液晶显示应用手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:电子工业出版社

作者:李维諟 郭强 周云仙

出品人:

页数:522

译者:

出版时间:2003-6

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787505377103

丛书系列:

图书标签:

• 222
• 液晶显示
• LCD
• 显示技术
• 应用开发
• 电子工程
• 显示器件
• 嵌入式系统
• 驱动电路
• 显示原理
• 技术手册

智能制造与工业物联网技术实践指南 面向现代工业升级转型的综合性技术手册 --- 内容简介 本书并非聚焦于任何特定的显示技术或其应用，而是全面深入地探讨智能制造（Smart Manufacturing）的基石——工业物联网（IIoT）的架构设计、核心技术、实施策略以及商业价值实现。它旨在为工业企业管理者、系统集成工程师、自动化专家以及IT专业人员提供一套从理论到实践的完整知识体系，助力传统制造业向数字化、网络化和智能化转型。 本书的独特之处在于其跨学科的整合视角，它将深层次的控制工程、网络安全、大数据分析与云计算平台紧密地结合起来，构建了一个面向未来工厂的蓝图。 第一部分：工业物联网的战略基石与架构设计（Foundation and Architecture） 本部分奠定了理解IIoT的宏观视角和技术框架。 第一章：智能制造的时代背景与战略定位 全球工业4.0浪潮下的挑战与机遇： 分析当前全球制造业面临的劳动力成本上升、定制化需求激增以及供应链韧性不足等核心痛点。 IIoT在价值链中的重塑作用： 详细阐述IIoT如何驱动产品设计（CAD/CAE的数字化孪生）、生产过程优化（柔性制造）以及售后服务（预测性维护）的变革。 标准化的重要性： 探讨OPC UA、MQTT、TSN（时间敏感网络）等关键互操作性标准在构建统一工厂信息模型中的作用，避免技术孤岛。 第二章：分层化IIoT架构解析 五层参考模型详解： 深入剖析从物理层（传感器/执行器）、边缘计算层、平台层、到应用层的完整数据流路径。 边缘计算的崛起与必要性： 重点论述为何需要将计算能力下沉至生产线。讨论实时性要求、带宽限制和数据主权对边缘计算的需求驱动。对比边缘与云计算在数据处理延迟和存储策略上的优劣。 云边协同策略： 如何设计一个高效的混合架构，实现边缘侧的快速响应和云端的大规模数据分析与模型训练。 第三章：工业协议的深度解析与转换 传统协议的局限性： 详述Modbus、Profinet、EtherCAT等传统现场总线协议的特点、限制以及在现代网络环境下的兼容性问题。 IP化与安全封装： 探讨如何通过网关和协议转换器（Protocol Converters）将遗留系统安全地接入IP网络。 MQTT在工业场景的优化： 介绍QoS等级、Last Will & Testament（遗嘱消息）等特性在保证数据可靠传输中的应用。 第二部分：数据采集、处理与边缘智能（Data Acquisition and Edge Intelligence） 本部分关注如何从物理世界中提取高质量数据，并在源头进行初步处理。 第四章：高精度时间同步与数据清洗 时间戳的精确性要求： 在高频控制和事件关联分析中，纳秒级的时钟同步（如IEEE 1588/PTP）是如何实现的，以及其在故障诊断中的关键作用。 传感器数据预处理： 探讨噪声过滤、基线漂移校正、缺失值插补等数据预处理技术在工业数据中的特殊应用。 数据质量指标（DQI）： 如何建立一套适用于生产环境的数据质量评估体系，确保流入上层分析平台的数据有效性。 第五章：嵌入式系统与实时操作系统（RTOS） 边缘计算节点的硬件选型： 分析基于ARM、FPGA或专用的AI加速器（如NVIDIA Jetson系列）在不同负载下的性能权衡。 实时性保障： 深入探讨RTOS（如VxWorks, FreeRTOS）如何保证任务调度的确定性，这是工业控制应用区别于传统IT系统的核心要求。 容器化与轻量级部署： 讨论Docker和Kubernetes在边缘侧的受限应用场景，以及更轻量级的容器技术（如K3s）如何用于部署模型推理服务。 第六章：边缘侧机器学习模型部署与推理 模型轻量化技术： 介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以适应边缘设备的算力约束。 联邦学习在生产协同中的潜力： 探讨如何在不共享原始敏感生产数据的前提下，通过模型参数的迭代更新，实现跨工厂的异常检测模型协同训练。 第三部分：云平台、大数据分析与数字孪生（Cloud, Analytics, and Digital Twin） 本部分聚焦于数据的汇聚、分析、可视化以及最终的业务赋能。 第七章：IIoT云平台的选型与定制 主流工业云平台对比分析： 比较AWS IoT SiteWise, Azure IoT Central, 以及西门子MindSphere等平台在数据模型构建、设备管理和安全审计方面的差异。 自建平台的必要性与挑战： 讨论企业选择自建私有云平台时面临的技术栈选择（如InfluxDB, TimescaleDB等时序数据库）和运维复杂性。 数据湖与数据仓库的整合： 如何架构数据存储，区分热数据（实时分析）和冷数据（长期审计和模型训练）。 第八章：高级预测性维护（PdM）模型构建 从状态监测到预测： 详细介绍基于传感器数据的健康指数（Health Index）构建方法。 生存分析（Survival Analysis）在设备寿命预测中的应用： 探讨Cox比例风险模型等统计方法如何用于预测剩余有价值寿命（RUL）。 因果推断在故障根源分析中的应用： 不仅仅是“什么”会发生，更重要的是分析“为什么”会发生，通过数据驱动的因果图谱来识别关键驱动因素。 第九章：构建动态数字孪生体（Digital Twin） 孪生体的多域建模： 区分物理模型（基于CAD/FEA的仿真）、行为模型（基于历史数据的统计模型）和规则模型（基于控制逻辑）。 实时数据注入机制： 确保孪生体与物理实体之间的数据同步延迟最小化，实现闭环反馈控制。 孪生体的应用场景模拟： 如何利用孪生体进行“What-If”场景分析，例如优化产线布局或测试新的控制参数，而不影响真实生产。 第四部分：安全、合规与未来趋势（Security, Compliance, and Future Outlook） 本部分强调在高度互联环境中保障系统的韧性与可持续发展。 第十章：工业网络安全深度防御 OT/IT融合带来的风险敞口： 分析传统空隙网络（Air Gap）失效后，面向Internet的攻击路径。 零信任架构在工业控制系统（ICS）中的落地： 讨论如何对内部设备间的通信进行严格认证和授权。 供应链安全与固件认证： 确保从设备采购到软件更新全生命周期的可信度，防止恶意代码植入。 第十一章：数据治理、隐私与法规遵从 工业数据的主权与跨境传输： 探讨不同国家和地区（如GDPR、中国数据安全法）对工业数据的存储和流转提出的特殊要求。 可追溯性与审计日志设计： 如何设计不可篡改的日志系统，以满足质量管理体系（如ISO 9001）对生产过程全流程追溯的要求。 第十二章：展望：自主运营与人机协作的未来 自主运营系统的演进路径： 探讨从自动化（Automation）到自主化（Autonomy）的过渡，以及AI在决策层面的深度介入。 扩展现实（XR）在工业现场的应用： 讨论AR/VR技术如何结合实时IIoT数据，为现场维护人员提供增强的指导和远程协作能力。 可持续性与能效优化： IIoT如何通过实时能源监测和碳足迹追踪，助力企业实现绿色制造目标。 --- 目标读者： 致力于推进数字化转型的企业高层管理者和技术决策者。 工业自动化、控制系统集成和SCADA工程师。 负责IT/OT融合架构的网络安全和基础设施专家。 从事工业大数据分析和应用开发的工程师和研究人员。 本书特色： 实践驱动： 包含大量基于真实工业案例的架构图、数据流示例和代码片段（非特定语言的API调用，而是设计模式）。 技术深度： 避免浮夸的术语堆砌，对底层网络协议、算法实现和系统集成细节进行深入剖析。 系统性强： 覆盖了从车间底层的传感器到企业顶层决策的完整技术栈，提供全局视野。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆