具体描述
本书主要从织物质量标准出发，介绍了各种织物的生产工艺流程、质量要求；以棉纺织生产为主，介绍了织造各工序的质量指标、质量指标的测试和控制方法等；并针对纺织企业的生产特点，以适当的篇幅介绍了全面质量管理和ISO 9000认证在纺织企业中的应用；同时，根据纺织生产的特点，列举了一些数理统计知识在生产管理中的应用实例。
本书主要供纺织企业从事织造生产和技术管理的有关人员参考，也可以作为纺织类院校的纺织专业教材。
《工业自动化与智能制造前沿技术探析》图书简介 一、本书定位与核心价值 本书《工业自动化与智能制造前沿技术探析》并非聚焦于传统制造业的质量控制流程，而是将视角全面转向当前正引领全球工业革命的尖端技术领域。它是一部深入剖析如何利用信息技术、控制理论和先进制造方法，实现生产系统柔性化、智能化和高效化的专业参考书。本书旨在为工业界工程师、系统集成商、科研人员以及相关专业院校的师生，提供一套系统化、前瞻性的知识框架和实战指导，以应对工业4.0和智能工厂建设中的复杂挑战。 本书的核心价值在于其前瞻性和交叉性。它跳脱出单一学科的局限，整合了信息物理系统（CPS）、物联网（IoT）、大数据分析、云计算/边缘计算、先进传感技术以及复杂系统建模等多个前沿学科的最新研究成果和工业落地实践，为读者勾勒出未来工厂的蓝图，并提供实现路径。 二、内容结构与章节要点详解 本书共分为五大部分，二十个章节，层层递进，从理论基础构建到具体应用落地，形成一个完整的知识闭环。 第一部分：智能制造的理论基石与系统架构（第1-4章） 本部分着重于为读者打下坚实的理论基础和理解智能制造的顶层设计。 第1章：工业4.0与智能工厂的范式转移：详细阐述了从自动化到信息物理系统的演进历程，对比了传统MES与新型工业互联网平台的差异，重点分析了数字化孪生（Digital Twin）在设计、仿真和运维中的核心作用，探讨了数据驱动决策对生产组织模式的颠覆性影响。 第2章：先进过程控制（APC）与复杂系统建模：深入探讨了非线性模型预测控制（NMPC）、鲁棒控制以及自适应控制在高速、高扰动系统中的应用，重点分析了基于第一性原理和数据驱动混合建模技术在复杂化学、冶金过程中的优化潜力，而非侧重于对成品质量指标的实时检验。 第3章：信息物理系统（CPS）的架构设计：解析了CPS在工业环境下的关键技术挑战，包括实时性保证、安全隔离和跨域通信协议（如OPC UA的深度应用），强调系统级的协同而非局部环节的精确控制。 第4章：工业通信网络与边缘计算：对比了TSN（时间敏感网络）、5G/6G在低延迟、高可靠性工业环境下的技术特性，重点阐述了边缘计算如何将数据预处理和轻量级AI模型部署到生产现场，以满足毫秒级的响应需求，这与传统的质量数据采集和分析有着本质区别。 第二部分：工业物联网（IIoT）与海量数据采集（第5-8章） 本部分聚焦于如何高效、安全地获取生产现场的“脉搏”数据，为上层分析提供燃料。 第5章：高精度传感技术与数据预处理：介绍激光雷达、机器视觉（高帧率、高动态范围）、非接触式超声波传感器等在设备状态监测中的应用，以及针对传感器漂移、噪声抑制的滤波算法，侧重于数据源的可靠性，而非数据结果的合格性判定。 第6章：低功耗广域网络（LPWAN）在资产跟踪中的部署：探讨LoRaWAN、NB-IoT等技术在非关键流程资产（如工具、移动载具）的定位与状态上报中的部署策略，关注的是资产流转效率与能源管理。 第7章：工业数据湖与数据治理：阐述如何构建支持PB级数据的工业数据湖架构，涉及数据标准化、元数据管理和数据生命周期管理，确保数据在不同应用间可信赖地流动。 第8章：工业数据安全与隐私保护机制：着重于数据传输和存储过程中的加密技术、身份认证和访问控制，确保敏感的生产工艺数据不被泄露或篡改，这是系统稳定运行的先决条件。 第三部分：智能决策与先进分析技术（第9-13章） 这是全书的技术核心部分，详细介绍如何从海量数据中提取洞察力，实现自主优化。 第9章：深度学习在工业模式识别中的应用：深入探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在复杂信号（如振动、声学）特征提取中的优势，用于故障诊断和异常行为预警，而非直接的质量缺陷分类。 第10章：强化学习（RL）在动态调度与资源分配中的突破：分析RL算法如何通过与环境的实时交互，学习最优的生产批次调度策略、机器人路径规划以及能源消耗管理策略，以最大化整体吞吐量或最小化能耗。 第11章：贝叶斯网络与因果推断：介绍如何利用概率图模型揭示生产变量之间的潜在因果关系，辅助工程师进行根因分析和工艺参数的敏感性研究。 第12章：时序数据预测与异常检测：聚焦于使用LSTM、Transformer等模型对设备健康状态（PHM）和能耗趋势进行高精度预测，实现预防性维护（PdM）的精准触发。 第13章：流程挖掘（Process Mining）与瓶颈识别：介绍如何从事件日志中重构实际的生产流程图，识别隐藏的返工循环、等待时间堆积和资源闲置点，提升流程效率。 第四部分：先进机器人与自动化执行系统（第14-17章） 本部分关注物理世界中执行层的智能化升级。 第14章：协作机器人（Cobots）的集成与安全编程：探讨Cobots在人机共存工作单元中的应用，侧重于力反馈控制、碰撞检测算法和任务分配的柔性化编程方法。 第15章：自主移动机器人（AMR）的路径规划与群体协同：分析SLAM（同步定位与地图构建）技术在动态工厂环境中的鲁棒性提升，以及多AMR系统间的交通管制和任务分派优化。 第16章：高精度运动控制与伺服系统优化：研究先进的电机控制算法，如磁场定向控制（FOC）和无槽设计对响应速度和能量效率的影响，关注设备的高速平稳运行特性。 第17章：增材制造（3D打印）的数字化工作流：探讨从设计到后处理的全流程数字化管理，包括打印参数的实时反馈优化，以提高复杂零部件的制造成功率，而不是对最终产品尺寸的常规测量。 第五部分：数字化孪生（Digital Twin）的构建与应用（第18-20章） 本部分是全书的综合应用篇，展示如何整合前述所有技术构建虚实映射。 第18章：数字化孪生的分层建模方法：详细区分资产孪生、流程孪生和性能孪生的技术要求和数据耦合机制，强调模型间的时间同步和数据一致性。 第19章：基于孪生的闭环优化与情景模拟：展示如何利用孪生体进行“假设-分析-验证”的迭代过程，模拟工艺参数变化、设备故障或需求波动对整体生产指标的影响，指导现实世界的精确干预。 第20章：智能工厂的持续演进与可持续性：探讨如何利用孪生平台对能源消耗、物料损耗进行实时监控和预测性管理，支撑企业的绿色制造和循环经济目标。 三、本书特色 1. 前瞻性技术聚焦：本书完全避开了传统的统计过程控制（SPC）、量具测量系统分析（MSA）等质量保证的经典内容，而是聚焦于驱动未来生产力提升的AI、CPS和数字孪生技术。 2. 跨学科整合：系统性地将控制工程、计算机科学、数据科学和机械工程的前沿知识融会贯通，形成适应复杂工业系统的整体解决方案。 3. 实践导向与深度分析：虽然理论基础扎实，但大量章节配以工业案例和算法实现细节的深入剖析，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 本书将是致力于推动产业升级、构建下一代智能制造系统的专业人士不可或缺的参考指南。
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