具体描述
《电气设备现场试验及检测技术》共分为4章，从电气设备测试的基本技术到现场操作方法，全面系统地介绍了电气设备的现场试验及检测技术，内容包括实际测试的基本技术、电气设备的测量及试验技术、造就人机和谐环境的测试技术及电气设备的测试技术。书中配有大量符合现场实际情况的插图和照片，生动详细地讲解了电气设备的测试原理与具体操作方法，并附有实际数据供读者参考。
好的，这里为您提供一份不包含《电气设备现场试验及检测技术》内容的图书简介。 --- 图书名称：现代智能制造系统集成与应用实践 图书简介 本书聚焦于当前工业4.0浪潮下，智能制造系统（Intelligent Manufacturing System, IMS）的构建、集成与实际应用。随着新一代信息技术与先进制造技术的深度融合，传统的制造模式正经历颠覆性的变革。本书旨在为读者提供一个全面、深入且侧重于工程实践的指南，阐述如何设计、实施和优化高度自动化、柔性化和智能化的高效生产体系。 全书内容围绕智能制造的核心要素展开，结构清晰，逻辑严谨。首先，本书从宏观层面解析了智能制造的理论框架、发展趋势及其对产业结构的影响，为读者建立起全面的认知基础。我们深入探讨了工业互联网（IIoT）、云计算、大数据分析在制造环境中的作用，强调了数据驱动决策在现代工厂中的关键地位。 第一部分：智能制造系统架构与基础技术 本部分详细介绍了智能制造系统的分层架构，包括企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、制造过程控制系统（MCS）以及底层传感器与执行机构的网络化连接。我们重点阐述了现代制造系统中的数据采集、传输与预处理技术，包括工业通信协议（如OPC UA, MQTT）的选型与配置。特别地，本书引入了数字孪生（Digital Twin）的概念，并详细讲解了如何利用虚拟模型对物理系统进行实时映射、模拟和预测性维护的设计思路。我们不仅停留在概念层面，更提供了构建数字孪生所需的建模方法和软件工具链的实践指导。 在控制层面上，本书着重介绍了先进过程控制（APC）与分布式控制系统（DCS）的集成策略，强调了系统间信息交互的实时性和可靠性。对于机器人技术，本书不仅涵盖了工业机器人的基础操作和编程，更深入探讨了人机协作机器人（Cobots）在柔性生产线中的部署策略与安全规范。 第二部分：数据驱动的决策与优化 智能制造的核心在于数据。本部分致力于教授如何将海量制造数据转化为生产力。我们详细讲解了工业大数据的采集、存储与治理技术，包括边缘计算在数据初步分析中的应用。在数据分析方面，本书侧重于机器学习和深度学习算法在制造领域的应用，例如基于历史运行数据的设备故障预测（Predictive Maintenance, PdM）、产品质量的无损检测与缺陷分类。我们提供了多个基于真实工业数据集的案例分析，帮助读者掌握模型训练、验证与部署的全过程。 此外，供应链的智能化协同是智能制造不可或缺的一环。本书探讨了如何利用区块链技术提高供应链的透明度和可追溯性，以及如何应用优化算法（如遗传算法、模拟退火）对生产排程（Job Scheduling）和物料流转进行实时优化，以应对市场需求的快速变化。 第三部分：系统集成与安全实践 系统的稳定运行依赖于高效的集成和严格的安全防护。本书用大量篇幅讲解了跨平台、跨系统（如将MES与SCADA系统打通）的数据集成方法论，强调了集成过程中的数据一致性与语义互操作性。我们提供了一套系统的集成框架，指导工程师如何有效地整合异构的软硬件资源。 在信息安全方面，鉴于工控系统的日益联网化，网络安全风险显著增加。本书系统地介绍了工业控制系统（ICS）的安全威胁模型、纵深防御策略。内容涵盖了网络分段、身份验证机制（如零信任模型在工控环境的应用）、以及针对PLC和RTU的固件安全加固措施。读者将学习到如何进行定期的安全审计和应急响应预案的制定。 第四部分：典型行业应用案例与未来展望 为增强本书的实战价值，我们精选了汽车制造、高端装备加工、以及离散零部件生产等多个典型行业的智能工厂案例。通过这些案例，读者可以直观地看到理论知识如何在复杂的生产环境中落地，并分析不同行业在系统集成、数据处理方面的特定挑战与解决方案。 最后，本书对智能制造的未来发展方向进行了展望，讨论了增材制造（Additive Manufacturing）与智能系统的融合趋势，以及可持续制造（Sustainable Manufacturing）目标在智能系统设计中的体现。 目标读者 本书适合于从事工业自动化、信息技术、机械工程、电子工程等相关领域的工程技术人员、系统集成工程师、生产管理人员，以及高等院校相关专业的高年级本科生和研究生作为专业参考教材或实践指导用书。通过阅读本书，读者将能够掌握构建、部署和运维新一代现代智能制造系统的核心技术与工程能力。
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