具体描述
本书在介绍检测技术的基本知识、测量误差与测量数据处理基本知识的基础上，以传感器的物理原理为主线，系统讨论了各种常用传感器的工作机理，包括电阻式传感器、电容式传感器、压电式传感器、磁电式传感器、热电式传感器、普通光电式传感器、新型光电式传感器、半导体传感器、波与射线式传感器等。同时，本书不仅仅停留在对传感器原理的介绍上，还用一定篇幅介绍了各种传感器的工程应用，这应该是本书的特色之一；此外，还讨论了传感器的补偿与标定问题。本书不仅适用于理工科大学生，作为传感器课程的教材，对相关专业的研究生和工程技术人员也有参考价值。
智能制造与工业互联网前沿技术 作者： 张志强，李明华 出版社： 机械工业出版社 出版年份： 2023年 ISBN： 978-7-111-78901-2 --- 内容简介： 本书聚焦于当前驱动全球制造业深刻变革的两大核心动力——智能制造与工业互联网。它并非专注于单一技术门类，而是以系统、集成和应用的视角，全面剖析了如何构建下一代智能工厂和高效协同的产业生态系统。全书内容紧密围绕“数据驱动决策、网络化协同制造、柔性化生产与服务创新”这一主线展开，旨在为工程技术人员、企业管理者及相关专业学生提供一套前瞻性、实践指导性强的知识体系。 第一部分：智能制造的顶层设计与核心理念 本部分首先确立了智能制造的战略地位和发展趋势。它深入阐述了“工业4.0”到“制造强国”战略的演进路径，强调了价值流重构而非简单的自动化升级。内容涵盖了全生命周期管理（PLM）的数字化转型，如何将设计、生产、服务数据融通，实现从“产品制造”向“产品-服务”一体化模式的跨越。 重点解析了制造系统的复杂性管理。在高度集成的智能系统中，如何通过系统建模与仿真（Digital Twin/数字孪生）技术，对物理实体进行高保真度映射和预测性维护。本书详细介绍了数字孪生体的构建框架，包括数据采集层、模型层、应用服务层，并结合实际案例说明了如何利用数字孪生优化生产排程和工艺流程，降低试错成本。 此外，本部分深入探讨了柔性化与个性化定制的实现路径。这涉及到面向服务的体系结构（SOA）在制造执行系统（MES）中的应用，以及如何通过快速配置和重组生产资源，以应对小批量、多品种的市场需求。 第二部分：工业互联网的关键技术栈与架构 工业互联网是实现万物互联和数据要素流通的基础设施。本部分系统梳理了工业互联网的三层架构：边缘层、平台层和应用层。 边缘计算（Edge Computing）是本章的重点。不同于传统的集中式云计算，本书强调了在生产现场直接进行数据预处理、实时控制和快速反馈的必要性。详细介绍了工业网关的选型、边缘AI算法的部署策略，以及如何确保边缘侧系统的高可靠性和低延迟性。 工业PaaS平台的构建是连接OT（操作技术）与IT（信息技术）的桥梁。本书剖析了工业大数据中台的关键模块，包括海量异构工业数据的清洗、标准化、存储与管理。特别关注了时间序列数据库在设备状态监控中的应用，以及如何利用知识图谱技术，将设备的操作手册、维护记录、故障代码等非结构化数据转化为可推理的知识资产。 在网络通信方面，本书对比了5G、TSN（时间敏感网络）在不同工业场景中的适用性。阐述了TSN如何通过确定性网络协议，解决传统以太网在实时控制网络中存在的抖动和丢包问题，为高精度运动控制和远程操作提供了可靠的网络基础。 第三部分：数据驱动的生产优化与决策 本部分是全书的核心应用部分，聚焦于如何将采集到的海量数据转化为实际的生产力。 1. 工业大数据分析与预测性维护（PdM）： 深入讲解了用于故障预测的机器学习模型。内容涵盖了特征工程（如何从原始振动、温度、电流信号中提取有效特征）、模型选择（如LSTM、Transformer在时间序列预测中的应用），以及模型的可解释性（XAI）在工业诊断中的重要性。强调了数据标注在监督学习过程中的关键作用。 2. 制造过程优化与控制： 探讨了强化学习（RL）在复杂过程优化（如化工配料、冶金控制）中的前沿应用。通过构建奖励函数，使控制系统能够自主学习最优的控制策略，实现能耗最小化或产品质量的最大化。同时，也讨论了数字孪生与优化算法的闭环集成，实现闭环优化控制。 3. 供应链与物流的协同优化： 阐述了如何利用区块链技术提升供应链的透明度和可追溯性。分析了如何通过多主体系统（Agent-Based Modeling）来模拟和优化跨企业、跨区域的复杂供应链网络，提高订单履行的效率和应对突发事件的弹性。 第四部分：安全、人才与未来展望 智能系统一旦联网，安全防护就至关重要。本部分专门辟章节讨论工业信息安全。内容包括OT/IT融合环境下的安全边界划分、工控系统（ICS）的漏洞扫描与渗透测试方法，以及针对PLC和SCADA系统的特定防护策略，强调了零信任架构在工业环境中的部署挑战与机遇。 最后，本书讨论了人机协作（Cobotics）的未来趋势。详细分析了协作机器人在非结构化环境中的感知与交互能力提升，以及企业在迈向智能制造过程中所需的人才结构转型，提出了一套适应未来数字化工厂需求的复合型人才培养框架。 --- 本书特色： 架构完整： 覆盖了从顶层战略到底层技术，再到核心应用和安全保障的完整链条。 强调系统集成： 避免了对单一技术的孤立讲解，重点阐述了如何将数字孪生、工业互联网平台、AI算法集成到实际生产流程中。 面向实践： 提供了大量工程案例和实施路线图，具有很强的工程指导价值。 前沿视角： 深度涵盖了工业PaaS平台、TSN、强化学习等当前研究和产业界热点方向。
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