Smart Sensors and Sensing Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gupta, G. S. 编

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:

isbn号码:9783540795896

丛书系列:

图书标签:

• Smart Sensors
• Sensing Technology
• MEMS
• IoT
• Wireless Sensor Networks
• Signal Processing
• Data Acquisition
• Instrumentation
• Embedded Systems
• Transducers

深入探索前沿数字孪生与工业互联网的融合应用 书名：《数字孪生驱动的智能制造：理论、技术与实践》 内容提要 在当前以数字化、网络化、智能化为核心特征的第四次工业革命浪潮中，传统制造业正面临前所未有的转型压力与机遇。本书旨在系统、深入地探讨“数字孪生”（Digital Twin）技术如何作为核心驱动力，赋能智能制造（Smart Manufacturing）的各个环节，并最终构建起高效、柔性、自适应的工业互联网（Industrial Internet）生态系统。 本书跳脱出对单一硬件或软件系统的关注，而是聚焦于跨域数据融合、高保真模型构建、实时同步机制设计以及闭环反馈优化的整体架构与方法论。我们认为，数字孪生不仅仅是物理实体在虚拟空间中的简单映射，更是一种具有生命力、能够自我演化和持续优化的复杂信息系统。 全书内容分为五大部分，共计十五章，力求为工程技术人员、科研工作者及高层决策者提供一个全面而实用的参考框架。 --- 第一部分：数字孪生的理论基石与演进路径 本部分首先界定了数字孪生的核心概念，将其置于信息物理系统（CPS）和工业互联网的宏观背景下进行分析。我们详细阐述了数字孪生的五个关键维度：物理实体层、数据连接层、虚拟模型层、智能分析层和应用服务层。 1. 概念辨析与分级模型： 区分了数字模型、数字样机（Digital Prototype）与数字孪生之间的本质差异。提出了一个基于保真度（Fidelity）和交互性（Interactivity）的数字孪生分级模型（Level 1到Level 5），明确指出实现高级别孪生所需的技术突破点。 2. 数据基础与语义集成： 强调了支撑孪生体的基础——异构数据的有效集成。探讨了如何利用本体论（Ontology）和语义描述技术，打破不同设备、不同软件平台之间的数据壁垒，确保虚拟模型对物理状态的准确、无歧义理解。 3. 生命周期驱动的孪生构建： 详细阐述了数字孪生如何贯穿产品的设计、制造、运营和退役的整个生命周期。重点分析了在设计阶段的“预孪生”（Pre-Twin）建模，以及在运营阶段如何通过实时反馈进行模型校准与持续演化。 --- 第二部分：高保真虚拟模型的构建技术 虚拟模型是数字孪生的“灵魂”。本部分聚焦于如何利用先进的仿真、建模和可视化技术，构建出能够精确反映物理世界行为的数字副本。 1. 多尺度、多物理场耦合建模： 针对复杂工业过程（如精密加工、复杂装配），探讨了如何整合有限元分析（FEA）、计算流体力学（CFD）和离散事件仿真（DES）等方法，实现跨尺度的物理现象耦合，提高预测精度。 2. 基于学习的参数辨识与模型降阶： 阐述了在面对高维、非线性物理模型时，如何结合机器学习（ML）算法（如高斯过程回归、神经网络）对模型参数进行实时辨识和优化。同时，介绍了模型降阶（Model Order Reduction）技术在确保实时仿真速度方面的应用。 3. 沉浸式可视化与人机交互界面（HMI）： 讨论了扩展现实（XR，包括VR/AR）技术在数字孪生可视化中的集成。重点在于如何设计符合人因工程学的交互界面，使用户能够直观地“置身于”虚拟环境中，进行远程诊断、干预和操作。 --- 第三部分：实时同步与工业互联网集成框架 数字孪生的价值体现在其“实时性”上。本部分深入研究了支撑孪生体与实体间同步通信的技术栈。 1. 边缘计算与数据预处理： 分析了将部分计算和数据清洗工作下沉至边缘设备的重要性。探讨了边缘计算网关在协议转换、时序数据缓存和异常检测中的作用，以降低对云端带宽的依赖。 2. 可靠、低延迟的通信机制： 对比了传统TCP/IP、MQTT、TSN（时间敏感网络）以及5G/6G技术在工业环境中的适用性。特别强调了TSN在确保数据传输确定性（Determinism）方面对实时控制回路的支撑作用。 3. 工业互联网平台架构解析： 详细剖析了主流工业互联网平台（如SaaS、PaaS、IaaS层）中数字孪生服务模块的部署策略。重点讨论了如何利用微服务架构实现孪生应用的高效部署和弹性伸缩。 --- 第四部分：数字孪生驱动的智能决策与优化 当孪生体具备了实时性和高保真性后，其核心价值便体现在对生产过程的预测、优化和自我调节能力上。 1. 预测性维护（PdM）与健康管理（PHM）： 阐述了如何利用孪生体进行“假设情景分析”（What-if Scenarios）。通过注入故障模式数据，模拟设备衰退路径，实现比传统状态监测更精准的剩余使用寿命（RUL）预测。 2. 生产调度与柔性制造优化： 展示了数字孪生如何用于优化复杂的排产调度问题。通过在虚拟环境中快速迭代数百种调度方案，并基于生产线的实时约束条件（如能源消耗、物料流），选出全局最优或局部最优的执行策略，并回传给PLC系统。 3. 闭环反馈与自适应控制： 这是数字孪生技术成熟的标志。本章探讨了如何构建一个快速迭代的闭环系统，即：监测 -> 孪生分析 -> 策略生成 -> 物理执行 -> 再次监测。重点分析了控制算法（如模型预测控制 MPC）与孪生模型的集成方法。 --- 第五部分：实践案例、挑战与未来展望 本书的最后一部分将理论与实践紧密结合，并通过真实的工业案例来验证所提方法论的有效性，并探讨当前推广过程中面临的现实挑战。 1. 典型行业应用案例剖析： 精选了航空航天、高端装备制造和流程工业中三个成熟的数字孪生应用案例，深入分析其技术栈选择、数据治理策略以及带来的量化效益（如OEE提升、故障率降低）。 2. 安全、标准与人才培养的挑战： 深入讨论了数字孪生系统在数据安全和网络弹性方面可能存在的脆弱性，以及国际标准化组织（如ISO、IEC）在孪生模型描述和互操作性方面的工作进展。最后，提出了面向未来工业体系的复合型人才需求画像。 3. 迈向“自主工厂”的演进： 展望了数字孪生技术在联邦式孪生（Federated Twins）、系统之系统（System-of-Systems）集成，以及最终实现完全自主运行的“自适应工厂”（Adaptive Factory）中的作用和潜力。 本书特色： 理论深度与工程实用性并重： 既有坚实的数学和计算机科学理论基础，又提供了可直接参考的工程实现路线图。 强调跨学科集成： 重点关注了建模仿真、大数据分析、边缘计算和控制工程之间的交叉融合点。 聚焦价值实现： 不仅描述“如何构建”孪生体，更侧重于阐述“如何利用”孪生体创造实际的经济效益和运营效率提升。 本书是从事智能制造系统集成、工厂自动化升级、以及相关前沿技术研发人员不可或缺的专业参考书。

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