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本书是一本基于国产主流设备和平台，涉及通用生产设备标识解析与核心部件综合数据采集、设备故障监测、专家系统和工业互联网云平台等实现工业互联网预测性维护的项目任务化教程。项目1介绍了工业互联网预测性维护的基本概念和常用的故障预测方法，实现了多个单一数据的采集；项目2介绍了变频器的工作原理、分类和通信连接方式，实现了TD500变频器的参数设置和通信连接；项目3介绍了气动控制系统的组成，实现了压力传感器的数据读取；项目4介绍了基于静态阈值、动态阈值和质量控制的设备状态监测分析，实现了基于健康度评估的设备状态监测分析；项目5介绍了知识的概念、知识库管理系统设计和推理机的构建，实现了基于Python的专家系统简易开发；项目6介绍了工业互联网平台的配置、网关数据的采集与上云、工业互联网云平台的监控及基于工业互联网预测性维护的创新创业。本书可作为高职院校、应用型本科院校工业互联网相关专业的教学用书、企业员工的培训用书、行业从业人员的业务参考用书，也可作为对工业互联网预测性维护技术感兴趣的读者的自学用书。

项目1  传统生产设备的标识解析与多个单一数据的采集	1
任务1.1  工业互联网预测性维护的调研	2
1.1.1  预测性维护的概述	3
1.1.2  常用的故障预测方法	8
1.1.3  工业互联网预测性维护的政策和标准	12
1.1.4  工业互联网预测性维护的作用	14
1.1.5  工业互联网预测性维护系统的功能	14
任务1.2  多个单一数据的采集	18
1.2.1  PDM100实训装置的概述	19
1.2.2  转速对象模块的配置	21
1.2.3  光电对象模块的配置	27
1.2.4  湿度对象模块的配置	31
1.2.5  振动对象模块的配置	34
1.2.6  温度对象模块的配置	38
1.2.7  PDM100实训装置的数据读取	42
项目2  通用生产设备变频器的解析与通信连接	48
任务2.1  变频器的解析	49
2.1.1  变频器的简介及工作原理	49
2.1.2  变频器的分类	51
2.1.3  变频器与控制器的连接方式	54
2.1.4  TD500变频器	55
任务2.2  变频器的通信连接	65
2.2.1  通信功能	65
2.2.2  通信协议	67
2.2.3  通信程序	72
项目3  通用生产设备气动控制系统的解析与通信连接	82
任务3.1  气动控制系统的解析	83
3.1.1  气动状态的参数	83
3.1.2  气动状态的方程	84
3.1.3  气动控制系统的组成	86
3.1.4  气源装置	86
3.1.5  气源处理元件	87
3.1.6  控制元件	89
3.1.7  执行元件	91
3.1.8  控制器	94
任务3.2  气动控制系统的通信连接	97
3.2.1  压力传感器	97
3.2.2  流量传感器	101
3.2.3  压力传感器的通信编程	105
项目4  通用生产设备的故障状态监测分析	109
任务4.1  基于静态阈值的设备状态监测分析	110
4.1.1  单一阈值判别	111
4.1.2  分段阈值判别	112
4.1.3  事件判别	114
任务4.2  基于动态阈值的设备状态监测分析	119
4.2.1  基于曲线拟合的检测方法	119
4.2.2  基于同期数据的检测方法	125
4.2.3  基于同期振幅的检测方法	127
任务4.3  基于质量控制的设备状态监测分析	130
4.3.1  控制图的基本概念	131
4.3.2  质量控制图	131
4.3.3  控制图的标准	133
4.3.4  基于质量控制图的设备状态监测分析	134
任务4.4  基于健康度评估的设备状态监测分析	141
4.4.1  健康度评估的认知	141
4.4.2  健康度评估的方法	143
4.4.3  健康度评估模型的构建	143
4.4.4  健康度评估的实现	145
项目5  基于专家系统的故障诊断	150
任务5.1  知识库的构建	151
5.1.1  知识的概念与分类	151
5.1.2  知识的表示方法	154
5.1.3  知识库管理系统设计	160
任务5.2  推理机的构建	164
5.2.1  推理的定义和方法	165
5.2.2  推理方向	166
5.2.3  冲突消解策略	168
5.2.4  专家系统推理机的设计	169
任务5.3  基于Python的专家系统实现	173
5.3.1  构建知识库	174
5.3.2  使用Python实现专家系统	176
项目6  工业互联网云平台	184
任务6.1  工业互联网云平台的配置	185
6.1.1  树至云工业互联网平台的简介	185
6.1.2  树至云工业互联网云平台的配置	186
任务6.2  网关数据的采集与上云	199
6.2.1  网关数据的采集配置	199
6.2.2  网关数据的上云配置	205
6.2.3  云平台网关数据查看	208
任务6.3  工业互联网云平台的监控	211
6.3.1  设备模板配置	212
6.3.2  设备绑定和数据绑定	213
6.3.3  工作流管理	215
6.3.4  报警设置	216
6.3.5  健康状态监测中心	218
任务6.4  基于工业互联网预测性维护的创新创业	232
6.4.1  创新创业项目计划书	233
6.4.2  创新创业项目路演的技巧	234
6.4.3  创新创业项目的评审要点	236
参考文献	240

1．起源
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施、应用模式和工业生态，是IT（信息技术）和OT（操作技术）的全面融合与升级。工业互联网实现了工业生产过程中所有要素的泛在连接和整合，最终实现了工业的数字化、网络化、智能化，帮助工业企业降低成本、节省能源、提高生产效率。因此，工业互联网被认为是第4次工业革命的重要基石。
从2018年到2023年，我国已经连续6年将“工业互联网”写入政府工作报告中。2020年，中华人民共和国人力资源和社会保障部、国家市场监督管理总局、国家统计局联合发布工业互联网工程技术人员新职业。2021年，教育部在职业教育本科和专科增设工业互联网新专业，对增加产业人才的有效供给、推动国家战略性新兴产业发展具有重要意义。
工业互联网是一门综合性学科，其专业知识涉及计算机、通信、物联网、自动化等，注重多学科交叉、融合创新。目前，市面上工业互联网的相关教材相对较少。鉴于此，重庆电子工程职业学院联合中国工业互联网研究院、重庆市树德科技有限公司，按照“能力本位、学生主体、项目载体”的先进理念，总结近几年国家“双高计划”专业群建设、国家级高技能人才培训基地建设、工业互联网技术专业（由“工业网络技术专业”调整而来）建设的项目成果，联合编写了本书，以使学生能够尽快熟悉和基本掌握工业互联网预测性维护技术，并能完成简单的工业互联网预测性维护工作。
2．内容
本书基于工业互联网产业的工业互联网预测性维护技术应用，选择了工业互联网预测性维护（中级）实训设备——智能装配生产线作为载体，并根据学生职业能力发展需要，融入了自主学习、信息处理、与人交流、团队合作、职业通用核心能力等内容。编者按照学生的认知规律和职业成长规律，确定了本书的结构和内容，由易到难、由浅入深地安排技术和工程项目，并将全书内容划分为6个项目，分别是传统生产设备的标识解析与多个单一数据的采集、通用生产设备变频器的解析与通信连接、通用生产设备气动控制系统的解析与通信连接、通用生产设备的故障状态监测分析、基于专家系统的故障诊断、工业互联网云平台。项目6主要训练学生的综合职业能力和创新应用能力。
本书每个项目都介绍了2～4个具体任务。项目以职业活动为导向，突出能力目标，注重课程思政，项目内容包括“职业能力”“引导案例”“任务描述”“任务单”“任务资讯”“拓展阅读”“任务计划”“任务实施”“任务检查与评价”“任务练习”，有利于充分发挥学生的主体作用，实现项目教学。
3．特点
（1）本书是《工业互联网预测性维护职业技能等级标准（2021年）》（中级）的书证融通教材之一，为校企合作编写，衔接工业互联网专业教学标准，将工业互联网专业人才培养方案中的课程内容与1+X“工业互联网预测性维护”职业技能等级证书的培训内容、专业目标（课程考试考核）与证书目标（证书能力评价）相结合，确保专业教学与证书培训的同步实施。本书和《工业控制技术》《工业数据采集技术》共同支撑《工业互联网预测性维护职业技能等级标准（2021年）》（中级）要求的全部内容，实现了专业目标与证书目标的融合。本书以综合职业能力培养为目标、以典型工作任务为载体，使得学生能系统性地掌握工业互联网预测性维护，从而解决以往教材项目多、关联性不强、系统性不强、教学效率低的问题。
（2）本书描述的工业互联网预测性维护，基于国产主流设备和平台，涉及预测性维护认知、单一数据采集、变频器解析与通信、气动控制系统解析与通信、设备故障状态监测、专家系统、工业互联网云平台。
（3）由于本书为新型活页式教材，因此学生可根据其学习需求，选择部分内容重点突破，这样可以培养其个性化应用能力。本书的项目和任务中配有二维码，学生可由此获得新技术、新知识、新案例，弥补了传统活页式教材成本较高的不足。本书同步一体化开发了数字化教学资源，可供师生使用。
（4）本书将实践和理论一体化，注重技术的实践应用和理论学习。在实践应用方面，本书通过案例引入、任务下发、知识讲解、应用实现，确保学生能够完全掌握整个项目或任务，并有效解决实训装置存在的不足，突出实践应用能力的培养。在理论学习方面，本书强调应用知识，并将其全部解构到每个项目的“任务资讯”中，易学易用。
4．适用对象
本书可作为高职院校、应用型本科院校工业互联网相关专业的教学用书、企业员工的培训用书、行业从业人员的业务参考用书，也可作为对工业互联网预测性维护技术感兴趣的读者的自学用书。针对不同院校、专业培养目标设置的课程定位差异，编者建议高职院校、应用型本科院校工业互联网相关专业学生掌握本书全部内容，教师可根据本书内容安排64学时；装备制造大类和电子信息大类的其余相关专业教师可根据需要选取相关项目/任务进行教学，并适当调整学时。
5．致谢
在本书的编写过程中，编者参考了研华科技（中国）和西门子等公司的产品资料、网络资源和技术资料，以及工业数据采集方面的教材，在此对各公司表示感谢。同时，感谢伍进福、李科圻等工业物联网工坊学员，他们参与了本书相关资料收集、程序调试工作。
工业互联网是一个新兴的专业，本书涵盖设备解析、数据通信、状态监测、故障诊断、数据上云和处理全流程，涉及预测性维护、设备解析与通信、设备故障状态监测、专家系统和工业互联网云平台等多方面内容。由于编者水平有限，书中难免有疏漏和不妥之处，恳请广大读者批评指正。

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