虚拟仪器技术分析与设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:张重雄

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2007-8

价格:23.00元

装帧:

isbn号码:9787121048005

丛书系列:

图书标签:

• 虚拟仪器
• LabVIEW
• 仪器控制
• 数据采集
• 信号处理
• 测量技术
• 系统设计
• 自动化测试
• 工程应用
• 软件开发

智能制造中的数据驱动优化与控制策略 图书简介 本书深入探讨了在当前工业4.0浪潮下，智能制造系统如何利用海量数据实现自我优化与精确控制的核心理论与实践。全书聚焦于数据采集、处理、分析到决策执行的全流程，旨在为工程技术人员、系统架构师和研究人员提供一套系统化、可操作的理论框架和技术指南。 第一部分：智能制造的数据基础与架构 本部分首先确立了智能制造的数字化基石。我们详细阐述了工业物联网（IIoT）的传感器技术、边缘计算节点的设计原则以及云端数据湖的构建方法。重点分析了异构设备数据集成中的标准化挑战与解决方案，包括OPC UA、MQTT等主流工业通信协议的深度应用及其在跨平台数据互操作性中的关键作用。 特别地，我们剖析了工业大数据的特性——高维度、高速率、非结构性，并介绍了为适应这些特性而优化的数据存储模型，如时序数据库（Time-Series Databases）和图数据库在维护设备关系图谱中的优势。此外，本书对数据安全与隐私保护在工业环境中的特殊要求进行了详尽的讨论，包括数据加密、访问控制和区块链技术在追溯性与防篡改方面的潜在应用。 第二部分：数据驱动的工艺优化算法 数据分析是实现智能制造的核心驱动力。本部分深入讲解了如何将原始生产数据转化为可操作的洞察力。我们首先回顾了传统的统计过程控制（SPC）方法，并将其与现代的基于模型的预测控制（MPC）进行对比，突出了数据驱动模型在处理非线性、时变系统时的优越性。 核心内容涵盖了机器学习在质量预测和故障诊断中的应用。书中详尽介绍了用于时间序列分析的深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）和Transformer架构，用于捕获复杂的设备运行模式和潜在的退化趋势。在工艺参数优化方面，我们重点介绍了贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在小样本、高成本实验环境下的高效搜索策略，如何快速逼近最优工艺窗口。此外，还讨论了数字孪生（Digital Twin）的概念，并详细阐述了如何利用实时数据驱动的仿真模型进行“What-if”分析，从而在不影响实际生产的情况下，验证和优化控制策略。 第三部分：自适应与鲁棒控制策略 智能制造要求控制系统具备超越传统PID控制的自适应能力。本部分聚焦于数据驱动的先进控制理论。我们首先探讨了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在复杂调度和动态路径规划中的应用，特别是如何设计奖励函数以平衡吞吐量、能耗和设备寿命。书中提供了基于深度Q网络（DQN）和近端策略优化（PPO）算法的实际控制案例。 针对制造环境中的不确定性（如原材料波动、执行器老化），本书详细分析了鲁棒控制设计。我们将不确定性建模为系统参数的界限或扰动信号，并介绍了H-无穷（H-infinity）控制和自适应增益调度技术，确保系统在各种工况下都能保持性能稳定。同时，考虑到能源效率是现代制造的关键指标，书中还专门开辟章节介绍能源消耗的实时监控与预测，并结合模型预测控制（MPC）实现能源-生产协同优化。 第四部分：面向人机协作的决策支持系统 即使系统高度自动化，人机协作依然不可或缺。本部分关注如何将复杂的分析结果转化为直观、易于理解的决策支持信息。我们探讨了可解释性人工智能（XAI）在工业诊断中的重要性，例如使用SHAP值或LIME方法来揭示模型做出故障预警的依据，增强操作员对系统的信任度。 此外，本书讨论了基于增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的维护与操作培训系统。通过将实时诊断信息叠加到物理设备视图上，实现了“情境感知”的指导，极大地提高了复杂维护任务的效率和准确性。最后，我们总结了构建一个闭环反馈机制的必要性，确保操作员的干预和反馈能够持续地改进底层的数据模型和控制算法，形成一个真正的学习型制造系统。 目标读者 本书适合具有一定控制理论或自动化基础的工程师、从事工业软件开发的技术人员，以及希望深入了解如何利用数据提升制造系统性能的研发人员和高校师生。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握设计、实现和部署新一代数据驱动智能制造解决方案所需的前沿知识和实践技能。

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这本书的行文风格非常独特，它似乎在努力平衡学术的严谨性与工程实践的灵活性。在论述理论推导时，作者的措辞精准有力，逻辑链条清晰到几乎不需要读者进行二次推断，这在许多国内的专业书籍中是比较少见的。然而，一旦进入到实际案例分析部分，笔锋就变得更加灵活和口语化，大量引入了“实际操作中可能会遇到的陷阱”或者“调试人员的经验之谈”，这种切换自然流畅，让人感觉作者既是理论大师，也是一线实干家。我尤其喜欢其中穿插的那些短小精悍的“设计哲学小贴士”，它们不是硬性的技术要求，而是关于如何思考和解决问题的思维框架，例如关于模块化设计与可维护性之间的辩证关系，这些内容远超出了单纯的技术范畴，触及到了工程艺术的层面。这种将高屋建瓴的理论与接地气的实践经验完美融合的叙事手法，极大地提高了阅读的趣味性和实用价值。

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说实话，这本书的定价略微偏高，这让我在购买时犹豫了许久，但一旦开始使用，我就明白为什么它会定位于高端专业参考书了。它提供的不仅仅是知识，更是一种可以转化为实际生产力的工具集。我注意到书中对各种测试场景的建模和仿真部分，给出了非常详尽的参数设置和结果验证方法，这部分内容对于我们进行高精度测量和自动化测试流程搭建时，极大地节省了前期大量的试错成本。很多其他参考资料可能只会告诉你“应该用这种方法”，而这本书则会细致地告诉你“为什么用这种方法有效，以及在哪些非理想条件下它可能会失效”。这种深度的剖析，让读者对底层机制的理解达到了一个全新的高度。对于希望从一个“操作员”成长为“架构师”的专业人士而言，这本书提供的知识深度和广度，完全配得上它的价格，它是一项值得长期投资的智力资产。

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这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，硬壳的质感加上那种沉稳的深蓝色调，让人一上手就感觉内容非同小可。封面上的烫金字体虽然简约，却散发着一种专业又不失典雅的气息。我记得刚拿到它的时候，特意在书店里把它与其他技术类书籍放在一起比较，它的排版和字号选择明显更注重读者的阅读体验，间距适中，即便是需要长时间研读复杂的图表和公式时，眼睛也不会感到过分的疲劳。尤其是内页的纸张选择，那种略微偏黄的米白纸，有效减少了反光，这对于经常需要在电脑屏幕和纸质书之间切换的我来说，简直是福音。不过，如果非要挑剔一点，我觉得在插图和示意图的清晰度上，或许可以再做一些优化，尤其是一些涉及到电路原理图的细节部分，如果能采用更高分辨率的矢量图，那在分析复杂系统结构时，会更加得心应手。总体而言，这本书在“视觉工程”上的投入，成功地为接下来的深度学习奠定了一个非常舒适的基调。

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我花了整整一个周末，才算是粗略地浏览完了这本书的目录结构，从中能看出作者在知识体系搭建上的深厚功力。它并非简单地罗列技术名词，而是构建了一个从基础理论到高级应用的完整逻辑链条。开篇对信号处理基础的梳理，那种循序渐进的讲解方式，即便是对这块内容已经有些许了解的人，也能从中挖掘出被遗漏的细节，比如对某些经典算法在特定硬件实现上的性能权衡分析，讲得就相当到位。书中对不同数据采集卡接口标准的对比分析，简直就是一本实用的选型手册，它没有偏袒任何一家厂商，而是客观地列举了各自的优缺点和适用场景。我特别欣赏作者在介绍特定软件工具箱时，那种不厌其烦地拆解每一个模块功能的态度，让人感觉不是在看一本教科书，更像是在跟随一位经验丰富的前辈进行一对一的实战指导。这种内容的密度和广度，绝对称得上是行业内的标杆之作。

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深入阅读后，我发现这本书在对新一代技术趋势的把握上，展现出了超越同类书籍的前瞻性。它不仅仅停留在对传统基于PC的虚拟仪器架构的剖析上，而是将目光投向了嵌入式系统和基于FPGA的实时处理平台。书中对软硬件协同设计中的数据流瓶颈问题进行了深入探讨，并提出了几种创新的解决方案，这些内容对于我们团队目前正在进行的实时控制项目非常有指导意义。更让我惊喜的是，它对物联网（IoT）背景下，虚拟仪器如何实现远程监控和数据融合的架构进行了前瞻性的展望，虽然部分内容还停留在概念验证阶段，但其提出的框架思路，无疑为我们未来的产品规划指明了方向。这本书的价值不仅仅在于解决当前的问题，更在于激发读者对未来技术演进的思考，它似乎在不断地提醒我们，技术领域的发展永无止境，永远需要保持学习和探索的热情。

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