电气工程专业毕业设计指南

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出版者:中国水利水电
作者:陈跃 编
出品人:
页数:189
译者:
出版时间:2008-2
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787508452562
丛书系列:
图书标签:
  • 电气工程
  • 毕业设计
  • 专业指南
  • 本科生
  • 工程实践
  • 设计规范
  • 论文写作
  • 电路分析
  • 电力系统
  • 控制工程
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具体描述

《电力系统分册(第2版)》主要介绍了电力系统规划设计的基础知识,包括设计原则、设计步骤和设计方法等,同时还利用MATLAB软件工具介绍了计算机在电力系统设计中的应用,并给出了电力系统设计中常用电气设备的技术数据和经济资料。《电力系统分册(第2版)》共分八章:第一章为电气工程专业毕业设计概述;第二章为电力系统的基本计算;第三章为电力系统的规划设计;第四章为电气主接线的设计;第五章为导体和电气设备的选择与设计;第六章为继电保护及防雷的设计和规划;第七章为电力系统计算程序的实现;第八章为典型的电力系统毕业设计。

《电力系统分册(第2版)》系《大学生毕业设计指南丛书》之一的《电气工程专业毕业设计指南•电力系统分册》,是专门供电力专业的本、专科学生做课程设计和毕业设计时使用,也可作为电力专业教师和从事电力设计、运行、管理等方面的工作人员的参考资料。

《智能制造系统集成与优化:基于物联网与大数据的实践应用》 前言 在全球工业化迈入“工业4.0”浪潮的今天,智能制造已成为重塑传统制造业核心竞争力的关键驱动力。本书旨在为工程师、技术人员和高年级学生提供一套系统性的、以实践为导向的指南,深入探讨如何利用物联网(IoT)、大数据分析、云计算以及人工智能(AI)技术,构建高效、灵活且高度自动化的智能制造系统。本书聚焦于理论与实际工程应用的深度融合,旨在弥合学术研究与工业现场之间的知识鸿沟,帮助读者掌握将前沿技术转化为实际生产力的方法论与工具集。 第一部分:智能制造的基础架构与核心概念 第一章:工业4.0与智能制造体系概述 本章将首先厘清“工业4.0”的内涵及其在不同行业中的体现。我们将详细阐述智能工厂(Smart Factory)的十大关键特征,包括互联性、透明性、去中心化决策能力和客户定制化。同时,对比传统自动化系统与现代智能制造系统在架构、数据流和响应速度上的根本差异。重点介绍物理信息系统(CPS)作为智能制造核心的地位,以及CPS如何实现对物理流程的实时映射和控制。 第二章:工业物联网(IIoT)的连接层技术 工业物联网是实现信息物理融合的基础。本章深入探讨了支撑IIoT的各种通信协议与技术标准。内容涵盖了现场总线技术(如Profibus, Foundation Fieldbus)向IP化网络迁移的挑战与机遇。详细分析了短距离通信技术(如RFID, NFC, 蓝牙Mesh)在资产跟踪和局部数据采集中的应用。对于广域连接,本书详细介绍了LPWAN技术(如LoRaWAN, NB-IoT)在远程监控和设备健康管理中的部署策略,并讨论了5G技术在低延迟、高密度连接场景中的独特优势。此外,本章也关注数据安全在IIoT网络层面的关键安全机制设计。 第三章:边缘计算在制造环境中的角色与实现 在对时效性要求极高的制造场景中,数据传输至云端进行处理往往会引入不可接受的延迟。本章聚焦于边缘计算(Edge Computing)的架构设计与应用。我们将探讨边缘网关的硬件选型、软件栈的部署模式(如容器化技术Docker/Kubernetes在工业边缘的应用)。重点介绍如何利用边缘智能进行实时故障诊断、运动控制的闭环优化以及本地数据预处理,以减轻云端负载并提升系统响应速度。 第二部分:数据驱动的优化与决策 第四章:工业大数据采集、存储与预处理 智能制造系统产生海量、多源、异构的数据。本章详细介绍了从传感器、PLC、MES系统到ERP系统的数据采集策略。在数据存储方面,对比了关系型数据库(RDBMS)与NoSQL数据库(如时序数据库InfluxDB、文档数据库MongoDB)在工业数据场景下的适用性。随后,我们着重讲解了数据清洗、缺失值处理、异常值检测等预处理技术,确保后续分析模型的输入数据质量。 第五章:先进数据分析与预测性维护(PdM) 本章深入讲解了如何利用统计学方法和机器学习算法从生产数据中提取价值。内容包括描述性分析、诊断性分析的实施步骤。核心部分聚焦于预测性维护(PdM)模型的构建,包括特征工程的工业实践、常用的时间序列分析模型(ARIMA、Prophet)以及基于深度学习(LSTM、GRU)的剩余使用寿命(RUL)预测方法。通过具体的案例分析,指导读者如何评估模型性能并将其集成到生产调度流程中。 第六章:制造流程的数字孪生构建与应用 数字孪生(Digital Twin)是连接物理世界和虚拟世界的桥梁。本章详细阐述了构建高保真数字孪生的方法论。首先是基于CAD/CAE模型的几何与物理模型创建;其次是实时数据驱动的动态映射机制;最后,重点讨论了数字孪生在“What-If”场景模拟、工艺参数优化以及操作员培训中的实战应用,展示如何通过虚拟环境验证潜在的生产变更,从而规避实体生产中的风险。 第三部分:系统集成、控制与安全 第七章:制造执行系统(MES)与企业资源规划(ERP)的集成 实现端到端的流程优化,必须打通运营技术(OT)与信息技术(IT)的壁垒。本章详细分析了现代MES系统的功能模块(如工单管理、质量管理、设备管理),并探讨了如何通过标准的接口协议(如OPC UA、Web Services)实现MES与上层ERP系统(如SAP S/4HANA)的数据交互。特别强调了数据语义的标准化在集成过程中的重要性。 第八章:人机协作与高级自动化控制 本章关注智能制造环境中操作者的角色演变和控制系统的升级。我们将探讨人机协作机器人(Cobots)的应用场景、安全标准及编程范式。在控制层面,讲解了从传统PID控制到基于模型的预测控制(MPC)的演进,MPC如何处理多变量、约束条件下的复杂系统优化问题。同时,探讨了基于视觉和力觉反馈的柔性装配系统的实现路径。 第九章:工业网络安全深度防御策略 随着系统互联度的增加,网络攻击面急剧扩大。本章提供了一套全面的工业网络安全框架。内容包括ISA/IEC 62443标准体系的解读与实施指南。重点介绍纵深防御策略,包括网络分段(Purdue模型在现代网络架构中的应用)、身份与访问管理(IAM)在OT环境中的部署、安全事件的监控与响应机制(SIEM在工业控制系统中的应用),以及固件和操作系统的安全加固技术。 结论与未来展望 本书最后总结了当前智能制造领域的技术成熟度曲线,并展望了诸如自主学习系统、量子计算对制造优化算法的影响等前沿方向。我们鼓励读者将所学知识付诸实践,持续迭代和创新,迎接工业转型的挑战。 附录 附录部分提供了常见的工业协议报文解析示例、主流工业软件工具包的选型建议以及一套基于实际生产线数据的项目实施案例分析模板。

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