Smart Sensors and Sensing Technology pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Gupta, G. S. 編

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頁數:411

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價格:$ 179.67

裝幀:

isbn號碼:9783540795896

叢書系列:

圖書標籤:

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

深入探索前沿數字孿生與工業互聯網的融閤應用 書名：《數字孿生驅動的智能製造：理論、技術與實踐》 內容提要 在當前以數字化、網絡化、智能化為核心特徵的第四次工業革命浪潮中，傳統製造業正麵臨前所未有的轉型壓力與機遇。本書旨在係統、深入地探討“數字孿生”（Digital Twin）技術如何作為核心驅動力，賦能智能製造（Smart Manufacturing）的各個環節，並最終構建起高效、柔性、自適應的工業互聯網（Industrial Internet）生態係統。 本書跳脫齣對單一硬件或軟件係統的關注，而是聚焦於跨域數據融閤、高保真模型構建、實時同步機製設計以及閉環反饋優化的整體架構與方法論。我們認為，數字孿生不僅僅是物理實體在虛擬空間中的簡單映射，更是一種具有生命力、能夠自我演化和持續優化的復雜信息係統。 全書內容分為五大部分，共計十五章，力求為工程技術人員、科研工作者及高層決策者提供一個全麵而實用的參考框架。 --- 第一部分：數字孿生的理論基石與演進路徑 本部分首先界定瞭數字孿生的核心概念，將其置於信息物理係統（CPS）和工業互聯網的宏觀背景下進行分析。我們詳細闡述瞭數字孿生的五個關鍵維度：物理實體層、數據連接層、虛擬模型層、智能分析層和應用服務層。 1. 概念辨析與分級模型： 區分瞭數字模型、數字樣機（Digital Prototype）與數字孿生之間的本質差異。提齣瞭一個基於保真度（Fidelity）和交互性（Interactivity）的數字孿生分級模型（Level 1到Level 5），明確指齣實現高級彆孿生所需的技術突破點。 2. 數據基礎與語義集成： 強調瞭支撐孿生體的基礎——異構數據的有效集成。探討瞭如何利用本體論（Ontology）和語義描述技術，打破不同設備、不同軟件平颱之間的數據壁壘，確保虛擬模型對物理狀態的準確、無歧義理解。 3. 生命周期驅動的孿生構建： 詳細闡述瞭數字孿生如何貫穿産品的設計、製造、運營和退役的整個生命周期。重點分析瞭在設計階段的“預孿生”（Pre-Twin）建模，以及在運營階段如何通過實時反饋進行模型校準與持續演化。 --- 第二部分：高保真虛擬模型的構建技術 虛擬模型是數字孿生的“靈魂”。本部分聚焦於如何利用先進的仿真、建模和可視化技術，構建齣能夠精確反映物理世界行為的數字副本。 1. 多尺度、多物理場耦閤建模： 針對復雜工業過程（如精密加工、復雜裝配），探討瞭如何整閤有限元分析（FEA）、計算流體力學（CFD）和離散事件仿真（DES）等方法，實現跨尺度的物理現象耦閤，提高預測精度。 2. 基於學習的參數辨識與模型降階： 闡述瞭在麵對高維、非綫性物理模型時，如何結閤機器學習（ML）算法（如高斯過程迴歸、神經網絡）對模型參數進行實時辨識和優化。同時，介紹瞭模型降階（Model Order Reduction）技術在確保實時仿真速度方麵的應用。 3. 沉浸式可視化與人機交互界麵（HMI）： 討論瞭擴展現實（XR，包括VR/AR）技術在數字孿生可視化中的集成。重點在於如何設計符閤人因工程學的交互界麵，使用戶能夠直觀地“置身於”虛擬環境中，進行遠程診斷、乾預和操作。 --- 第三部分：實時同步與工業互聯網集成框架 數字孿生的價值體現在其“實時性”上。本部分深入研究瞭支撐孿生體與實體間同步通信的技術棧。 1. 邊緣計算與數據預處理： 分析瞭將部分計算和數據清洗工作下沉至邊緣設備的重要性。探討瞭邊緣計算網關在協議轉換、時序數據緩存和異常檢測中的作用，以降低對雲端帶寬的依賴。 2. 可靠、低延遲的通信機製： 對比瞭傳統TCP/IP、MQTT、TSN（時間敏感網絡）以及5G/6G技術在工業環境中的適用性。特彆強調瞭TSN在確保數據傳輸確定性（Determinism）方麵對實時控製迴路的支撐作用。 3. 工業互聯網平颱架構解析： 詳細剖析瞭主流工業互聯網平颱（如SaaS、PaaS、IaaS層）中數字孿生服務模塊的部署策略。重點討論瞭如何利用微服務架構實現孿生應用的高效部署和彈性伸縮。 --- 第四部分：數字孿生驅動的智能決策與優化 當孿生體具備瞭實時性和高保真性後，其核心價值便體現在對生産過程的預測、優化和自我調節能力上。 1. 預測性維護（PdM）與健康管理（PHM）： 闡述瞭如何利用孿生體進行“假設情景分析”（What-if Scenarios）。通過注入故障模式數據，模擬設備衰退路徑，實現比傳統狀態監測更精準的剩餘使用壽命（RUL）預測。 2. 生産調度與柔性製造優化： 展示瞭數字孿生如何用於優化復雜的排産調度問題。通過在虛擬環境中快速迭代數百種調度方案，並基於生産綫的實時約束條件（如能源消耗、物料流），選齣全局最優或局部最優的執行策略，並迴傳給PLC係統。 3. 閉環反饋與自適應控製： 這是數字孿生技術成熟的標誌。本章探討瞭如何構建一個快速迭代的閉環係統，即：監測 -> 孿生分析 -> 策略生成 -> 物理執行 -> 再次監測。重點分析瞭控製算法（如模型預測控製 MPC）與孿生模型的集成方法。 --- 第五部分：實踐案例、挑戰與未來展望 本書的最後一部分將理論與實踐緊密結閤，並通過真實的工業案例來驗證所提方法論的有效性，並探討當前推廣過程中麵臨的現實挑戰。 1. 典型行業應用案例剖析： 精選瞭航空航天、高端裝備製造和流程工業中三個成熟的數字孿生應用案例，深入分析其技術棧選擇、數據治理策略以及帶來的量化效益（如OEE提升、故障率降低）。 2. 安全、標準與人纔培養的挑戰： 深入討論瞭數字孿生係統在數據安全和網絡彈性方麵可能存在的脆弱性，以及國際標準化組織（如ISO、IEC）在孿生模型描述和互操作性方麵的工作進展。最後，提齣瞭麵嚮未來工業體係的復閤型人纔需求畫像。 3. 邁嚮“自主工廠”的演進： 展望瞭數字孿生技術在聯邦式孿生（Federated Twins）、係統之係統（System-of-Systems）集成，以及最終實現完全自主運行的“自適應工廠”（Adaptive Factory）中的作用和潛力。 本書特色： 理論深度與工程實用性並重： 既有堅實的數學和計算機科學理論基礎，又提供瞭可直接參考的工程實現路綫圖。 強調跨學科集成： 重點關注瞭建模仿真、大數據分析、邊緣計算和控製工程之間的交叉融閤點。 聚焦價值實現： 不僅描述“如何構建”孿生體，更側重於闡述“如何利用”孿生體創造實際的經濟效益和運營效率提升。 本書是從事智能製造係統集成、工廠自動化升級、以及相關前沿技術研發人員不可或缺的專業參考書。

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