现代供配电系统实用与新技术问答 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:柳春生

出品人:

页数:262

译者:

出版时间:2008-2

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787111231004

丛书系列:

图书标签:

• 供配电系统
• 电力技术
• 电气工程
• 问答
• 实用技术
• 新技术
• 现代电力
• 电力系统分析
• 配电网
• 供电可靠性

科技前沿：新一代信息技术与智能制造深度融合的实践探索 本书聚焦于当前工业界最为关注的焦点——新一代信息技术（如工业物联网、云计算、大数据、人工智能、边缘计算）与传统制造业的深度融合，以及由此催生的智能制造新范式和前沿实践。 本书旨在为工程技术人员、企业管理者、以及高等院校相关专业的师生提供一个全面、深入、且高度贴合实际应用的参考指南。它不仅仅是理论的阐述，更是将复杂的、跨学科的技术栈，转化为可落地、可操作的解决方案和方法论。 --- 第一部分：智能制造的理论基石与顶层设计 本部分深入剖析了构建智能制造体系所必需的基础理论框架和战略规划方法。它强调了“系统性思维”在数字化转型中的核心地位。 1. 工业4.0与智能工厂的演进模型： 详细梳理了从自动化、数字化到网络化、智能化的发展脉络。重点解析了“信息物理系统（CPS）”在构建柔性制造单元中的作用，并提出了适应中国国情的中小型企业数字化转型分阶段实施路径图。讨论了如何平衡短期效益与长期战略投入。 2. 数据治理与工业语义： 在数据爆炸的时代，如何确保工业数据的“鲜活性、准确性与互操作性”是关键。本章详细介绍了工业数据湖（Data Lake）的构建原则，包括数据采集标准（如OPC UA、MQTT的深度应用）、数据清洗与标准化流程。特别阐述了“本体论（Ontology）”在打破不同设备、系统间通信壁垒中的关键作用，确保数据能够被机器和人准确理解。 3. 边缘计算在实时控制中的应用架构： 区别于传统的云计算模式，本章探讨了将计算能力下沉到设备和产线层级的必要性。内容涵盖了边缘网关的设计规范、低延迟数据处理的算法优化，以及如何构建一个既能保证业务连续性，又能有效协同云端资源管理的混合架构。探讨了在对时间敏感的应用场景（如高精度运动控制、瞬时故障诊断）中，边缘计算如何确保毫秒级的响应速度。 --- 第二部分：核心技术栈的深度应用与集成 本部分深入技术细节，涵盖了驱动智能制造变革的几大核心技术，并展示了它们在实际生产环境中的集成应用。 4. 工业物联网（IIoT）的安全与可靠性构建： 深入讲解了从传感器到云端的全链路安全防护策略。内容包括：针对高带宽、低功耗的工业无线网络（如TSN时间敏感网络、5G专网）的部署挑战与解决方案；零信任架构在OT（操作技术）环境中的定制化实施方案；以及基于区块链技术的设备身份验证和供应链可追溯性构建。 5. 工业大数据分析与预测性维护（PdM）： 区别于传统的基于规则的维护，本章侧重于利用机器学习模型实现设备状态的精准预测。涵盖了时间序列分析在振动、温度、电流信号处理中的应用；特征工程的工业化方法（如何从原始信号中提取有效的健康指标）；以及模型部署的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，确保模型能根据生产环境的变化进行迭代优化。 6. 人工智能赋能的质量控制与视觉检测： 详述了深度学习在复杂表面缺陷检测中的突破性进展。内容包括：小样本学习（Few-shot Learning）在面对新型缺陷时的鲁棒性增强；3D视觉技术在复杂装配体尺寸溯源中的应用；以及如何将AI模型的推理结果实时反馈给PLC进行工艺参数的自适应调整，实现闭环控制。 7. 数字化孪生（Digital Twin）的构建与仿真优化： 本章将数字化孪生从概念提升到工程实践层面。重点介绍了基于多物理场耦合的资产建模方法，如何将CAD/CAE数据、实时传感器数据与操作行为数据融合，构建高保真度的孪生体。讨论了如何利用孪生体进行“What-if”场景分析、工艺参数预验证，以及远程运维的方案设计。 --- 第三部分：赋能柔性生产与人机协同 智能制造的最终目标是实现柔性化、定制化生产，并优化人机交互的效率与安全性。 8. 柔性制造系统（FMS）的动态调度与优化： 探讨了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）算法，解决传统优化方法难以应对的、高并发、多约束的生产调度问题。内容包括：基于事件驱动的任务分配机制，以及在面对突发停机、插单需求时，调度系统如何实现秒级重规划的能力。 9. 工业机器人与人机协作（Cobots）的安全集成： 详细介绍了下一代协作机器人在工作空间共享、力控反馈方面的最新进展。重点分析了在非结构化环境中，如何通过先进的传感器融合技术（如力矩传感器、3D视觉）确保协作过程中的安全距离和接触力控制，并阐述了不同安全等级下机器人程序的编程与验证标准。 10. 增强现实（AR）在现场维护与培训中的应用： 聚焦于AR技术如何赋能一线操作人员。内容包括：如何将数字化孪生模型中的维护步骤、设备结构图层实时叠加到现场设备上；远程专家指导（See-What-I-See）系统的搭建流程；以及基于操作行为数据的沉浸式、交互式培训内容的创建方法，显著缩短新员工的技能成熟周期。 --- 第四部分：面向未来的技术前瞻与可持续发展 本部分展望了智能制造领域未来可能突破的方向，特别是与能源效率和可持续生产的结合。 11. 绿色制造与能效优化： 探讨如何利用工业大数据和AI模型对生产过程中的能源消耗进行精细化建模和预测。内容涵盖了对关键能耗设备（如空压机、锅炉、高能耗反应堆）的能耗基线分析，以及通过优化生产节拍、调整非生产负荷，实现能源消耗的实时削减策略。 12. 面向更高可靠性的自愈合系统： 探讨系统故障的早期检测与自主恢复能力。这包括冗余系统的设计原则、故障隔离的快速反应机制，以及如何利用AI模型对复杂故障进行根因分析（RCA）并自动生成修复指令。 本书以扎实的工程基础为支撑，结合最新的技术发展趋势，力求为读者构建一个清晰、可执行的智能制造转型路线图。读者将获得从宏观战略到微观实现的全面知识体系。

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