电工常用量与单位 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:王常瑞

出品人:

页数:89

译者:

出版时间:2004-4

价格:5.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508321349

丛书系列:

图书标签:

• 电工
• 计量
• 单位
• 工程
• 技术
• 参考书
• 专业
• 实用
• 学习
• 手册

好的，这是一份针对一本名为《电工常用量与单位》的图书所撰写的、不包含该书内容的详细图书简介。这份简介将专注于描述一本内容涵盖广泛的工程技术或实用技能类书籍，其主题与“电工常用量与单位”无关。 --- 《现代集成制造系统与优化控制》 全面解析智能工厂的构建与效率提升之路 在当前全球制造业向工业4.0加速转型的浪潮中，集成化、智能化和柔性化已成为衡量一个制造企业核心竞争力的关键指标。《现代集成制造系统与优化控制》一书，正是为响应这一时代需求而精心编写的综合性专业参考书。它并非侧重于基础的电学原理或单位换算，而是深入探讨了如何构建、管理和优化一个复杂、高效的现代集成制造系统（CIMS）。 本书的撰写团队由多位在自动化工程、系统集成和运筹学领域深耕多年的资深专家组成，确保了内容的理论深度与实践指导性的完美结合。全书结构严谨，逻辑清晰，旨在为机械工程、自动化、工业管理等领域的工程师、研究人员以及相关专业的高年级学生提供一套系统的知识框架和前沿的应用指南。 第一部分：集成制造系统的理论基石与架构设计 本部分首先为读者奠定了理解现代制造系统的理论基础。我们详细阐述了从早期的自动化生产线到当前复杂CIMS的演进历程，着重分析了信息技术（如ERP、MES、PLM系统）在现代工厂中的集成逻辑和数据流管理。 关键内容包括： 1. CIMS的层次化结构模型： 深入剖析了从企业决策层、制造管理层到底层控制层的五层或六层结构模型，重点解析了如何实现跨层级的数据透明化和信息共享机制。 2. 数据标准与互操作性： 讨论了工业通信协议（如OPC UA、MQTT在工业环境中的应用）的最新进展，以及确保不同自动化设备和软件平台之间实现无缝通信的关键技术路径。 3. 柔性制造系统（FMS）的构成要素： 阐述了如何设计具有高度适应性的生产单元，包括可重构的工装夹具、模块化的机床配置，以及快速换型策略的制定。 第二部分：优化控制算法与实时调度策略 这是本书最具技术含量的部分，聚焦于如何利用先进的数学模型和算法，对复杂的制造流程进行精确控制和实时决策。与关注固定物理量（如电流、电压、电阻）的传统方法不同，本书强调的是动态系统性能的优化。 重点技术探讨： 1. 生产调度问题的数学建模： 详尽介绍了包括作业排序、资源分配在内的各种调度问题，并应用了整数规划、混合整数线性规划（MILP）等工具进行精确建模。 2. 启发式与元启发式优化算法： 针对NP难的调度问题，本书提供了遗传算法（GA）、模拟退火（SA）、粒子群优化（PSO）等在生产线平衡、任务分配中的具体应用案例和参数调优指南。 3. 实时反馈控制与预测性维护（PdM）： 探讨了基于传感器数据的状态监测，如何将预测模型的结果融入到控制循环中，以实现对设备故障的提前预警和生产计划的动态调整。我们详细介绍了卡尔曼滤波在状态估计中的应用，以及如何基于设备健康指数（PHI）进行最优维护排程。 第三部分：智能驱动的制造执行与质量保证 现代集成系统的核心在于“智能”——即系统能够自主学习、适应和改进。本部分将读者带入智能制造的前沿领域，探讨人工智能技术如何赋能生产管理和质量控制。 前沿应用解析： 1. 基于机器学习的工艺参数优化： 介绍如何利用历史生产数据，通过深度学习模型（如LSTM或Transformer）预测产品质量指标，并反向推荐最优的加工参数组合，以最大限度地减少废品率。 2. 数字孪生（Digital Twin）在CIMS中的构建： 详细阐述了如何为物理生产线构建高保真度的数字模型，并利用该孪生体进行“What-If”场景仿真、新工艺验证和操作员培训，显著降低实际部署的风险。 3. 人机协作系统的安全性与效率提升： 分析了在高度自动化的环境中，如何设计安全、高效的人机交互界面（HMI）和协作机器人（Cobots）的工作流程，确保人机协同作业的流畅性与可靠性。 结论：面向未来的制造系统集成蓝图 《现代集成制造系统与优化控制》不仅是一本技术手册，更是一份指导未来工厂转型的战略蓝图。它要求读者跳出对单个设备或元件参数的关注，转而从系统整体效能和资源配置的角度思考问题。全书案例丰富，图表详尽，确保读者能够将复杂的理论知识有效地转化为实际的工程解决方案，引领企业迈向高效、灵活和可持续的智能制造新时代。 本书适合对象： 自动化、机电一体化、工业工程专业本科及研究生。 从事生产线规划、系统集成和工业软件开发的高级工程师。 制造业企业的技术主管、工厂经理及流程改进专家。 希望了解工业4.0核心技术框架的研究人员。

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