化工儀錶及自動化 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:紀紹青

出品人:

頁數:119

译者:

出版時間:2009-5

價格:14.80元

裝幀:

isbn號碼:9787040259780

叢書系列:

圖書標籤:

• 化工儀錶
• 自動化
• 過程控製
• 工業自動化
• 傳感器
• 測量技術
• 控製係統
• 儀器儀錶
• 化工工程
• 自動化儀錶

《工業大數據分析與應用》 內容簡介： 在數字化浪潮席捲全球的今天，工業領域正經曆著前所未有的變革。從智能製造到智慧工廠，大數據技術的引入為傳統工業注入瞭新的活力，催生瞭無數創新應用。《工業大數據分析與應用》一書深入探討瞭工業大數據的前沿理論、核心技術及其在實踐中的廣泛應用。本書旨在為讀者勾勒齣一幅清晰的工業大數據全景圖，幫助讀者理解大數據如何驅動工業生産效率的提升、産品質量的優化以及運營成本的降低。 本書首先從工業大數據的概念、來源及特點入手，剖析瞭工業生産過程中産生的海量數據的特性，包括其多樣性、時效性、復雜性以及潛在的價值。讀者將瞭解數據采集的渠道，如傳感器、PLC、SCADA係統、MES係統等，以及數據在不同環節的流轉和存儲方式。 接著，本書詳細介紹瞭工業大數據分析的關鍵技術。涵蓋瞭數據預處理，包括數據清洗、數據轉換、數據集成等，確保數據的準確性和可用性；統計分析方法，如描述性統計、推斷性統計，幫助理解數據的分布和規律；機器學習算法，包括監督學習（迴歸、分類）、無監督學習（聚類、降維）和強化學習，以及它們在工業場景下的具體應用，如故障預測、性能優化、異常檢測等。此外，本書還介紹瞭深度學習在圖像識彆、時序預測等復雜問題中的應用。 在應用層麵，本書將理論與實踐緊密結閤，展示瞭工業大數據在多個細分領域的應用案例。例如： 智能製造： 如何利用大數據優化生産流程、提高設備利用率、實現柔性製造和個性化定製。通過分析生産綫上的實時數據，可以預測設備故障，提前進行維護，避免 unplanned downtime。同時，大數據分析還能幫助優化工藝參數，提高産品一次閤格率。 能源管理： 如何通過大數據分析實現能源消耗的精細化管理，降低能源成本，提高能源利用效率。例如，在電力行業，可以利用大數據預測負荷需求，優化電網調度；在石油石化行業，可以分析煉化過程中的能耗數據，找齣節能降耗的潛在環節。 質量控製： 如何利用大數據構建更精確的質量預測模型，減少缺陷産品，提升産品整體質量。通過對原材料、生産過程、成品檢測等環節的數據進行綜閤分析，可以建立起預測模型，識彆影響産品質量的關鍵因素。 供應鏈優化： 如何利用大數據提升供應鏈的透明度和響應速度，降低庫存成本，提高客戶滿意度。通過對供應商、生産、物流、銷售等環節的數據進行分析，可以更好地預測市場需求，優化庫存水平，縮短交貨周期。 設備預測性維護： 如何利用大數據分析設備運行狀態，實現預測性維護，變被動維修為主動維護，減少維修成本和停機損失。通過對設備振動、溫度、壓力等傳感器數據進行實時監測和分析，可以提前發現潛在的故障徵兆，安排最優的維護計劃。 本書還探討瞭工業大數據平颱建設的關鍵要素，包括數據架構設計、技術選型、安全保障以及團隊建設等。讀者將瞭解到如何構建一個能夠支撐海量數據存儲、處理和分析的現代化工業大數據平颱。 最後，本書展望瞭工業大數據未來的發展趨勢，如物聯網（IoT）與大數據深度融閤、邊緣計算在工業場景的應用、人工智能在工業自動化中的角色演進以及工業大數據在可持續發展中的作用等。 《工業大數據分析與應用》適閤於從事工業生産、研發、管理、信息化建設等相關領域的工程師、技術人員、項目經理以及對工業大數據技術感興趣的在校學生和研究人員。閱讀本書，您將獲得紮實的理論基礎、豐富的實踐指導以及前瞻性的行業洞察，助力您在工業數字化轉型浪潮中搶占先機。

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我最欣賞這本書的“工具箱”特質。它不是那種讀完一遍就束之高閣的理論專著，而是那種需要隨時翻閱、對照參考的實用手冊。書中的附錄部分簡直是寶藏，裏麵收錄瞭大量標準化的計算公式、常用傳感器的選型參數錶，以及不同工業標準（如HART、Foundation Fieldbus）的簡要介紹。我記得有一次在做項目模擬時，需要快速查閱某個流量計的精度範圍和輸齣信號類型，翻開索引後，直接定位到瞭對應的錶格，效率比上網搜索要快得多，而且準確性更有保障，畢竟是齣自同一本權威著作。此外，書中對常見故障診斷的描述也非常到位，它不是簡單地說“齣現偏差”，而是詳細列舉瞭從傳感器到執行器可能齣現的各種具體問題，以及對應的排查步驟和維護建議。這讓這本書的使用價值遠遠超齣瞭課堂學習的範疇，更像是一位駐紮在身邊的資深工程師。

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這本書的理論深度和廣度，真的讓我這個行業新人感到既敬畏又受益匪淺。它絕不僅僅停留在“是什麼”的層麵，而是深入剖析瞭“為什麼會這樣”以及“如何設計和優化”。我發現書中對PID控製算法的推導過程詳盡得令人發指，從拉普拉斯變換到離散化，每一步的數學依據都交代得清清楚楚，絕不含糊帶過。更讓我驚喜的是，它還涵蓋瞭當前工業前沿的一些高級主題，比如模糊邏輯控製和模型預測控製（MPC）的基本思想和應用場景，這在很多基礎教材中是看不到的。作者顯然是一位資深的實踐者，他能將晦澀的數學模型與實際生産中的具體難題（比如反應釜的溫度超調問題）緊密結閤起來，提齣的解決方案既有理論上的優雅性，又具備工程上的可行性。讀完相關章節，我感覺自己像是完成瞭一次從宏觀係統設計到微觀元件選型的完整訓練，知識體係一下子被搭建得紮實而全麵。

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這本書的插圖和圖錶簡直是一場視覺盛宴！我拿起這本書時，首先被那些清晰、精美的流程圖和原理示意圖所吸引。它們簡直是教科書級彆的，每一個細節都處理得恰到好處，讓你在閱讀復雜概念時不再感到迷茫。比如，書中對某個復雜控製迴路的動態響應描述，光靠文字會顯得晦澀難懂，但配上那張精心製作的波特圖和階躍響應麯綫，一切豁然開朗。作者在圖錶的編排上也頗具匠心，它們不僅是插圖，更是輔助理解的工具，能幫你快速定位關鍵信息。我尤其欣賞那些不同顔色、不同綫條的巧妙運用，使得原本就枯燥的工程圖紙變得生動起來，仿佛工程師的手剛剛放下筆。就連那些設備剖麵圖，都細緻到能看到內部的閥芯結構和傳感器的安裝位置，對於初學者來說，這比單純記憶文字描述要有效得多。可以說，這本書在視覺傳達和專業性之間找到瞭一個完美的平衡點，讓人愛不釋手，連帶著學習的興趣都提高瞭不少。

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這本書在係統集成和現代數字化工廠的視角構建上做得尤為齣色。它沒有固步自封在傳統的DCS和PLC層麵，而是將目光投嚮瞭工業物聯網（IIoT）和信息物理係統（CPS）的交叉領域。我特彆關注瞭關於數據采集、網絡安全以及如何將過程數據轉化為生産決策支持係統（DSS）的那幾個章節。作者清晰地闡述瞭現代自動化係統如何從“控製”走嚮“智能優化”的演變路徑，這對於我們這些需要麵嚮未來工廠進行職業規劃的人來說，至關重要。它不僅僅教授瞭如何操作現有儀錶，更重要的是，它構建瞭一種麵嚮未來的、整閤瞭IT與OT思維的自動化工程素養。讀完後，我不再僅僅將儀錶視為孤立的硬件，而是看作是整個信息流和決策鏈中的關鍵節點，這種係統性的認知提升，是這本書給我帶來的最寶貴的財富。

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這本書的行文風格非常獨特，它有一種沉穩而又不失激情的敘述感。作者似乎很瞭解讀者在學習過程中可能遇到的睏惑點，常常在關鍵轉摺處使用一些類比或曆史背景的引入，一下子拉近瞭與讀者的距離。舉個例子，在講解反饋迴路的穩定性時，他沒有直接拋齣根軌跡圖，而是先用一個生活中的例子——比如用腳控製自行車保持平衡——來生動地闡述瞭“超調”和“振蕩”的直觀感受，這種循序漸進的引導方式，極大地降低瞭初學者的心理門檻。語言組織上，它避免瞭冗長和重復，每一個句子都信息密度極高，但整體讀起來卻異常流暢，仿佛在聽一位經驗豐富的教授娓娓道來。這種高信息密度的同時保持閱讀愉悅的平衡，是很多技術書籍難以企及的。

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