Principles of Cyber-Physical Systems

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出版者:The MIT Press
作者:Rajeev Alur
出品人:
页数:464
译者:
出版时间:2015-4-10
价格:USD 70.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780262029117
丛书系列:
图书标签:
  • CPS
  • softwaretheory
  • pl
  • embededsystem
  • controlsystem
  • Cyber-Physical Systems
  • Embedded Systems
  • Control Systems
  • Robotics
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  • Real-Time Systems
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具体描述

好的,这是一份关于 《智能制造系统中的信息物理融合技术》 的图书简介,旨在详细介绍该领域的核心概念、关键技术、应用挑战与未来趋势,内容力求专业、深入,避免与您提到的“Principles of Cyber-Physical Systems”产生内容重叠。 --- 图书简介:智能制造系统中的信息物理融合技术 书名: 智能制造系统中的信息物理融合技术 (Information-Physical Fusion Technology in Smart Manufacturing Systems) 字数要求: 约1500字 --- 第一部分:引言与背景——迈向工业4.0的核心驱动力 随着新一代信息技术,如物联网(IoT)、云计算、大数据分析和人工智能(AI)的飞速发展,传统的自动化制造系统正经历一场深刻的变革。这场变革的核心在于实现物理生产过程与虚拟信息空间的深度耦合与实时交互,从而构建出高度灵活、自适应、高效率的智能制造系统(Smart Manufacturing Systems, SMS)。本书《智能制造系统中的信息物理融合技术》正是在这一时代背景下应运而生,它聚焦于支撑这一转型的关键技术——信息物理融合(Information-Physical Fusion, IPF)。 信息物理融合技术不仅仅是简单的数据采集与远程控制,它代表着一种全新的系统设计范式。它要求我们在系统架构、数据模型、通信协议和决策算法层面,实现对物理实体行为的精确感知、高保真建模、有效控制以及智能优化。本书旨在为研究人员、工程师和高级技术人员提供一个全面、深入且实用的技术框架,用以理解和实践如何在复杂的、大规模的现代制造环境中部署和管理这些融合系统。 第二部分:信息物理融合的理论基础与架构设计 要实现高效的信息物理融合,必须首先建立坚实的理论基础和清晰的系统架构。本书第一部分详细阐述了IPF的本质内涵,并将其置于更宏观的智能制造生态系统中进行定位。 2.1 融合的本质与层次划分: 我们深入探讨了信息域与物理域之间的耦合机制,从物理层面的传感器数据采集、网络通信层面的实时数据传输,到信息层的状态估计、数字孪生(Digital Twin)构建,再到决策层的优化控制。特别强调了时间同步、语义一致性在确保融合有效性中的关键作用。 2.2 架构模型与参考框架: 本书提出了一个适应于离散型和流程型制造环境的分层解耦-协同控制架构。该架构清晰地划分了从现场设备层(Field Level)到企业资源规划层(ERP Level)的五个核心层次,并详细介绍了如何在每一层级实施信息与物理的有效映射与反馈回路。我们对现有工业通信标准(如OPC UA, TSN)在支持高带宽、低延迟融合方面的能力进行了详尽的对比分析。 2.3 异构数据建模与语义互操作性: 制造现场充斥着来自不同厂商、使用不同协议的异构设备。本书提供了先进的本体论(Ontology)驱动的数据建模方法,确保物理状态(如温度、振动、材料属性)能够以机器可理解的、统一的语义结构(如语义标签、知识图谱)嵌入到信息空间中,为后续的跨域分析和决策奠定基础。 第三部分:关键技术支柱——建模、感知与实时决策 信息物理融合系统的性能高度依赖于支撑其运行的核心技术。本书的中间部分是技术的核心,聚焦于如何精确捕捉物理世界的动态并做出快速响应。 3.1 高保真数字孪生构建与仿真(Digital Twin): 数字孪生被视为信息物理融合的虚拟映射体。本书详细介绍了几种主流的数字孪生建模技术,包括基于第一性原理(First-Principle-Based)的物理模型、基于数据的(Data-Driven)机器学习模型,以及混合建模策略(Hybrid Modeling)。我们重点阐述了如何实现数字孪生与物理实体间的双向实时数据流,确保虚拟模型能够反映物理实体的当前状态、历史演变和未来预测。 3.2 先进感知与状态估计技术: 高质量的融合始于高质量的感知。我们讨论了传感器融合算法,特别是基于卡尔曼滤波(Kalman Filtering)、粒子滤波(Particle Filtering)在处理多源异构传感器数据、估计复杂物理系统不可观测状态方面的应用。对于非线性、时变系统的状态估计,本书引入了先进的自适应观测器(Adaptive Observers)设计方法。 3.3 基于模型的预测控制(MPC)与自适应优化: 在决策层,传统的PID控制已无法满足智能制造对柔性和效率的苛刻要求。本书重点介绍了模型预测控制(MPC)在融合系统中的应用,它利用数字孪生提供的未来状态预测,提前计算最优控制序列,有效处理约束条件和系统时滞。同时,我们探讨了如何结合强化学习(RL)技术,使控制策略具备在线学习和自适应优化能力,以应对生产环境的动态变化。 第四部分:网络安全、可靠性与边缘计算 智能制造系统由于其高度互联性,暴露出了新的安全风险和可靠性挑战。本部分着重讨论了保障融合系统稳定、安全运行的关键措施。 4.1 工业物联网(IIoT)与边缘计算: 数据的集中式处理已无法满足实时控制的需求。本书分析了边缘计算(Edge Computing)在信息物理融合中的战略地位,如何通过将计算和决策能力下沉至靠近物理设备的边缘节点,有效降低延迟、减轻云端压力。我们探讨了雾计算(Fog Computing)架构在分布式控制和本地数据预处理中的独特优势。 4.2 信息物理系统的安全韧性(Security Resilience): 融合系统的攻击面显著增加。本书从纵深防御的角度,系统地介绍了针对信息物理系统的安全威胁模型,包括传感器欺骗攻击(Sensor Spoofing)、数据篡改和远程控制劫持。我们提出了一套基于行为基线检测和零信任架构(Zero Trust Architecture)的安全加固方案,旨在提高系统在面对网络攻击时的快速恢复能力和韧性。 4.3 系统可靠性与故障诊断: 对于关乎生产连续性的关键系统,可靠性至关重要。我们介绍了基于信息模型的软故障诊断(Soft Fault Diagnosis)方法,即通过分析信息流中的异常模式来提前预警物理部件的潜在退化,实现预测性维护(Predictive Maintenance),而非仅仅依赖传统的基于阈值的硬故障检测。 第五部分:应用案例与未来展望 本书通过多个深度案例研究,展示了信息物理融合技术在不同制造领域中的实际落地和效能。 5.1 案例分析: 我们精选了高端数控机床的自适应加工优化、柔性装配线的协同调度、以及关键基础设施(如智能电网子站)的远程状态监测与自主决策等案例,详细剖析了融合架构的设计、关键算法的选择和实际部署中遇到的工程挑战与解决方案。 5.2 挑战与前沿研究方向: 最后,本书展望了信息物理融合技术在智能制造领域面临的开放性难题。这包括大规模分布式系统的模型验证与形式化验证、异构数据流下的因果关系推断、面向人类的智能交互界面设计,以及超高密度、超低延迟的第六代通信技术(6G)对融合系统的潜在影响。 结论: 《智能制造系统中的信息物理融合技术》提供了一套从理论到实践的完整工具集,旨在帮助读者掌握构建、部署和管理下一代智能制造基础设施所需的核心知识和前沿技术,是推进工业数字化转型的必备参考书。

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读后感

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这本书的内容,给我一种“触类旁通”的感觉。虽然我对CPS这个领域可能接触不多,但作者的讲解方式,让我能够将它与我已有的知识和经验联系起来。他并非一开始就抛出复杂的概念,而是循序渐进地构建知识体系。在讲解CPS的“实时性”和“确定性”时,作者花了大量的篇幅来阐述这些概念的重要性,以及在不同应用场景下对实时性能的要求。我印象特别深刻的是,作者在讨论“建模不确定性”时,他并没有回避问题,而是详细分析了系统模型与真实物理过程之间存在的差距,并提出了一些应对不确定性的方法,比如鲁棒控制和自适应控制。这让我明白,在CPS的设计中,必须充分考虑各种不确定性因素,并设计能够应对这些不确定性的控制策略。这使得我对CPS的理解,从一个简单的“输入-输出”模型,上升到了一个更加复杂、更加动态的系统认知。

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这本书的语言风格,我个人觉得是非常有吸引力的。它不像那种冷冰冰的教科书,而是带着一种清晰而有力的叙事感。作者似乎非常有意识地在引导读者建立起对CPS的整体认知,而不是孤立地学习各个技术模块。他经常使用一些类比,比如将CPS比作人体的神经系统,或者将城市比作一个巨大的CPS,这些生动的比喻让我更容易理解复杂的技术原理。而且,作者在阐述一些核心概念时,会反复强调其重要性,并从不同的角度进行解释,确保读者能够真正理解。我特别欣赏他对于“建模”和“仿真”的强调,他认为这是理解和设计CPS的关键。书中关于建模方法的介绍,从数学模型到行为模型,再到基于数据驱动的模型,都覆盖得很全面,并且都配有相应的工程案例。这让我明白,在CPS领域,好的模型不仅是描述现实,更是预测未来、优化决策的基础。

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当我翻到书中的一部分,关于“分布式协同控制”的部分,我真的被吸引住了。作者在这里深入探讨了如何让海量的、分布在不同地点的智能体协同工作,以实现一个整体的目标。这不仅仅是简单的信息共享,而是涉及到复杂的决策、协调和优化问题。我特别注意到作者提出的几种分布式控制架构,它们在鲁棒性、可伸缩性和故障容错性方面都有各自的优势。他详细分析了不同架构下的通信拓扑、信息交换策略以及算法设计,并且通过一些模拟实验的结果来佐证这些理论的有效性。读到这里,我脑海中立刻浮现出智能交通系统中的车辆协同、工业自动化中的机器人集群协作,甚至是大规模传感器网络的环境监测。作者没有止步于理论,他还讨论了实际工程中需要考虑的延迟、噪声和不确定性问题,并且给出了一些应对这些挑战的方法。这部分内容让我对CPS的“智能化”和“自动化”有了更深刻的认识,它不再是简单的“点对点”的控制,而是更加复杂、更加精密的系统级协同。

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坦白说,这本书的知识密度非常大,读起来需要投入不少精力。但是,正是这种高密度,让我觉得每一页都充满了价值。作者在阐述每一个概念时,都力求做到严谨和深入,并且会引用大量的最新研究成果和工业实践。在讨论CPS的“建模与分析”时,作者介绍了包括离散事件系统、混合动力系统、概率统计模型等多种建模方法,并详细阐述了它们各自的适用场景和分析工具。这让我明白,不同的物理系统需要采用不同的建模方式,才能准确地捕捉其动态行为。我尤其对作者在仿真和验证部分提出的方法感到赞赏,他强调了仿真在CPS开发过程中的重要性,并介绍了一些常用的仿真平台和验证技术。这让我意识到,在CPS领域,理论推导固然重要,但通过仿真来验证和优化设计同样不可或缺。

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这本书,我拿到手的时候,就被它那个厚实感和沉甸甸的知识分量所震撼。封面设计简洁但很有力量,那种科技蓝和银灰色的搭配,总能让人联想到精密机械和数据流的交织。翻开第一页,我就知道这绝对不是一本轻松的读物,它似乎在邀请我进入一个深邃而复杂的领域。序言部分就让我感受到了作者的雄心和对这个领域的深刻理解,他用一种宏大的视角描绘了信息物理系统(CPS)如何渗透到我们生活的方方面面,从智能制造到智慧交通,再到我们可能还未曾想象到的未来应用。他没有回避这个领域的技术挑战,反而直面那些看似棘手的问题,这让我觉得这本书是有担当的,不是那种流于表面的科普。我尤其欣赏作者在开头就强调的“融合”理念,他并没有将物理世界和信息世界割裂开来,而是清晰地阐述了它们之间不可分割的联系,以及如何通过信息技术来感知、控制和优化物理系统的运行。这种跨学科的视角,对于我这样一个可能来自某个特定工程领域的人来说,无疑是打开了一扇新的大门。我迫不及待地想深入其中,去了解那些支撑起“智能”二字的底层原理,去探索那些让物理世界变得更加高效、安全和可持续的解决方案。

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读这本书,我感觉作者就像一位经验丰富的设计师,在为我勾勒出CPS的宏伟蓝图。他没有回避这个领域面临的挑战,而是用一种非常坦诚的方式将其展现在读者面前。比如,在谈到CPS的“安全性”时,作者深入分析了信息泄露、篡改、拒绝服务攻击等潜在威胁,并提出了包括加密、认证、访问控制等一系列安全防护措施。他并没有把安全仅仅看作是IT部门的事情,而是将其融入到CPS设计的每一个环节。我印象深刻的是,作者还讨论了CPS的“隐私保护”问题,这在数据驱动的CPS应用中尤为重要。他提出了一些隐私增强技术,比如差分隐私和联邦学习,这让我对如何平衡数据利用和隐私保护有了更清晰的认识。这种对CPS“软肋”的深入剖析,让这本书更具现实意义。

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这本书的结构,我个人觉得设计得非常巧妙。它不像那种按部就班的教科书,而是更像是一次深入的探险。作者在讲解每一个技术点的时候,都会穿插一些引人入胜的案例研究,这些案例让我能够更直观地理解抽象的理论。比如,在介绍CPS的“感知与认知”能力时,作者详细分析了自动驾驶汽车如何通过各种传感器融合来理解周围环境,以及智能制造中的机器如何通过视觉和触觉来完成复杂的装配任务。我特别喜欢作者在这些案例中提出的“挑战与机遇”,他会指出当前技术的局限性,并提出未来可能的发展方向。这让我觉得,这本书不仅仅是在传授知识,更是在激发读者的思考和创新。我感觉自己就像是在和一位充满激情的学者在交流,他不仅拥有深厚的专业知识,更对这个领域有着不懈的热情。

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这本书给我的感觉,就像是在探索一个庞大的、不断演化的生态系统。它不仅仅是在讲述理论,更多的是在描绘一种正在发生的、深刻的变革。作者在章节安排上,似乎是循序渐进地引导读者进入CPS的世界。从最基础的概念出发,比如传感器、执行器、通信网络这些构成CPS的“硬件”要素,到更深层次的建模、分析和控制算法,再到关于安全、可靠性和伦理的考量,逻辑非常清晰。我尤其喜欢作者在讲解模型和算法时,并没有采用那种枯燥的数学推导,而是结合了大量的工程实例和图示,使得抽象的概念变得更容易理解。他似乎非常注重理论与实践的结合,每提出一个概念,都会紧接着给出实际的应用场景,比如在智能电网中如何利用CPS来提高能源效率,或者在自动驾驶汽车中如何保证决策的实时性和准确性。这种“知行合一”的写作风格,让我觉得这本书非常实用,不仅仅是学术上的研究,更是能够指导实际工程设计和应用。读这本书的过程,就像是在跟一位经验丰富的工程师对话,他会告诉你“为什么”这么做,以及“如何”去做,而且还会提醒你可能遇到的“坑”。

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这本书给我的一个非常深刻的印象是,作者对CPS的“系统性”和“集成性”的强调。他并没有将CPS看作是各个独立技术组件的简单堆砌,而是将其视为一个有机整体,强调各个部分之间的相互依赖和协同作用。在讨论CPS的设计和实现时,作者非常注重“端到端”的思维方式,从需求分析到系统部署,再到后期的维护和升级,都提出了系统化的解决方案。我特别喜欢他关于“故障诊断与容错”那一章的讲解,他详细分析了CPS中可能出现的各种故障模式,并提出了多种有效的检测和响应机制。这让我意识到,在构建高度复杂的CPS时,仅仅关注系统的正常运行是不够的,必须充分考虑系统的鲁棒性和在异常情况下的表现。这种全生命周期的视角,对于任何想要在CPS领域有所建树的人来说,都是至关重要的。

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在阅读这本书的过程中,我最直观的感受就是它的“前瞻性”。作者在探讨CPS的未来发展趋势时,那种洞察力让我印象深刻。他不仅仅是停留在当下已经实现的CPS应用,而是大胆地展望了CPS在人工智能、物联网、大数据等新兴技术融合下的无限可能。他讨论了如何利用机器学习来增强CPS的自适应能力,如何通过区块链技术来保障CPS的安全性,以及如何构建更加普惠和可信赖的CPS生态系统。这部分内容让我觉得,这本书不仅仅是一本“教科书”,更是一本“指引手册”,它为我们在这个快速变化的领域指明了方向。我尤其对作者关于“人机共生”的讨论感到共鸣,他认为未来的CPS不仅仅是机器的智能,更是人与机器之间深度协作、共同进化的过程。这让我对接下来的技术发展充满了期待。

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