具体描述
《过程检测仪表(第2版)》针对工业过程检测仪表与检测系统，进行了比较系统的叙述。在仪表的种类上，以目前常用的主流仪表为主。全书共分八章，第一章，检测技术基础完整介绍了测量及测量误差的基本概念，过程检测系统的基础知识。第二章到第六章，详细讲述了压力、物位、流量、温度、成分等工业过程检测仪表的工作原理、结构性能、基本技术参数及仪表的安装使用和基本维护。在第七章，通过对过程检测系统的讲述，明确工业过程检测参数的显示方式和显示装置的结构、使用特点等，并对工业过程检测系统应用中的抗干扰问题进行了分析。通过第八章的检测仪表与系统的实践，学习检测仪表的调校，检测系统的构建与调试。
《过程检测仪表(第2版)》每章均有习题与思考题，书后附有相应的实训实验内容，以方便教学实践。
《过程检测仪表(第2版)》可作为高职高专及中等专业学校的工业仪表及自动化专业教材，也可供从事工业仪表及自动化工作的工程技术人员和仪表工参考。
《智慧工厂运行白皮书：生产流程的精益优化与决策赋能》 一、 数字孪生驱动的生产现场感知与智能互联 本书深入探讨了构建智慧工厂的基石——全面的生产现场感知与高效的信息互联。我们首先阐述了物联网（IoT）技术如何渗透到生产流程的每一个环节，通过各类传感器（温度、压力、流量、液位、振动、位移、视觉等）实时采集关键数据，构建起一张细致入微的“数字触角”。这些数据不仅仅是简单的数值，更是生产状态的真实反映。 在此基础上，本书重点介绍了数字孪生（Digital Twin）技术在智慧工厂中的应用。通过创建生产设备、生产线乃至整个工厂的虚拟副本，我们将物理世界的运行状态与数字模型进行实时映射。这种映射关系使得我们可以以前所未有的精度监控生产过程，识别潜在的问题，并进行模拟实验。我们将详细解析如何利用数字孪生进行设备健康监测（Predictive Maintenance），预测故障发生概率，从而提前制定维护计划，大幅减少非计划停机时间，提高设备可用性。 更进一步，本书将探讨异构系统集成（Heterogeneous System Integration）的关键技术与策略。在复杂的工业环境中，往往存在各种不同厂商、不同协议的设备和控制系统。如何打破信息孤岛，实现SCADA、MES、ERP等系统之间的数据无缝流转，是智慧工厂实现信息互联互通的挑战。我们将介绍OPC UA、MQTT等工业通信协议的应用，以及API（Application Programming Interface）驱动的系统集成方法，确保数据能够在不同层级、不同平台之间高效、准确地传递。 二、 数据分析驱动的生产流程洞察与实时决策 获取海量生产数据是第一步，而如何从这些数据中挖掘价值，驱动生产流程的持续优化，则是智慧工厂的核心竞争力。本书将带领读者深入理解数据分析在生产现场的应用。 我们首先会聚焦于数据清洗（Data Cleaning）、数据转换（Data Transformation）与数据存储（Data Storage）的工业实践。原始数据往往存在噪声、缺失值或格式不一致的问题，有效的预处理是后续分析的基础。我们将介绍常用的数据预处理技术，以及在工业大数据场景下，如时序数据库（Time Series Database）等针对性存储方案的选择。 接着，本书将重点介绍应用统计学（Applied Statistics）在生产过程分析中的价值。例如，过程能力分析（Process Capability Analysis）可以量化生产过程的稳定性与可控性，识别出那些偏离理想状态的环节。回归分析（Regression Analysis）可以帮助我们理解不同工艺参数（如温度、压力、速度）对产品质量或产出效率的影响关系。而时间序列分析（Time Series Analysis）则能揭示生产过程的动态变化规律，预测未来的发展趋势。 在机器学习（Machine Learning）方面，本书将重点介绍其在工业场景中的具体应用。例如，监督学习（Supervised Learning）可以用于构建产品质量预测模型，在生产过程中提前判断产品是否合格，减少不良品率。无监督学习（Unsupervised Learning）则可以用于生产异常检测（Anomaly Detection），识别出那些不符合正常运行模式的事件，及时告警。强化学习（Reinforcement Learning）在优化控制策略方面具有潜力，能够通过不断试错来寻找最优的生产参数组合。 此外，本书还将探讨可视化（Visualization）技术在数据洞察中的重要作用。交互式仪表板（Interactive Dashboards）能够以直观、易懂的方式呈现复杂的生产数据，帮助管理人员和现场操作人员快速掌握生产态势，做出明智的决策。我们将介绍Tableau、Power BI等商业工具，以及Python的Matplotlib、Seaborn等库在工业数据可视化中的实践。 三、 自动化与智能化驱动的生产流程自适应与自主优化 在全面感知与深度洞察的基础上，智慧工厂的目标是实现生产流程的自动化与智能化，使其能够根据实时数据进行自适应调整，甚至自主优化。 本书将深入探讨先进过程控制（Advanced Process Control - APC）技术。与传统的PID控制相比，APC能够考虑生产过程的动态特性、约束条件以及多变量之间的相互影响，实现更精确、更稳定的过程控制。我们将介绍模型预测控制（Model Predictive Control - MPC）等APC技术，并阐述其在复杂连续生产过程中的应用案例。 同时，本书将聚焦于机器人技术（Robotics）与自动化执行器（Automated Actuators）在生产流程中的集成应用。从协作机器人（Collaborative Robots）在装配、搬运中的灵活性，到工业机器人（Industrial Robots）在精密加工、焊接等环节的效率，以及自动化阀门、泵等执行器如何响应控制信号，我们将详细分析这些自动化组件如何协同工作，提升生产效率和柔性。 更重要的是，本书将探讨人工智能（Artificial Intelligence - AI）在驱动生产流程自主优化方面的潜力。例如，基于AI的调度优化（AI-driven Scheduling Optimization）能够根据实时订单需求、设备状态和物料供应情况，动态调整生产计划，最大化资源利用率。AI还可以应用于工艺参数的自适应调整，根据产品质量的实时反馈，自动微调工艺参数，以达到最优的生产结果。 最后，本书将讨论人机协作（Human-Robot Collaboration）的未来发展。在智慧工厂中，人工智能和自动化并非要取代人类，而是要赋能人类。通过智能化的信息助手、虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术辅助操作、以及AI驱动的决策支持系统，操作人员将能够更高效、更安全地完成工作，并在复杂决策中获得强大的支持。 四、 质量管理、安全生产与可持续发展：智慧赋能的全面升级 智慧工厂的建设不仅仅是为了提升生产效率，更是为了实现更高水平的质量管理、更 robust 的安全生产，以及更可持续的运营。 在质量管理方面，本书将介绍如何利用大数据分析和AI技术，构建端到端的质量追溯系统。从原材料入库，到生产过程中的关键参数监控，再到成品出厂检测，所有质量相关的数据将被全面记录和分析。通过对历史数据的学习，AI模型可以识别导致产品质量问题的根源，并提出预防性措施。此外，机器视觉（Machine Vision）在产品缺陷检测中的应用，能够实现高速、高精度的自动化质量检验。 在安全生产领域，本书将阐述如何利用传感器网络和AI分析，构建主动式的安全预警系统。例如，通过监测设备运行状态、环境参数（如气体泄漏、烟雾探测），以及人员行为（如是否佩戴安全装备），AI系统可以实时评估潜在的安全风险，并及时发出警报，甚至触发紧急停机程序。我们将介绍工业物联网在危险区域监控、人员定位、安全区域管理等方面的应用。 可持续发展是现代工业的必然要求。本书将探讨智慧工厂如何通过优化能源利用、减少资源消耗和降低环境排放来践行可持续发展理念。例如，通过对能源消耗进行精细化监测和分析，识别能源浪费点；利用AI算法优化设备运行模式，降低非必要能耗；以及通过优化生产流程，减少原材料损耗和废品产生。 总结 《智慧工厂运行白皮书：生产流程的精益优化与决策赋能》并非一本关于具体仪表设备的说明手册，而是一份描绘未来工业生产图景的战略指南。它聚焦于如何利用先进的传感技术、数字孪生、大数据分析、人工智能、自动化与机器人技术，构建一个高度互联、智能驱动、能够自我学习和优化的生产体系。本书旨在为企业提供一个清晰的框架和实用的方法论，以应对日益激烈的市场竞争，实现生产效益、质量、安全与可持续发展的全面升级。
作者简介
目录信息
绪论 一、过程检测仪表在工业生产过程中的作用 二、过程检测的内容 三、检测仪表的发展 四、本课程的特点及学习方法第一章 检测技术基础 第一节 测量的基本概念 一、测量的定义 二、测量方法及分类 第二节 测量误差 一、误差的概念 二、误差的分类 三、误差的分析与数据处理 第三节 检测仪表的基础知识 一、检测仪表的组成 二、检测仪表的分类 三、检测仪表的基本技术指标 四、仪表精度与测量精度 本章小结 习题与思考题第二章 压力检测及仪表 第一节 概述 一、压力的基本概念 二、压力量值的传递 三、压力检测的基本原理 第二节 弹性式压力表 一、弹簧管式压力表 二、电接点压力表 第三节 电测式压力仪表 一、应变式压力传感器 二、霍尔式压力传感器 三、电容式差压(压力)变送器 四、扩散硅式压力变送器 五、膜盒式压力(差压)变送器 六、智能式差压变送器 第四节 压力仪表的使用 一、压力表的选用 二、压力表的校验 三、压力表的安装 本章小结 习题与思考题第三章 物位检测及仪表 第一节 概述 一、物位检测的内容 二、物位检测的特点 三、物位检测的方法及仪表的分类 第二节 静压式液位仪表 一、工作原理 二、吹气式液位测量装置 三、差压式液位计 第三节 浮力式液位仪表 一、恒浮力式液位计 二、浮筒式液位变送器 第四节 其他物位仪表 一、电极式水位计 二、电容式液位计 三、核辐射式液位计 四、雷达式液位计 五、超声波式液位计 第五节 物位仪表的选用 本章小结 习题与思考题第四章 流量检测及仪表 第一节 概述 一、流量的概念 二、流量检测仪表的分类 第二节 差压式流量计 一、流量检测原理 二、流量方程式 三、标准节流装置 四、差压的检测 五、差压式流量计的温度、压力补偿 六、差压式流量计的安装 第三节 转子流量计 一、工作原理 二、流量方程式．． 三、转子流量计的刻度校正与改量程 四、转子流量计的安装与使用 第四节 微动流量计 一、构成及组合方式 二、工作原理 三、主要性能 四、安装和调整 第五节 容积式流量计 一、检测原理 二、容积式流量计的种类及工作过程．． 三、容积式流量计的特性及使用要求 第六节 电磁流量计 一、工作原理 二、电磁流量计的分类 三、电磁流量计的选择 四、电磁流量计的特点和应注意的问题 第七节 漩涡流量计 一、检测原理及组成 二、频率的检测 三、漩涡流量计的应用 第八节 涡轮流量计 一、涡轮流量变送器的结构及工作过程 二、涡轮流量计的特点及使用注意事项 第九节 靶式流量计 一、工作原理 二、靶式流量变送器的选型 三、应用 第十节 流量仪表的选择与标定 一、流量仪表的选择 二、流量仪表的标定 本章小结 习题与思考题第五章 温度检测及仪表 第一节 概述 一、温度的概念 二、温标及温度标准的传递 三、温度的检测方法及分类 第二节 膨胀式温度计 一、液体膨胀式温度计 二、固体膨胀式温度计 三、压力式温度计 第三节 热电偶温度传感器 一、热电偶测温原理 二、热电极材料及常用热电偶 三、热电偶的结构形式 四、热电偶冷端温度补偿 五、一体化热电偶温度变送器 六、热电偶温度传感器的应用 第四节 热电阻温度传感器 一、热电阻测温原理 二、热电阻材料及常用热电阻 三、热电阻温度传感器的结构 四、一体化热电阻温度传感器 五、热电阻温度传感器的应用 本章小结 习题与思考题第六章 自动成分分析仪表 第一节 概述 一、作用及特点 二、分类 三、组成 四、主要性能指标 五、发展趋势 第二节 热导式气体分析仪 一、基本原理 二、热导式气体分析仪的检测器 三、热导式气体分析仪的测量电路 四、RD型热导式气体分析仪 第三节 氧化锆氧分析仪 一、氧化锆固体电解质导电机理 二、氧化锆氧分析仪的工作原理 三、氧化锆氧分析仪的构成 四、DH-6型氧化锆氧分析仪 第四节 红外线气体分析仪 一、红外线的基本知识 二、红外线气体分析仪的结构形式及工作原理 三、红外线气体分析仪的主要部件 四、QGS-08型红外线分析器 第五节 工业气相色谱仪 一、气相色谱分析原理 二、色谱柱 三、柱切技术 四、检测器 五、取样阀 六、SQG系列工业气相色谱仪 第六节 工业PH计 一、PH计的测量原理 二、电极的结构 三、PHG-21B型工业PH计 第七节 工业电导仪 一、工业电导仪的测量原理 二、电导检测器 三、DDD-32B型工业电导仪 本章小结 习题与思考题第七章 自动检测系统 第一节 检测信号的显示 一、模拟式显示 二、数字式显示 三、图像显示 第二节 检测信号的处理 一、检测信号转换与接口技术 二、信号报警与联锁系统 第三节 检测系统的抗干扰 一、干扰来源 二、抗干扰措施 本章小结 习题与思考题第八章 检测仪表与系统的实践 第一节 检测仪表的认识与调校 实践一 弹簧管压力表的认识及调校 实践二 差压变送器的认识与调校 实践三 浮筒式液位变送器的拆装 实践四 温度变送器的认识与调校 实践五 数字式显示仪表的认识与调校 实践六 无纸记录仪的认识与调校 实践七 气相色谱分析仪的认识与调校 第二节 检测系统的构建与调试 实践八 压力检测系统的构建与调试 实践九 液位／流量检测系统的构建与调试 实践十 温度检测系统的构建与调试附录 附录一 压力单位换算表 附录二 国标GB／T2624—93流量测量节流装置常用数据表及计算示例(附录A～附录G) 附录三 常用热电偶、热电阻分度表 附录四 自动成分分析仪表预处理系统示例参考文献
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读后感
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