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刘小波 著

图书标签:

• 工业机器人
• 机器人技术
• 自动化
• 机械工程
• 控制工程
• 传感器
• 执行器
• 编程
• 机器人应用
• 工业4
• 0

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111541455

版次：1

商品编码：12141273

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 全国机械行业职业教育优质规划教材（高职高专） 经全国机械职业教育教学指导委员会审定 全国高职高专智能制

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：170

内容简介

　　本书为全国机械行业职业教育优质规划教材（高职高专），经全国机械职业教育教学指导委员会审定。本书系统地介绍了工业机器人的基本组成、数学基础、驱动和控制系统的组成等内容。全书共7章，第1章介绍了工业机器人的发展历史、机器人的组成与分类以及机器人的典型应用。第2章主要介绍了工业机器人的数学理论基础。第3章介绍了工业机器人的常见机械系统，对其机座、臂部、腕部、末端执行器及传动机构均做了比较详细的介绍。第4章主要从交流伺服、直流伺服、液压驱动三个方面介绍了工业机器人的动力系统。第5章介绍了工业机器人的感知系统。第6章介绍了工业机器人的控制系统。第7章介绍了工业机器人的编程与调试。本书每章后都设计了思考练习题，便于学生加深对相关知识的理解。
　　本书既可作为高职高专工业机器人技术、机电一体化技术等自动化类专业和机械制造及自动化等相关专业的教材，也可供工业机器人领域的教师、研究人员和工程技术人员阅读参考。
　　本书配有电子课件，凡使用本书作为教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网。

目录

出版说明
前言
CONTENTS
第1章工业机器人概论
1.1工业机器人的定义及发展
1.2工业机器人的基本组成及技术参数
1.3工业机器人的分类及典型应用
思考练习题
第2章工业机器人数学基础
2.1矩阵及其运算
2.2坐标系及其关系描述
2.3坐标变换
2.4机器人运动学
2.5机器人动力学
思考练习题
第3章工业机器人的机械系统
3.1工业机器人的机座
3.2工业机器人的臂部
3.3工业机器人的腕部
3.4工业机器人的末端执行器
3.5工业机器人的传动机构
思考练习题
第41g[工业机器人的动力系统
4.1工业机器人动力系统的类型和组成
4.2交流伺服系统
4.3直流伺服系统
4.4液压气动系统的主要设备及特性
思考练习题
第5章工业机器人的感知系统
5.1工业机器人的感知技术概述
5.2工业机器人传感器概述
5.3工业机器人的内部传感器
5.4工业机器人的外部传感器
5.5工业机器人视觉技术
思考练习题
第6章工业机器人的控制系统
6.1工业机器人控制系统的功能和组成
6.2工业机器人控制系统的分类和结构
6.3工业机器人控制器
思考练习题
第7章工业机器人的编程与调试
7.1 工业机器人编程要求与语言类型
7.2工业机器人语言系统结构和基本功能
7.3常用的工业机器人编程语言
7.4机器人的示教编程与离线编程
思考练习题
参考文献

前言/序言

　　本书是根据全国机械职业教育教学指导委员会于2015年6月在上海召开的“职业院校工业机器人技术专业建设研讨会”的指导思想编写的，力图使高职高专工业机器人技术、机电一体化技术等自动化类专业和机械制造及自动化等相关专业的学生在学完工业机器人技术基础课程后，能获得生产一线操作人员所必须掌握的工业机器人技术应用的基本知识和基本技能。
　　机器人技术应用岗位目前已经成为众多行业，特别是汽车制造、电子制造、半导体工业、精密仪器仪表、制药等行业最关键和最核心的工作岗位之一。2015年国务院发布的《中国制造2025》规划明确提出，在实现制造强国战咯目标的“三步走”战略的第一个十年里，要着力突破工业机器人等重点领域核心关键技术，推进产业化。因此，工业机器人技术应用人才的培养是我国职业院校的重要任务之一。
　　本书是以工业机器人技术的基础性、实用性、共用性为主线编写的，全书共七章，介绍了工业机器人的基本概念和数学理论基础，并对工业机器人的机械系统、动力系统、感知系统、控制系统以及编程与调试等内容做了深入的阐述。
　　参加本书编写的有南京信息职业技术学院赵海峰（第1章、第7章），重庆电子工程职业学院刘小波（第2章、第5章），长春职业技术学院隋欣（第3章），淮安信息职业技术学院杨帅（第4章），武汉船舶职业技术学院刘杰（第6章）。本书由刘小波担任主编并负责全书统稿工作。
　　作者在编写本书过程中参阅了同行专家学者、机器人研制及使用单位和一些院校的教材、资料和文献，在此向作者致以诚挚的谢意。由于编者水平有限，在内容选择和安排上难免会存在遗漏和不要之处，敬请广大读者指正。
　　编者

《智能制造中的数据驱动决策》 简介： 在当今快速发展的工业4.0时代，数据已成为企业核心竞争力的新石油。然而，仅仅收集和存储海量数据远不足以驱动企业实现真正的智能化转型。如何有效地从数据中提炼有价值的信息，并将其转化为切实的商业决策，是所有制造业企业面临的重大挑战。《智能制造中的数据驱动决策》一书，深入剖析了在智能制造环境中，如何构建一套完整、高效、可执行的数据驱动决策体系。 本书并非聚焦于某个单一技术或设备，而是从战略层面出发，探讨了如何将数据渗透到企业运营的每一个环节，并通过数据分析和挖掘，赋能管理层做出更明智、更精准的决策。全书共分为五个部分，层层递进，为读者构建一个清晰的理论框架和实践路径。 第一部分：智能制造中的数据基础与挑战 本部分首先为读者勾勒出智能制造的宏大图景，阐述了其核心要素和发展趋势。在此基础上，本书着重分析了智能制造过程中数据的来源、类型和特点，包括生产过程数据、设备运行数据、质量检测数据、供应链数据以及客户反馈数据等。理解数据的多样性和复杂性是进行有效决策的前提。 随后，本书深入探讨了在数据驱动决策过程中可能遇到的关键挑战。这些挑战涵盖了数据采集的标准化与互操作性问题，数据清洗与整合的复杂性，数据存储与管理的成本效益考量，数据安全与隐私保护的合规性要求，以及数据分析人才的短缺等。通过对这些挑战的深入剖析，本书旨在帮助读者预见并规避潜在的障碍，为后续的实践奠定坚实基础。 第二部分：数据采集、治理与整合策略 数据驱动决策的根基在于高质量的数据。本部分详细介绍了在智能制造环境下，如何构建 robust 的数据采集系统。这包括传感器技术、物联网（IoT）平台的应用，以及 SCADA、MES 等系统的集成策略。本书强调，数据采集不仅仅是信息的堆砌，更需要遵循“准确、完整、及时”的原则。 在此基础上，本书重点阐述了数据治理的重要性。数据治理并非一次性的任务，而是贯穿数据生命周期的持续性过程。书中详细介绍了数据治理的各项关键环节，如数据字典的建立、元数据管理、数据质量评估与提升、数据安全策略的制定与执行，以及数据生命周期管理等。通过有效的 数据治理，可以确保数据的可靠性和可信度，为后续的分析提供坚实保障。 此外，本部分还深入讲解了如何进行跨系统、跨部门的数据整合。在复杂的制造企业中，数据往往分散在不同的信息孤岛中。本书提供了多种数据整合的技术和方法，包括 ETL（Extract, Transform, Load）工具的应用、数据仓库的构建、数据湖的部署，以及 API（Application Programming Interface）的集成等。目标是打破信息壁垒，形成统一的数据视图。 第三部分：数据分析技术与应用场景 拥有了高质量、整合后的数据，如何从中挖掘价值是决策的关键。本部分系统介绍了当前主流的数据分析技术在智能制造中的应用。内容涵盖了从基础的统计分析、可视化呈现，到更高级的机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）算法的应用。 本书将理论与实践相结合，详细阐述了各种数据分析技术如何解决实际的制造难题。例如： 预测性维护（Predictive Maintenance）： 利用传感器数据和历史故障信息，通过机器学习模型预测设备故障，提前进行维护，避免非计划停机，降低维修成本。 质量预测与控制（Quality Prediction and Control）： 分析生产过程中的关键参数，预测产品质量，实时调整工艺参数，提高一次合格率，减少浪费。 生产流程优化（Production Process Optimization）： 通过分析生产线数据，识别瓶颈环节，优化资源配置，缩短生产周期，提高生产效率。 供应链风险管理（Supply Chain Risk Management）： 分析供应商数据、物流数据和市场需求数据，预测供应链中断风险，制定应对策略。 能耗优化（Energy Consumption Optimization）： 监测和分析设备能耗数据，识别节能机会，优化能源调度，降低生产成本。 客户需求分析（Customer Demand Analysis）： 分析销售数据、市场反馈数据，预测客户需求趋势，优化产品设计和生产计划。 书中不仅介绍了算法原理，更重要的是提供了大量实际案例，展示了这些技术如何在不同类型的制造企业中落地应用，并取得了显著的成效。 第四部分：数据驱动的决策支持系统构建 数据分析的最终目的是支持决策。本部分将重点放在如何将数据分析成果转化为可操作的决策支持。这需要构建一个强大的决策支持系统（Decision Support System, DSS）。 本书详细介绍了决策支持系统的设计原则和关键组件。这包括： 商业智能（Business Intelligence, BI）工具的应用： 如何利用 BI 工具构建交互式仪表板（Dashboard）和报告，为管理层提供直观的数据洞察。 数据可视化（Data Visualization）： 强调可视化在传递复杂数据信息中的重要性，并介绍各种有效的可视化图表类型及其适用场景。 预警与告警机制（Alerting and Notification）： 如何设置阈值和规则，当关键指标出现异常时，及时发出预警，促使管理层迅速响应。 模拟与优化工具（Simulation and Optimization Tools）： 如何利用数据进行场景模拟，评估不同决策方案的潜在影响，并找到最优解。 人工智能（AI）驱动的自动化决策： 在某些场景下，如何利用 AI 技术实现部分决策的自动化，提高效率和一致性。 本书还强调了用户界面设计和用户体验的重要性，确保决策支持系统易于使用，能够真正赋能各级管理者。 第五部分：数据文化建设与组织保障 技术和系统是基础，但最终驱动数据决策落地的，是企业内部的文化和人员。本书的最后一部分，着重探讨了如何构建一种数据驱动的文化，以及为数据驱动决策提供必要的组织保障。 这包括： 领导层承诺与支持： 强调高层管理者在数据驱动转型中的关键作用。 员工培训与技能提升： 如何培养具备数据素养的员工团队，提升整体的数据分析能力。 跨部门协作机制： 鼓励不同部门之间共享数据和洞察，打破部门壁垒。 绩效评估与激励机制： 如何将数据驱动的成果纳入绩效考核，激励员工积极参与。 持续改进与创新： 建立持续学习和迭代的机制，不断优化数据驱动决策的流程和方法。 《智能制造中的数据驱动决策》旨在为制造业企业提供一个全面、系统、可落地的指南，帮助企业充分挖掘数据价值，在激烈的市场竞争中赢得先机，实现可持续发展。本书适合企业管理者、IT专业人士、数据分析师、以及所有对智能制造和数据驱动决策感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的还有书中关于机器人编程与控制的章节。这部分内容是连接理论与实践的关键环节。作者非常恰当地引入了多种主流的机器人编程语言和控制策略，并且用大量的实例来辅助说明。我尝试着去理解一些代码片段，虽然初时感到有些晦涩，但在反复阅读和对照图示后，逐渐体会到编写程序来指挥机器人动作的逻辑。书中对于路径规划算法的介绍，比如点到点控制、直线插补、圆弧插补等，让我明白了机器人如何能够平滑、高效地完成预设的运动轨迹。此外，对于运动学和动力学的初步探讨，虽然涉及到一些数学公式，但作者的解释方式非常接地气，避免了过于抽象的理论灌输，而是侧重于这些理论如何转化为实际的机器人运动控制。

评分☆☆☆☆☆

书中关于人机协作的探讨，让我看到了工业机器人未来发展的重要方向。随着技术的进步，单纯的“替代”人类劳动正在逐步演变为“协助”人类工作。书中介绍了协作机器人（Cobots）的概念，以及它们如何通过更加灵活、安全的设计，与人类在同一空间内协同工作。我设想了一下，未来在精细的装配任务中，人类负责精密的判断和手工操作，而协作机器人则负责搬运重物、进行重复性动作，这种分工合作的模式，无疑能够实现更高的生产效率和更好的工作体验。这部分内容让我对工业机器人的未来充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑是为工业机器人领域注入了一股新的活力，也为我这样渴望深入了解这个行业的读者提供了一份宝贵的入门资料。我带着满腔的好奇和学习的热情翻开了《工业机器人技术基础》，期待着能够在这本书中找到通往工业自动化世界的钥匙。从第一章开始，作者就以一种非常清晰且有条理的方式，循序渐进地介绍了工业机器人的基本概念和发展历程。我特别喜欢书中对工业机器人分类的讲解，它不仅仅是简单地列举出不同类型的机器人，而是深入剖析了每种类型机器人的工作原理、应用场景以及各自的优缺点。比如，对于关节式机器人，书中详细阐述了其多自由度的灵活性如何赋予其在复杂装配、搬运等任务中的巨大优势；而对于SCARA机器人，则着重讲解了其在平面内高速、高精度运动的特点，尤其适合在电子产品生产线上进行拾放等操作。这些讲解远超出了我之前对机器人“只是一个机械臂”的刻板印象，让我看到了机器人设计中蕴含的精妙工程学和数学原理。

评分☆☆☆☆☆

这本书在工业机器人相关的通信技术和网络集成方面也有涉猎。工业机器人并非孤立的个体，它们需要与其他设备、系统进行高效的通信和协作。书中对现场总线技术（如Profibus, Profinet, EtherNet/IP等）的介绍，让我明白了机器人如何能够与其他PLC、传感器、执行器等进行实时的信息交换。同时，对于机器人与MES、ERP等上位管理系统的集成，也进行了初步的阐述，这让我理解到，工业机器人正在成为整个智能工厂网络中的重要节点，它们的数据需要被收集、分析和利用，以实现更高级别的生产管理和优化。

评分☆☆☆☆☆

工业机器人的应用是这本书浓墨重彩的一笔。书中通过丰富的案例研究，展示了工业机器人在汽车制造、电子产业、食品加工、物流仓储等各个行业的广泛应用。我看到了机器人如何承担起焊接、喷涂、搬运、码垛等重复性高、危险性大的工作，极大地提高了生产效率和产品质量，同时也改善了工人的工作环境。特别是在汽车制造行业，书中对机器人如何完成车身焊接、零部件组装的详细描述，让我仿佛置身于繁忙的生产线上，直观地感受到了机器人带来的变革。对于我而言，这些实际的应用场景，不仅让我看到了理论知识的价值，也激发了我对未来工业发展的无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样刚刚接触工业机器人领域的学习者来说，这本书最大的价值在于其系统性和前瞻性。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次全面而深入的行业导览。书中对工业机器人行业发展趋势的分析，比如向着更智能化、柔性化、网络化方向发展，为我指明了未来的学习方向和研究重点。我能够感受到作者在撰写此书时，不仅仅是罗列技术要点，而是试图构建一个完整的知识体系，帮助读者理解工业机器人是如何从一个概念发展成为改变制造业格局的关键技术。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我深切感受到了作者在技术深度和广度上的严谨性。书中对工业机器人核心部件的解析，比如驱动系统、传感器、末端执行器等，都做到了详尽而准确。以驱动系统为例，书中不仅介绍了伺服电机、步进电机等常见的驱动方式，还深入探讨了减速器在提高扭矩和精度的作用，以及不同类型减速器（如谐波减速器、RV减速器）的结构特点和适用范围。这部分内容对于理解机器人为何能够实现如此精密的动作至关重要。同时，对于传感器的介绍，也让我认识到“感知”在机器人技术中的核心地位。从视觉传感器到力觉传感器，再到激光雷达等，书中都一一进行了介绍，并阐述了它们如何帮助机器人“看清”世界、“感受”外力，从而做出智能的决策。这种细致入微的讲解，让我不再仅仅是知道有这些部件，而是能够理解它们是如何协同工作，构成一个完整的机器人系统。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，《工业机器人技术基础》为我打开了工业机器人世界的一扇窗。我从书中获得了关于机器人硬件、软件、控制、应用、安全以及未来发展等全方位的知识。它不仅仅是一本教科书，更是一本让我对自动化和智能化制造产生浓厚兴趣的启蒙读物。书中涵盖的知识点非常丰富，而且讲解深入浅出，非常适合初学者系统学习。我将会把这本书作为我未来学习和研究工业机器人的重要参考，也期待着能够将书中的知识应用到实际的工程实践中去。

评分☆☆☆☆☆

在阅读这本书的过程中，我始终保持着一种求知若渴的状态。书中对于机器人动力学控制的某些章节，虽然涉及到一些复杂的数学模型，但作者通过图示和对比，尽量将抽象的概念形象化，让我能够理解机器人在执行复杂动作时，需要克服惯性、重力等各种动力学因素。这种对细节的关注，让我觉得这本书的编写者一定是经验丰富的工程师或研究者，他们懂得如何将复杂的工程知识，以一种易于理解的方式传递给读者。我尤其欣赏书中对不同控制算法的比较，比如PID控制、模糊控制、神经网络控制等，并分析了它们在不同场景下的优劣。

评分☆☆☆☆☆

除了基础的硬件和软件技术，这本书还非常有远见地触及了工业机器人安全和维护的内容。对于工业机器人这样复杂且潜在危险的机械设备，安全永远是第一位的。书中详细阐述了各种安全防护措施，包括安全区域的划分、安全门、急停按钮、安全光栅等，以及相关的国际安全标准。这部分内容让我深刻认识到，在追求自动化和效率的同时，如何保障人员和设备的安全是多么重要。同时，对于机器人日常的维护和故障排除，书中也提供了一些实用的指导，比如定期检查、润滑、传感器校准等，这对于即将接触或已经在使用工业机器人的技术人员来说，无疑是宝贵的经验之谈。

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啦啦啦啦啦啦

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很好的，好好的，继续好的啊啊

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看的还行，没问题

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很好

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收到收到收到

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看的还行，没问题

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