本书详细介绍了一个与60多年来的现代控制理论中最基本的设计原则分离原则完全不同的综合设计原则。这一设计新原则将综合根据观测器设计的结果和受控系统输出观测的关键参数，来设计一个允许只针对部分受控系统状态的状态反馈控制广义状态反馈控制。这一部分系统状态的数目等于观测器，即反馈控制器的阶数。这一阶数将首次根据不同的实际受控系统条件和不同的实际设计要求来完全自由地调整决定，也将因此完全统一现有的状态反馈控制和静态输出反馈控制。这一广义状态反馈控制的最重要的鲁棒性即可靠性，能保证在绝大部分受控系统条

本书以过程控制系统组成和结构为线索, 介绍了过程控制的基本概念, 过程控制常用仪表的原理和工程选用, 过程对象及建模方法, 过程执行器的原理和选择, 过程控制器的设计和整定及先进过程控制策略, 串级过程控制系统, 各种复杂过程控制系统的控制方案与工程设计, 计算机过程控制系统的原理、组成与应用, 过程优化技术, 工业过程故障检测等。本书除过程控制的基础知识外, 还介绍了基于计算机及先进控制理论等在内的过程控制新技术, 如现场总线技术、组态软件以及控制与管理信息集成技术等。

本教材较系统地介绍传感器的原理及其应用，包括传感器的特性及其评估；传感器中常用的弹性敏感元件的力学特性；电位器式传感器；应变式传感器；压阻式传感器；热电式传感器；电容式传感器；变磁路式传感器；压电式传感器；谐振式传感器；声表面波传感器；光纤传感器；微机械传感器以及智能化传感器等。本教材在每一章都配有适量的思考题与习题，在一些重点章节有应用实例与分析。

本书以各类传感器的工作原理为主线，将相关知识的讲解贯穿于项目任务实施的整个过程中，坚持职业教育思想与企业岗位需求相结合的原则，通过具体的实施步骤完成预定的工作任务。书中分别介绍了传感器与自动检测数据处理、力的测量、速度与位置的测量、位移的测量、液位测量、温度测量、化学物质测量、现代检测技术8个项目。全书采用项目-任务式编写体例，每个项目包括“项目描述”“学海领航”“课外实训”“知识拓展”“项目小结”“项目自测”等栏目，每个任务分“任务提出”“知识与技能”“任务实施”，使学生在完成任务的过程中掌握

本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材（编号：2020-1-102）。　　《BR》　　本书遵循教学和认知规律，通过精选来自生活、生产和科技等活动过程的案例，对控制基础概念、自动控制基本原理、自动化系统知识与技术体系、自动化技术应用、新时代控制的机遇与挑战等内容，由浅入深地进行了简明扼要、通俗易懂的系统性介绍。特别地，本书涵盖的思想、概念和方法大多也适用于非工程领域。《BR》

本教材内容包括喷涂机器人、墙纸铺贴机器人、研磨机器人、涂敷机器人、打磨机器人等8款装饰工程机器人, 着重讲述每款机器人的施工技术要求, 机器人的性能, 机器人的施工工艺、施工要点、施工质量要求、操作安全注意事项, 机器人的维修保养, 机器人的常见故障及处理。教材内容是基于现有研究成果下, 展示机器人在实际项目中的应用, 使学生具有对机器人与传统人工结合, 科学地组织施工, 对工程的工期、质量、安全、文明施工、工程成本等综合指标进行管理的知识。

本教材内容包括测量机器人、智能施工升降机、楼层清机器人、智能随动式布料机4款机器人施工辅助设备, 着重讲述每款辅助设备的性能, 辅助设备的使用条件, 辅助设备的运行或作业的操作要点、安全注意事项, 辅助设备的维修保养、常见故障及处理等。教材内容是基于现有研究成果下, 展示机器人辅助设备在实际项目中的应用, 使学生具有对机器人辅助设备与传统人工结合, 科学地组织施工, 对工程的工期、质量、安全、文明施工、工程成本等综合指标进行管理的知识。

本书基于达明协作机器人，从协作机器人编程应用过程中需掌握的技能出发，由浅入深、循序渐进地介绍了达明协作机器人的技术应用。全书分为14章∶第1章为协作机器人概述，介绍了机器人产业概况，协作机器人定义及特点、发展概况、主要技术参数及应用等理论知识；第2～14章为实操篇，介绍达明协作机器人的部件组成、软件操作等技能知识，围绕项目案例，科学设置知识点，讲解了协作机器人系统的编程、调试及视觉应用过程。通过学习本书，读者可对达明协作机器人的应用有一个全面清晰的认识。

本书图文并茂、通俗易

"本书是智能制造领域核心技术技能人才培养系列新形态一体化教材。全书共分7章，内容包括视觉技术的发展与工业应用、机器视觉的系统构成、机器视觉的工作内容、工业机器人与视觉系统的集成、视觉检测实验、发动机活塞成品的质量检查、工业机器人视觉分拣以及工业机器人视觉位置补偿等，每章后附有思考与练习题。与本书配套的实训载体设备为北京华航唯实机器人科技股份有限公司的CHL-JC-11-A型、CHL-GY-19-A型和CHL-DS-01型工作站，为了让学习者能够快速且有效地掌握核心知识和技能，也方便教师

本书以大数据分析的相关理论和方法为主线，首先介绍了大数据分析所需的预备知识和常用的降维方法，然后介绍了数据挖掘、时间序列分析、人工神经网络等大数据分析方法，最后介绍了大数据分析和大数据可视化的常用工具，并讲解了其相应的操作。 本书既可以作为高等院校和高职院校数据科学与大数据、大数据管理与应用、软件工程及相关专业的教材，也可以供系统分析师、系统架构师、软件开发工程师和项目经理以及其他学习大数据技术的读者阅读和参考。