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出版者:

作者:[美]克兹拉斯(MicIreel N.Kotzalas)

出品人:

页数:284

译者:罗继伟

出版时间:2010-1

价格:68.00元

装帧:

isbn号码:9787111281641

丛书系列:国际机械工程先进技术译丛

图书标签:

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工业自动化中的智能决策与系统优化 本书聚焦于现代工业体系中，如何运用先进的计算模型、数据驱动的分析方法以及人工智能技术，实现生产过程的自动化、优化和智能化管理。 --- 第一部分：现代工业系统架构与数据基础 第一章：工业4.0与智能制造的宏观图景 本章首先描绘了全球制造业向第四次工业革命转型的宏观趋势。深入探讨了工业互联网（IIoT）、信息物理系统（CPS）的概念框架，以及它们如何重塑传统的生产模式。重点分析了智能工厂的典型架构，从底层传感器网络到顶层企业资源规划（ERP）系统的集成逻辑。 1.1 智能制造的驱动力与核心要素： 探讨技术进步（如云计算、边缘计算）如何推动效率和柔性的提升。 1.2 信息物理系统（CPS）的构建原理： 详细解析物理实体与计算模型间的双向交互机制，强调实时数据流的重要性。 1.3 工业大数据（Industrial Big Data）的特性与挑战： 讨论工业数据的海量性、多样性、高速性和真实性在应用层面带来的挑战，并介绍初步的数据清洗与预处理流程。 第二章：工业现场数据采集、传输与标准化 本章深入讲解了确保后续分析有效性的基础——高质量数据的获取。内容涵盖了从传感器到数据汇聚层的技术选型、通信协议以及数据模型标准化。 2.1 传感器技术与信号调理： 分析不同类型工业传感器（如温度、压力、流量、振动采集设备）的工作原理、精度要求及现场安装的最佳实践。讨论模拟信号向数字信号转换中的误差控制。 2.2 工业通信协议的比较与应用： 详细对比分析主流现场总线协议（如Profibus, Foundation Fieldbus）与新兴的工业以太网标准（如EtherCAT, PROFINET），并探讨TSN（时间敏感网络）在确保实时性方面的突破。 2.3 数据模型与本体论（Ontology）构建： 介绍如何构建统一的工业数据模型，实现跨设备、跨系统的数据语义互操作性。讨论OPC UA在数据语义封装中的作用。 第二部分：数据驱动的系统建模与仿真 第三章：基于物理模型的系统辨识与参数估计 本章侧重于如何从实际运行数据中提取或修正系统的动态特性模型。这对于建立高保真度的数字孪生（Digital Twin）至关重要。 3.1 线性与非线性系统辨识方法： 介绍经典的时域和频域辨识方法，如ARX、ARMAX模型，以及非线性系统常用的Hammerstein-Wiener模型结构。 3.2 状态空间模型与卡尔曼滤波（Kalman Filtering）： 阐述如何构建系统的状态空间表示，并应用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）对系统状态进行最优估计，特别是在传感器噪声较大的环境下。 3.3 模型验证与不确定性量化： 介绍残差分析、模型预测误差评估等方法，确保辨识出的模型具备足够的工程实用价值。 第四章：高保真数字孪生体的构建与应用 数字孪生是连接物理世界与数字世界的桥梁。本章详细阐述如何集成多学科模型（力学、热学、流体力学）构建高保真孪生体，并实现其在仿真环境中的运行。 4.1 多物理场耦合仿真基础： 介绍有限元法（FEM）和计算流体力学（CFD）在工业部件行为预测中的应用基础。 4.2 孪生体的生命周期管理： 讨论如何将实时运行数据注入模型，实现孪生体的在线校准（Online Calibration），确保其状态与物理实体保持同步。 4.3 仿真驱动的“What-If”分析与情景规划： 演示如何利用孪生体进行生产参数优化、故障预演和操作人员培训，以最小化对实际生产线的干扰。 第三部分：人工智能赋能的决策优化 第五章：深度学习在工业过程监测中的前沿应用 本章探讨如何利用深度学习技术从复杂的、高维的工业数据中提取深层次的特征，用于故障诊断和质量控制。 5.1 序列数据处理：RNN、LSTM与Transformer： 重点分析循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU）在处理时间序列数据（如振动信号、控制信号）时的优势，以及Transformer结构在长距离依赖性捕获方面的潜力。 5.2 卷积神经网络（CNN）在图像识别中的工业落地： 讨论使用CNN进行产品表面缺陷检测、焊缝质量评估等视觉检测任务的实际部署流程，包括数据增强与模型轻量化。 5.3 弱监督与迁移学习在工业场景中的实践： 针对工业数据标签获取困难的问题，介绍如何利用少量标注数据结合大量无标注数据进行高效的模型训练。 第六章：强化学习在动态优化控制中的突破 本章关注如何通过“试错”学习的方式，训练出能独立应对复杂、非线性动态环境的智能控制器。 6.1 强化学习（RL）的基本要素与框架： 解释马尔可夫决策过程（MDP）、状态空间、动作空间、奖励函数的设计原则。 6.2 经典RL算法在连续控制中的应用： 深入分析DQN、A2C、PPO等算法，并结合具体工业案例（如PID参数的自整定、复杂路径规划）展示其性能优势。 6.3 离线学习与安全约束的集成： 讨论如何在不危及实际生产安全的前提下，利用历史数据进行离线策略学习，并将物理约束（如温度上限、最大扭矩）有效地嵌入到奖励函数或约束优化框架中。 第四部分：系统集成与未来展望 第七章：边缘计算与分布式智能的部署策略 为了满足工业实时性要求，计算能力必须下沉至靠近数据源的边缘侧。本章探讨如何设计高效的边缘计算架构。 7.1 边缘计算（Edge Computing）的架构设计： 比较云-边-端协同的部署模式，重点分析数据预处理、模型推理和控制指令下发的延迟优化策略。 7.2 模型压缩与联邦学习在工业中的潜力： 讨论如何通过量化、剪枝等技术将大型AI模型部署到资源受限的边缘设备上。介绍联邦学习如何实现在不共享敏感操作数据的前提下，协作训练全局优化模型。 第八章：面向韧性与可持续性的工业系统设计 本书的收官部分将视角投向更宏观的目标：提高系统的韧性（Resilience）和资源利用效率。 8.1 预测性维护（PdM）的闭环优化： 从单纯的故障预测升级到风险评估与维护排程的综合优化，结合剩余使用寿命（RUL）预测和维护成本模型。 8.2 能源效率的智能调度： 探讨如何利用预测模型和优化算法，动态调整生产负荷，以最小化单位产品能耗，响应电网波动，实现绿色制造。 8.3 系统韧性与自主恢复机制： 探讨在突发事件（如设备部分失效、通信中断）发生时，智能系统如何依据预设或学习到的策略，快速隔离故障区域并重构最优生产路径，确保核心业务的连续性。 --- 本书适合对象： 工业自动化工程师、过程控制专家、制造业研发人员、数据科学家以及致力于推动企业数字化转型的决策者。通过本书的学习，读者将掌握构建和运行下一代智能工业系统的关键理论和实践工具。

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从文化和历史的角度来看，这本书也是一部生动的工业文明发展史的侧记。作者巧妙地将技术演进的脉络融入到具体的部件发展历程中，展示了从早期的滑动支撑到现代的滚动元件是如何一步步推动了工业革命的进程，并支撑起了现代交通、航空乃至能源工业的基础。书中引用的那些早期专利和经典设计案例，充满了那个时代工程师的智慧和浪漫，让人不禁遐想当年他们是如何在计算工具远不如今天的条件下，仅凭图纸和经验创造出这些奇迹的。这种对历史的尊重和对前人的致敬，使得这本书在技术深度之外，多了一层人文关怀的底蕴。它告诉我们，每一次机械革命的背后，都有对效率和可靠性永不满足的追求，而这些基础元件，正是这场不懈追求的沉默的见证者。

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这是一部读起来酣畅淋漓的工程学“史诗”，但它讲述的却是一个关于“摩擦与滚动”的故事。作者的叙事手法高超，他并没有采用枯燥的教科书式的语言，而是像一位经验丰富的行业老兵，娓娓道来那些历经百年磨砺的经典设计思想。我特别欣赏书中关于失效分析的部分，那种对失败案例的解剖细致入微，简直像是在进行一场高难度的“工程福尔摩斯探案”。他不仅指出了问题所在，更重要的是，他系统地梳理了导致这些失效的根本原因——是设计裕度不足，还是操作环境的恶劣超出了预期？这种批判性的思维方式，极大地提升了读者解决实际工程问题的能力。对于那些在实际工作中遇到瓶颈的工程师来说，这本书提供的不是简单的公式，而是解决问题的“哲学”和方法论，其价值远超书本本身的定价。它迫使你去思考“为什么会这样”，而非仅仅停留在“它应该那样”的表象之上。

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这本书的魅力在于其对“精度”的执着追求。它详细探讨了制造公差如何像蝴蝶效应一样，最终决定一个精密仪器的寿命和性能。作者用大量的篇幅描述了加工过程中可能出现的各种误差源，从机床本身的振动到温度变化对工件尺寸的微小影响，都被纳入了考量范围。这让我意识到，所谓的“完美制造”其实是一个不断逼近的过程，而这本书就是教你如何在这个逼近的过程中做出最明智的权衡。不同于市面上很多只关注设计规范的书籍，它将注意力投向了“执行”层面，强调了工艺控制在整个产品生命周期中的核心地位。对于希望提升产品可靠性和长期性能的制造管理者而言，书中提出的质量控制体系和测量方法的讨论，具有极强的操作指导性。读完后，我对“质量”二字有了更深刻、更具象的理解。

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阅读体验上，这本书给我带来了极大的智力挑战和满足感，它绝非一本可以囫囵吞枣的入门读物。作者似乎刻意设置了一道道知识的阶梯，要求读者必须步步为营，扎实掌握前置的力学基础才能理解后续更复杂的动态特性分析。我尤其喜欢其中关于接触应力的那几个章节，作者引入了先进的有限元分析概念，并将理论预测与实际测量的实验数据进行了细致的对比，那种严谨的态度让人不得不心生佩服。这种将理论推导的严谨性与实际工程应用的模糊性完美结合的尝试，使得全书既有高度的学术价值，又不失工程实践的指导意义。坦白说，我需要反复阅读才能完全消化其中的信息量，但每一次重读，似乎都能从中挖掘出新的层次和领悟，这正是一本真正优秀的技术专著所应具备的特质。

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这本书的视角非常独特，它并非聚焦于我们日常接触的那些炫目高科技产品，而是深入挖掘了那些默默无闻、却又至关重要的基础部件。我记得第一次翻开它的时候，就被作者那种近乎偏执的细致程度所吸引。他没有把轴承仅仅看作是两个相互配合的零件，而是将其视为一个复杂的物理系统，一个微观世界里的力学舞台。书中对材料科学的阐述达到了令人惊叹的深度，从合金的晶格结构到表面处理工艺对疲劳寿命的影响，每一个细节都被剖析得淋漓尽致。更难得的是，作者成功地将那些原本晦涩难懂的数学模型和工程原理，通过生动的比喻和清晰的图示展现出来，使得一个非专业人士也能窥见其精妙。读完前几章，我开始重新审视生活中那些习以为常的机械运动，原来每一次平稳的转动背后，都蕴含着如此深厚的科学积淀和无数工程师的心血。这本书无疑为我打开了一扇通往“看不见”的工程世界的大门，让我对机械设计的敬畏之情油然而生。

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很好的参考书，设计轴承加速退化实验时候，算离心力和接触角就靠这个

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很多参考的公式，根据书中列举的模型来计算，适合了解

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