数据采集与处理技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:祝常红 编

出品人:

页数:218

译者:

出版时间:2008-3

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787121053351

丛书系列:

图书标签:

• 数据采集
• 数据处理
• 数据清洗
• 数据分析
• 数据挖掘
• Python
• 爬虫
• 传感器
• 物联网
• 大数据

好的，以下是一本关于《智能制造中的工业物联网与边缘计算实践》的图书简介，该书内容与您提到的《数据采集与处理技术》不包含以下主题：传感器原理、传统数据采集卡（DAQ）的硬件选型、基础统计过程控制（SPC）方法、以及数据库管理系统的详细操作指南。 智能制造中的工业物联网与边缘计算实践 导言：迈向柔性与智能的工业未来 在第四次工业革命的浪潮中，制造业正经历着前所未有的数字化转型。传统工厂的刚性、低效与信息孤岛正被一个高度互联、数据驱动的智能生态系统所取代。本书《智能制造中的工业物联网与边缘计算实践》并非一本聚焦于底层数据获取或传统数据结构的教科书，而是深入探讨如何构建、部署和优化支撑现代智能工厂运行的核心技术架构——工业物联网（IIoT）与边缘计算。 本书的核心目标是为工程师、系统架构师和技术管理者提供一套清晰的路线图，指导他们如何利用实时数据流和近源处理能力，实现生产过程的快速决策、预测性维护、以及跨系统的高效协同。我们将避开基础的模拟信号转换和数据存储细节，转而关注如何让数据在产生的地方即时产生价值。 第一篇：工业物联网（IIoT）的架构与安全基石 本篇着重构建 IIoT 的宏观视图，重点在于系统级别的连接性和安全性，而非单个数据点的采集精度。 第一章：IIoT 系统的分层架构重构 本章摒弃传统的“采集-传输-存储”线性模型，引入基于 ISA-95 和 Purdue 模型的新型 IIoT 架构视图。重点阐述如何清晰界定操作技术（OT）层与信息技术（IT）层之间的边界、数据流的交互模式，以及在云-边-端协同中，每一层级的核心职责。我们将深入分析 MQTT、AMQP 等消息协议在跨域数据交换中的选型原则，强调轻量化和可靠性在工业环境中的重要性。 第二章：面向工业环境的通信协议深度解析 本章不对常见的串行或并行采集接口进行详述，而是聚焦于网络层和应用层的工业通信协议的语义理解与互操作性。内容涵盖：如何有效地集成 OPC UA 框架以实现数据模型的标准化描述；如何利用 TSN（时间敏感网络）技术为关键控制应用提供确定性通信保障；以及在遗留系统（Legacy Systems）中部署协议转换网关（Protocol Converters）以实现异构设备间的语义映射。 第三章：工业网络安全与韧性设计 在 IIoT 中，安全不再是事后补救，而是系统设计之初的内建要求。本章详细讨论了针对 OT 网络的特有安全挑战，包括低带宽、资源受限设备的安全机制。内容涵盖：零信任架构（Zero Trust Architecture, ZTA）在工业网络中的落地；基于硬件信任根（RoT）的设备身份认证；以及针对工业控制系统（ICS）的安全态势感知（Security Posture Awareness）平台部署策略，重点是如何在实时性要求极高的环境中实现加密和访问控制的平衡。 第二篇：边缘计算——实时智能的引擎 本篇是本书的技术核心，聚焦于将计算能力推向数据源头，实现低延迟、高可靠的现场智能处理。 第四章：边缘计算范式与部署模型选择 本章区分了“雾计算”与“边缘计算”的适用场景，并重点剖析了近源处理（Near-Edge Processing）的必要性。我们将讨论边缘计算节点的硬件选型考量——如 FPGA、高性能嵌入式 CPU（如 ARM Cortex-A 系列）的应用场景，以及这些硬件如何支持复杂的容器化（Containerization）部署，如使用 K3s 或其他轻量级 Kubernetes 发行版进行批量管理。 第五章：基于流处理的实时决策系统构建 本书强调的是数据流（Data Streams）而非静态数据集。本章详细介绍了如何在边缘侧构建高吞吐量的实时数据流管道。内容包括：使用 Apache Flink 或 Kafka Streams 等流处理框架进行窗口化计算、事件时间处理和状态管理；如何设计和部署“流式 ETL”流程，在数据离开现场前完成清洗、聚合和初步的特征提取；以及如何利用规则引擎（Rule Engines）实现毫秒级的告警与响应。 第六章：边缘侧的机器学习模型部署与生命周期管理（MLOps for Edge） 本章讨论如何将训练好的智能模型有效地部署到资源受限的边缘设备上。重点在于模型轻量化技术（如模型量化、剪枝），以及如何在边缘侧实现模型的持续集成与部署（CI/CD）。我们将探讨如何设计本地反馈闭环机制，使模型能够利用现场采集到的新数据进行快速的再训练或微调（Fine-Tuning），而无需每次都依赖云端往返通信。 第三篇：数据驱动的运营优化与集成应用 本篇将前两部分的技术组件整合起来，展示它们如何在实际的生产运营中发挥作用，实现业务价值。 第七章：预测性维护（PdM）的端到端实现 本书将 PdM 定义为一个完整的 IIoT 解决方案，而非单一的算法应用。本章详细描述了如何从传感器数据（通过边缘节点清洗）到云端模型训练，再到边缘侧的健康指标实时推送和自动派单流程。重点将放在“残余有用寿命”（RUL）的在线估算方法的选择和集成，以及如何通过边缘计算来保障关键设备的“零停机”诊断能力。 第八章：数字孪生（Digital Twin）的实时数据绑定与仿真 数字孪生是实现复杂系统优化的关键。本章聚焦于动态数据集成，阐述如何利用 IIoT 和边缘计算的低延迟特性，确保数字孪生模型（无论基于物理建模还是数据驱动）与物理实体之间的数据一致性。内容包括：如何使用事件驱动架构（EDA）实时更新孪生体的状态；以及在边缘侧进行“What-If”场景快速仿真，为操作员提供即时决策支持。 第九章：操作员体验与人机交互的革新 智能制造的最终目标是赋能一线操作员。本章探讨了如何利用边缘处理产生的洞察（Insights），通过增强现实（AR）或直观的HMI界面进行有效传递。重点在于上下文感知（Context-Aware）的警报系统设计，确保操作员接收到的信息是经过预处理、即时且与其当前任务高度相关的，而不是海量的原始数据堆砌。 结语：构建面向未来的柔性制造生态 《智能制造中的工业物联网与边缘计算实践》旨在提供一套实战指南，帮助行业领导者和技术人员跨越 OT/IT 鸿沟，构建一个自适应、自优化的智能制造基础架构。本书关注的是如何让数据在产生的地方快速产生价值，以及如何构建安全、可靠、实时的互联系统，从而推动制造业向更高效率和更高柔性的目标迈进。本书不提供基础的数据采集硬件选型手册，而是专注于构建运行这些采集数据的上层智能网络。

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