可编程控制器原理及工程应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:常斗南，李全利主编

出品人:

页数:284

译者:

出版时间:2006-7

价格:29.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787121027239

丛书系列:

图书标签:

• PLC
• 可编程控制器
• 工业自动化
• 电气控制
• 原理
• 应用
• 工程
• 技术
• 编程
• 控制系统

数字孪生：理论基础、建模技术与前沿应用 本书概述 《数字孪生：理论基础、建模技术与前沿应用》是一部全面深入探讨数字孪生（Digital Twin）这一新兴复杂系统的专著。本书旨在为读者提供一个从概念起源到实际落地的完整知识体系，重点关注数字孪生的核心理论框架、关键建模与仿真技术，以及在智能制造、智慧城市、航空航天等领域的深度工程应用。本书内容严谨，逻辑清晰，旨在成为相关领域研究人员、工程师及高年级学生的权威参考资料。 第一部分：数字孪生的基本理论与发展脉络 本部分系统梳理了数字孪生的起源、演进及其与其他相关概念（如仿真、CIM、IoT）的本质区别。 第一章：数字孪生的概念辨析与内涵 数字孪生的核心思想是构建一个与物理实体（Physical Entity）在信息空间中实时、精准、动态的映射关系。本章首先界定了数字孪生的“五大要素”：物理实体、虚拟模型、连接机制、数据流与服务接口。深入分析了数字孪生与传统仿真模型的本质差异，强调了数字孪生对“实时性”、“双向交互性”和“全生命周期覆盖”的严格要求。此外，还探讨了数字孪生在工业4.0、信息物理系统（CPS）战略中的战略地位及其对未来产业升级的驱动作用。 第二章：数字孪生的架构体系与分层模型 数字孪生系统是一个复杂的集成系统。本书采用主流的五层或七层参考架构模型（如NASA提出的模型），对数字孪生的结构进行解构。详细阐述了： 1. 物理实体层（Physical Layer）： 涉及传感器、执行器、嵌入式系统的部署与数据采集技术。 2. 连接与数据集成层（Connection & Integration Layer）： 重点讨论工业互联网协议（如MQTT, OPC UA）以及大数据传输与预处理技术。 3. 虚拟模型层（Virtual Model Layer）： 这是数字孪生的“大脑”，涉及多尺度、多物理场模型的构建策略。 4. 数据分析与决策层（Analysis & Decision Layer）： 探讨如何利用AI/ML对孪生体数据进行洞察和预测。 5. 服务与应用层（Service & Application Layer）： 论述如何将孪生体的能力转化为实际的业务价值，如远程诊断、预测性维护等。 第二章末尾，本书还专门设立一节，讨论了数字孪生的成熟度模型（DTMM），帮助企业评估自身在构建数字孪生系统过程中的所处阶段。 第二部分：核心建模技术与仿真实现 数字孪生的价值实现严重依赖于精确的建模技术。本部分聚焦于如何构建高保真度的虚拟模型，并实现与物理世界的动态同步。 第三章：多物理场耦合建模方法 高保真数字孪生体需要整合机械、热力、流体、电磁等多个物理领域的模型。本章详细介绍了用于构建这些模型的关键数值计算方法： 有限元法（FEM）与有限体积法（FVM）： 适用于复杂几何结构和连续介质的分析。 离散单元法（DEM）： 用于模拟颗粒、粉末等离散体系的行为。 多物理场耦合策略： 探讨了单向、弱耦合和强耦合等不同级别的模型集成技术，并讨论了如何处理不同模型在时间尺度和空间分辨率上的不匹配问题。 第四章：基于数据的驱动建模（Data-Driven Modeling） 除了传统的基于物理规律的建模（White-Box Modeling），数据驱动的方法（Black-Box Modeling）在面对复杂、机理不清的系统时尤为重要。 系统辨识与参数估计： 运用回归分析、卡尔曼滤波等技术，从实时数据中提取系统参数。 机器学习在建模中的应用： 介绍如何利用神经网络（如RNN, LSTM）构建输入-输出映射模型，尤其是在处理传感器漂移、非线性衰退等问题时的优势。 混合建模（Hybrid Modeling）： 强调物理模型与数据模型的融合是构建高精度、高鲁棒性数字孪生的关键路径。 第五章：实时同步与状态估计技术 数字孪生必须与物理实体保持时间上和状态上的同步。 状态估计算法： 重点讲解扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波（PF）在处理传感器噪声和模型不确定性，实现状态实时重构中的应用。 时间同步与延迟补偿： 分析通信延迟对孪生精度的影响，并介绍时间同步协议和基于预测机制的延迟补偿技术。 第三部分：数字孪生的前沿应用与工程实践 本部分将理论与技术落地，通过多个典型案例展示数字孪生在不同行业中的巨大潜力。 第六章：智能制造中的数字孪生应用 在工业4.0背景下，数字孪生是实现柔性制造和智能决策的核心。 生产线级孪生（Process Twin）： 用于实时监控生产节拍、瓶颈分析和工艺参数优化。 产品级孪生（Product Twin）： 贯穿产品设计、制造、使用到报废的全生命周期，实现“制造过程可追溯性”和“设计改进闭环”。 车间级孪生（Factory Twin）： 聚焦于能源管理、物流优化和人员安全调度。 第七章：智慧城市与基础设施管理 数字孪生在城市尺度上的应用带来了对基础设施的全新管理范式。 城市能源网格孪生： 模拟电网负荷预测、新能源接入的稳定性分析。 结构健康监测（SHM）： 针对桥梁、隧道等大型基础设施，通过孪生模型集成物联网数据，实现早期故障预警和剩余寿命评估。 交通流优化： 建立城市交通网络的动态孪生体，进行信号灯配时优化和应急疏导模拟。 第八章：挑战、安全与未来趋势 数字孪生的广泛应用也带来了新的挑战。 互操作性与标准化： 讨论当前工业界在不同平台、不同模型之间数据交换和模型语义统一方面遇到的难题。 数据安全与隐私保护： 鉴于孪生体包含关键的生产数据和运营机密，本章深入探讨了区块链技术在保证数据可信度和不可篡改性方面的潜在作用。 未来展望： 探讨数字孪生向“数字生命体”（Digital Life）演进的方向，以及与增强现实（AR/VR）技术的深度融合，实现人机交互的革命性提升。 本书特点总结 本书的显著特点在于其理论的深度和实践的广度并重。它不仅详细阐述了数字孪生背后的数学原理和计算方法，更结合了大量工程案例，展示了如何将这些理论转化为可部署、可维护的工程系统。本书是构建下一代智能系统的必备参考手册。

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