Industrial Applications of Optical Inspection, Metrology and Sensing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:H. P. Stahl

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:1992-11

价格:USD 85.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819410221

丛书系列:

图书标签:

• Optical Inspection
• Metrology
• Sensing
• Industrial Applications
• Non-Destructive Testing
• Quality Control
• Manufacturing
• Automation
• Precision Measurement
• Machine Vision

现代工业中数据驱动决策与智能制造：跨学科集成与前沿实践 书籍简介 在当前以数字化和智能化为核心的第四次工业革命浪潮中，传统制造业正经历着深刻的转型。本书旨在系统梳理和深入探讨驱动现代工业升级的关键技术支柱：数据驱动的决策制定、先进的自动化控制系统、以及面向未来的智能制造范式。本书并非聚焦于单一的光学或测量技术，而是着眼于如何利用海量、异构的数据流，构建一个集成化、自适应和高效率的工业生态系统。 本书内容覆盖了从基础的工业数据采集架构到复杂的高级分析模型在实际生产环境中的部署与优化，强调跨学科知识的融合应用，特别是信息科学、控制工程与运筹学在提升工业效能中的作用。 --- 第一部分：现代工业数据生态与架构（Data Ecosystem and Architecture in Modern Industry） 本部分首先确立了在现代复杂工业流程中，数据不再仅仅是操作记录，而是成为核心的生产要素和战略资产。 第一章：工业物联网（IIoT）与数据采集的演进 本章详细分析了第二代和第三代工业物联网（IIoT）架构的最新发展。重点讨论了边缘计算（Edge Computing）和雾计算（Fog Computing）在实时数据预处理和低延迟决策回路中的关键作用。 1. 异构数据源的集成挑战： 探讨了如何统一来自不同代际、不同协议（如OPC UA, MQTT, DDS）的传感器、PLC和SCADA系统的数据流。区别于传统的集中式数据仓库，本章强调了分布式数据采集与聚合的必要性。 2. 实时性与带宽管理： 分析了高频、高吞吐量数据流的挑战，包括数据清洗、去噪和必要的采样策略，以确保数据输入模型的有效性。 3. 数据安全与可信赖性： 深入探讨了工业控制系统（ICS）网络的安全边界，以及如何利用区块链技术（在特定高价值资产追踪场景中）来增强工业数据的溯源性和完整性。 第二章：工业数据存储与管理范式 本章超越了传统的关系型数据库（RDB）范畴，专注于针对时间序列数据的优化存储方案。 1. 时间序列数据库（TSDB）的应用： 详细比较了InfluxDB、TimescaleDB等专业TSDB在处理大规模传感器时间戳数据的优势，特别是其在数据压缩率和查询速度上的表现。 2. 湖仓一体架构在工业数据中的实践： 讨论了如何结合数据湖的灵活性（存储原始、非结构化数据）和数据仓库的结构化查询能力，以支持从历史分析到实时报告的全景式数据视图。 3. 数据生命周期管理（DLM）： 针对工业数据“热、温、冷”分级的特性，制定了基于合规性要求和分析价值的自动数据归档与销毁策略。 --- 第二部分：先进分析与预测性决策（Advanced Analytics and Predictive Decision Making） 本部分聚焦于如何将采集到的数据转化为可操作的洞察力，实现从被动响应到主动预测的转变。 第三章：基于机器学习的工艺优化 本章着重于利用机器学习模型来理解复杂的、非线性的工业过程变量之间的关系，以优化产出和能耗。 1. 过程参数建模与异常检测： 详细阐述了使用无监督学习方法（如自编码器、隔离森林）来构建“正常”操作基线，并识别细微的、先兆性的工艺漂移（Process Drift）。 2. 剩余使用寿命（RUL）预测： 深入分析了基于状态的维护（CBM）的核心技术——故障预测。对比了回归模型（如LSTM）和生存分析模型在预测设备剩余寿命时的适用性。 3. 因果推断在质量控制中的应用： 探讨了如何超越简单的相关性分析，利用因果图模型来确定导致最终产品缺陷的根本性过程参数，从而进行精准干预。 第四章：数字孪生（Digital Twin）与仿真驱动的决策 本章将数据分析提升到系统级的模拟层面，引入数字孪生体作为决策支持工具。 1. 多物理场耦合建模： 讨论了如何将热力学、流体力学和结构力学模型与实时操作数据相结合，构建高保真度的数字孪生模型。 2. “假设分析”（What-If Analysis）的自动化： 阐述了如何利用孪生体进行大规模、高风险的工艺变更或设备升级前的虚拟测试，并量化不同决策路径的风险与收益。 3. 强化学习在控制策略优化中的潜力： 探讨了如何训练智能体在数字孪生环境中学习最优的动态控制策略，以应对负载变化和环境扰动。 --- 第三部分：集成化控制与自主系统（Integrated Control and Autonomous Systems） 本部分讨论如何将数据洞察无缝集成回物理操作层面，实现系统的自主运行。 第五章：自适应与高阶控制理论 本章侧重于超越传统PID控制的更高级、更具鲁棒性的控制方法。 1. 模型预测控制（MPC）的工业部署： 详细分析了MPC如何处理多输入多输出（MIMO）系统约束和实时优化目标，是实现过程优化的关键技术。 2. 基于模糊逻辑和神经网络的混合控制系统： 探讨了在知识经验难以完全量化时，如何结合专家知识（模糊逻辑）和数据学习（神经网络）来构建健壮的、具备一定“智能”的控制器。 3. 分布式控制架构： 讨论了在大型、地理分散的生产设施中，如何实现控制逻辑的去中心化和协同工作，以增强系统的容错性和响应速度。 第六章：人机协作与决策透明度 智能制造的最终目标是提高效率，而非取代操作员。本章关注于如何有效地向人类传递复杂的分析结果。 1. 可解释性人工智能（XAI）在工业中的需求： 强调了在关键任务（如停机决策）中，系统必须提供清晰的推理路径和置信度评估，而非仅仅输出一个结果。 2. 沉浸式可视化与增强现实（AR）的应用： 讨论了如何使用空间计算技术，将实时数据流、预测模型结果和维护指导叠加到物理设备上，以加速现场人员的诊断和干预。 3. 人机协作循环的闭环反馈： 建立了一个框架，确保操作员对系统建议的反馈（无论是接受还是拒绝）都能被重新摄入模型进行迭代训练，持续改进系统的决策质量。 --- 总结与展望 本书强调，未来的工业竞争力将不再仅仅取决于单个技术的优劣，而在于数据管道的完整性、分析模型的准确性，以及决策反馈回路的闭合速度和质量。本书为工程师、数据科学家和工业管理者提供了一个全面的路线图，指导他们如何在复杂的生产环境中，利用跨学科的知识体系，构建下一代智能、高效、可靠的工业系统。本书的读者将掌握一套应对工业数据化挑战的系统性思维和实践工具。

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