Fault Detection and Reliability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pergamon Pr

作者:Reliability, and Related Knowledge-Based Approaches (2nd

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:1987-12

价格:USD 160.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780080349220

丛书系列:

图书标签:

• Fault Detection
• Reliability
• System Reliability
• Fault Diagnosis
• Engineering
• Electrical Engineering
• Control Systems
• Industrial Automation
• Machine Learning
• Data Analysis

《智能制造中的传感器技术与应用》 内容简介： 在当今快速发展的智能制造浪潮中，传感器技术正以前所未有的深度和广度渗透到生产的每一个环节。它们如同工业的“眼睛”与“神经”，感知着生产过程中的各项参数，为实现自动化、智能化、柔性化生产提供了不可或缺的数据支撑。本书旨在全面、深入地探讨智能制造领域中至关重要的传感器技术，并详尽阐述其在实际应用中的具体实践。 本书从传感器技术的基础理论出发，系统性地梳理了各类传感器的核心原理、关键特性以及技术发展趋势。我们将首先介绍传感器的基本概念、分类方法以及在智能制造中扮演的关键角色。随后，将聚焦于智能制造中最常用的几类传感器，包括但不限于： 温度传感器： 深入剖析热电偶、热电阻、红外传感器等不同类型温度传感器的测量原理、精度等级、响应速度以及它们在精确控温、过程监测、设备状态预警等方面的具体应用。例如，在精密加工中，温度的微小波动可能直接影响产品质量，本书将阐述如何选择合适的温度传感器以实现对加工环境和工件温度的实时、高精度监测。 压力传感器： 详细讲解膜片式、应变片式、电容式等压力传感器的技术特点，以及它们在液压系统、气动控制、真空度测量、管道泄漏检测等场景下的应用。我们将探讨如何通过优化压力传感器的数据采集和处理，实现对生产过程中流体压力的精准调控，从而提升设备效率和安全性。 位移传感器： 涵盖了线性可变差动变压器（LVDT）、电感式、光学式、超声波式等多种位移传感器的测量原理和适用范围。本书将重点介绍它们在自动化生产线上的定位、装配、间隙测量、产品尺寸检测等方面的应用，并分析不同传感器的优缺点，以指导读者根据实际需求进行合理选择。 速度传感器： 介绍编码器（增量式与绝对式）、测速发电机、霍尔传感器等用于测量线速度和角速度的传感器。我们将深入探讨它们在电机控制、机器人运动规划、输送带速度监测等方面的关键作用，以及如何利用这些数据实现对生产流程的精确同步和速度调节。 力传感器： 阐述应变片式、压电式等力传感器的测量原理，并重点介绍其在机器人末端执行器上的力反馈控制、产品拉伸/压缩性能测试、精密装配中的力限制等方面的应用。本书将分析如何通过集成高精度力传感器，实现对制造过程中的“触感”感知，从而提升产品质量和制造精度。 图像传感器： 详细介绍CCD和CMOS图像传感器的成像原理，并深入探讨机器视觉技术在智能制造中的广泛应用，包括产品缺陷检测、字符识别、条形码/二维码读取、工件定位与姿态识别等。我们将结合实际案例，展示如何构建高效的机器视觉检测系统，以替代传统的人工检测，大幅提高检测效率和准确性。 气体传感器： 涵盖了对各种有害气体、可燃气体、环境气体（如CO2、O2）的检测技术。本书将重点关注其在工业安全监测、环境保护、过程气体成分分析等方面的应用，以及如何通过多传感器融合，实现对复杂环境气体的实时、灵敏检测。 其他关键传感器： 除了上述主要传感器类型，本书还将涉及加速度传感器（用于振动监测和状态评估）、接近传感器（用于物体有无或位置检测）、流量传感器（用于流体量的监测和控制）等在智能制造中的重要应用。 在对各类传感器技术进行深入剖析的同时，本书也将重点关注其在智能制造中的实际应用。我们将围绕以下几个关键方面展开论述： 一、传感器在生产过程监测与控制中的应用： 实时数据采集与分析： 讲解如何通过传感器网络构建全面的生产过程监测体系，实时采集温度、压力、位移、流量等关键参数，并利用大数据分析技术对这些数据进行挖掘，发现潜在问题，优化生产工艺。 闭环控制系统： 阐述如何将传感器数据与执行器相结合，构建高精度的闭环控制系统。例如，在CNC加工中，温度传感器监测刀具与工件的温度，并反馈给控制系统，以动态调整切削参数，确保加工精度；在注塑成型中，压力和温度传感器实时监测模具内的压力和温度变化，精确控制注塑过程。 工艺参数优化： 通过对传感器数据的长期积累和分析，找出影响产品质量和生产效率的关键工艺参数，并进行优化调整，实现生产过程的智能化和精益化。 二、传感器在设备状态监测与预测性维护中的应用： 振动与噪声监测： 利用加速度传感器和声学传感器监测设备的运行状态，通过分析振动和噪声的频谱特征，诊断轴承磨损、齿轮损坏、联轴器不对中等潜在故障，从而实现预测性维护，避免计划外停机。 温度异常检测： 通过对电机、轴承、电器元件等关键部件的温度监测，及时发现过热现象，预防因过热引起的设备损坏。 油液监测： 利用油液传感器监测润滑油的粘度、温度、含水量、金属颗粒含量等，及时评估设备内部磨损情况，并对油液进行及时更换或处理，延长设备使用寿命。 基于多传感器的综合诊断： 探讨如何融合来自不同传感器的信息，构建更加全面的设备状态评估模型，提高故障诊断的准确性和可靠性。 三、传感器在产品质量检测与追溯中的应用： 自动化在线检测： 介绍如何利用机器视觉、激光测量、触觉传感器等技术，实现产品尺寸、表面缺陷、外观特征的自动化在线检测，提高检测效率和一致性。 产品性能测试： 讲解如何使用力传感器、位移传感器、温度传感器等，对产品的各项性能指标进行精确测试，确保产品符合设计要求。 数字化追溯体系： 强调传感器在构建产品全生命周期追溯体系中的重要作用，通过为每个产品赋予唯一的身份标识，并记录其在生产、检验、包装等各个环节的传感器数据，实现从原材料到最终用户的全程可追溯。 四、传感器网络与数据融合技术： 传感器网络架构： 介绍智能制造中常用的传感器网络拓扑结构，包括星型、总线型、环型、网状型等，以及各种网络协议（如Modbus、Profinet、EtherNet/IP）在工业现场的应用。 无线传感器网络（WSN）： 探讨无线传感器技术在部署灵活性、降低布线成本方面的优势，以及其在复杂工况下的应用挑战。 数据融合算法： 讲解如何利用卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等数据融合算法，整合来自不同传感器的异构数据，提高信息的可信度和完整性，减少冗余和不确定性。 五、未来发展趋势与挑战： 微型化与集成化： 探讨传感器的小型化、集成化发展趋势，以及MEMS（微机电系统）技术在传感器领域的应用。 智能化与自适应性： 展望未来传感器将具备更高的智能化水平，能够进行自主学习、自我校准和自适应控制。 物联网（IoT）与边缘计算： 分析传感器技术如何与物联网和边缘计算相结合，实现更高效的数据传输、处理和分析。 数据安全与隐私保护： 探讨在广泛应用传感器技术的同时，如何保障数据安全和用户隐私。 本书力求通过理论讲解与实践案例相结合的方式，为读者提供一个全面、深入的学习平台。无论是传感器技术的研发人员，还是工业自动化工程师、生产管理人员，亦或是相关专业的学生，都将从中获益。我们希望通过本书的出版，能够进一步推动智能制造领域传感器技术的创新与应用，为工业的数字化转型和智能化升级贡献力量。 本书在内容组织上，力求逻辑清晰，层次分明，从基础到深入，从原理到应用，循序渐进。在语言表述上，力求严谨、专业，同时兼顾易读性，避免晦涩难懂的专业术语堆砌。在案例选择上，注重典型性、代表性，力求反映当前智能制造领域的最新技术动态和实际应用场景。本书的撰写过程中，参考了大量国内外相关的学术论文、技术报告和行业标准，并结合了作者在相关领域的实践经验，希望能为读者提供一份兼具理论深度和实践价值的参考。 我们深信，随着科技的不断进步，传感器技术在智能制造中的作用将愈发凸显。掌握并善于运用这些先进的传感器技术，将是企业在激烈的市场竞争中立于不败之地的关键。本书的宗旨，正是为了帮助读者更好地理解和掌握这一关键技术，从而在未来的工业发展中抢占先机。

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