具体描述
本书是看图学技术丛书——电工技术类之一。本书以电气控制电路为中心，控制元器件的结构原理为基础，常见的典型控制电路为实例，介绍了电气控制设备的结构、控制功能的实现、一般设计分析方法、故障查找和维修方法等。此外，还介绍了电子电路的构成、强电和弱电的接口电路、可编程控制器的应用方法以及电路故障的特点。
本书理论联系实际，重点突出，插图丰富，实用性强，可供电气控制设备运行、维修的初中级技术工人、职业学校学员和工人阅读，也可供大专院校电气专业类师生参阅。
好的，以下是一份针对您提供的书名《看图学电气控制设备故障检修》的、不包含其内容的图书简介，力求详实且自然流畅： --- 书名： 工业物联网与智能制造：系统架构、关键技术与应用实践 内容简介： 在当前全球工业界正经历的深刻变革中，以物联网（IoT）为核心驱动力的智能制造已成为重塑生产模式、提升竞争力的必然趋势。本书《工业物联网与智能制造：系统架构、关键技术与应用实践》旨在为工程师、技术管理者以及相关专业学习者提供一个全面、深入且极具实操价值的知识框架，系统阐述如何从概念构建到实际部署，成功构建和运行新一代智能工厂。 本书紧密围绕“数据驱动决策”这一核心理念，将理论研究与前沿技术应用紧密结合，尤其侧重于工业现场的复杂性和异构性挑战。全书内容结构清晰，从宏观的战略规划入手，逐步深入到微观的技术细节实现，确保读者能够构建起完整的认知体系。 第一部分：智能制造的战略蓝图与理论基石 本部分首先描绘了智能制造的宏伟蓝图，深入分析了工业4.0、信息物理系统（CPS）以及数字化工厂的内涵与外延。我们探讨了制造模式的转变，即如何从传统的自动化（Automation）阶段，跨越至信息集成（Information Integration）和最终的智能化（Intelligence）阶段。 制造范式的演进： 详细对比了大规模定制（Mass Customization）、柔性制造系统（FMS）与智能制造在生产理念、组织结构和技术支撑上的根本差异。 系统架构的顶层设计： 重点阐述了智能工厂的层次化架构模型，包括现场感知层、网络传输层、平台服务层和应用决策层。我们特别分析了如何在高吞吐量和低延迟要求的工业环境中，设计出既稳定又具备高度扩展性的整体框架。 数据治理与安全基石： 智能制造的根基在于数据。本章详细讲解了工业数据的生命周期管理、数据清洗、标准化协议（如OPC UA在互操作性中的作用），并对工业控制系统（ICS）在网络化带来的安全风险进行了全面的风险评估与防护策略的介绍。 第二部分：工业物联网的核心技术栈剖析 这是本书的技术核心部分，深入剖析支撑智能制造运转的几大关键技术领域，特别是针对传统OT（Operational Technology）环境向IT（Information Technology）环境融合所面临的技术瓶颈。 低延迟与可靠性网络： 针对生产现场对实时性、可靠性和带宽的极端要求，本书详细解析了TSN（时间敏感网络）的原理及其在确保确定性通信中的关键作用。同时，对5G技术在工业环境下的增强型移动宽带（eMBB）、海量机器类通信（mMTC）和超高可靠低延迟通信（uRLLC）的应用场景和部署挑战进行了深入探讨。 边缘计算（Edge Computing）的实践： 工业数据量巨大，全部上传云端存在延迟和成本问题。本书阐述了边缘计算在数据预处理、实时控制回路优化和本地数据存储中的必要性。我们提供了一套基于容器化技术的边缘应用部署框架，帮助读者理解如何在资源受限的工业网关上高效运行复杂的分析模型。 工业云计算平台与数据中台： 在区域层面和企业层面，如何构建统一的数据汇聚、建模和分析平台是实现全要素互联的关键。本节详细介绍了工业SaaS、PaaS服务的构建思路，以及数据中台如何通过统一的API服务层，打破不同业务系统之间的数据孤岛。 第三部分：智能制造前沿应用与高级分析 理论架构搭建完成后，本部分聚焦于如何利用先进的分析技术将数据转化为可执行的洞察力，实现真正的智能化运维和生产优化。 基于机器学习的预测性维护（PdM）： 详细介绍了如何采集设备（如电机、泵、CNC机床）的振动、温度、电流等特征信号，并应用深度学习模型（如LSTM、Transformer）构建剩余使用寿命（RUL）预测算法。书中提供了从特征工程到模型训练、再到在线部署的完整流程示例。 数字孪生（Digital Twin）的构建与仿真： 本章阐述了数字孪生模型在虚拟调试、工艺优化和远程诊断中的核心价值。重点解析了如何将CAD/CAE数据、实时OT数据与仿真引擎（如Ansys Twin Builder, Unity/Unreal Engine）进行有效集成，创建高保真度的动态孪生体。 质量追溯与供应链协同： 探讨了如何利用区块链技术（Private/Consortium Blockchain）在保证数据不可篡改性的前提下，实现产品从原材料到终端用户的全生命周期透明化追溯，增强供应链的韧性和客户信任度。 本书特色： 本书的独特之处在于其极强的跨界融合能力和工程导向。它不仅关注高大上的理论架构，更致力于解决工业现场“最后一公里”的集成难题。书中包含了大量基于真实案例分析的架构设计图解、关键协议报文解析以及主流工业软件平台的集成方法，理论与实践紧密衔接，确保读者能够带着清晰的路线图，将智能制造的理念落地到具体的生产实践中。无论您是企业技术升级的决策者，还是负责系统集成的工程师，本书都将是您迈向下一代智能工厂的必备参考指南。 ---
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