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219千字 字数
2022-04-01 发行日期
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主编推荐语

本书对工业物联网技术及应用进行了研究阐述。

内容简介

本书面向智能制造应用需求，以物联网技术与先进制造技术深度融合为主线，主要介绍：工业物联网概念和体系架构；工业现场智能感知技术；工业现场海量数据实时传输技术；工业大数据存储与处理技术；工业大数据集成与融合技术；工业物联网技术行业应用，包括汽车制造、3C制造、轨道交通装备、航空航天等。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 智能制造系列丛书编委会名单
  • 丛书序1
  • 丛书序2
  • 前言
  • 第1章 工业物联网的概念和体系架构
  • 1.1 引言
  • 1.2 工业物联网的体系架构
  • 1.2.1 感知层
  • 1.2.2 现场管理层
  • 1.2.3 网络层
  • 1.2.4 应用层
  • 1.3 工业物联网的关键技术
  • 1.3.1 信息感知技术
  • 1.3.2 网络通信技术
  • 1.3.3 信息处理技术
  • 1.3.4 安全管理技术
  • 1.4 工业物联网的相关标准
  • 1.4.1 工业物联网标准的现状
  • 1.4.2 工业物联网标准的比较
  • 1.4.3 工业物联网标准的应用
  • 1.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第2章 工业现场智能感知技术
  • 2.1 RFID感知技术
  • 2.1.1 RFID技术概述
  • 2.1.2 RFID系统组成
  • 2.1.3 RFID感知识别技术
  • 2.1.4 RFID定位导航技术
  • 2.2 工业视觉技术
  • 2.2.1 视觉系统
  • 2.2.2 视觉标定
  • 2.2.3 视觉定位
  • 2.2.4 视觉检测
  • 2.2.5 视觉识别
  • 2.3 多维力／位置感知
  • 2.3.1 电子皮肤技术
  • 2.3.2 电子皮肤测量性能
  • 2.3.3 电子皮肤的挑战与研究趋势
  • 2.4 本章小结
  • 参考文献
  • 第3章 面向工业互联网的互联互通技术
  • 3.1 面向工业互联网的互联互通体系框架
  • 3.1.1 互联互通参考模型
  • 3.1.2 互联互通数据交换体系
  • 3.2 面向工业互联网的通信技术
  • 3.2.1 工业互联网通信技术概述
  • 3.2.2 传统的工业互联网通信技术
  • 3.2.3 新一代通信技术
  • 3.3 工业互联网的开放接口技术
  • 3.3.1 PLCopen
  • 3.3.2 OPC UA
  • 3.3.3 MTConnect技术
  • 3.3.4 MQTT技术
  • 3.4 工业互联网车间控制技术
  • 3.4.1 DNC控制技术
  • 3.4.2 DCS控制技术
  • 3.4.3 M2M控制技术
  • 3.4.4 基于工业大数据的车间控制技术
  • 3.5 工业互联网安全体系
  • 3.5.1 工业互联网安全防护范围
  • 3.5.2 工业互联网安全防护措施
  • 3.5.3 基于区块链的工业互联网安全方法
  • 参考文献
  • 第4章 工业大数据集成与融合技术
  • 4.1 基于CPS的工业大数据集成技术
  • 4.1.1 CPS的概念及其体系架构
  • 4.1.2 基于CPS的制造集成系统
  • 4.1.3 基于CPS的大数据集成技术
  • 4.2 基于云平台的工业大数据集成技术
  • 4.2.1 面向制造的工业智能云平台组成与架构
  • 4.2.2 基于云平台的产品全生命周期数据集成、存储与处理
  • 4.3 基于服务的工业大数据集成与融合技术
  • 4.3.1 制造服务的概念
  • 4.3.2 从数据到服务
  • 4.3.3 服务全生命周期管理
  • 4.3.4 面向服务的工业大数据集成与融合
  • 4.3.5 基于服务的工业大数据应用
  • 4.4 基于数字孪生技术的信息物理大数据融合技术
  • 4.4.1 数字孪生的概念及组成
  • 4.4.2 数字孪生技术在制造中的应用
  • 4.4.3 基于数字孪生技术的信息物理数据融合
  • 4.5 本章小结
  • 参考文献
  • 第5章 基于工业物联网的智能决策
  • 5.1 基于工业物联网的实时信息架构
  • 5.2 基于工业物联网的智能决策系统
  • 5.2.1 智能决策单元
  • 5.2.2 智能决策阶段
  • 5.2.3 智能决策机制
  • 5.3 基于工业物联网的智能决策应用
  • 5.3.1 面向单元管控的智能决策应用
  • 5.3.2 面向系统联动的智能决策应用
  • 参考文献
  • 第6章 RFID驱动的企业生产物流跟踪与追踪
  • 6.1 生产物流的跟踪与追踪
  • 6.1.1 生产物流及其质量与效率问题
  • 6.1.2 生产库存及其物流关系
  • 6.1.3 生产物流跟踪与追踪的分类
  • 6.2 “事件-状态-位置”RFID图式时序模型
  • 6.2.1 生产现场的RFID标签识别模式
  • 6.2.2 “事件-状态-位置”RFID图式时序元模型
  • 6.2.3 基于元模型的生产物流监控建模
  • 6.3 生产数据库与生产物流的提质增效
  • 6.3.1 基于RFID的生产物流数据采集
  • 6.3.2 智能工件、产品及其与质量属性关联
  • 6.3.3 制造数据库及其RFID关联数据的处理
  • 6.3.4 依托RFID的工序物流改善
  • 6.3.5 生产物流的质量网络构建
  • 6.4 生产物流的跟踪与追踪实现
  • 6.4.1 工序物流跟踪与追踪
  • 6.4.2 车间级生产物流的跟踪与追踪
  • 6.4.3 企业及外协供应链的生产物流跟踪与追踪
  • 参考文献
  • 第7章 工业物联网技术行业应用
  • 7.1 3C制造领域应用
  • 7.1.1 企业物联网应用现状及瓶颈
  • 7.1.2 企业物联网应用总体架构
  • 7.1.3 物联网应用层次结构
  • 7.1.4 关键核心技术
  • 7.1.5 效益分析
  • 7.2 能源化工领域应用
  • 7.2.1 企业物联网应用现状及瓶颈
  • 7.2.2 企业物联网应用总体架构
  • 7.2.3 物联网应用层次结构
  • 7.2.4 关键核心技术
  • 7.2.5 效益分析
  • 参考文献
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。