本书针对机械工业两化融合的发展现状、存在的问题，提出机械制造业智能工厂规划设计的通则、总体框架。主要包括：智能设计、智能产品、智能经营、智能服务、智能生产、智能决策6个部分，每个部分阐述了现状、问题、设计目标、总体框架、主要内容、智能化的要素、集成接口等。在大数据应用方面，结合智能决策，介绍了大数据平台结构及其在机械制造业中的应用。最后还阐述了企业如何构建信息化和工业化融合的管理体系，保证智能工厂的建设顺利进行。

面对新一轮工业革命，机械制造企业必须以两化融合为主线，以创新驱动为突破，以转型升级为契机，以智能制造为主攻方向，制定企业发展战略和智能制造规划。本书为机械制造企业编制智能制造发展规划提供参考模型。本书可供制造业企业领导、首席信息官，企业战略规划、两化融合规划、智能制造规划与实施的人员阅读，也可以供两化融合服务供应商参考。 2100433B

发展低成本自动化技术，潜力大，前景广，投资省，见效快，提高自动化程度，可以收到事半功倍的经济效果，适合我国现阶段的发展需要和国情。20 世纪下半页，日本丰田汽车集团首创的精节生产LP( Lean Production) 模式, 就是以最小的投入, 取得最大的产量的具体表现。借鉴国外发展机械制造业低成本自动化技术的经验是有益的。我国机械制造业各企业有大量的通用设备, 在发展现代机械自动化技术时, 应以原有的设备为主, 合理调整机床布局, 添加少量的数控设备, 引入CAD/CAM技术, 充分发挥计算机自动化管理的优势和人的创造性, 共同构成一个以人为中心, 以信息自动化为先导、树立自主的单元化生产系统, 为我国机械制造业自动化技术发展应用提供了一条投资少、见效快、效益高、符合我国国情的机械自动化技术发展应用新途径。从长远看，在发展中循序渐进的搞好制造业生产，实现可持续发展是需要每一个企业家和国家共同努力完成。

实现机械自动化是一个由低级到高级、由简单到复杂、由不完善到完善的发展过程。当机械的操作采用自动控制器后, 生产方式才从机械化逐步过渡到机械控制( 传统) 自动化、数字控制自动化、计算机控制自动化。只有建立了自动化工厂后, 生产过程才能全盘自动化,才能使生产率全面提高, 达到自动化的高级理想阶段。

中国实现机械自动化技术应是一个长期的过程, 不可能一蹴而就。当前, 中国机械制造业同世界先进水准也存在阶段性差距。在我国这种国情下, 普遍发展应用计算机集成制造系统的“全盘自动化”或“高度自动化”, 并不具备必要的基础技术、经验和投资能力。因此, 要不要普遍发展全盘自动化或高度自动化CIMS 技术, 一定要慎重行事。而且全盘自动化或高度自动化的CIMS 技术也并非我国机械制造业的当务之急, 只能列为机械制造自动化技术的主要发展方向。应该发展工艺成熟的大批量生产的自动化技术。我国现阶段, 在产品数量较大的同类产品连续流水作业的切削加工生产中, 自动化设备仍然是半自动机床、自动机床、组合机床及其组成的自动线、回转体零件加工自动线等。而在大批量的铸造、锻造、冲压、焊接、热处理和装配等生产中, 采用刚性自动化( 自动单机和自动线) 则是合理可行的, 能取得较好的经济效益; 对于品种稍多的成批生产, 应采用由快速重新调整的设备组成成组工段或流水线、可更换主轴箱组合机床自动线、短自动线和复合制造单元, 实现成组自动化; 而单件小批量生产, 应从推广成组技术入手, 适当发展采用数控机应酬或加工中心, 有针对性地建立一些柔性制造单元FMC( Flexible Manu- facturing Cell) , 可取得较好的经济效果。

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

2.2.4 Matlab仿真结果分析 37

2.3 分布式电源的处理方法 38

2.3.1 PV型电源节点处理方法 38

2.3.2 PI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

3.2.1 SVPWM调制技术原理 58

3.2.2 SVPWM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

4.1 PID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

4.3.4 RBF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

4.4.2 PSO-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

6.2 WiFi技术与网络配置 162

6.2.1 WiFi协议的基本内容 162

6.2.2 WiFi网络的组成元件与类型 163

6.2.3 WiFi网络的OFDM调制技术 164

6.2.4 WiFi网络的大尺度衰落 166

6.2.5 WiFi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