智能制造装备基础(罗学科)

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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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1.0 3 1.1.2　工业2.0 3 1.1.3　工业3.0 4 1.1.4　工业4.0 4 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BM8i 121 3.7.2　数控卧式坐标镗床TGK4680A 122 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MULTUSU3000 127 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-Cloud 189 4.7.2　沈阳机床iSESOL 193 4.7.3　马扎克公司iCONNECT 201 4.7.4　发那科公司FIELD system 202 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