具体描述
《图解机械设备电气控制线路》是《图解自动化技术丛书》之一，采用模块化结构，运用图解的方法，以图、表为主，图、文结合的方式分析解读常用机械设备的电气控制线路图，全书分为七章，内容包括电动机，低压控制电器，电动机的基本控制电路，常用机床控制电路分析，数控机床控制电路分析，起重机械控制电路分析，电气控制线路设计等内容。在第三-五章的读图过程中，先分析机械设备的电气原理总图，再将总图分为若干个小图，进一步解读，以便使读者在阅读《图解机械设备电气控制线路》后，可以尽快地、全面地掌握机械设备的电气原理和维护技术。
智能制造与工业互联网应用实践指南 本书聚焦于前沿的智能制造技术与工业互联网的深度融合，旨在为企业转型升级、工程师技能提升提供一套系统、实用的操作指南。 区别于传统设备维护和电路图解析的范畴，本书将视角拓展至整个智能工厂的宏观架构、数据流转、以及新兴技术的实际部署与管理。 第一部分：智能制造的底层逻辑与架构设计 本章深入剖析智能制造的核心概念，阐述从自动化（Automation）到智能化（Intelligentization）的演进路径。内容涵盖ISA-95模型在现代工厂中的具体应用，重点讲解了MOM（制造运营管理）与MES（制造执行系统）的系统集成策略，以及PLM（产品全生命周期管理）如何与生产现场数据打通。 1.1 工业4.0与智能工厂的蓝图构建： 详细分析了“信息物理系统”（CPS）的构建要素，包括传感器、执行器、边缘计算单元和云端平台的协同工作机制。书中将提供一套评估现有工厂成熟度的框架，帮助读者识别短板并制定分阶段的智能化改造路线图。我们不会探讨具体某一个电气元件的接线细节，而是着眼于如何通过高级算法优化整个生产线的节拍（Takt Time）和OEE（设备综合效率）。 1.2 边缘计算与云端协同架构： 针对工业现场数据处理的实时性要求，本书详细介绍了边缘计算在数据预处理、本地决策和安全隔离方面的应用。内容涵盖主流的边缘计算平台选型标准，以及如何设计高效的数据通道，确保海量时间序列数据能够安全、低延迟地传输至云端进行深度分析。例如，如何利用边缘网关对PLC采集的数据进行清洗和标准化，而非仅仅是展示设备的运行状态。 1.3 数字化孪生（Digital Twin）的构建与应用： 本节重点阐述如何基于实际物理资产，构建高保真的数字模型。这包括几何模型、物理模型（如热力学、流体力学仿真）以及行为模型（基于历史运行数据的AI模型）的整合。书中将提供构建数字孪生体的关键软件工具链概述（侧重于仿真平台与数据集成接口），并展示如何利用数字孪生体进行远程调试、工艺优化和“What-if”场景模拟，而无需干预实际生产线。 第二部分：工业数据采集、清洗与互操作性 本章是实现智能化的基石，关注如何打破信息孤岛，实现跨异构设备和系统的有效数据交换。 2.1 工业通信协议的深度解析与选型： 详细对比了传统（如Modbus RTU/TCP）和现代（如OPC UA、MQTT）工业协议的优劣势。重点在于OPC UA在安全性和面向服务架构下的应用实践，以及MQTT在低带宽、高连接数物联网环境中的部署策略。本书会提供基于实际案例的协议选型决策树，指导读者根据应用场景（如高频控制、低频监测、跨区域数据交换）选择最合适的通信标准。 2.2 工业数据模型与本体论： 数据孤岛的根本原因在于缺乏统一的数据语义。本章介绍如何利用工业本体论（Ontology）和标准化模型（如RAMI 4.0、IEC 62890）来描述工业资产、过程和功能。内容涵盖如何设计和应用JSON或XML格式的数据结构描述符，实现不同设备间数据的即插即用理解，避免为每一个新设备编写定制化的解析脚本。 2.3 数据安全与可信赖的数据交换： 在数据互联的背景下，网络安全至关重要。本节探讨了工业控制系统（ICS）的纵深防御策略，重点关注数据采集层面的身份验证、数据加密和访问控制。内容涉及如何实现安全地将OT数据暴露给IT系统，同时确保关键生产控制网络不受未经授权的访问或恶意注入的影响。 第三部分：高级数据分析与预测性维护（PdM） 本章将重点放在如何从采集到的海量运行数据中提取价值，实现从被动维护到主动优化的飞跃。 3.1 工业大数据处理技术栈： 介绍适用于处理工业时序数据的技术栈，包括时间序列数据库（TSDB）的选型原则、流式计算框架（如Apache Flink在工业中的应用）以及大规模批处理的策略。书中侧重于如何设计高效的数据存储和查询机制，以支持快速的故障回溯和趋势分析。 3.2 预测性维护（PdM）的算法与实施： 详细讲解构建预测性维护模型的全过程，包括特征工程（从原始振动、温度、电流信号中提取与健康状态相关的特征）、模型训练（如随机森林、LSTM网络）和阈值管理。书中会提供如何量化“剩余使用寿命”（RUL）的常用方法，并讨论模型部署到边缘侧进行实时健康评估的挑战与解决方案。 3.3 过程优化与异常检测： 超越单一设备的健康监测，本章探讨如何利用AI对整个生产过程进行优化。内容包括基于强化学习的工艺参数自动调整策略，以及利用无监督学习方法进行多变量异常检测，识别传统基于阈值的报警系统无法发现的隐性性能下降趋势。 第四部分：新兴技术在智能制造中的集成应用 本章展望了未来工厂的发展方向，聚焦于那些正在改变生产模式的关键技术。 4.1 工业物联网（IIoT）的规模化部署： 探讨如何克服大规模连接带来的管理和功耗挑战。内容涉及LPWAN技术（如NB-IoT、LoRa）在低功耗、广覆盖监测场景中的定位，以及5G技术在需要高带宽、低延迟的柔性制造单元中的应用潜力。 4.2 增强现实（AR）在操作与维护中的赋能： 介绍AR技术如何通过叠加数字信息来辅助现场操作人员。重点讲解如何将设备的三维模型、实时运行数据和SOP（标准操作程序）与真实物理设备进行精确对齐，从而提高复杂设备检修的准确性和效率，并展示AR应用的数据绑定逻辑。 4.3 工业机器人与人机协作的未来： 讨论先进机器人（如协作机器人Cobots）与MES系统的集成，以及如何通过视觉系统和力控技术实现更高级别的柔性装配。内容侧重于路径规划算法的优化和人机安全区域的动态管理，而非机器人自身的电气驱动原理。 总结： 本书是一本面向系统集成商、工厂技术负责人和高级自动化工程师的实战手册，它提供的是一套实现“智慧运营”的方法论和技术栈，指导读者如何利用信息技术、数据科学和通信技术，构建一个高度互联、数据驱动、能够自我优化的新一代智能制造系统。内容严格围绕系统架构、数据治理、算法应用和前沿集成展开，与侧重于电磁学原理、继电器逻辑或传统低压配电的图书形成鲜明对比。
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