例教学方式、启发式教学方式的建设和开拓。《普通高等教育"125"机电类规划教材·机床电气控制与PLC》可作为应用型本科院校和高职高专自动控制、电气和机电一体化等专业的教材，也可以作为广大电气工程师及相关从业者的自学和参考书。
《现代制造系统与自动化技术前沿》 内容概要： 本书深入探讨了现代制造业领域中，信息技术与先进制造技术深度融合的前沿方向与核心技术。全书结构严谨，内容涵盖了智能制造的理论基础、关键技术支撑以及实际应用案例，旨在为读者提供一个全面、系统的视角来理解和把握当前制造业的转型升级脉络。 第一部分：智能制造的理论基石与战略规划 本部分首先界定了智能制造的内涵、特征及其发展阶段，着重分析了工业4.0、中国制造2025等全球及区域性制造业发展战略的核心思想。重点阐述了以数据驱动为核心的制造系统优化理论，包括面向对象的过程建模、系统集成的方法论以及价值流分析在智能工厂设计中的应用。我们详细讨论了如何构建一个柔性化、个性化的生产体系，并对不同行业（如离散制造、流程工业）在智能化转型中的共性与特殊挑战进行了深入剖析。此外，还引入了系统可靠性工程在复杂自动化系统生命周期管理中的作用。 第二部分：先进传感、网络与数据处理技术 本章聚焦于支撑智能制造的底层信息获取与传输技术。内容涵盖了新一代工业传感器技术，包括高精度非接触式测量、环境感知技术以及MEMS传感器的最新发展。在工业通信网络方面，本书系统介绍了时间敏感网络（TSN）、5G在工业物联网（IIoT）中的应用架构，以及OPC UA等关键工业协议的互操作性机制。数据处理方面，重点讲解了工业大数据的采集、清洗、存储与可视化技术。特别关注了边缘计算在实时数据预处理中的优势，以及云计算在宏观决策支持中的角色定位。数据安全与隐私保护作为工业网络的关键议题，也得到了充分的论述，包括工业控制系统的安全防护体系和加密技术。 第三部分：工业机器人与人机协作系统 本部分深入研究了先进机器人技术在现代生产线中的集成与应用。内容从工业机器人的运动学、动力学基础出发，详细介绍了多关节机器人、并联机器人和协作机器人的结构特点与编程方法。特别强调了视觉伺服技术、力/力矩控制在复杂装配和打磨任务中的实现。协作机器人（Cobots）的章节，重点分析了其安全标准、碰撞检测算法以及基于任务分配的人机协同工作流程设计。同时，探讨了示教再现、基于模型的预测控制（MPC）在提升机器人动态性能方面的应用。 第四部分：数字孪生与虚拟仿真技术 数字孪生（Digital Twin）作为连接物理世界与数字世界的桥梁，是本部分的核心内容。我们详细阐述了构建高保真数字孪生的技术路线图，包括多物理场建模、实时数据映射与状态同步机制。虚拟仿真部分，侧重于面向生产过程的仿真优化，如离散事件仿真（DES）在产线布局优化、缓冲区容量设计中的应用。书中还介绍了基于实时数据的模型自适应更新策略，确保数字孪生体与物理实体保持高度一致性，从而支持预测性维护、远程诊断和虚拟调试等高级功能。 第五部分：制造执行系统（MES）与供应链优化 本章将视角从车间扩展到整个企业级的生产管理。详细剖析了现代制造执行系统（MES）的功能模块，包括生产调度、质量管理、设备综合效率（OEE）分析等。重点讨论了如何实现MES与企业资源计划（ERP）的无缝集成，打破信息孤岛。供应链优化部分，引入了基于区块链技术的供应链追溯系统，以及利用运筹学和人工智能算法进行需求预测和动态库存管理的先进方法。强调了柔性供应链的构建，以应对市场快速变化的需求。 第六部分：新兴制造模式与未来展望 本部分展望了颠覆性的新兴制造技术和未来工厂的形态。增材制造（3D打印）的技术进展、材料科学突破及其在功能复杂零件制造中的应用得到详细介绍。柔性制造系统（FMS）的演进，以及如何通过模块化设计实现快速重构被深入分析。最后，本书对人工智能（AI）在质量缺陷的深度学习检测、工艺参数的自适应优化、以及全局能源管理中的潜力进行了前瞻性探讨，并对未来制造业人才结构的需求变化提出了建设性意见。 本书特色： 前沿性强： 紧密结合当前工业界热点，如TSN、数字孪生、协作机器人等，确保知识的时效性。 体系完整： 内容覆盖了从底层感知、网络通信到上层决策、系统集成的完整技术链条。 实践导向： 理论讲解后紧跟应用案例和技术实现细节，利于读者将理论知识转化为工程实践能力。 跨学科融合： 融合了计算机科学、控制理论、信息工程和机械工程的多学科知识，体现现代制造业的综合性特征。 本书适合高等院校相关专业的本科生、研究生，以及从事自动化、智能制造、生产管理等领域的技术人员和工程师阅读参考。
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