智能制造装备基础(罗学科) 编者:罗学科//王莉//刘瑛|责编:曾越//张兴辉 化学工业 9787435224
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作者编者:罗学科//王莉//刘瑛|责编:曾越//张兴辉
出版社化学工业
ISBN9787122435224
出版时间2023-09
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上书时间2023-10-25
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目录
第1章 智能制造装备概述1
1.1 制造技术的演变发展2
1.1.1 工业1.03
1.1.2 工业2.03
1.1.3 工业3.04
1.1.4 工业4.04
1.2 国外智能制造装备的发展概况5
1.2.1 德国5
1.2.2 美国6
1.2.3 日本7
1.2.4 欧盟8
1.3 我国智能制造装备的发展现状8
1.4 智能制造装备人才培养10
1.4.1 人才培养的重要性10
1.4.2 人才培养的新需求11
1.4.3 产业人才职业规划12
1.4.4 人才培养的新模式13
1.4.5 人才培养的新目标14
1.5 智能制造装备的基本知识15
1.5.1 智能制造装备的定义16
1.5.2 智能制造装备的特征16
1.5.3 智能制造装备的优点18
1.5.4 智能制造装备的重要性19
1.6 智能制造关键技术装备21
1.6.1 高档数控机床21
1.6.2 工业机器人21
1.6.3 增材制造装备22
1.6.4 智能传感与控制装备22
1.6.5 智能检测与装配装备23
1.6.6 智能物流与仓储装备23
1.7 智能制造装备及系统的组成23
1.7.1 智能制造系统架构23
1.7.2 智能制造装备本体的组成25
1.7.3 智能制造装备系统的组成26
习题26
参考文献27
第2章 智能制造装备关键赋能技术28
2.1 工业物联网30
2.1.1 工业物联网的概念30
2.1.2 工业物联网参考体系结构31
2.1.3 工业物联网技术体系32
2.1.4 工业物联网在智能制造领域的应用33
2.2 工业大数据34
2.2.1 工业大数据的概念35
2.2.2 工业大数据应用架构37
2.2.3 工业大数据技术架构39
2.2.4 工业大数据在智能制造领域的应用41
2.3 云计算43
2.3.1 云计算的概念44
2.3.2 云计算产业体系46
2.3.3 云计算技术架构47
2.3.4 云计算在智能制造领域的应用48
2.4 人工智能50
2.4.1 人工智能的概念51
2.4.2 人工智能系统生命周期模型52
2.4.3 人工智能生态系统框架53
2.4.4 人工智能在智能制造领域的应用54
2.5 数字孪生55
2.5.1 数字孪生的概念56
2.5.2 数字孪生系统架构58
2.5.3 数字孪生技术架构60
2.5.4 数字孪生在智能制造领域的应用60
2.6 工业互联网65
2.6.1 工业互联网的概念65
2.6.2 工业互联网体系架构66
2.6.3 工业互联网产业链构成72
2.6.4 工业互联网在智能制造领域的应用73
2.7 工业元宇宙74
2.7.1 工业元宇宙的概念75
2.7.2 工业元宇宙技术体系75
2.7.3 工业元宇宙产业链构成76
2.7.4 工业元宇宙在智能制造领域的应用78
习题80
参考文献80
第3章 智能机床结构与功能82
3.1 高档数控机床概述83
3.1.1 高档数控机床的主要特征83
3.1.2 高档数控机床的性能指标86
3.1.3 高档数控机床的发展历程88
3.1.4 高档数控机床的发展趋势92
3.2 数控机床关键技术的发展演进93
3.2.1 数控机床机械结构发展演进93
3.2.2 主轴伺服驱动技术发展演进94
3.2.3 进给伺服驱动技术发展演进98
3.2.4 数控装置硬件技术发展演进102
3.2.5 多轴联动与轨迹插补技术发展演进103
3.3 智能机床的概述104
3.3.1 智能机床的基本概念104
3.3.2 智能机床的研发重点107
3.3.3 智能机床的技术特征108
3.4 智能机床的演化109
3.4.1 数字化+机床109
3.4.2 互联网+数控机床110
3.4.3 新一代人工智能+互联网+数控机床112
3.5 智能机床的控制原理113
3.5.1 自主感知与连接114
3.5.2 自主学习与建模114
3.5.3 自主优化与决策114
3.5.4 自主控制与执行115
3.6 智能机床的主要功能115
3.6.1 质量提升115
3.6.2 工艺优化116
3.6.3 健康保障118
3.6.4 生产管理120
3.7 CIMT2021智能机床案例120
3.7.1 智能立式加工中心BM8i121
3.7.2 数控卧式坐标镗床TGK4680A122
3.7.3 马扎克智能复合加工中心122
3.7.4 OKUMA的车铣复合机床MULTUSU3000127
3.8 i5智能机床130
3.8.1 i5智能机床概述130
3.8.2 i5智能车床132
3.8.3 i5智能加工中心139
3.8.4 i5智能化编程150
习题151
参考文献152
第4章 机床智能数控系统153
4.1 机床智能数控系统的简介154
4.1.1 机床智能数控系统的内涵155
4.1.2 机床数控系统智能化的主要需求155
4.1.3 机床智能数控系统的发展方向156
4.2 机床数控系统的演变历程157
4.2.1 第一代机电控制系统157
4.2.2 第二代嵌入式系统158
4.2.3 第三代工控机系统158
4.2.4 第四代云系统158
4.3 机床智能数控系统的物理平台框架159
4.3.1 智能感知元件159
4.3.2 本地智能控制平台160
4.3.3 工业云平台162
4.4 机床智能数控系统的控制体系架构162
4.4.1 加工工艺的智能设计模块163
4.4.2 加工状态的智能感知与自主建模分析模块164
4.4.3 加工过程的智能决策与控制模块164
4.4.4 加工知识的自学习与智能优化模块165
4.5 机床智能数控系统的关键技术165
4.5.1 人工智能技术165
4.5.2 数字孪生技术167
4.5.3 云服务技术168
4.6 先进智能数控系统案例170
4.6.1 华中9型智能数控系统170
4.6.2 沈阳机床i5智能数控系统178
4.6.3 德马吉森精机CELOS智能数控系统184
4.6.4 西门子Sinumerik One智能数控系统187
4.7 数控系统云服务平台189
4.7.1 华中数控INC-Cloud189
4.7.2 沈阳机床iSESOL193
4.7.3 马扎克公司iCONNECT201
4.7.4 发那科公司FIELD system202
习题203
参考文献204
第5章 工业机器人206
5.1 工业机器人概述207
5.1.1 工业机器人的定义208
5.1.2 工业机器人的特点208
5.1.3 工业机器人的分类209
5.1.4 工业机器人的发展现状211
5.2 工业机器人的结构和功能213
5.2.1 工业机器人的机械部分213
5.2.2 工业机器人的传感部分214
5.2.3 工业机器人的控制部分214
5.3 工业机器人的关键技术215
5.3.1 工业机器人的整机技术215
5.3.2 工业机器人的部件技术216
5.3.3 工业机器人的集成应用技术217
5.4 工业机器人在智能制造中的典型应用218
5.4.1 焊接机器人218
5.4.2 搬运机器人218
5.4.3 加工机器人218
5.5 工业机器人的系统集成220
5.5.1 工业机器人系统集成的概念220
5.5.2 工业机器人系统集成的三个层次221
5.5.3 工业机器人系统集成的现状和未来221
5.6 工业机器人未来发展趋势222
习题223
参考文献224
第6章 增材制造技术与装备225
6.1 增材制造技术概述226
6.1.1 增材制造技术的定义227
6.1.2 增材制造技术的优势227
6.1.3 增材制造技术的工艺过程228
6.1.4 增材制造技术的发展历程230
6.2 增材制造技术的类型232
6.2.1 增材制造技术的工艺类型232
6.2.2 增材制造技术的材料类型237
6.2.3 增材制造技术的工艺链类型238
6.2.4 增材制造机床的应用类型238
6.3 熔融沉积成形机床（FDM）240
6.3.1 熔融沉积成形机床的工作原理240
6.3.2 熔融沉积成形机床的装备简介243
6.3.3 熔融沉积成形机床的优缺点246
6.3.4 熔融沉积成形机床的发展趋势247
6.4 立体光固化成形机床（SLA）248
6.4.1 立体光固化成形机床的工作原理248
6.4.2 立体光固化成形机床的优缺点249
6.4.3 立体光固化成形机床的装备简介250
6.4.4 立体光固化成形机床的典型应用252
6.5 激光选区烧结成形机床（SLS）254
6.5.1 激光选区烧结成形机床的工作原理254
6.5.2 激光选区烧结成形机床的装备简介255
6.5.3 激光选区烧结成形机床的优缺点256
6.5.4 激光选区烧结成形机床的典型应用257
6.6 激光选区熔化成形机床（SLM）258
6.6.1 激光选区熔化成形机床的成形原理258
6.6.2 激光选区熔化成形机床的装备简介259
6.6.3 激光选区熔化成形机床的优缺点261
6.6.4 激光选区熔化成形机床的典型应用261
6.7 我国增材制造技术发展现状与方向263
6.7.1 我国增材制造技术的发展现状263
6.7.2 我国增材制造技术面临的挑战265
6.7.3 我国增材制造技术的发展方向266
6.7.4 我国增材制造技术的发展思路267
习题268
参考文献269
第7章 智能传感器270
7.1 智能传感器的概述271
7.1.1 智能传感器的概念271
7.1.2 传感器技术发展历程272
7.1.3 智能传感器产业情况273
7.2 智能传感器的结构和功能274
7.2.1 智能传感器的结构274
7.2.2 智能传感器的功能275
7.2.3 智能传感器的典型技术276
7.3 智能传感器产品介绍277
7.3.1 智能传感器分类及体系架构277
7.3.2 物理量智能传感器278
7.3.3 化学量智能传感器282
7.3.4 生物量智能传感器283
7.4 智能传感器的工业应用与发展284
7.4.1 智能传感器典型应用场景284
7.4.2 智能传感器的发展趋势286
7.4.3 我国智能传感器的发展建议287
习题288
参考文献289
第8章 智能工厂290
8.1 智能工厂的基础—数字化工厂291
8.1.1 数字化工厂的定义291
8.1.2 数字化工厂的构成292
8.1.3 数字化工厂的典型案例293
8.2 智能工厂的内涵和基本特征294
8.2.1 智能工厂的内涵294
8.2.2 智能工厂的基本特征295
8.2.3 赛博物理系统（CPS）296
8.3 智能工厂的基本构架298
8.3.1 智能工厂的功能维299
8.3.2 智能工厂的结构维299
8.3.3 智能工厂的范式维302
8.4 智能工厂的信息化架构303
8.4.1 现场层304
8.4.2 管控层304
8.4.3 企业层304
8.4.4 平台层305
8.4.5 协同层305
8.5 智能工厂案例305
8.5.1 九江石化智能工厂305
8.5.2 苏州胜利精密智能工厂309
8.5.3 海尔互联工厂313
习题317
参考文献318
内容摘要
本书是“高等院校智能制造应用型人才培养系列教材”之一，面向智能制造相关专业，目标是打造适合培养智能制造工程应用型人才的教材体系，以培养适应智能制造发展需求的应用型人才。
全书共8章，讲述了智能制造装备的基础知识以及系统组成；介绍了智能制造装备的关键智能赋能技术，包括工业物联网、工业大数据、云计算、人工智能、数字孪生、工业互联网、工业元宇宙等新兴先进技术；对智能机床、智能数控系统、工业机器人、增材制造机床等典型智能制造关键技术装备进行了阐述；对应用智能制造装备的智能工厂进行了介绍。
本书可作为高等工科院校智能制造工程专业的教材和学习参考书，亦可供相关领域的工程技术人员阅读参考。
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