虚拟仪器软件开发环境 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:乔立岩

出品人:

页数:367

译者:

出版时间:2002-8

价格:30.0

装帧:平装

isbn号码:9787111106722

丛书系列:

图书标签:

• 二手
• labwindows/cvi
• 虚拟仪器
• LabVIEW
• 测试测量
• 数据采集
• 仪器控制
• 软件开发
• 工程技术
• 自动化
• 信号处理
• NI

数字孪生与物联网系统构建：从概念到实践 本书并非关于虚拟仪器软件开发环境的论述，而是深入探讨现代工业和工程领域核心技术——数字孪生（Digital Twin）与物联网（IoT）系统构建的综合性技术指南。 我们将带领读者穿越数据采集、模型构建、实时仿真、边缘计算到云端部署的全过程，为构建下一代智能、自适应的工业系统提供详尽的路线图和实战案例。 第一部分：数字孪生的基础理论与架构设计 本部分将奠定读者对数字孪生这一前沿概念的深刻理解，并系统梳理其在不同行业中的应用潜力。 第一章：数字孪生的本质与演进 本章首先界定数字孪生的核心要素，区分其与传统仿真模型的区别。我们将深入分析支撑数字孪生技术栈的关键理论基础，包括物理信息模型（Cyber-Physical Systems, CPS）、系统动力学以及面向服务的架构（SOA）在孪生体生命周期管理中的作用。内容将着重于孪生体的“存在性”、“交互性”和“演化性”三个核心属性的实现路径。 第二章：多维度数据融合与模型映射 数字孪生体的精确性高度依赖于输入数据的质量和广度。本章将聚焦于如何有效地整合来自物理实体、仿真环境以及历史数据的异构信息流。我们将详细介绍： 1. 传感器网络与数据采集规范： 探讨时间同步机制、数据预处理（去噪、插值）技术，以及时间序列数据库（TSDB）的选择与优化策略。 2. 模型构建范式： 比较基于第一性原理的物理模型、基于数据的机器学习模型（如神经网络）以及混合建模方法。重点分析如何将复杂的机械或热力学过程有效地映射到计算模型中，确保保真度（Fidelity）与计算效率的平衡。 3. 语义互操作性： 介绍本体论（Ontology）在描述物理资产、状态和行为方面的应用，确保不同系统组件之间能够进行无缝的语义理解。 第三章：数字孪生体的架构层次与通信协议 一个健壮的数字孪生系统需要清晰的分层架构。本章将剖析典型的三层或五层架构模型：物理层、感知/边缘层、平台层（数字孪生核心）、应用层。 边缘计算在孪生中的角色： 探讨数据预处理、低延迟决策、以及模型轻量化部署在边缘侧的实现技术。 通信协议的选型： 详细对比MQTT、AMQP、DDS（数据分发服务）在数据可靠性、实时性和带宽占用方面的优劣，并给出在不同工业场景（如过程控制、资产性能管理）下的最优实践。 第二部分：物联网系统的高效构建与安全保障 本部分将脱离抽象的概念，转而关注支撑数字孪生运行的实际物联网基础设施的搭建、优化与防护。 第四章：大规模物联网平台的选型与部署 构建大规模物联网应用需要一个强大的后端平台来承载海量的设备连接、数据存储和应用服务。本章将对比分析主流的商业和开源物联网平台（如AWS IoT Core, Azure IoT Hub, ThingsBoard等）的关键特性。 设备管理和服务注册： 如何高效地进行数百万设备的身份认证、状态监控和远程配置（OTA更新）。 数据管道的构建： 使用流处理框架（如Kafka, Flink）设计高吞吐量、低延迟的数据摄取管道，确保实时反馈回路的建立。 第五章：边缘智能与实时决策 数字孪生的价值在于其能提供实时洞察和预测性干预。本章深入探讨如何在边缘端嵌入智能算法。 1. 轻量级模型部署： 研究模型量化（Quantization）和剪枝技术，使复杂的深度学习模型能够在资源受限的边缘设备上运行。 2. 联邦学习在工业中的应用探讨： 讨论如何在不暴露敏感本地数据的前提下，利用分布式数据训练出更具泛化能力的预测模型。 3. 基于规则和模型的自治行为： 设计一套完整的边缘决策引擎，实现对物理实体状态的即时响应，减少对云端的依赖。 第六章：工业物联网的安全基石 物联网系统面临的攻击面远超传统IT系统。本章将提供一套端到端的安全加固策略。 设备身份认证与加密： 深入探讨基于PKI（公钥基础设施）的设备身份验证、安全启动机制（Secure Boot）以及数据传输的端到端加密（TLS/DTLS）。 平台级安全： 涵盖访问控制模型（RBAC/ABAC）、审计日志的有效设计以及漏洞管理流程。 供应链安全考量： 针对嵌入式系统和固件更新环节的潜在风险进行分析与防范。 第三部分：数字孪生在特定领域的应用案例与未来趋势 本部分将结合实际工业场景，展示如何将前述理论和技术落地。 第七章：预测性维护（PdM）的数字孪生实现 聚焦于设备健康管理。本章将详细拆解一个预测性维护系统的构建流程： 1. 故障特征提取： 如何从振动、温度、电流信号中提取与潜在故障模式相关的特征指标。 2. 剩余使用寿命（RUL）预测模型构建： 采用生存分析或深度循环网络预测设备故障发生的时间窗口。 3. 反馈闭环： 如何将预测结果自动转化为维护工单，并通过孪生体验证干预措施的有效性。 第八章：数字孪生驱动的流程优化与运营智能 本章探讨孪生体如何用于系统级优化，而非单个设备的监控。 生产线节拍优化： 利用孪生体进行“What-if”分析，模拟不同调度策略对整体产出的影响。 供应链的可视化与弹性模拟： 构建供应链的宏观孪生体，评估突发事件（如物流中断）对交付期的影响，并推演替代方案。 第九章：未来展望：元宇宙、增强现实与数字孪生的融合 展望未来技术发展方向。本章将探讨如何通过AR/VR技术，实现操作人员与数字孪生的沉浸式交互，提升现场维护和远程协作的效率。同时，讨论AI大模型在驱动更复杂、更具解释性的数字孪生体方面的潜力。 本书旨在为系统架构师、嵌入式工程师、数据科学家以及工程管理人员提供一套全面、实用的技术蓝图，帮助他们成功驾驭数字孪生和物联网技术的浪潮，构建出真正具备自我感知、自我优化能力的下一代智能系统。

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作为一个在自动化测试领域摸爬滚打多年的工程师，我总是对“系统集成”和“互操作性”的话题特别敏感。一个成熟的虚拟仪器环境应当能够无缝地与其他企业资源规划（ERP）系统、质量管理系统（QMS）进行数据交换，实现测试报告的自动生成和归档。我期待这本书能涵盖如何利用标准化的数据格式（如HDF5、XML或JSON）来结构化测试结果，以及如何通过网络服务（如RESTful API）将虚拟仪器的核心功能封装成服务供其他应用程序调用。更进一步，我希望能看到关于系统诊断和远程维护的讨论，比如如何设计一个“心跳”机制来监控远程测试机的运行状态，并在出现问题时自动触发预警或重启流程。然而，这本书的内容明显聚焦于单个工作站上的本地应用开发，对于现代工业4.0背景下对分布式、网络化测试系统的要求，几乎没有涉及。它更像是一本专注于桌面应用程序构建的旧教材，而完全错过了软件技术向服务化、云化演进的大趋势，使得这本书的指导价值在快速变化的现代测试工程领域显得有些滞后和保守。

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这本书，说实话，拿到手上的时候，我还有点期待的，毕竟名字听起来就挺“硬核”的，直指现代电子测量和数据采集的核心技术——虚拟仪器。我本来指望着能在这本书里找到一套系统、深入的理论框架，也许是关于信号处理算法在实时系统中的优化策略，或者是以LabVIEW、Python/C++等主流平台为例，讲解如何构建一个既稳定又高效的测试测量软件架构。我希望能看到一些关于硬件接口底层通信协议的剖析，比如如何高效地处理GPIB、PXI、或USB 3.0下的数据流，以及如何设计出具有良好模块化和可扩展性的软件框架，毕竟虚拟仪器系统的生命周期很长，维护和升级是常态。我更期待书中能包含一些前沿的实践案例，比如结合FPGA加速的实时数据分析模块，或者如何利用云计算能力进行远程分布式测试系统的构建。然而，读完之后，我发现它更像是对某些特定工具或基础概念的浅尝辄止的介绍，缺乏深度挖掘和前沿技术的整合。对于一个希望从初级使用者进阶到系统架构师的工程师来说，这本书提供的知识点显得有些零散，难以形成一个完整的知识体系。特别是对于复杂的系统集成问题，比如如何处理多源数据的时间同步、如何进行高效的内存管理以应对大数据量的采集任务，书中几乎没有涉及，留下了很大的知识空白。

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我购买这本书是抱着一种对“开发环境”这个概念的深层探索的期望。我理解的开发环境不仅仅是软件本身的运行平台，更包括了一套高效的工作流、一套成熟的调试和分析工具链，以及一个活跃的社区或丰富的第三方库支持。我希望书中能详细阐述如何构建一个健壮的错误日志和异常处理机制，这在长时间无人值守的自动化测试中至关重要。此外，现代的虚拟仪器开发越来越强调代码质量和版本控制，书中是否提供了一些基于Git或其他版本控制系统的最佳实践，用以管理复杂的测试脚本和配置文件？我尤其期待能看到关于性能基准测试（Benchmarking）的章节，比如如何科学地衡量不同开发策略（如纯脚本 vs. 编译代码模块）对系统响应时间的影响。但很遗憾，这本书在这些工程实践的“软实力”方面几乎是空白。它似乎完全忽略了软件工程的最佳实践在仪器开发领域的重要性，更像是在描述一个封闭的、功能固定的工具集，而不是一个可供开发者扩展和深化的“环境”。这种对工程实践的缺失，使得这本书的实用价值大打折扣。

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对于一个对数据可视化和交互性有较高要求的读者而言，这本书未能满足我对“虚拟仪器”核心价值的期待。虚拟仪器的魅力在于它能将抽象的电信号转化为直观的图形化展示，比如实时频谱分析、示波器波形捕获、或者三维的参数空间可视化。我期待书中能深入探讨高级的图形渲染技术，比如如何利用GPU加速来实现高刷新率的实时波形绘制，如何设计自定义的图表控件来适应特定行业（如医疗影像或高能物理）的数据特性。我也希望能看到关于数据存储和回顾机制的讨论，如何高效地索引和检索TB级的测试数据，并提供便捷的批处理分析工具。然而，书中展示的图形界面往往停留在最基础的控件层面，例如简单的线条图和仪表盘，缺乏深度定制的可能性和现代UI/UX设计理念的融入。这使得读者在试图构建一个真正具有竞争力的专业级测试软件时，发现自己仍然需要从零开始摸索图形库和数据处理的底层细节，这本书并没有提供任何捷径或高级技巧作为参考。

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初次翻阅这本书时，我的主要目的是想找一本能指导我如何将实验室中的理论知识，特别是数字信号处理（DSP）和控制理论的应用，有效地转化为可操作、可交互的图形化测试界面的指南。我设想中的“虚拟仪器软件开发环境”应当是关于如何将复杂的数学模型，通过直观的拖拽或代码方式，快速部署到实际硬件平台上的方法论。例如，如何设计一个用户界面（UI/UX）既能满足资深工程师的专业需求，又能让新手快速上手进行基本操作；如何有效地管理软件的状态机，确保在进行长时间的自动测试序列时，程序不会因为意外的硬件错误或超时而崩溃。我尤其关注跨平台兼容性的讨论，比如针对Linux或嵌入式系统的部署策略，以及如何利用面向对象的设计原则来封装硬件驱动，实现驱动层与应用逻辑层的解耦。但这本书给我的感觉更像是一本面向初学者的入门手册，很多章节都在讲解软件环境的安装和基本控件的使用，这些内容在官方文档或者网络教程中都能轻易找到，并且更新速度更快。对于我这种需要解决实际工程中遇到的“疑难杂症”，比如如何处理高频噪声抑制、如何实现低延迟的反馈控制回路等高级问题，这本书提供的帮助非常有限，几乎没有涉及底层机制的优化与调优技巧。

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