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2024-01-27

自动化专业讲座培训课件

自动化专业概述

控制系统基础

工业自动化技术应用

楼宇自动化技术应用

机器人技术应用

自动化专业实践环节指导

目录

自动化专业概述

01

自动化定义

自动化是指利用计算机、机械、电气等技术手段，使生产过程、工艺流程、设备运行等实现自动检测、自动控制、自动优化，提高生产效率和质量。

发展历程

自动化技术的发展经历了机械化、电气化、自动化三个阶段，随着计算机技术的飞速发展，自动化技术不断升级，向智能化、网络化、集成化方向发展。

自动化专业的核心课程包括自动控制原理、电路原理、电机与电力电子技术、计算机控制技术、过程控制工程等。

核心课程

自动化专业的学生需要掌握的核心技能包括控制系统分析与设计、电气设计与调试、PLC编程与应用、工业网络通信与组态等。

核心技能

自动化专业的毕业生可以在制造业、能源、交通、环保等领域从事自动化系统的设计、开发、调试、维护等工作，也可以在科研机构、高校等单位从事相关的教学和科研工作。

就业前景

随着工业4.0、智能制造等概念的提出，自动化技术将在制造业中发挥越来越重要的作用。同时，随着人工智能、大数据等技术的发展，自动化技术将不断升级，向更加智能化、网络化、集成化的方向发展。此外，随着环保意识的提高和新能源技术的发展，自动化技术也将在环保和新能源领域发挥重要作用。

行业发展趋势

控制系统基础

02

控制系统基本组成

包括控制器、执行器、被控对象、检测装置等部分。

工作原理

通过检测装置获取被控对象的输出信号，与期望信号进行比较，得到误差信号。控制器根据误差信号产生控制信号，通过执行器作用于被控对象，使其输出趋近于期望信号。

具有结构简单、易于实现等优点，但参数整定较困难，对模型精度要求较高。

PID控制

自适应控制

鲁棒控制

能够自动调整控制器参数以适应被控对象特性的变化，但计算量较大，实时性较差。

对被控对象的不确定性具有较强的鲁棒性，但控制器设计较复杂，难以实现最优控制。

03

02

01

通过观察系统响应曲线的形状、超调量、调节时间等指标来评价系统性能。

时域分析法

通过分析系统频率响应特性，如幅频特性、相频特性等指标来评价系统性能。

频域分析法

将时域和频域分析方法相结合，综合考虑多个性能指标来全面评价系统性能。

综合评价法

工业自动化技术应用

03

生产线布局规划

根据生产需求，合理规划生产线布局，提高生产效率。

设备选型与配置

选择适合生产需求的自动化设备，并进行合理配置，实现生产自动化。

生产过程优化

通过优化生产流程、提高设备利用率等手段，降低生产成本，提高产品质量。

1

2

3

介绍过程控制的基本原理、控制系统组成及分类。

过程控制原理

阐述过程控制技术在化工、冶金、电力等工业领域的应用实例。

过程控制技术应用

讲解过程控制系统的设计步骤、实施方法及注意事项。

过程控制系统设计与实施

03

智能制造与工业互联网融合

探讨智能制造与工业互联网的融合发展趋势，以及对企业转型升级的推动作用。

01

智能制造概述

介绍智能制造的概念、特点及其在国内外的发展现状。

02

工业互联网技术

阐述工业互联网的体系结构、关键技术及应用场景。

楼宇自动化技术应用

04

楼宇设备监控系统的基本架构

包括传感器、执行器、控制器、通信网络等组成部分的介绍。

监控系统的设计与规划

讲解如何根据实际需求进行系统设计和规划，包括设备选型、布局规划、通信协议选择等。

监控系统的实施与调试

分享监控系统实施过程中的经验和技巧，包括设备安装、调试、联网等步骤的详细指导。

介绍当前智能家居技术的发展现状，包括各种智能设备的普及程度、智能家居系统的应用情况等。

智能家居技术的现状

探讨智能家居技术未来的发展趋势，如更加智能化的家居设备、更加便捷的操作体验、更加完善的智能家居生态系统等。

智能家居技术的发展趋势

分析智能家居技术发展面临的挑战和机遇，如技术标准不统一、数据安全和隐私保护等问题，以及智能家居技术在智慧城市、智慧社区等领域的应用前景。

智能家居技术的挑战与机遇

机器人技术应用

05

高精度、高效率、可编程，广泛应用于生产线上的自动化作业。

工业机器人

智能交互、语音识别、人脸识别等技术，提供便捷的人性化服务。

服务机器人

适应极端环境，如水下、太空、高危环境等，具有高度的自主性和专业性。

特种机器人

开发环境搭建

安装相应的开发工具和库，配置开发环境，以便进行高效的编程和调试。

编程语言选择

根据机器人应用场景和需求，选择合适的编程语言，如Python、C、Java等。

调试技巧

掌握常见的调试方法，如单步调试、断点调试、日志输出等，以便快速定位和解决问题。

通过深度学习技术，提高机器人的图像识别和物体检测能力。

深度学习在机器人视觉中的应用

利用自然语言处