测量、控制与管理一体化技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:李昌禧

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2004-1-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118033670

丛书系列:

图书标签:

• 测量技术
• 控制技术
• 管理技术
• 一体化
• 自动化
• 工业控制
• 过程控制
• 数据采集
• 系统集成
• 优化控制

《人工智能驱动的工业自动化与智能制造前沿技术》 图书简介 本书深度聚焦于当前工业生产领域最前沿的人工智能（AI）技术在自动化系统中的集成与应用，以及由此催生的智能制造新范式。全书以理论指导与工程实践相结合的原则编写，旨在为读者提供一个全面、系统且深入的知识体系，涵盖从基础的智能感知到复杂的决策优化，再到全流程的智能管控。本书着重探讨如何利用深度学习、强化学习、机器视觉、物联网（IoT）以及边缘计算等核心技术，革新传统的自动化生产线，实现柔性制造、预测性维护和资源的最优配置。 第一部分：智能制造的理论基石与环境构建 第一章：智能制造的时代背景与核心理念 本章首先剖析全球制造业向工业4.0乃至5.0迈进的驱动力，重点阐述智能制造区别于传统自动化（如DCS、PLC控制系统）的核心特征——数据驱动的自适应性和学习能力。内容深入探讨了数字孪生（Digital Twin）的概念模型及其在生产线虚拟调试、性能预测中的关键作用，以及对信息物理系统（CPS）架构的细致解读。本章强调，智能制造并非简单的技术叠加，而是生产要素的深度融合与价值链的重构。 第二章：工业物联网（IIoT）与数据采集基础设施 本章详细介绍支撑智能制造的数据神经系统——工业物联网的架构设计。重点内容包括：新一代工业传感器技术（如微机电系统MEMS传感器、高精度非接触式测量设备）的原理与选型；低延迟、高可靠性的工业通信协议（如TSN、5G-URLLC在工厂环境中的应用）；以及如何构建一个安全、可扩展的工业数据湖，确保海量异构数据的实时、清洗、标准化采集与传输。 第三章：边缘计算与实时数据处理 鉴于云端计算在处理工业高频、强实时性数据时的固有延迟，本章将边缘计算技术作为关键技术进行深入阐述。详细分析了边缘智能网关的硬件选型标准、本地化数据预处理算法（如数据降维、特征提取）的实现路径，以及如何通过边缘侧的计算能力，支持即时故障诊断和局部闭环控制。探讨了云计算与边缘计算的协同工作模式（Fog Computing），以平衡实时性、稳定性和全局优化需求。 第二部分：人工智能在生产过程中的赋能技术 第四章：机器视觉与工业质量的智能化检测 本章聚焦于如何利用先进的机器视觉技术实现产品质量的自动化、高精度检测。内容涵盖2D/3D视觉系统的配置、高速图像采集技术，并着重讲解基于卷积神经网络（CNN）的缺陷识别算法，如目标检测（YOLO、SSD）和图像分割技术（U-Net）在复杂背景下的鲁棒性训练。此外，还探讨了主动式视觉引导（Visual Servoing）在复杂装配任务中的应用。 第五章：深度学习在过程控制中的应用 本章超越了传统的PID控制和模型预测控制（MPC），探讨深度学习模型如何处理高维、非线性、时变过程数据。内容包括：利用循环神经网络（RNN/LSTM）进行复杂系统状态的精准预测；应用深度强化学习（DRL）训练自适应控制器，使其能够在未知或快速变化的环境中自主优化控制策略，例如在复杂化学反应器或冶金过程中的温度、压力优化控制。 第六章：预测性维护（PdM）与资产性能管理（APM） 本章系统介绍如何将AI技术应用于设备健康管理。详细阐述了特征工程在振动、声学、热成像数据中的重要性，以及如何使用自编码器（Autoencoders）进行异常点检测。重点讲解基于剩余使用寿命（RUL）的预测模型构建，包括Cox比例风险模型与生存分析在设备故障时间预测中的应用，从而指导维修决策，最大限度减少非计划停机时间。 第三部分：智能系统的集成、优化与安全 第七章：智能调度与柔性制造系统的优化 本章探讨如何利用AI技术解决高度复杂的生产调度问题。内容涉及遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等启发式算法在资源分配中的应用，并深入讲解了如何运用图神经网络（GNN）来建模复杂的生产流程依赖关系。重点阐述了如何设计一个能够实时响应订单变更、物料短缺的柔性制造执行系统（Smart MES）。 第八章：人机协作（Cobots）与作业安全增强 本章关注未来工厂中人与机器的交互模式。详细介绍协作机器人（Cobots）的技术特点、安全区域设置标准（如力/扭矩限制），以及如何通过自然语言处理（NLP）和手势识别技术实现更直观的人机交互界面。同时，探讨了利用AI对操作人员行为进行实时风险评估，以提高人机工作环境下的安全性。 第九章：工业信息安全与数据可信度保障 在高度互联的智能工厂中，信息安全是核心挑战。本章系统梳理了针对工控系统（ICS）的网络威胁模型，包括对PLC、SCADA系统的特定攻击手段。内容重点讲解了如何通过安全域划分、入侵检测系统（IDS）的AI化改进，以及区块链技术在工业数据溯源与防篡改方面的潜力，确保智能决策所依据的数据是真实、可信的。 结语：未来工厂的蓝图与挑战 本书最后展望了自主运行工厂（Lights-Out Manufacturing）的愿景，总结了当前技术从试点走向大规模商业化部署过程中仍需克服的标准化、互操作性、以及高昂的初始投入等现实挑战。本书为读者提供了清晰的技术路线图和应对策略。

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