Instrumentation And Control Systems Documentation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Isa

作者:Meier, Fred A./ Meier, Clifford A.

出品人:

页数:173

译者:

出版时间:

价格:0.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781556178702

丛书系列:

图书标签:

Instrumentation
Control Systems
Process Control
Automation
Industrial Automation
Measurement
Sensors
Documentation
Engineering
PLC

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具体描述

好的，这是一份关于一本不包含《Instrumentation And Control Systems Documentation》内容的图书简介，内容将围绕其他工业领域和技术主题展开，力求详尽且自然。 --- 《先进制造工艺与质量控制：面向工业4.0的数字化转型》本书聚焦于现代制造业的核心挑战与前沿解决方案，深度剖析了从传统生产线到智能工厂的演进路径。它旨在为工程师、项目经理、技术决策者以及致力于提升生产效率和产品质量的专业人士，提供一套全面、实用的理论框架与实践指导，特别强调了信息物理系统（CPS）在实现大规模定制化生产中的关键作用。第一部分：智能制造基础与架构本书的第一部分奠定了理解现代工业生态系统的基础。我们首先探讨了工业4.0的核心概念及其对全球制造业的颠覆性影响。这不仅仅是自动化程度的提升，更是一种基于数据驱动的、高度互联的生产范式的转变。 1.1 工业4.0的战略支柱：本章详细解析了支撑智能工厂运作的四大支柱：物联网（IIoT）、大数据分析、云计算/边缘计算，以及先进的机器人技术。我们着重分析了这些技术如何协同工作，形成一个自组织、自优化的生产网络。具体讨论了从传感器数据采集到决策支持系统的端到端流程，并区分了在不同生产场景下（如离散制造与流程制造）应用侧重点的差异。 1.2 信息物理系统（CPS）与数字孪生（Digital Twin）： CPS是实现智能制造的基石。本节深入探讨了CPS的架构设计，包括嵌入式系统、通信协议（如OPC UA、MQTT）的选择与实施。随后，重点介绍了数字孪生的概念、构建方法论及其在产品生命周期管理（PLM）中的应用。通过具体的案例分析，展示了如何利用数字孪生进行虚拟调试、性能预测和故障诊断，从而极大地缩短产品上市时间并降低现场风险。 1.3 柔性生产系统设计：面对市场对小批量、多品种的迫切需求，本书阐述了如何设计高柔性的生产单元和生产线。内容涵盖模块化设备设计、快速换型技术（SMED的数字化延伸）以及基于AGV/AMR的物料搬运系统集成，确保生产系统能够迅速响应需求变化，同时保持高吞吐量。第二部分：先进加工技术与材料科学本部分将视角转向实体生产过程，探讨了实现高精度、高可靠性制造所依赖的尖端加工技术和材料科学的最新进展。 2.1 高性能切削与增材制造（AM）：我们对传统减材制造进行了深入的评估，特别是高速、高精度五轴/多轴数控加工（CNC）的工艺优化，包括刀具路径规划的算法改进和切削参数的实时自适应调整。随后，详细介绍了选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）等金属增材制造技术的工艺窗口、缺陷控制机制及其在复杂零部件制造中的潜力。重点分析了增材制造件的微观结构、残余应力管理和后处理技术（如热等静压HIP）。 2.2 新型材料在极端环境下的应用：针对航空航天、能源和生物医学领域对材料性能的苛刻要求，本书梳理了高性能复合材料（如碳纤维增强聚合物CFRP、陶瓷基复合材料CMC）的制备工艺与失效分析。详细讨论了高温合金、形状记忆合金（SMA）等智能材料在驱动和传感应用中的集成挑战。对材料的无损评估技术（如超声波、相控阵）在过程中的实时监控进行了技术阐述。 2.3 表面工程与功能化：产品的最终性能往往取决于表面质量。本章涵盖了先进的表面改性技术，如等离子体增强化学气相沉积（PECVD）、物理气相沉积（PVD）镀膜，以及激光熔覆技术。重点分析了如何通过精确控制薄膜的晶体结构和界面特性，赋予部件耐磨损、抗腐蚀或特定的电磁屏蔽功能。第三部分：全面质量管理与工业数据分析实现“零缺陷”制造是所有先进制造追求的目标。本部分专注于如何利用数据科学和先进的检测手段，实现质量管理从被动检验到主动预防的转变。 3.1 过程能力评估与统计过程控制（SPC）的数字化升级：基础的SPC图表分析已被证明不足以应对高动态的现代生产。本书介绍了多变量SPC（MVSPC）的应用，利用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）来监控多个相关过程变量，并实时检测过程偏移的早期信号。同时，探讨了在线测量系统（In-line Metrology）的数据集成方法。 3.2 机器视觉与深度学习在质量检测中的应用：机器视觉已成为质量控制的核心工具。本章详细介绍了高分辨率相机、三维扫描技术（如激光三角测量、结构光）的系统选择与标定。最核心的部分在于深度学习模型的构建，包括卷积神经网络（CNN）用于缺陷分类和语义分割，以及生成对抗网络（GAN）用于合成罕见缺陷样本以训练更稳健的模型。讨论了边缘AI部署的硬件加速方案。 3.3 预测性维护（PdM）与剩余寿命预测（RUL）：维护策略的转变是降本增效的关键。本书区分了预防性维护、基于状态的维护（CBM）和预测性维护的区别。详细介绍了用于设备健康监测的传感器技术（如振动分析、声发射），以及基于时间序列分析和生存模型（如Weibull模型、Cox比例风险模型）来估算关键部件的剩余使用寿命，从而优化维护排程，避免计划外停机。第四部分：供应链集成与可持续制造现代制造不再是孤立的车间活动，而是整个价值网络的协同体现。本部分着眼于制造系统如何与上下游环节高效对接，并承担起环境责任。 4.1 数字化供应链协同：探讨了如何利用区块链技术增强供应链的透明度和可追溯性，特别是在高价值零部件的认证和防伪方面。内容还包括需求预测的先进算法（如结合外部宏观经济数据的机器学习模型）对生产计划的动态调整，实现供应链的“牛鞭效应”最小化。 4.2 循环经济与可持续制造实践：随着全球对碳排放和资源效率的关注日益增加，本书阐述了如何通过工艺优化、能源管理和废弃物最小化来实现可持续发展目标。具体分析了能源消耗建模、热能回收技术在工业过程中的应用，以及如何设计易于拆解和回收的产品（面向可回收性设计DFR）。 4.3 工业网络安全（OT Security）：随着OT（运营技术）系统与IT网络的融合，网络安全风险剧增。本书提供了针对工业控制网络（ICS）的风险评估框架，介绍了微分段、入侵检测系统（IDS）在SCADA和PLC层面的部署策略，以及符合IEC 62443标准的防御措施，确保数据流和控制流的完整性与保密性。 --- 《先进制造工艺与质量控制：面向工业4.0的数字化转型》通过对上述多学科交叉领域的深度整合，为读者提供了一个理解、规划和实施下一代智能制造系统的路线图。本书的深度和广度，使其成为技术人员和管理层在应对工业数字化浪潮中不可或缺的参考指南。