具体描述
《传感器及应用(第2版)》第1版是经全国中等职业教育教材审定委员会审定的中等职业教育国家规划教材之一，现经过修订再次出版。本版特点在于对在生产、生活中用到的传感器基本上都进行了介绍，扩展了读者视野；按照传感器应用场合编排内容，并着重说明传感器在实际行业，例如汽车、家用电器、防盗报警以及火灾预测等中的应用，提高了《传感器及应用(第2版)》的实用性；增加传感器识别、选择、安装、调整、使用和检修内容，并适当加入了一些传感器的实物照片，增强了教材的实际操作性。
修订后的教材分为11章，内容主要有：传感器的基本知识；线性位移传感器及应用；位移传感器在制造业中的应用；力与运动学量传感器及应用；压力、流量和物位传感器及应用；温度传感器及应用；气体与湿度传感器及应用；传感器在汽车中的应用；传感器在家用电器及安全防范中的应用；传感器与计算机的接口和抗干扰技术；显示与调节仪表等。每章章末均附有适当的练习题，便于读者巩固练习。
好的，为您提供一本关于智能制造中的工业物联网与边缘计算的图书简介。 --- 智能制造中的工业物联网与边缘计算 深入理解与实践下一代智能工厂的核心技术 作者： [此处可填写虚构作者姓名，例如：李明 教授 / 王强 工程师] 出版社： [此处可填写虚构出版社名称，例如：华东科技出版社 / 精诚电子工业出版社] 定价： 128.00 元 ISBN： 978-7-XXXX-XXXX-X --- 内容简介： 在当今全球制造业向“工业4.0”和“智能制造”转型的浪潮中，数据是驱动效率、质量和创新的核心资产。然而，面对海量的设备数据、对实时决策的迫切需求以及日益严峻的网络安全挑战，传统的云计算架构已显示出其局限性。本书《智能制造中的工业物联网与边缘计算》正是为应对这些挑战而诞生的，它系统、深入地探讨了支撑未来智能工厂运作的两种关键技术——工业物联网（IIoT）和边缘计算（Edge Computing）的融合应用、架构设计与实践路径。 本书不仅仅停留在理论层面，而是结合了大量的工业案例、标准协议解析和具体的技术实现细节，旨在为读者提供一套完整、可操作的知识体系。 第一部分：智能制造的数字化基石与挑战 本部分首先为读者建立起对现代工业环境的深刻认识，明确数字化转型中数据采集、传输与处理的痛点。 第一章：工业4.0与智能工厂的愿景 从自动化到智能化： 剖析传统自动化系统（PLC/SCADA）的架构特点及其在数据互联互通方面的瓶颈。 数字孪生（Digital Twin）的驱动力： 阐述构建高保真数字孪生模型对实时数据流的依赖性，并引出对低延迟、高可靠数据处理架构的需求。 数据孤岛的壁垒： 分析传统IT/OT融合中面临的协议壁垒、安全风险和网络延迟问题。 第二章：工业物联网（IIoT）的关键要素 IIoT的层次化架构： 详细解析从现场设备层、网络传输层到平台应用层的完整IIoT系统结构。 工业通信协议的演进： 深入探讨传统（如Modbus, OPC DA）到现代（如OPC UA, MQTT, TSN）协议的兼容性与互操作性挑战。重点分析OPC UA在构建安全、跨平台通信中的核心作用。 海量设备接入管理： 讨论大规模设备身份验证、密钥管理和远程固件空中下载（FOTA）的技术要求。 第二部分：边缘计算：重塑数据处理范式 本部分聚焦于边缘计算，解释它如何作为解决延迟、带宽和安全问题的关键技术，深入工厂的“最后一公里”。 第三章：边缘计算的原理与架构 云计算与边缘计算的差异化定位： 明确边缘计算在响应时间、数据主权和带宽优化方面的独特优势。 边缘节点（Edge Node）的类型划分： 介绍从“近场设备”（如智能网关）到“区域控制器”的层次化边缘部署模型。 轻量化操作系统与容器化技术： 探讨如何在资源受限的工业硬件上高效部署应用，重点介绍Docker/K3s在工业边缘的实际应用。 第四章：边缘智能与实时分析 从数据采集到实时洞察： 详细阐述在边缘侧进行数据预处理、过滤和特征提取的必要性。 边缘侧的机器学习模型部署： 介绍TensorFlow Lite, ONNX Runtime等轻量级推理框架在边缘设备的部署流程，包括模型压缩、量化及模型更新策略。 典型应用场景： 以设备健康状态预测（PHM）和高精度视觉检测为例，展示边缘计算如何实现毫秒级的闭环控制和质量反馈。 第三部分：IIoT与边缘计算的深度融合实践 本部分是全书的核心，着重于讲解如何将上述理论转化为实际可运行的工业解决方案。 第五章：构建可信赖的工业边缘平台 数据集成与清洗： 探讨如何使用中间件（如Kafka/MQTT Broker）在边缘侧实现数据流的聚合、清洗和路由。 边缘安全策略的实施： 针对工业环境，深入分析纵深防御策略，包括设备认证、数据加密传输（TLS/DTLS）以及边缘侧的入侵检测机制。 时间敏感网络（TSN）与边缘协同： 探讨TSN如何为边缘计算提供确定性的网络基础，保证关键控制数据的实时性。 第六章：云边协同的闭环优化 职责划分与数据流： 清晰界定云平台（负责大数据分析、模型训练、全局调度）和边缘节点（负责实时控制、本地决策、数据预处理）的职责范围。 模型生命周期管理（MLOps）： 详细介绍从云端训练、边缘验证到灰度部署的完整模型迭代流程，确保系统持续优化。 案例研究：跨地域工厂的统一运维： 通过一个跨多个生产基地的实际案例，展示如何通过云边协同架构实现集中监控和分布式决策的平衡。 第四部分：标准、趋势与未来展望 本部分展望未来技术方向，帮助读者把握行业脉搏。 第七章：关键工业标准与互操作性 OPC UA Pub/Sub与TSN的集成： 深入解析最新标准如何简化复杂网络的部署，并提供更强的实时性和安全性保障。 工业数据模型（IDM）： 探讨数据语义化标准化对提升跨系统集成效率的重要性。 第八章：未来方向：自主系统与5G/6G赋能 超低延迟通信： 分析5G URLLC技术对边缘计算应用场景的突破，特别是在远程操作和高密度设备连接方面的潜力。 自主决策系统： 探讨AI与边缘计算结合，向更高级别的“自主工厂”迈进的技术路线图。 --- 本书特色： 1. 深度聚焦： 摒弃泛泛而谈，专注于工业物联网与边缘计算的融合应用，提供实战指导。 2. 技术全面： 覆盖从底层协议解析（OPC UA, MQTT）到上层AI部署（边缘推理）的全栈技术栈。 3. 注重实践： 包含多个清晰的架构图示、配置清单和关键代码片段（伪代码或关键API调用），便于工程师快速上手。 4. 面向对象： 理论与实践相结合，是自动化工程师、系统架构师、IT/OT集成专业人员以及相关专业高年级学生必备的技术参考手册。 通过阅读本书，读者将能够掌握设计、部署和维护下一代高实时性、高可靠性、高安全性的智能制造信息系统的核心能力。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有