具体描述
本手册介绍了电力变压器的基本概念和基本理论，变压器的短路阻抗，温升、短路强度和噪声等主要参数的论述和计算；变压器铁心、绕组、器身绝缘、引线绝缘、油箱及结构件的强度、刚度及主要部件所用的材料，各种结构型式的性能特点、选择原则和有关的设计计算；电力变压器所用的分接开关、套管、冷却装置、测量和保护用的装置及仪器仪表等组件的国内外众多生产厂家的产品型号、性能；变压器的铁心、油箱、绝缘件、绕组和总装配等比较先进的加工方法及装备；变压器产品的主要试验项目、试验接线和方法、变压器的运输、安装和投运前的交接试验，有关变压器订货合同的技术规池；最后还对变压器电磁场数值分析基本原理和方法进行了概论性的介绍。
本手册是变压器安装、运行人员以及制造厂设计和工艺技术人员不可缺少的得力工具，也可作为大专院校有关专业师生的主要参考资料。
新视野下的工业控制系统与先进制造技术 —— 一部面向未来工业的综合性技术指南 前言 在数字化浪潮席卷全球的今天，工业生产正经历着一场深刻的变革。智能制造、工业物联网（IIoT）、高级自动化以及可持续能源管理构成了现代工业体系的核心骨架。本书《新视野下的工业控制系统与先进制造技术》旨在为工程师、技术人员、研究人员以及高校师生提供一个全面、深入且极具前瞻性的知识框架，用以理解、设计、实施和优化下一代工业生产流程。我们深知，高效、可靠且灵活的系统是提升全球竞争力的关键，因此本书将焦点从传统的单一设备维护，转向系统级的集成、数据驱动的决策制定和面向未来的技术栈。 第一部分：现代工业控制系统的架构与演进（约400字） 本部分详细剖析了当代工业控制系统的复杂结构，区别于侧重于传统电力设备的视角，我们聚焦于信息流和控制流的融合。 1.1 工业控制系统的分层模型重构： 阐述ISA-95和Purdue模型在当前OT/IT融合背景下的最新实践与挑战。重点讨论了从现场层（传感器、执行器）到企业控制层（MES、ERP）之间的数据互操作性协议，如OPC UA的深度应用，而非仅仅关注物理层电气参数。 1.2 可编程逻辑控制器（PLC）与分布式控制系统（DCS）的智能化升级： 分析现代PLC在边缘计算能力、网络安全防护以及支持高级编程语言（如Python脚本集成）方面的飞跃。深入探讨DCS如何通过更精细化的控制回路和更强大的数据历史记录功能，服务于连续流程工业的优化。我们着重探讨了软PLC（Soft PLC）在虚拟化环境中的应用，以增强系统的灵活性和可维护性。 1.3 工业网络与实时通信： 详细介绍了基于以太网的控制系统（如EtherNet/IP、PROFINET）的配置、故障排除与性能优化。本章特设章节专门讨论TSN（时间敏感网络）技术如何解决传统工业以太网的时延抖动问题，确保关键任务通信的确定性。网络拓扑的安全设计原则，如零信任模型在OT环境中的初步部署策略，是本节的重点。 第二部分：先进制造技术与过程优化（约500字） 本部分着眼于提升生产效率、柔性和质量的核心技术，完全侧重于制造工艺和自动化集成。 2.1 机器人学与协作系统： 剖析工业机器人在六轴及以上高精度应用中的运动学和动力学控制原理。重点讨论了人机协作机器人（Cobots）的安全标准、编程范式（如基于视觉或力反馈的编程）以及其在小批量、多品种生产线上的部署策略。涵盖了离线仿真与在线示教技术的整合应用。 2.2 数字化孪生（Digital Twin）在生产线中的实践： 详细阐述了如何构建高保真度的设备模型、工艺模型乃至整个工厂的数字孪生体。本书介绍了利用实时操作数据驱动仿真模型进行预测性维护、工艺参数优化和“假设分析”（What-if Scenarios）的方法论。这部分内容超越了传统电气设备的参数采集，关注的是系统行为的模拟与预测。 2.3 增材制造（3D打印）的技术集成： 分析选择性激光烧结（SLS）、熔融沉积成型（FDM）等技术在快速原型制作和最终零件制造中的流程控制。探讨增材制造对传统供应链的颠覆性影响，特别是材料科学的最新进展如何影响工艺的稳定性和零件的机械性能。 2.4 机器视觉与质量检测自动化： 介绍基于深度学习的图像识别技术在复杂缺陷检测中的应用，包括目标定位、表面缺陷分类和尺寸测量。对比了传统基于规则的视觉系统与AI驱动系统的优劣，并提供了实际的算法选择和数据集标注指南。 第三部分：数据驱动的工业智能与可持续性（约600字） 本部分聚焦于如何利用大数据和人工智能提升决策质量，并实现更可持续的工业运营。 3.1 工业物联网（IIoT）与数据采集架构： 深入讲解从现场传感器到云平台的端到端数据流管理。讨论了边缘计算（Edge Computing）在数据预处理、本地分析和快速响应中的关键作用，以减轻云端带宽压力。本节详述了MQTT、AMQP等轻量级协议在资源受限设备上的优势。 3.2 预测性维护（PdM）与资产性能管理（APM）： 阐述了基于健康指数（Health Index）和剩余使用寿命（RUL）的预测模型构建过程。涵盖了特征工程、时序数据分析（如LSTM、Transformer模型）在故障诊断中的应用。本书提供了从数据采集到自动生成维护工单的完整闭环流程设计。 3.3 工业大数据分析与实时优化： 探讨如何使用统计过程控制（SPC）与机器学习算法相结合，实现对复杂多变量过程的实时优化控制（MPC）。重点分析了如何通过数据挖掘发现隐藏在生产日志中的效率瓶颈和潜在的安全风险。 3.4 能源效率与工业可持续性： 讨论先进的能源管理系统（EMS）如何通过实时监测和分析生产设备（如高能耗电机、加热炉）的能耗模式，实现精细化节能。内容涉及负荷平衡、需求侧响应（DSR）策略的自动化实施，以及如何利用过程优化技术减少原材料浪费和污染物排放，实现绿色制造目标。 结论 本书提供了一个跨越硬件、软件、网络和数据科学的集成视角，致力于培养具备系统思维的未来工业人才。我们相信，掌握这些前沿技术与方法论，是应对工业4.0挑战、推动产业升级的必由之路。
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