《自动控制系统原理与应用(第2版)》共分为5个项目，通过项目任务的进程，将经典控制理论逐级展开。项目1介绍了定性分析自动控制系统所需的基本知识。项目2和3介绍了定量分析自动控制系统所需的基本知识和自动控制系统的时域性能指标内涵。项目4介绍了自动控制系统的工程分析方法、基本知识、问题产生原因与改善调试自动控制系统的基本控制规律。项目5是一个综合实例，通过该实例介绍了伺服控制系统的特点、系统组成、性能要求与调试方法等，它是对本书项目1～4所学理论知识的综合应用。

《自动控制系统原

《工业控制组态及现场总线技术》是国家职业教育电气自动化技术专业教学资源库配套教材之一。 
						
  
定价：¥39.8  ISBN：9787040487664
						
				

     本书根据EDA课程教学要求，以提高数字设计能力为目的，系统阐述FPGA数字系统开发的相关知识，主要内容包括EDA技术概述、FPGA/CPLD器件、VHDL硬件描述语言等。全书以Quartus Prime、ModelSim等软件为平台，以VHDL’87和VHDL’93语言标准为依据，基于DE2-115实验平台，以可综合的设计为重点，通过大量经过验证的数字设计实例，阐述数字系统设计的方法与技术，由浅入深地介绍VHDL工程开发的知识与技能。

　　本书基于工作过程组织内容，以全国高职院校技能大赛用的YL-335B自动化生产线安装与调试设备为载体，将自动化生产线安装与调试所需的理论知识与实践技能分解到不同学习情境和任务中，旨在加强学生综合技术应用和实践技能的培养。主要内容包括供料单元的拆装与调试、加工单元的拆装与调试、装配单元的拆装与调试、分拣单元的拆装与调试、输送单元的拆装与调试及YL-335B自动化生产线联机调试。教材结构紧凑、图文并茂，具有极强的可读性、实用性和先进性。本书可作为高职高专、技师学院电气自动化技术、机电一体化技术、工

　　伺服控制是工业自动化和智能制造的核心技术之一。伺服控制系统的性能决定了生产效率、加工精度和系统运行的安全性。本书针对工业生产装备和机电一体化系统中的伺服机构，采用基于状态空间模型的现代控制理论方法，以及线性控制与非线性控制相结合的技术路线，致力于研发高性能的伺服控制方案及其支持工具包，包括抗扰动鲁棒近似时间**伺服控制、复合非线性定点伺服控制和轨迹跟踪控制、双模切换伺服控制，实现快速、平稳、准确的大范围伺服控制，满足先进制造业对效率和性能的严格要求。

    本书是“十三五”江苏省高等学校重点教材，着重介绍计算机控制系统的概念、结构与组成，理论基础，控制算法，相关技术以及系统设计与应用实例。全书共6章，主要内容以工控机、PLC为控制主机，工业锅炉、船舶可调螺距螺旋桨、大型耙吸式挖泥船等为控制对象构成计算机控制系统，讲述计算机控制理论，常用数字控制技术与先进控制技术，系统设计方法、原则与步骤以及软硬件的具体设计过程。本书内容简明扼要，深入浅出，融入了作者多年教学与工程实践的经验与体会。书中有适量的例题与习题，并对其中部分应用实例在MA

    本书从工程实际出发，系统地介绍了计算机控制系统中的各种软硬件应用技术。内容包括：计算机控制系统概述，计算机控制系统开发软件与实训，开关量输入系统与实训，模拟量输入系统与实训，开关量输出系统与实训，模拟量输出系统与实训，开关量输入、开关量输出系统与实训，模拟量输入、开关量输出系统与实训，计算机控制系统的设计等。每个系统首先介绍了多个生产生活实例，然后使用常见的工控硬件（PLC、数据采集卡和远程I/O模块）搭建控制系统，采用工控领域常用的监控组态软件MCGS作为开发软件，通过22个

本书面向控制科学与工程、机械工程、计算机科学与工程等学科，主要围绕模糊控制、神经网络和群智能算法这三大主流智能控制方法，以LabVIEW为软件开发平台，以实际工程项目为目标，由浅入深地阐述了这些方法的应用实现过程。本书取材新颖，注重实例，具有一定的前瞻性、创新性和引导性，较好地体现了这一领域的*进展，可作为高等院校和科研院所计算机、自动化、机械、管理等专业的广大师生和科技工作者的参考书。

    本书以常规过程控制系统为主体，以目前在工业生产过程中广泛使用且较为成熟的典型控制方案作为重点内容，予以系统的阐述。本书共分为8章。第1章过程控制基础知识，第2章简单控制系统，第3章串级控制系统，第4章前馈控制系统，第5章比值控制系统，第6章其他控制系统，第7章典型化工单元的控制，第8章控制系统工程设计。每章前面均设置"内容提要”和"特别提示”，章内每小节后附有"工程经验”，章后配备"本章小结”、习题和实验（参考）项目等内容，并提供了习题的参考答案，以满足读者学习和实践

    全书共十个项目，除了项目一介绍大数据基础理论外，其余项目均以实战为主线，内容循序渐进，逐步深入，围绕大数据技术的应用层层展开。内容主要包括大数据的基本概念、Ubuntu及服务安装配置、Hadoop集群部署、MapReduce编程、HBase数据库部署与应用、Hive数据仓库安装与应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Spark部署及数据分析等知识，最后以大数据技术的具体应用介绍了MapReduce大数据编程、Mahout的K-Means计算、决策树和随机森林的分类