自動綫控製技術 9787111368281 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張益 著

圖書標籤:

• 自動化
• 工業控製
• PLC
• 傳感器
• 執行器
• 控製係統
• 電氣工程
• 機械工程
• 自動綫
• 生産綫

店鋪： 廣影圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111368281

商品編碼：29673255565

包裝：平裝

齣版時間：2012-01-01

基本信息

書名:自動綫控製技術

定價：28.00元

售價：19.0元,便宜9.0元,摺扣67

作者:張益

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2012-01-01

ISBN：9787111368281

字數：310000

頁碼：195

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.300kg

編輯推薦

本書可作為高等職業院校、本科院校、成人教育機構等機電、自動化以及相關專業教材，也可作為相關技術人員參考用書。

內容提要

本書采用項目驅動式的學習情境模式，以自動綫控製係統的設計、安裝、運行、調試、維護和監控為主綫，介紹瞭自動綫傳送帶控製、自動綫機械手控製、産品分揀入庫自動綫控製、産品物流裝配自動綫控製等內容。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《智能駕駛係統設計與實現》 一、 智能駕駛技術概述 本書深入探討瞭智能駕駛技術的方方麵麵，旨在為讀者提供一個全麵、係統的技術框架。智能駕駛，又稱自動駕駛，是指通過集成先進的傳感器、控製算法、人工智能以及通信技術，使車輛能夠在無需人類乾預的情況下感知環境、做齣決策並執行駕駛操作。這項技術不僅預示著未來交通齣行的變革，更蘊藏著提升道路安全、優化交通效率、拓展齣行方式的巨大潛力。 從最初的輔助駕駛功能，如自適應巡航控製（ACC）和車道保持輔助（LKA），到如今逐漸成熟的特定場景下的自動駕駛，智能駕駛技術的發展經曆瞭漫長而麯摺的曆程。其核心在於解決“感知、決策、執行”這一閉環。 感知層（Perception）： 這是智能駕駛係統的“眼睛”和“耳朵”。它負責采集並理解車輛周圍的環境信息。主要傳感器包括： 攝像頭（Cameras）： 提供豐富的視覺信息，可以識彆交通標誌、車道綫、行人、車輛、障礙物等。不同類型的攝像頭（如單目、雙目、魚眼、廣角）各有側重，配閤先進的計算機視覺算法（如目標檢測、圖像分割、語義理解），能夠重建齣高精度的三維場景。 激光雷達（LiDAR）： 通過發射激光束並測量反射迴來的時間，生成高精度的三維點雲數據，能夠精確測量距離和形狀，不受光照條件影響，在夜間和惡劣天氣下錶現齣色。 毫米波雷達（Radar）： 能夠穿透雨霧雪等惡劣天氣，探測物體的速度和距離，常用於ACC、AEB（自動緊急製動）等功能。 超聲波傳感器（Ultrasonic Sensors）： 主要用於近距離障礙物檢測，如泊車輔助。 高精度地圖（HD Maps）： 包含詳細的車道信息、路標、交通信號燈等靜態環境信息，為感知係統提供先驗知識，並輔助定位。 慣性測量單元（IMU）和GPS： 提供車輛自身的姿態、加速度和全球定位信息。 感知層的關鍵在於算法的魯棒性和精度，需要處理傳感器融閤、目標跟蹤、障礙物檢測和分類等復雜問題。 決策層（Decision-Making）： 這是智能駕駛係統的“大腦”。它基於感知層提供的信息，結閤導航、交通規則、以及車輛的運動學和動力學約束，規劃齣安全、高效的駕駛路徑和行為。決策過程可以分為： 路徑規劃（Path Planning）： 確定車輛從當前位置到目標位置的最優行駛軌跡，考慮避障、舒適性、燃油經濟性等因素。 行為決策（Behavioral Decision-Making）： 根據當前交通狀況，決定車輛應采取何種行為，如跟車、變道、超車、停車、避讓等。這涉及到對其他交通參與者意圖的預測。 運動控製（Motion Control）： 將行為決策轉化為具體的控製指令，如轉嚮角度、油門/刹車力度等。 決策層的核心是人工智能算法，包括機器學習、深度學習、強化學習、規則推理等，以應對復雜多變的交通場景。 執行層（Actuation）： 這是智能駕駛係統的“四肢”。它接收來自決策層的指令，並將其轉化為對車輛實際操作的控製。這需要對車輛的轉嚮係統、製動係統、驅動係統進行精確的電子化控製（綫控技術）。 綫控轉嚮（Steer-by-Wire）： 通過電子信號控製轉嚮電機，實現轉嚮。 綫控製動（Brake-by-Wire）： 通過電子信號控製製動器，實現製動。 綫控油門（Throttle-by-Wire）： 通過電子信號控製發動機或電動機的動力輸齣。 執行層的關鍵在於指令的實時性、準確性和可靠性，需要先進的電子控製單元（ECU）和執行器。 二、 關鍵技術模塊解析 本書將圍繞以上核心概念，深入剖析構成智能駕駛係統的各個關鍵技術模塊。 1. 傳感器技術與數據融閤： 各類傳感器的原理、性能特點及適用場景： 詳細介紹攝像頭、LiDAR、Radar、超聲波傳感器的工作原理、優缺點，以及在不同天氣、光照條件下的錶現。 傳感器標定與校準： 確保多傳感器之間坐標係的一緻性和測量精度。 多傳感器數據融閤算法： Kalman濾波器、粒子濾波器、深度學習融閤等方法，將來自不同傳感器的數據進行有機結閤，提高環境感知的全麵性和準確性。例如，結閤攝像頭的識彆能力和LiDAR的精確測距能力，可以更準確地識彆和定位障礙物。 2. 環境感知與目標識彆： 計算機視覺與深度學習： Convolutional Neural Networks (CNNs)、Recurrent Neural Networks (RNNs) 等在目標檢測（YOLO, Faster R-CNN）、語義分割（U-Net）、實例分割（Mask R-CNN）中的應用。 點雲處理技術： 基於LiDAR點雲數據的障礙物檢測、分割、跟蹤。 目標跟蹤算法： SORT, DeepSORT 等，實現對動態目標的持續追蹤。 場景理解與事件檢測： 識彆交通信號燈狀態、車道綫類型、行人意圖等。 3. 定位與建圖（Localization and Mapping）： 同步定位與建圖（SLAM）： Simultaneous Localization and Mapping，讓車輛在未知環境中構建地圖的同時確定自身位置。 基於視覺的SLAM（V-SLAM）： 利用攝像頭進行定位和建圖。 基於LiDAR的SLAM（L-SLAM）： 利用LiDAR進行定位和建圖。 GPS/IMU與地圖匹配： 結閤高精度地圖，利用GPS/IMU數據進行輔助定位，並通過與地圖特徵的匹配來提高定位精度。 高精度地圖的構建與更新： 自動駕駛對地圖的精度要求極高，需要精細化的道路幾何信息、交通規則信息等。 4. 預測與行為決策： 交通參與者行為預測： 基於曆史軌跡、當前狀態，預測行人、車輛的未來運動趨勢，例如使用RNNs、LSTMs進行時序預測。 意圖識彆： 判斷其他交通參與者的駕駛意圖（如變道、刹車）。 博弈論與強化學習： 在復雜交通場景下，通過博弈論或強化學習來優化駕駛策略，實現更安全、更智能的決策。 基於規則的決策係統： 結閤交通法規和駕駛經驗，構建決策規則。 軌跡生成與優化： 根據決策結果，生成平滑、安全的行駛軌跡。 5. 運動控製與綫控技術： PID控製、模型預測控製（MPC）： 實現對車輛橫嚮和縱嚮運動的精確控製。 綫控係統架構與通信： 介紹轉嚮、製動、油門綫控係統的硬件組成、軟件架構、以及CAN總綫等通信協議。 執行器動態模型： 考慮執行器的時間延遲和非綫性特性，提高控製精度。 安全性與冗餘設計： 強調綫控係統在安全性方麵的重要性，以及冗餘設計原則。 6. 係統集成與測試驗證： 軟件架構設計： 模塊化、分層化的軟件設計，便於維護和升級。 硬件平颱選型： 高性能計算平颱、嵌入式係統。 仿真測試： 利用仿真平颱（如CARLA, Gazebo）進行大規模場景的測試，加速開發進程。 實車測試： 在封閉場地和實際道路進行分階段的嚴格測試。 功能安全（Functional Safety）與信息安全（Cybersecurity）： ISO 26262等標準的遵循，確保係統在故障情況下的安全性；以及防止黑客攻擊的技術。 三、 應用場景與發展趨勢 本書還將探討智能駕駛技術的不同應用場景，包括： 高級駕駛輔助係統（ADAS）： 如ACC、LKA、AEB、APA（自動泊車輔助）。 特定場景自動駕駛： 如園區內的無人擺渡車、高速公路上的領航輔助駕駛。 完全自動駕駛（L4/L5）： 在所有道路和環境條件下無需人類乾預的駕駛。 最後，本書將展望智能駕駛技術的未來發展趨勢，包括： 車聯網（V2X）通信： Vehicle-to-Everything，實現車與車、車與基礎設施、車與行人之間的信息交互，進一步提升安全性和效率。 人工智能的深度融閤： 更強大的AI模型，實現更精細化的感知和更智能的決策。 高精度地圖的實時更新與眾包： 利用車輛數據進行地圖的動態更新。 傳感器技術的創新： 如固態激光雷達、4D毫米波雷達等。 法規與倫理挑戰： 探討自動駕駛的法律責任、倫理道德等社會性問題。 目標讀者： 本書適閤高等院校的在校學生、科研人員，以及汽車行業、人工智能領域的工程師、技術愛好者閱讀。通過本書的學習，讀者能夠係統地掌握智能駕駛係統的核心技術原理，理解不同技術模塊的協同工作方式，並為未來智能駕駛技術的研發與應用奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的閱讀體驗是帶著“挑戰性”的。它絕非那種可以輕鬆翻閱的休閑讀物，而是需要投入大量精力和時間的“硬核”教材。我在閱讀過程中，不得不頻繁地停下來，查閱一些信號處理和狀態空間錶示法的補充知識。特彆是關於“係統辨識”的那幾章，作者對參數估計的各種方法，從最小二乘法到卡爾曼濾波，做瞭非常深入的數學推導。這些推導過程雖然嚴謹，但對於習慣於快速得到結論的讀者來說，可能會感到有些枯燥和費力。然而，正是這份深度，確保瞭我們不是停留在“會用”的層麵，而是真正理解“為什麼能用”以及“在什麼條件下最有效”。我發現，隻有真正啃下瞭這些數學基礎，纔能在麵對生産綫上突發的、教科書上沒有的異常情況時，具備快速診斷和調整策略的能力。這本書迫使我重新拾起瞭許多大學時遺忘的數學工具，並用它們來解決現實中的工程問題，從這個角度看，它的“磨礪”作用是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

我個人認為，《自動綫控製技術》最成功的地方在於其對“故障診斷與容錯控製”（FDTC）這塊內容的平衡處理。在許多傳統教材中，FDTC往往被視為一個附加模塊，或者被簡單地提一下，但在這本書裏，它被提升到瞭與核心控製設計同等重要的地位。作者清晰地闡述瞭從故障檢測、隔離到最終安全切換的完整閉環過程。比如，書中關於基於觀測器的故障檢測算法與基於模型的殘差分析方法的對比分析，不僅展示瞭各自的優缺點，還結閤瞭實際綫路上傳感器漂移和執行器卡滯的場景進行模擬。這對於那些負責保障生産綫長期穩定運行的維護工程師來說，價值是巨大的。它教會我們如何設計一個不僅能高效運行，還能在“齣事時”知道自己齣瞭什麼事，並能安全地過渡到備用狀態的係統。這本書讓我對“可靠性”有瞭全新的認識，它不再是事後的補救，而是貫穿於整個係統設計初期的必要考量。

評分☆☆☆☆☆

這本《自動綫控製技術》的書，坦率地說，我拿到手的時候內心是有點忐忑的。畢竟，“自動綫控製”這個詞聽起來就充滿瞭高深的理論和晦澀的公式，生怕自己一頭紮進去就迷失在各種抽象的概念裏找不到方嚮。然而，當我翻開前幾頁，那種不安很快就被一種豁然開朗的感覺取代瞭。作者的敘述方式非常巧妙，他並沒有一上來就堆砌復雜的數學模型，而是從最基礎、最貼近實際應用的例子入手，比如一條簡單的流水綫如何通過傳感器和執行器實現自動化。這種循序漸進的講解，就像一位經驗豐富的老工程師在手把手地帶你入門。特彆是對於一些關鍵的控製算法，比如PID控製在實際生産綫上的調參過程，書裏用瞭大量的圖示和流程圖來輔助說明，比起純文字的描述要直觀得多。我印象最深的是關於“魯棒性設計”那一章，過去我總覺得這是個可望不可即的高級話題，但書裏通過幾個不同負載條件下係統的響應對比，清晰地展示瞭為什麼需要考慮外部乾擾，以及如何通過設計來抵抗這些乾擾，這對我理解係統穩定性的重要性幫助巨大。總的來說，它成功地架起瞭一座理論與實踐之間的橋梁，讓一個初學者也能感受到自動控製的魅力和力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和結構設計，體現齣編者對讀者群體需求的深刻理解。雖然內容深奧，但其圖文布局卻非常清晰。大量的流程圖和結構框圖，將抽象的控製流程可視化，極大地降低瞭理解復雜係統的認知負荷。比如，在描述多層級控製架構（從底層PLC到中層SCADA再到頂層MES的集成）時，作者並沒有采用一闆一眼的清單式羅列，而是通過一個貫穿全書的虛擬工廠模型作為“主綫索”，將各個技術點串聯起來。讀者可以清晰地看到，某個特定的模糊控製算法如何融入到整個柔性裝配綫的速度和位置協調中去。這種“情景化”的學習方式，遠比孤立地學習單個技術點要有效得多。它讓技術細節不再是空中樓閣，而是緊密服務於最終實現高效、靈活的工業生産這一宏大目標，使得閱讀過程充滿瞭目的性和連貫性。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《自動綫控製技術》時，我的主要關注點在於其對最新工業標準的覆蓋程度。在這個技術日新月異的時代，一本技術書籍如果不能跟上産業的步伐，很快就會變得過時。這本書在這方麵給我帶來瞭驚喜。它不僅詳盡地介紹瞭經典的控製理論，更將筆墨重點放在瞭當下工業4.0背景下的新型控製架構上，比如基於模型的預測控製（MPC）在復雜多變量係統中的應用案例。我特彆欣賞作者在講解網絡化控製係統（NCS）時所采取的視角——它不再將網絡延遲視為一個簡單的附加項，而是將其內嵌到整個控製設計流程中去考量。書中的案例研究，尤其是對某大型汽車製造廠柔性生産綫動態調度優化的分析，讓我看到瞭將這些前沿技術落地到實際生産中的具體路徑。盡管書中對一些底層的硬件接口和軟件編程細節沒有深入展開（畢竟這不是一本編程手冊），但它為我們提供瞭理解這些硬件和軟件如何協同工作、共同構成一個高效自控係統的宏觀藍圖。對於希望站在技術前沿，規劃未來自動化係統架構的工程師來說，這本書無疑是份寶貴的參考資料。