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前言
第1章 智能工厂概述
1.1 智能工厂的定义与特征
1.1.1 智能工厂的定义
1.1.2 智能工厂的特征
1.1.3 智能工厂的企业建模理论
1.1.4 智能工厂设备的配置原则
1.1.5 智能工厂设备的技术特征
1.2 智能工厂设备常见算法
1.2.1 模糊控制算法
1.2.2 人工神经网络(ANN)算法
1.2.3 粒子群(PSO)算法
第2章 智能工厂电源配置研究
2.1 电力负荷预测
2.1.1 电力负荷预测的意义
2.1.2 电力负荷预测模型
2.1.3 基于Elman神经网络的电力负荷预测
2.2 逆变电源的最优控制
2.2.1 逆变电源控制的难点
2.2.2 单相全桥逆变器的工作原理
2.2.3 状态反馈精确线性化
2.2.4 Matlab仿真结果分析
2.3 分布式电源的处理方法
2.3.1 PV型电源节点处理方法
2.3.2 PI型电源节点处理方法
2.3.3 弱环网的处理
2.4 电池模型与配置
2.4.1 电池寿命实时估算算法
2.4.2 仿真结果
第3章 智能工厂电机驱动配置研究
3.1 电机驱动的脉宽调制技术
3.1.1 脉宽调制技术原理
3.1.2 正弦脉宽调制基本原理
3.1.3 单极性PWM调制与双极性PWM调制
3.1.4 异步调制和同步调制
3.1.5 三相逆变输出器的电压和波形的SPWM控制
3.2 单电机变频器的配置研究
3.2.1 SVPWM调制技术原理
3.2.2 SVPWM算法实现
3.2.3 基于空间矢量脉宽调制的直接转矩控制系统
3.2.4 基于SVPWM的直接转矩控制系统仿真研究
3.3 双电机变频控制系统的配置研究
3.3.1 双电机控制案例
3.3.2 双变频系统的模型分析
3.3.3 通用变频器共直流母线方案
3.3.4 双电机变频器的两种连接方法
第4章 智能工厂PID控制设备配置研究
4.1 PID控制概述
4.1.1 模拟PID控制和数字PID控制
4.1.2 模糊PID控制
4.1.3 神经元PID控制
4.2 模糊神经网络的流量PID控制
4.2.1 流量控制系统分析
4.2.2 模糊PID控制面临的问题
4.2.3 神经网络PID控制面临的问题
4.2.4 模糊神经网络PID控制的解决思路
4.3 电液伺服控制系统的PID控制
4.3.1 电液伺服控制系统分析
4.3.2 液压缸传递函数的确定
4.3.3 电液伺服阀传递函数的确定
4.3.4 RBF在线辨识与PID参数自适应整定
4.4 基于PSO-PID的净水加药自动控制
4.4.1 净水加药自动控制系统概述
4.4.2 PSO-PID算法
第5章 智能工厂机器人配置研究
5.1 机器人概述
5.1.1 机器人的定义
5.1.2 智能工厂中的机器人技术
5.1.3 六自由度多关节机器人的结构设计
5.2 移动机器人的配置研究
5.2.1 移动机器人环境模型的建立
5.2.2 移动机器人路径规划的粒子群算法
5.2.3 移动机器人路径规划的蚁群算法
5.3 多关节机器人的配置研究
5.3.1 多关节机器人的数学模型
5.3.2 多关节机器人的滑模控制
第6章 智能工厂无线网络配置研究
6.1 蓝牙技术与网络配置
6.1.1 蓝牙技术的特点
6.1.2 智能工厂蓝牙网络的跳频技术
6.1.3 蓝牙协议栈
6.1.4 智能工厂蓝牙应用模式
6.2 Wi-Fi技术与网络配置
6.2.1 Wi-Fi协议的基本内容
6.2.2 Wi-Fi网络的组成元件与类型
6.2.3 Wi-Fi网络的OFDM调制技术
6.2.4 Wi-Fi网络的大尺度衰落
6.2.5 Wi-Fi网络的小尺度衰落
6.2.6 智能工厂Wi-Fi信道的建模
6.3 超宽带技术与网络配置
6.3.1 超宽带无线技术的主要特点
6.3.2 超宽带系统的脉冲成形技术
6.3.3 超宽带脉冲调制技术
6.3.4 超宽带系统多址技术
6.4 无线传感器网络技术与网络配置
6.4.1 无线传感器网络节点结构
6.4.2 无线传感器网络的拓扑结构
6.4.3 无线传感器网络的路由协议
参考文献
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