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| 內容簡介： |
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本书共分6章，第1章为智能工厂概述，介绍了智能工厂的定义与特征、智能工厂的企业建模理论、智能工厂设备的配置原则和技术特征，同时提出了*常用的三种智能算法，即模糊控制算法、人工神经网络（ANN）算法和粒子群（PSO）算法。第2章介绍了智能工厂电源配置研究，从电力负荷预测的意义、模型出发，从逆变电源的*控制、分布式电源的处理方法和电池模型与配置等方面阐述了不同类型电源的配置。第3章阐述了智能工厂电机驱动的脉宽调制技术（PWM），并从单电机变频器和双电机变频控制系统两个方面阐述了SVPWM算法和通用变频器共直流母线方案。第4章介绍了智能工厂中*常见的PID控制设备，从流量控制、电液伺服控制和自动加药泵控制三个应用智能算法的配置思路。第5章为智能工厂机器人配置研究，从机器人的定义出发，介绍了智能工厂中的机器人技术和六自由度多关节机器人的结构设计，介绍了移动机器人的路径规划和多关节机器人的滑模控制。第6章是关于智能工厂无线网络配置研究，阐述了应用*广泛的蓝牙技术、WiFi技术、超宽带技术和无线传感器网络技术。
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| 關於作者： |
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李方园，1973.03出生，1995年毕业于浙江大学电气工程及自动化专业，2012.06获得浙江工业大学控制工程硕士学位，师从王万良教授，长期从事自动化、智能化控制的理论研究与教学、实践应用与推广，现为《变频器世界》杂志编委、《控制与传动》技术主编，目前在浙江工商职业技术学院从事电气自动化教学，省级专业带头人，其中“造纸行业的变频节能改造研究”获得2008年浙江省高校科研成果三等奖，出版浙江省十一五重点教材1本、教育部十二五职业教育规划教材2本、第一主编与编著50余本。
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| 目錄：
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第1章智能工厂概述1
1.1智能工厂的定义与特征1
1.1.1智能工厂的定义1
1.1.2智能工厂的特征2
1.1.3智能工厂的企业建模理论3
1.1.4智能工厂设备的配置原则6
1.1.5智能工厂设备的技术特征8
1.2智能工厂设备常见算法9
1.2.1模糊控制算法9
1.2.2人工神经网络（ANN）算法11
1.2.3粒子群（PSO）算法16
第2章智能工厂电源配置研究23
2.1电力负荷预测23
2.1.1电力负荷预测的意义23
2.1.2电力负荷预测模型24
2.1.3基于Elman神经网络的电力负荷预测28
2.2逆变电源的最优控制32
2.2.1逆变电源控制的难点32
2.2.2单相全桥逆变器的工作原理33
2.2.3状态反馈精确线性化34
2.2.4Matlab仿真结果分析37
2.3分布式电源的处理方法38
2.3.1PV型电源节点处理方法38
2.3.2PI型电源节点处理方法40
2.3.3弱环网的处理41
2.4电池模型与配置42
2.4.1电池寿命实时估算算法42
2.4.2仿真结果44
第3章智能工厂电机驱动配置研究48
3.1电机驱动的脉宽调制技术48
3.1.1脉宽调制技术原理48
3.1.2正弦脉宽调制基本原理50
3.1.3单极性PWM调制与双极性PWM调制53
3.1.4异步调制和同步调制55
3.1.5三相逆变输出器的电压和波形的SPWM控制56
3.2单电机变频器的配置研究58
3.2.1SVPWM调制技术原理58
3.2.2SVPWM算法实现61
3.2.3基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制系统64
3.2.4基于SVPWM的直接转矩控制系统仿真研究66
3.3双电机变频控制系统的配置研究70
3.3.1双电机控制案例70
3.3.2双变频系统的模型分析73
3.3.3通用变频器共直流母线方案80
3.3.4双电机变频器的两种连接方法82
第4章智能工厂PID控制设备配置研究84
4.1PID控制概述84
4.1.1模拟PID控制和数字PID控制84
4.1.2模糊PID控制87
4.1.3神经元PID控制93
4.2模糊神经网络的流量PID控制98
4.2.1流量控制系统分析98
4.2.2模糊PID控制面临的问题98
4.2.3神经网络PID控制面临的问题100
4.2.4模糊神经网络PID控制的解决思路104
4.3电液伺服控制系统的PID控制105
4.3.1电液伺服控制系统分析105
4.3.2液压缸传递函数的确定106
4.3.3电液伺服阀传递函数的确定107
4.3.4RBF在线辨识与PID参数自适应整定108
4.4基于PSO-PID的净水加药自动控制114
4.4.1净水加药自动控制系统概述114
4.4.2PSO-PID算法115
第5章智能工厂机器人配置研究121
5.1机器人概述121
5.1.1机器人的定义121
5.1.2智能工厂中的机器人技术123
5.1.3六自由度多关节机器人的结构设计124
5.2移动机器人的配置研究131
5.2.1移动机器人环境模型的建立131
5.2.2移动机器人路径规划的粒子群算法133
5.2.3移动机器人路径规划的蚁群算法136
5.3多关节机器人的配置研究142
5.3.1多关节机器人的数学模型142
5.3.2多关节机器人的滑模控制143
第6章智能工厂无线网络配置研究150
6.1蓝牙技术与网络配置150
6.1.1蓝牙技术的特点150
6.1.2智能工厂蓝牙网络的跳频技术152
6.1.3蓝牙协议栈157
6.1.4智能工厂蓝牙应用模式160
6.2WiFi技术与网络配置162
6.2.1WiFi协议的基本内容162
6.2.2WiFi网络的组成元件与类型163
6.2.3WiFi网络的OFDM调制技术164
6.2.4WiFi网络的大尺度衰落166
6.2.5WiFi网络的小尺度衰落169
6.2.6智能工厂WiFi信道的建模171
6.3超宽带技术与网络配置174
6.3.1超宽带无线技术的主要特点174
6.3.2超宽带系统的脉冲成形技术176
6.3.3超宽带脉冲调制技术177
6.3.4超宽带系统多址技术179
6.4无线传感器网络技术与网络配置182
6.4.1无线传感器网络节点结构182
6.4.2无线传感器网络的拓扑结构184
6.4.3无线传感器网络的路由协议186
参考文献189
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| 內容試閱：
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智能工厂是智能制造、工业4.0的背景下当今工厂在设备智能化、管理现代化、信息计算机化的基础上达到的新阶段，其内容不但包含上述智能设备和自动化系统的集成，还涵盖了企业管理信息系统的全部内容。对于许多复杂的智能工厂设备的控制方法，难以建立有效的数学模型和用常规的控制理论去进行定量计算和分析，而必须采用定量方法与定性方法相结合的控制方式，即由机器用类似于人的智慧和经验来引导求解过程，常见的算法包括模糊控制算法、人工神经网络算法和粒子群算法等。
作者长期从事自动化、智能化的理论研究与教学、实践应用与推广，同时在工厂有十余年的设备配置、维护和管理经验，又有在高校从事人工智能的研究经历，在智能工厂发展和实践中积累了丰富的经验。针对智能工厂发展过程中设备的应用现状，作者提出了具体的设计通则和智能算法，体现了具有自主能力、整体可视技术的实践、协调重组及扩充特性、自我学习及维护能力、人机共存的设备配置解决思路。
本书共分6章，第1章为智能工厂概述，介绍了智能工厂的定义与特征、智能工厂的企业建模理论、智能工厂设备的配置原则和技术特征，同时提出了最常用的3种智能算法，即模糊控制算法、人工神经网络（ANN）算法和粒子群（PSO）算法。第2章介绍了智能工厂电源配置研究，从电力负荷预测的意义、模型出发，从逆变电源的最优控制、分布式电源的处理方法、电池模型与配置等方面阐述了不同类型电源的配置。第3章阐述了智能工厂电机驱动的脉宽调制技术（PWM），并从单电机变频器和双电机变频控制系统两个方面阐述了SVPWM算法和通用变频器共直流母线方案。第4章介绍了智能工厂中最常见的PID控制设备，从流量控制、电液伺服控制和净水加药自动控制3个应用介绍智能算法的配置思路。第5章为智能工厂机器人配置研究，从机器人的定义出发，介绍了智能工厂中的机器人技术和六自由度多关节机器人的结构设计，介绍了移动机器人的路径规划和多关节机器人的滑模控制。第6章是关于智能工厂无线网络配置研究，阐述了应用最广泛的蓝牙技术、WiFi技术、超宽带技术和无线传感器网络技术。
本书的写作条理清晰、要点突出，从智能工厂实践中的设备配置出发，以可操作性的、创新的人工智能模型建构来验证设备的智能控制策略，为智能工厂应用研究提供了新的思路，这也是该书的作者长期从事工厂自动化、智能化工作的结晶，对于企业技术人员和高校、科研院所的相关学者都有一定的指导意义。基于人工智能在近年来的快速发展，本书借鉴了很多成果理论，在此一并致谢。
希望本书的出版能让作者的成果获得更多的关注，也会对智能工厂设备配置的应用推广起到很好的作用。
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