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劉小波 著

圖書標籤:

• 工業機器人
• 機器人技術
• 自動化
• 機械工程
• 控製工程
• 傳感器
• 執行器
• 編程
• 機器人應用
• 工業4
• 0

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111541455

版次：1

商品編碼：12141273

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 全國機械行業職業教育優質規劃教材（高職高專） 經全國機械職業教育教學指導委員會審定 全國高職高專智能製

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：170

內容簡介

　　本書為全國機械行業職業教育優質規劃教材（高職高專），經全國機械職業教育教學指導委員會審定。本書係統地介紹瞭工業機器人的基本組成、數學基礎、驅動和控製係統的組成等內容。全書共7章，第1章介紹瞭工業機器人的發展曆史、機器人的組成與分類以及機器人的典型應用。第2章主要介紹瞭工業機器人的數學理論基礎。第3章介紹瞭工業機器人的常見機械係統，對其機座、臂部、腕部、末端執行器及傳動機構均做瞭比較詳細的介紹。第4章主要從交流伺服、直流伺服、液壓驅動三個方麵介紹瞭工業機器人的動力係統。第5章介紹瞭工業機器人的感知係統。第6章介紹瞭工業機器人的控製係統。第7章介紹瞭工業機器人的編程與調試。本書每章後都設計瞭思考練習題，便於學生加深對相關知識的理解。
　　本書既可作為高職高專工業機器人技術、機電一體化技術等自動化類專業和機械製造及自動化等相關專業的教材，也可供工業機器人領域的教師、研究人員和工程技術人員閱讀參考。
　　本書配有電子課件，凡使用本書作為教材的教師可登錄機械工業齣版社教育服務網。

目錄

齣版說明
前言
CONTENTS
第1章工業機器人概論
1.1工業機器人的定義及發展
1.2工業機器人的基本組成及技術參數
1.3工業機器人的分類及典型應用
思考練習題
第2章工業機器人數學基礎
2.1矩陣及其運算
2.2坐標係及其關係描述
2.3坐標變換
2.4機器人運動學
2.5機器人動力學
思考練習題
第3章工業機器人的機械係統
3.1工業機器人的機座
3.2工業機器人的臂部
3.3工業機器人的腕部
3.4工業機器人的末端執行器
3.5工業機器人的傳動機構
思考練習題
第41g[工業機器人的動力係統
4.1工業機器人動力係統的類型和組成
4.2交流伺服係統
4.3直流伺服係統
4.4液壓氣動係統的主要設備及特性
思考練習題
第5章工業機器人的感知係統
5.1工業機器人的感知技術概述
5.2工業機器人傳感器概述
5.3工業機器人的內部傳感器
5.4工業機器人的外部傳感器
5.5工業機器人視覺技術
思考練習題
第6章工業機器人的控製係統
6.1工業機器人控製係統的功能和組成
6.2工業機器人控製係統的分類和結構
6.3工業機器人控製器
思考練習題
第7章工業機器人的編程與調試
7.1 工業機器人編程要求與語言類型
7.2工業機器人語言係統結構和基本功能
7.3常用的工業機器人編程語言
7.4機器人的示教編程與離綫編程
思考練習題
參考文獻

前言/序言

　　本書是根據全國機械職業教育教學指導委員會於2015年6月在上海召開的“職業院校工業機器人技術專業建設研討會”的指導思想編寫的，力圖使高職高專工業機器人技術、機電一體化技術等自動化類專業和機械製造及自動化等相關專業的學生在學完工業機器人技術基礎課程後，能獲得生産一綫操作人員所必須掌握的工業機器人技術應用的基本知識和基本技能。
　　機器人技術應用崗位目前已經成為眾多行業，特彆是汽車製造、電子製造、半導體工業、精密儀器儀錶、製藥等行業最關鍵和最核心的工作崗位之一。2015年國務院發布的《中國製造2025》規劃明確提齣，在實現製造強國戰咯目標的“三步走”戰略的第一個十年裏，要著力突破工業機器人等重點領域核心關鍵技術，推進産業化。因此，工業機器人技術應用人纔的培養是我國職業院校的重要任務之一。
　　本書是以工業機器人技術的基礎性、實用性、共用性為主綫編寫的，全書共七章，介紹瞭工業機器人的基本概念和數學理論基礎，並對工業機器人的機械係統、動力係統、感知係統、控製係統以及編程與調試等內容做瞭深入的闡述。
　　參加本書編寫的有南京信息職業技術學院趙海峰（第1章、第7章），重慶電子工程職業學院劉小波（第2章、第5章），長春職業技術學院隋欣（第3章），淮安信息職業技術學院楊帥（第4章），武漢船舶職業技術學院劉傑（第6章）。本書由劉小波擔任主編並負責全書統稿工作。
　　作者在編寫本書過程中參閱瞭同行專傢學者、機器人研製及使用單位和一些院校的教材、資料和文獻，在此嚮作者緻以誠摯的謝意。由於編者水平有限，在內容選擇和安排上難免會存在遺漏和不要之處，敬請廣大讀者指正。
　　編者

《智能製造中的數據驅動決策》 簡介： 在當今快速發展的工業4.0時代，數據已成為企業核心競爭力的新石油。然而，僅僅收集和存儲海量數據遠不足以驅動企業實現真正的智能化轉型。如何有效地從數據中提煉有價值的信息，並將其轉化為切實的商業決策，是所有製造業企業麵臨的重大挑戰。《智能製造中的數據驅動決策》一書，深入剖析瞭在智能製造環境中，如何構建一套完整、高效、可執行的數據驅動決策體係。 本書並非聚焦於某個單一技術或設備，而是從戰略層麵齣發，探討瞭如何將數據滲透到企業運營的每一個環節，並通過數據分析和挖掘，賦能管理層做齣更明智、更精準的決策。全書共分為五個部分，層層遞進，為讀者構建一個清晰的理論框架和實踐路徑。 第一部分：智能製造中的數據基礎與挑戰 本部分首先為讀者勾勒齣智能製造的宏大圖景，闡述瞭其核心要素和發展趨勢。在此基礎上，本書著重分析瞭智能製造過程中數據的來源、類型和特點，包括生産過程數據、設備運行數據、質量檢測數據、供應鏈數據以及客戶反饋數據等。理解數據的多樣性和復雜性是進行有效決策的前提。 隨後，本書深入探討瞭在數據驅動決策過程中可能遇到的關鍵挑戰。這些挑戰涵蓋瞭數據采集的標準化與互操作性問題，數據清洗與整閤的復雜性，數據存儲與管理的成本效益考量，數據安全與隱私保護的閤規性要求，以及數據分析人纔的短缺等。通過對這些挑戰的深入剖析，本書旨在幫助讀者預見並規避潛在的障礙，為後續的實踐奠定堅實基礎。 第二部分：數據采集、治理與整閤策略 數據驅動決策的根基在於高質量的數據。本部分詳細介紹瞭在智能製造環境下，如何構建 robust 的數據采集係統。這包括傳感器技術、物聯網（IoT）平颱的應用，以及 SCADA、MES 等係統的集成策略。本書強調，數據采集不僅僅是信息的堆砌，更需要遵循“準確、完整、及時”的原則。 在此基礎上，本書重點闡述瞭數據治理的重要性。數據治理並非一次性的任務，而是貫穿數據生命周期的持續性過程。書中詳細介紹瞭數據治理的各項關鍵環節，如數據字典的建立、元數據管理、數據質量評估與提升、數據安全策略的製定與執行，以及數據生命周期管理等。通過有效的 數據治理，可以確保數據的可靠性和可信度，為後續的分析提供堅實保障。 此外，本部分還深入講解瞭如何進行跨係統、跨部門的數據整閤。在復雜的製造企業中，數據往往分散在不同的信息孤島中。本書提供瞭多種數據整閤的技術和方法，包括 ETL（Extract, Transform, Load）工具的應用、數據倉庫的構建、數據湖的部署，以及 API（Application Programming Interface）的集成等。目標是打破信息壁壘，形成統一的數據視圖。 第三部分：數據分析技術與應用場景 擁有瞭高質量、整閤後的數據，如何從中挖掘價值是決策的關鍵。本部分係統介紹瞭當前主流的數據分析技術在智能製造中的應用。內容涵蓋瞭從基礎的統計分析、可視化呈現，到更高級的機器學習（Machine Learning）、深度學習（Deep Learning）算法的應用。 本書將理論與實踐相結閤，詳細闡述瞭各種數據分析技術如何解決實際的製造難題。例如： 預測性維護（Predictive Maintenance）： 利用傳感器數據和曆史故障信息，通過機器學習模型預測設備故障，提前進行維護，避免非計劃停機，降低維修成本。 質量預測與控製（Quality Prediction and Control）： 分析生産過程中的關鍵參數，預測産品質量，實時調整工藝參數，提高一次閤格率，減少浪費。 生産流程優化（Production Process Optimization）： 通過分析生産綫數據，識彆瓶頸環節，優化資源配置，縮短生産周期，提高生産效率。 供應鏈風險管理（Supply Chain Risk Management）： 分析供應商數據、物流數據和市場需求數據，預測供應鏈中斷風險，製定應對策略。 能耗優化（Energy Consumption Optimization）： 監測和分析設備能耗數據，識彆節能機會，優化能源調度，降低生産成本。 客戶需求分析（Customer Demand Analysis）： 分析銷售數據、市場反饋數據，預測客戶需求趨勢，優化産品設計和生産計劃。 書中不僅介紹瞭算法原理，更重要的是提供瞭大量實際案例，展示瞭這些技術如何在不同類型的製造企業中落地應用，並取得瞭顯著的成效。 第四部分：數據驅動的決策支持係統構建 數據分析的最終目的是支持決策。本部分將重點放在如何將數據分析成果轉化為可操作的決策支持。這需要構建一個強大的決策支持係統（Decision Support System, DSS）。 本書詳細介紹瞭決策支持係統的設計原則和關鍵組件。這包括： 商業智能（Business Intelligence, BI）工具的應用： 如何利用 BI 工具構建交互式儀錶闆（Dashboard）和報告，為管理層提供直觀的數據洞察。 數據可視化（Data Visualization）： 強調可視化在傳遞復雜數據信息中的重要性，並介紹各種有效的可視化圖錶類型及其適用場景。 預警與告警機製（Alerting and Notification）： 如何設置閾值和規則，當關鍵指標齣現異常時，及時發齣預警，促使管理層迅速響應。 模擬與優化工具（Simulation and Optimization Tools）： 如何利用數據進行場景模擬，評估不同決策方案的潛在影響，並找到最優解。 人工智能（AI）驅動的自動化決策： 在某些場景下，如何利用 AI 技術實現部分決策的自動化，提高效率和一緻性。 本書還強調瞭用戶界麵設計和用戶體驗的重要性，確保決策支持係統易於使用，能夠真正賦能各級管理者。 第五部分：數據文化建設與組織保障 技術和係統是基礎，但最終驅動數據決策落地的，是企業內部的文化和人員。本書的最後一部分，著重探討瞭如何構建一種數據驅動的文化，以及為數據驅動決策提供必要的組織保障。 這包括： 領導層承諾與支持： 強調高層管理者在數據驅動轉型中的關鍵作用。 員工培訓與技能提升： 如何培養具備數據素養的員工團隊，提升整體的數據分析能力。 跨部門協作機製： 鼓勵不同部門之間共享數據和洞察，打破部門壁壘。 績效評估與激勵機製： 如何將數據驅動的成果納入績效考核，激勵員工積極參與。 持續改進與創新： 建立持續學習和迭代的機製，不斷優化數據驅動決策的流程和方法。 《智能製造中的數據驅動決策》旨在為製造業企業提供一個全麵、係統、可落地的指南，幫助企業充分挖掘數據價值，在激烈的市場競爭中贏得先機，實現可持續發展。本書適閤企業管理者、IT專業人士、數據分析師、以及所有對智能製造和數據驅動決策感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣剛剛接觸工業機器人領域的學習者來說，這本書最大的價值在於其係統性和前瞻性。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次全麵而深入的行業導覽。書中對工業機器人行業發展趨勢的分析，比如嚮著更智能化、柔性化、網絡化方嚮發展，為我指明瞭未來的學習方嚮和研究重點。我能夠感受到作者在撰寫此書時，不僅僅是羅列技術要點，而是試圖構建一個完整的知識體係，幫助讀者理解工業機器人是如何從一個概念發展成為改變製造業格局的關鍵技術。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的還有書中關於機器人編程與控製的章節。這部分內容是連接理論與實踐的關鍵環節。作者非常恰當地引入瞭多種主流的機器人編程語言和控製策略，並且用大量的實例來輔助說明。我嘗試著去理解一些代碼片段，雖然初時感到有些晦澀，但在反復閱讀和對照圖示後，逐漸體會到編寫程序來指揮機器人動作的邏輯。書中對於路徑規劃算法的介紹，比如點到點控製、直綫插補、圓弧插補等，讓我明白瞭機器人如何能夠平滑、高效地完成預設的運動軌跡。此外，對於運動學和動力學的初步探討，雖然涉及到一些數學公式，但作者的解釋方式非常接地氣，避免瞭過於抽象的理論灌輸，而是側重於這些理論如何轉化為實際的機器人運動控製。

評分☆☆☆☆☆

書中關於人機協作的探討，讓我看到瞭工業機器人未來發展的重要方嚮。隨著技術的進步，單純的“替代”人類勞動正在逐步演變為“協助”人類工作。書中介紹瞭協作機器人（Cobots）的概念，以及它們如何通過更加靈活、安全的設計，與人類在同一空間內協同工作。我設想瞭一下，未來在精細的裝配任務中，人類負責精密的判斷和手工操作，而協作機器人則負責搬運重物、進行重復性動作，這種分工閤作的模式，無疑能夠實現更高的生産效率和更好的工作體驗。這部分內容讓我對工業機器人的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀這本書的過程中，我始終保持著一種求知若渴的狀態。書中對於機器人動力學控製的某些章節，雖然涉及到一些復雜的數學模型，但作者通過圖示和對比，盡量將抽象的概念形象化，讓我能夠理解機器人在執行復雜動作時，需要剋服慣性、重力等各種動力學因素。這種對細節的關注，讓我覺得這本書的編寫者一定是經驗豐富的工程師或研究者，他們懂得如何將復雜的工程知識，以一種易於理解的方式傳遞給讀者。我尤其欣賞書中對不同控製算法的比較，比如PID控製、模糊控製、神經網絡控製等，並分析瞭它們在不同場景下的優劣。

評分☆☆☆☆☆

工業機器人的應用是這本書濃墨重彩的一筆。書中通過豐富的案例研究，展示瞭工業機器人在汽車製造、電子産業、食品加工、物流倉儲等各個行業的廣泛應用。我看到瞭機器人如何承擔起焊接、噴塗、搬運、碼垛等重復性高、危險性大的工作，極大地提高瞭生産效率和産品質量，同時也改善瞭工人的工作環境。特彆是在汽車製造行業，書中對機器人如何完成車身焊接、零部件組裝的詳細描述，讓我仿佛置身於繁忙的生産綫上，直觀地感受到瞭機器人帶來的變革。對於我而言，這些實際的應用場景，不僅讓我看到瞭理論知識的價值，也激發瞭我對未來工業發展的無限遐想。

評分☆☆☆☆☆

除瞭基礎的硬件和軟件技術，這本書還非常有遠見地觸及瞭工業機器人安全和維護的內容。對於工業機器人這樣復雜且潛在危險的機械設備，安全永遠是第一位的。書中詳細闡述瞭各種安全防護措施，包括安全區域的劃分、安全門、急停按鈕、安全光柵等，以及相關的國際安全標準。這部分內容讓我深刻認識到，在追求自動化和效率的同時，如何保障人員和設備的安全是多麼重要。同時，對於機器人日常的維護和故障排除，書中也提供瞭一些實用的指導，比如定期檢查、潤滑、傳感器校準等，這對於即將接觸或已經在使用工業機器人的技術人員來說，無疑是寶貴的經驗之談。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，《工業機器人技術基礎》為我打開瞭工業機器人世界的一扇窗。我從書中獲得瞭關於機器人硬件、軟件、控製、應用、安全以及未來發展等全方位的知識。它不僅僅是一本教科書，更是一本讓我對自動化和智能化製造産生濃厚興趣的啓濛讀物。書中涵蓋的知識點非常豐富，而且講解深入淺齣，非常適閤初學者係統學習。我將會把這本書作為我未來學習和研究工業機器人的重要參考，也期待著能夠將書中的知識應用到實際的工程實踐中去。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑是為工業機器人領域注入瞭一股新的活力，也為我這樣渴望深入瞭解這個行業的讀者提供瞭一份寶貴的入門資料。我帶著滿腔的好奇和學習的熱情翻開瞭《工業機器人技術基礎》，期待著能夠在這本書中找到通往工業自動化世界的鑰匙。從第一章開始，作者就以一種非常清晰且有條理的方式，循序漸進地介紹瞭工業機器人的基本概念和發展曆程。我特彆喜歡書中對工業機器人分類的講解，它不僅僅是簡單地列舉齣不同類型的機器人，而是深入剖析瞭每種類型機器人的工作原理、應用場景以及各自的優缺點。比如，對於關節式機器人，書中詳細闡述瞭其多自由度的靈活性如何賦予其在復雜裝配、搬運等任務中的巨大優勢；而對於SCARA機器人，則著重講解瞭其在平麵內高速、高精度運動的特點，尤其適閤在電子産品生産綫上進行拾放等操作。這些講解遠超齣瞭我之前對機器人“隻是一個機械臂”的刻闆印象，讓我看到瞭機器人設計中蘊含的精妙工程學和數學原理。

評分☆☆☆☆☆

這本書在工業機器人相關的通信技術和網絡集成方麵也有涉獵。工業機器人並非孤立的個體，它們需要與其他設備、係統進行高效的通信和協作。書中對現場總綫技術（如Profibus, Profinet, EtherNet/IP等）的介紹，讓我明白瞭機器人如何能夠與其他PLC、傳感器、執行器等進行實時的信息交換。同時，對於機器人與MES、ERP等上位管理係統的集成，也進行瞭初步的闡述，這讓我理解到，工業機器人正在成為整個智能工廠網絡中的重要節點，它們的數據需要被收集、分析和利用，以實現更高級彆的生産管理和優化。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我深切感受到瞭作者在技術深度和廣度上的嚴謹性。書中對工業機器人核心部件的解析，比如驅動係統、傳感器、末端執行器等，都做到瞭詳盡而準確。以驅動係統為例，書中不僅介紹瞭伺服電機、步進電機等常見的驅動方式，還深入探討瞭減速器在提高扭矩和精度的作用，以及不同類型減速器（如諧波減速器、RV減速器）的結構特點和適用範圍。這部分內容對於理解機器人為何能夠實現如此精密的動作至關重要。同時，對於傳感器的介紹，也讓我認識到“感知”在機器人技術中的核心地位。從視覺傳感器到力覺傳感器，再到激光雷達等，書中都一一進行瞭介紹，並闡述瞭它們如何幫助機器人“看清”世界、“感受”外力，從而做齣智能的決策。這種細緻入微的講解，讓我不再僅僅是知道有這些部件，而是能夠理解它們是如何協同工作，構成一個完整的機器人係統。

評分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦

評分☆☆☆☆☆

看的還行，沒問題

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

很好的，好好的，繼續好的啊啊

評分☆☆☆☆☆

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很好

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