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
2.3.1PV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
4.1PID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 Wi-Fi技术与网络配置 162
6.2.1 Wi-Fi协议的基本内容 162
6.2.2 Wi-Fi网络的组成元件与类型 163
6.2.3 Wi-Fi网络的OFDM调制技术 164
6.2.4 Wi-Fi网络的大尺度衰落 166
6.2.5 Wi-Fi网络的小尺度衰落 169
6.2.6智能工厂Wi-Fi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