Design and Development of Medical Electronic Instrumentation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:David Prutchi

出品人:

页数:461

译者:

出版时间:2004-11-22

价格:USD 193.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780471676232

丛书系列:

图书标签:

• 医疗电子仪器
• 生物医学工程
• 仪器仪表
• 电路设计
• 信号处理
• 嵌入式系统
• 传感器技术
• 医学影像
• 医疗设备
• 电子工程

好的，这是一份关于一本未命名图书的详细简介，该图书内容与“Design and Development of Medical Electronic Instrumentation”无关。 --- 《数字孪生与智能制造：面向工业4.0的深度融合应用》 书籍简介 在当前全球制造业向数字化、智能化转型的浪潮中，工业4.0已成为重塑生产范式的核心驱动力。本书《数字孪生与智能制造：面向工业4.0的深度融合应用》并非聚焦于医疗电子设备的设计与开发，而是深入剖析了数字孪生（Digital Twin）技术如何与先进制造体系深度耦合，构建出新一代的智能工厂和柔性生产线。本书旨在为工业领域的工程师、研究人员、技术管理者以及希望理解未来制造图景的决策者，提供一套全面、系统且具有实操指导意义的理论框架与应用案例。 第一部分：智能制造与数字孪生技术基石 本部分首先为读者奠定了理解现代智能制造和数字孪生概念的理论基础。我们避免了对传统电子仪器设计的任何提及，而是将焦点完全置于信息物理系统（CPS）和工业物联网（IIoT）的交汇点。 第一章：工业4.0的时代背景与核心驱动力 本章概述了全球制造业的演进历程，从自动化时代到信息物理系统的出现，明确了智能制造（Smart Manufacturing）的定义、特征及其对供应链、生产效率和产品创新带来的颠覆性影响。详细阐述了数据驱动决策、柔性生产、个性化定制等核心需求如何催生了对高级模拟和实时监控技术的需求。 第二章：数字孪生的理论模型与架构 数字孪生是本书的核心概念。本章系统地介绍了数字孪生的五大核心要素：物理实体、虚拟模型、连接机制、数据流和服务。我们深入探讨了不同粒度的孪生模型（组件级、设备级、系统级和工厂级）的构建方法。特别关注于如何建立一个能够实时、双向映射物理世界状态的动态虚拟表征。此部分着重于建模语言（如UML/SysML在制造系统中的应用）和语义互操作性。 第三章：数据采集、融合与传输技术栈 智能制造的生命线在于数据。本章详细论述了支撑数字孪生运行的IIoT技术栈。内容涵盖了从边缘层传感器网络、OPC UA等工业通信协议，到云平台或本地数据湖的构建。强调了时间序列数据库（TSDB）在处理高频制造数据中的作用，并介绍了数据清洗、规范化和安全传输的最佳实践，确保虚拟模型数据的准确性和可靠性。 第二部分：数字孪生在制造生命周期中的应用实践 本部分将理论付诸实践，详细描绘了数字孪生如何贯穿产品设计、生产规划、运行监控直至售后服务的整个生命周期，极大地提升了制造系统的智能化水平。 第四章：面向制造的设计（Design for Manufacturing, DFM）与虚拟调试 在产品设计阶段，数字孪生通过虚拟原型验证实现“第一次就做对”。本章讲解了如何利用高保真度的三维模型与仿真环境，对产品结构、装配流程进行提前验证，从而避免昂贵的物理原型迭代。核心内容包括：基于模型的系统工程（MBSE）方法在制造系统规划中的应用，以及在真实设备投入运行前，通过孪生体进行控制逻辑和安全策略的“虚拟调试”（Virtual Commissioning）。 第五章：智能排程与动态资源优化 生产车间的核心挑战在于如何在不确定性（如物料延迟、设备故障）下实现最优调度。本章阐述了如何构建实时的生产孪生体，用以模拟当前订单、在制品（WIP）状态和设备负荷。重点介绍了结合优化算法（如遗传算法、强化学习）的智能排程系统，该系统可以根据孪生体反馈的实时瓶颈信息，自动调整生产顺序，实现吞吐量的最大化和延迟的最小化。 第六章：预测性维护与远程资产性能管理（APM） 这是数字孪生最具商业价值的应用场景之一。本章深入探讨了如何将设备运行数据（振动、温度、电流等）输入孪生模型，结合故障物理模型和机器学习算法，实现对潜在故障的精准预警。详细介绍了健康指数（Health Index）的构建方法，以及如何利用孪生体进行“假如”分析（What-if Analysis），为维护团队提供最优的干预窗口和维修方案，从而消除计划外停机。 第三部分：高级融合与未来展望 本部分超越了基础应用，探讨了数字孪生与其他新兴技术（如人工智能、边缘计算）的深度融合，展望了未来智能工厂的形态。 第七章：边缘计算与低延迟控制回路 为了实现真正的实时响应，必须将部分计算能力下沉至生产现场。本章分析了边缘计算（Edge Computing）在数字孪生架构中的定位。重点阐述了边缘智能如何支持高频数据预处理和关键决策的快速执行，特别是在涉及闭环控制的场景中，如何保证低延迟的反馈机制，这是传统云计算难以有效提供的。 第八章：基于人工智能的孪生模型自适应与进化 一个静态的虚拟模型无法应对制造环境的持续变化。本章讨论了如何利用机器学习，特别是深度学习和强化学习，使数字孪生体具备“自我学习”和“自我校准”的能力。例如，当物理设备发生磨损或工艺参数漂移时，AI算法能够自动调整孪生模型的内部参数，确保其精确度不会随着时间衰减，从而实现“活的”模型。 第九章：数字孪生在供应链弹性与可持续性中的作用 本书最后展望了数字孪生在宏观层面的应用。探讨了如何构建跨工厂、跨地域的供应链数字孪生，以模拟和优化物流网络、库存策略，从而增强对突发事件（如自然灾害或地缘政治变化）的抵抗能力。同时，也阐述了如何利用孪生体优化能源消耗模型和废弃物处理流程，推动制造业向更可持续的方向发展。 --- 目标读者群体 本书面向对象明确，主要服务于： 自动化与控制工程师： 寻求将传统PLC/SCADA系统升级到基于模型、数据驱动的新一代控制架构。 制造系统架构师： 负责设计和集成下一代智能工厂基础设施的技术人员。 研发与工艺工程师： 希望利用虚拟仿真加速产品导入和工艺优化的专业人士。 工业软件开发人员： 专注于构建IIoT平台、仿真软件或企业资源规划（ERP）与制造执行系统（MES）集成解决方案的开发者。 技术管理层与战略规划人员： 需要理解和评估数字孪生技术投资回报（ROI）的决策者。 本书的独特价值 本书摒弃了通用技术概述的肤浅描述，而是提供了一套聚焦于深度集成和价值实现的框架。它详细分解了从底层数据采集到顶层决策优化的全过程，提供了大量的架构图、数据流模型和实际应用案例分析，旨在帮助读者构建真正具备业务驱动力的数字孪生系统，实现工业4.0的承诺。全书内容严谨，技术深度适中，确保了理论的先进性与工程实践的可行性。

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