序
前言
第1章　數(shù)智化概述1
1.1　數(shù)智化概念1
1.1.1　數(shù)智化的背景1
1.1.2　數(shù)智化的定義2
1.2　國(guó)內(nèi)外數(shù)智化工業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用狀況5
1.2.1　國(guó)外數(shù)智化工業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用5
1.2.2　國(guó)內(nèi)數(shù)智化工業(yè)的發(fā)展與應(yīng)用12
1.2.3　國(guó)內(nèi)外數(shù)智化工業(yè)現(xiàn)狀比較15
1.3　數(shù)智化新時(shí)代19
1.3.1　從自動(dòng)化到數(shù)智化轉(zhuǎn)型19
1.3.2　數(shù)智化時(shí)代的新特征21
參考文獻(xiàn)24
第2章　特種閥門(mén)數(shù)智化概述25
2.1　特種閥門(mén)數(shù)智化的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)25
2.1.1　特種閥門(mén)數(shù)智化的現(xiàn)狀與發(fā)展25
2.1.2　特種閥門(mén)數(shù)智化的挑戰(zhàn)27
2.2　特種閥門(mén)數(shù)智化轉(zhuǎn)型30
2.2.1　特種閥門(mén)數(shù)智化轉(zhuǎn)型背景30
2.2.2　特種閥門(mén)數(shù)智化轉(zhuǎn)型策略30
2.2.3　閥門(mén)企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心要素36
2.2.4　特種閥門(mén)數(shù)智化轉(zhuǎn)型展望39
參考文獻(xiàn)41
第3章　特種閥門(mén)數(shù)字化設(shè)計(jì)技術(shù)42
3.1　特種閥門(mén)數(shù)字化設(shè)計(jì)概述42
3.1.1　設(shè)計(jì)流程42
3.1.2　主流工業(yè)CAD設(shè)計(jì)系統(tǒng)44
3.1.3　特種閥門(mén)的MBD模型48
3.2　特種閥門(mén)裝配工藝規(guī)劃50
3.2.1　虛擬裝配概述50
3.2.2　裝配要素建模51
3.2.3　虛擬裝配約束52
3.2.4　裝配工藝規(guī)劃55
3.3　基于Web的三維設(shè)計(jì)與協(xié)同56
3.3.1　設(shè)計(jì)文件分布式存儲(chǔ)57
3.3.2　設(shè)計(jì)過(guò)程云協(xié)同管理59
參考文獻(xiàn)60
第4章　特種閥門(mén)仿真技術(shù)62
4.1　特種閥門(mén)仿真技術(shù)概述62
4.1.1　特種閥門(mén)仿真分析種類62
4.1.2　特種閥門(mén)仿真分析流程63
4.2　面向特種閥門(mén)的仿真分析技術(shù)65
4.2.1　特種閥門(mén)仿真理論基礎(chǔ)65
4.2.2　流場(chǎng)仿真分析68
4.2.3　流固耦合仿真分析75
參考文獻(xiàn)82
第5章　特種閥門(mén)優(yōu)化設(shè)計(jì)83
5.1　特種閥門(mén)拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)83
5.1.1　特種閥門(mén)拓?fù)鋬?yōu)化概述83
5.1.2　特種閥門(mén)的輕量化85
5.1.3　閥芯拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化88
5.2　特種閥門(mén)的多目標(biāo)優(yōu)化94
5.2.1　多目標(biāo)優(yōu)化概述94
5.2.2　DOE的設(shè)計(jì)流程95
5.2.3　特種閥門(mén)的優(yōu)化設(shè)計(jì)算法95
5.3　特種閥門(mén)多學(xué)科優(yōu)化96
5.3.1　特種閥門(mén)數(shù)字化成形工藝97
5.3.2　特種閥門(mén)力學(xué)性能優(yōu)化99
參考文獻(xiàn)101
第6章　智能制造與特種閥門(mén)制造102
6.1　智能制造技術(shù)概述102
6.1.1　工業(yè)4.0的內(nèi)涵103
6.1.2　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵106
6.1.3　中國(guó)智能制造的內(nèi)涵109
6.2　特種閥門(mén)制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)況及趨勢(shì)112
6.2.1　閥門(mén)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)況及制約因素113
6.2.2　閥門(mén)行業(yè)各類問(wèn)題與短板115
6.2.3　閥門(mén)行業(yè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)116
6.3　智能制造共性技術(shù)118
6.3.1　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)118
6.3.2　信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)121
6.3.3　數(shù)字主線122
6.3.4　工業(yè)大數(shù)據(jù)126
6.3.5　機(jī)器學(xué)習(xí)127
6.4　特種閥門(mén)智能制造戰(zhàn)略129
6.4.1　智能制造規(guī)劃129
6.4.2　智能制造研發(fā)計(jì)劃130
參考文獻(xiàn)132
第7章　特種閥門(mén)智能制造技術(shù)134
7.1　特種閥門(mén)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)識(shí)與信息集成134
7.2　特種閥門(mén)制造的尺寸精度工程技術(shù)138
7.3　面向特種閥門(mén)的虛擬工廠技術(shù)140
7.4　特種閥門(mén)制造大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)142
7.5　特種閥門(mén)智能制造案例介紹145
參考文獻(xiàn)156
第8章　智能運(yùn)維與特種閥門(mén)運(yùn)維157
8.1　智能運(yùn)維的相關(guān)概念158
8.1.1　運(yùn)行維修模式158
8.1.2　智能運(yùn)維關(guān)鍵技術(shù)159
8.2　特種閥門(mén)的智能運(yùn)維162
參考文獻(xiàn)163
第9章　特種閥門(mén)故障狀態(tài)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理技術(shù)165
9.1　特種閥門(mén)故障狀態(tài)數(shù)據(jù)采集165
9.1.1　泄漏狀態(tài)數(shù)據(jù)采集165
9.1.2　振動(dòng)狀態(tài)數(shù)據(jù)采集171
9.1.3　噪聲狀態(tài)數(shù)據(jù)采集173
9.2　狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)176
9.2.1　傅里葉變換177
9.2.2　小波變換178
9.2.3　經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解183
參考文獻(xiàn)186
第10章　面向特種閥門(mén)的智能故障診斷技術(shù)188
10.1　智能故障診斷技術(shù)概述188
10.2　基于模型的智能故障診斷技術(shù)190
10.2.1　基于模型的智能故障診斷技術(shù)的原理和分類191
10.2.2　基于狀態(tài)估計(jì)方法的調(diào)節(jié)閥故障診斷技術(shù)193
10.3　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能故障診斷技術(shù)194
10.3.1　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法概述194
10.3.2　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電液伺服閥的智能故障診斷技術(shù)199
10.3.3　基于支持向量機(jī)的閥門(mén)泄漏故障診斷202
10.4　基于知識(shí)的智能故障診斷技術(shù)204
10.4.1　基于知識(shí)的方法概述205
10.4.2　閥門(mén)系統(tǒng)故障診斷知識(shí)庫(kù)的建立209
10.4.3　基于故障樹(shù)分析的調(diào)節(jié)閥故障診斷211
參考文獻(xiàn)214
第11章　特種閥門(mén)智能運(yùn)維系統(tǒng)215
11.1　故障預(yù)測(cè)與健康管理概述215
11.2　特種閥門(mén)故障預(yù)測(cè)與健康管理研究方法216
11.2.1　基于物理模型的方法217
11.2.2　基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法218
11.2.3　基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法219
11.3　特種閥門(mén)故障預(yù)測(cè)技術(shù)220
11.3.1　故障預(yù)測(cè)方法221
11.3.2　故障預(yù)測(cè)模塊設(shè)計(jì)222
11.4　面向特種閥門(mén)的健康管理224
11.4.1　特種閥門(mén)維修策略225
11.4.2　核電閥門(mén)的維修決策支持系統(tǒng)227
11.5　特種閥門(mén)智能運(yùn)維系統(tǒng)實(shí)例229
11.5.1　基于LoRa的智能閥控云監(jiān)測(cè)系統(tǒng)229
11.5.2　基于物聯(lián)網(wǎng)的智能泵閥控制平臺(tái)229
參考文獻(xiàn)233