化工仪表及自动化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:纪绍青

出品人:

页数:119

译者:

出版时间:2009-5

价格:14.80元

装帧:

isbn号码:9787040259780

丛书系列:

图书标签:

• 化工仪表
• 自动化
• 过程控制
• 工业自动化
• 传感器
• 测量技术
• 控制系统
• 仪器仪表
• 化工工程
• 自动化仪表

《工业大数据分析与应用》 内容简介： 在数字化浪潮席卷全球的今天，工业领域正经历着前所未有的变革。从智能制造到智慧工厂，大数据技术的引入为传统工业注入了新的活力，催生了无数创新应用。《工业大数据分析与应用》一书深入探讨了工业大数据的前沿理论、核心技术及其在实践中的广泛应用。本书旨在为读者勾勒出一幅清晰的工业大数据全景图，帮助读者理解大数据如何驱动工业生产效率的提升、产品质量的优化以及运营成本的降低。 本书首先从工业大数据的概念、来源及特点入手，剖析了工业生产过程中产生的海量数据的特性，包括其多样性、时效性、复杂性以及潜在的价值。读者将了解数据采集的渠道，如传感器、PLC、SCADA系统、MES系统等，以及数据在不同环节的流转和存储方式。 接着，本书详细介绍了工业大数据分析的关键技术。涵盖了数据预处理，包括数据清洗、数据转换、数据集成等，确保数据的准确性和可用性；统计分析方法，如描述性统计、推断性统计，帮助理解数据的分布和规律；机器学习算法，包括监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习，以及它们在工业场景下的具体应用，如故障预测、性能优化、异常检测等。此外，本书还介绍了深度学习在图像识别、时序预测等复杂问题中的应用。 在应用层面，本书将理论与实践紧密结合，展示了工业大数据在多个细分领域的应用案例。例如： 智能制造： 如何利用大数据优化生产流程、提高设备利用率、实现柔性制造和个性化定制。通过分析生产线上的实时数据，可以预测设备故障，提前进行维护，避免 unplanned downtime。同时，大数据分析还能帮助优化工艺参数，提高产品一次合格率。 能源管理： 如何通过大数据分析实现能源消耗的精细化管理，降低能源成本，提高能源利用效率。例如，在电力行业，可以利用大数据预测负荷需求，优化电网调度；在石油石化行业，可以分析炼化过程中的能耗数据，找出节能降耗的潜在环节。 质量控制： 如何利用大数据构建更精确的质量预测模型，减少缺陷产品，提升产品整体质量。通过对原材料、生产过程、成品检测等环节的数据进行综合分析，可以建立起预测模型，识别影响产品质量的关键因素。 供应链优化： 如何利用大数据提升供应链的透明度和响应速度，降低库存成本，提高客户满意度。通过对供应商、生产、物流、销售等环节的数据进行分析，可以更好地预测市场需求，优化库存水平，缩短交货周期。 设备预测性维护： 如何利用大数据分析设备运行状态，实现预测性维护，变被动维修为主动维护，减少维修成本和停机损失。通过对设备振动、温度、压力等传感器数据进行实时监测和分析，可以提前发现潜在的故障征兆，安排最优的维护计划。 本书还探讨了工业大数据平台建设的关键要素，包括数据架构设计、技术选型、安全保障以及团队建设等。读者将了解到如何构建一个能够支撑海量数据存储、处理和分析的现代化工业大数据平台。 最后，本书展望了工业大数据未来的发展趋势，如物联网（IoT）与大数据深度融合、边缘计算在工业场景的应用、人工智能在工业自动化中的角色演进以及工业大数据在可持续发展中的作用等。 《工业大数据分析与应用》适合于从事工业生产、研发、管理、信息化建设等相关领域的工程师、技术人员、项目经理以及对工业大数据技术感兴趣的在校学生和研究人员。阅读本书，您将获得扎实的理论基础、丰富的实践指导以及前瞻性的行业洞察，助力您在工业数字化转型浪潮中抢占先机。

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这本书的插图和图表简直是一场视觉盛宴！我拿起这本书时，首先被那些清晰、精美的流程图和原理示意图所吸引。它们简直是教科书级别的，每一个细节都处理得恰到好处，让你在阅读复杂概念时不再感到迷茫。比如，书中对某个复杂控制回路的动态响应描述，光靠文字会显得晦涩难懂，但配上那张精心制作的波特图和阶跃响应曲线，一切豁然开朗。作者在图表的编排上也颇具匠心，它们不仅是插图，更是辅助理解的工具，能帮你快速定位关键信息。我尤其欣赏那些不同颜色、不同线条的巧妙运用，使得原本就枯燥的工程图纸变得生动起来，仿佛工程师的手刚刚放下笔。就连那些设备剖面图，都细致到能看到内部的阀芯结构和传感器的安装位置，对于初学者来说，这比单纯记忆文字描述要有效得多。可以说，这本书在视觉传达和专业性之间找到了一个完美的平衡点，让人爱不释手，连带着学习的兴趣都提高了不少。

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这本书在系统集成和现代数字化工厂的视角构建上做得尤为出色。它没有固步自封在传统的DCS和PLC层面，而是将目光投向了工业物联网（IIoT）和信息物理系统（CPS）的交叉领域。我特别关注了关于数据采集、网络安全以及如何将过程数据转化为生产决策支持系统（DSS）的那几个章节。作者清晰地阐述了现代自动化系统如何从“控制”走向“智能优化”的演变路径，这对于我们这些需要面向未来工厂进行职业规划的人来说，至关重要。它不仅仅教授了如何操作现有仪表，更重要的是，它构建了一种面向未来的、整合了IT与OT思维的自动化工程素养。读完后，我不再仅仅将仪表视为孤立的硬件，而是看作是整个信息流和决策链中的关键节点，这种系统性的认知提升，是这本书给我带来的最宝贵的财富。

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我最欣赏这本书的“工具箱”特质。它不是那种读完一遍就束之高阁的理论专著，而是那种需要随时翻阅、对照参考的实用手册。书中的附录部分简直是宝藏，里面收录了大量标准化的计算公式、常用传感器的选型参数表，以及不同工业标准（如HART、Foundation Fieldbus）的简要介绍。我记得有一次在做项目模拟时，需要快速查阅某个流量计的精度范围和输出信号类型，翻开索引后，直接定位到了对应的表格，效率比上网搜索要快得多，而且准确性更有保障，毕竟是出自同一本权威著作。此外，书中对常见故障诊断的描述也非常到位，它不是简单地说“出现偏差”，而是详细列举了从传感器到执行器可能出现的各种具体问题，以及对应的排查步骤和维护建议。这让这本书的使用价值远远超出了课堂学习的范畴，更像是一位驻扎在身边的资深工程师。

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这本书的理论深度和广度，真的让我这个行业新人感到既敬畏又受益匪浅。它绝不仅仅停留在“是什么”的层面，而是深入剖析了“为什么会这样”以及“如何设计和优化”。我发现书中对PID控制算法的推导过程详尽得令人发指，从拉普拉斯变换到离散化，每一步的数学依据都交代得清清楚楚，绝不含糊带过。更让我惊喜的是，它还涵盖了当前工业前沿的一些高级主题，比如模糊逻辑控制和模型预测控制（MPC）的基本思想和应用场景，这在很多基础教材中是看不到的。作者显然是一位资深的实践者，他能将晦涩的数学模型与实际生产中的具体难题（比如反应釜的温度超调问题）紧密结合起来，提出的解决方案既有理论上的优雅性，又具备工程上的可行性。读完相关章节，我感觉自己像是完成了一次从宏观系统设计到微观元件选型的完整训练，知识体系一下子被搭建得扎实而全面。

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这本书的行文风格非常独特，它有一种沉稳而又不失激情的叙述感。作者似乎很了解读者在学习过程中可能遇到的困惑点，常常在关键转折处使用一些类比或历史背景的引入，一下子拉近了与读者的距离。举个例子，在讲解反馈回路的稳定性时，他没有直接抛出根轨迹图，而是先用一个生活中的例子——比如用脚控制自行车保持平衡——来生动地阐述了“超调”和“振荡”的直观感受，这种循序渐进的引导方式，极大地降低了初学者的心理门槛。语言组织上，它避免了冗长和重复，每一个句子都信息密度极高，但整体读起来却异常流畅，仿佛在听一位经验丰富的教授娓娓道来。这种高信息密度的同时保持阅读愉悦的平衡，是很多技术书籍难以企及的。

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