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内容大纲
边缘计算作为云计算的一个分支，被认为是工业互联网打通最后一公里的关键使能技术，边缘计算与云计算协同技术也是工业互联网纵深化、场景化和智能化发展的重要手段。随着边缘计算技术与工业互联网的深度融合，边缘计算技术逐渐成为工业生产中基础设施的支撑性技术，充分发挥其移动性、高速率和低时延等优势，不仅可以满足工业互联网场景下实时、可靠的响应需求，而且可以融合人工智能、大数据等新技术推动企业数字化转型，未来将对推进数据资源化、数据资产化和数据价值化发挥更加重要的作用。本书介绍了边缘计算基础知识、边缘计算关键技术、云边端协同技术、工业云边协同典型应用、基于边缘计算的工业智能视觉及其应用以及基于边缘计算的工业预测性维护及其应用，最后介绍了工业边缘计算的挑战与展望。本书内容简繁得当，实用易学，深刻把握了当前工业互联网的现状与发展趋势，剖析了其内在本质机理和核心技术，描述了工业边缘计算与其他理念、技术等的关系，紧密贴合平台服务与产业应用，可帮助读者厘清概念，掌握技术，熟悉应用，了解产业发展趋势。
本书可作为高等院校机械、自动化、大数据和人工智能等专业本科生或研究生的教材，也可作为从事智能制造、工业互联网、工业大数据和数字化转型等领域工作人员的参考用书。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 绪论
1.1 边缘计算
1.1.1 边缘计算起源
1.1.2 边缘计算定义
1.1.3 边缘计算发展现状
1.2 工业边缘计算
1.2.1 工业边缘计算概述
1.2.2 工业边缘计算应用现状
1.2.3 工业边缘计算与工业互联网
1.3 本章小结
本章习题
第2章 边缘计算基础知识
2.1 工业边缘计算基本需求
2.2 边缘计算架构
2.2.1 云架构组成
2.2.2 边缘架构组成
2.2.3 端架构组成
2.2.4 基于实践应用的云边端架构
2.3 边缘计算网络技术
2.3.1 SDN技术
2.3.2 TSN技术
2.3.35 G通信技术
2.3.4 NB-IoT通信技术
2.3.5 LoRaWAN通信技术
2.4 边缘计算操作系统
2.4.1 RTOS
2.4.2 低代码边缘操作系统
2.5 边缘计算安全和隐私
2.5.1 核心设施安全
2.5.2 边缘服务器安全
2.5.3 边缘网络安全
2.5.4 边缘设备安全
2.6 边缘计算人工智能范式
2.7 本章小结
本章习题
第3章 边缘计算通信和数据处理技术
3.1 边缘计算通信技术
3.1.1 工业网络通信基础
3.1.2 工业互联网通信技术发展现状
3.1.3 工业现场总线和通信协议
3.2 工业数据采集
3.2.1 控制系统的数据类型
3.2.2 基于Modbus的工业数据采集系统
3.2.3 基于Modbus TCP的数据采集系统
3.2.4 基于EtherNet/IP的工业数据采集系统
3.2.5 基于OPC-UA的工业数据采集系统
3.2.6 基于ProfiNet的工业数据采集系统
3.2.7 基于MQTT的数据传输技术
3.3 边缘计算时序数据处理技术
3.3.1 时序数据处理系统的功能与特点
3.3.2 时序数据的采集
3.3.3 常用的时序数据处理工具
3.4 边缘计算数据处理平台
3.5 本章小结
本章习题
第4章 边缘计算开发技术
4.1 边缘计算硬件开发技术
4.1.1 基于ARM技术的工业处理器
4.1.2 边缘计算硬件开发技术分类
4.1.3 基于MCU的ARM嵌入式架构开发体系
4.1.4 基于MPU的Linux平台开发体系
4.1.5 基于FPGA的开发体系
4.2 边缘计算脚本技术
4.2.1 脚本的基本概念
4.2.2 VBScript
4.2.3 JavaScript
4.2.4 Python脚本
4.2.5 Lua脚本
4.3 基于Linux系统的核心开发技术
4.3.1 零拷贝技术
4.3.2 多路复用技术
4.3.3 线程池技术
4.3.4 无锁编程技术
4.3.5 进程间通信技术
4.3.6 RPC和序列化技术
4.4 边缘计算网关技术
4.4.1 通用边缘计算网关技术
4.4.2 高性能边缘计算网关技术
4.5 本章小结
本章习题
第5章 云原生开发技术
5.1 云原生
5.2 应用部署架构的发展历史
5.2.1 传统部署时代
5.2.2 虚拟化部署时代
5.2.3 容器部署时代
5.3 容器和微服务
5.3.1 容器
5.3.2 微服务
5.3.3 服务网格
5.3.4 基础设施
5.3.5 声明式API
5.4 Kubernetes
5.4.1 Kubernetes主节点
5.4.2 工作节点
5.4.3 Pod
5.4.4 Lable
5.4.5 复制控制器
5.4.6 服务
5.4.7 Minikube
5.4.8 Kubernetes的功能
5.5 DevOps
5.5.1 DevOps简介
5.5.2 开发模式对比
5.5.3 DevOps的应用价值
5.5.4 DevOps的作用
5.5.5 开发管理工具
5.6 云原生的主要应用技术发展
5.6.1 Istio
5.6.2 Prometheus
5.6.3 Helm
5.6.4 Spinnaker
5.6.5 Kubeless
5.7 本章小结
本章习题
第6章 工业云边端协同技术
6.1 云边端协同内涵
6.1.1 资源协同
6.1.2 数据协同
6.1.3 智能协同
6.1.4 应用管理协同
6.1.5 业务管理协同
6.1.6 服务协同
6.2 云边端协同能力及逻辑架构
6.2.1 云边端协同能力
6.2.2 云边端实现的逻辑架构
6.3 云边端协同的核心技术
6.3.1 EMQ X消息管理平台
6.3.2 Redis实时数据库
6.3.3 EMQ X的集群部署
6.3.4 Redis的集群部署
6.3.5 基于Nginx的反向代理和负载均衡技术
6.4 本章小结
本章习题
第7章 工业云边协同典型应用
7.1 云边协同的智能制造系统
7.1.1 云边协同智能制造系统概念模型
7.1.2 云边协同智能制造系统功能架构
7.1.3 智能制造系统云边协同技术应用
7.1.4 智能制造系统云边协同调度方案
7.2 云边协同的能耗管控系统
7.2.1 云边协同的能耗管控系统逻辑架构
7.2.2 空调系统的能耗管控
7.2.3 能耗管控系统的其他应用
7.3 数字化工厂云边协同
7.3.1 数字化工厂的实施目标
7.3.2 计划管理
7.3.3 工艺管理
7.3.4 设备管理
7.3.5 生产报工
7.3.6 异常管理
7.3.7 质量管理
7.3.8 看板管理
7.3.9 统计报表
7.3.10 系统安全管理
7.3.11 系统协同接口
7.4 智慧运维云边协同
7.4.1 系统组网要求
7.4.2 智慧运维基本功能
7.4.3 智慧运维五层架构设计
7.5 本章小结
本章习题
第8章 基于边缘计算的工业智能视觉及其应用
8.1 机器视觉概述
8.1.1 国内外机器视觉发展历程
8.1.2 机器视觉的定义内涵与系统特性
8.1.3 机器视觉系统的构成、关键技术与发展趋势
8.2 工业边缘视觉
8.2.1 工业边缘视觉发展概述
8.2.2 工业边缘视觉基础设施架构
8.2.3 工业边缘视觉的关键技术和产品形态
8.3 工业边缘视觉实例应用
8.3.1 基础环境搭建
8.3.2 数据集建设
8.3.3 模型训练
8.3.4 部署测试
8.4 本章小结
本章习题
第9章 基于边缘计算的工业预测性维护及其应用
9.1 工业现场预测性维护的应用现状
9.1.1 修复性维护
9.1.2 预防性维护
9.1.3 预测性维护
9.2 工业预测性维护技术体系
9.2.1 状态监测
9.2.2 故障诊断
9.2.3 状态预测
9.2.4 维护决策
9.3 工业预测性维护体系结构和关键技术
9.3.1 工业预测性维护体系结构
9.3.2 工业预测性维护关键技术
9.4 基于边缘计算的工业预测性维护
9.4.1 边缘计算的发展
9.4.2 边缘计算的应用
9.4.3 边缘计算典型形式
9.5 基于边缘计算的工业预测性维护系统架构和关键技术
9.5.1 基于边缘计算的预测性维护系统架构
9.5.2 基于边缘计算的预测性维护关键技术
9.6 基于边缘计算的工业预测性维护案例
9.7 本章小结
本章习题
第10章 工业边缘计算的挑战与展望
10.1 工业边缘计算的挑战
10.1.1 数据同步与适配
10.1.2 模型协同与部署
10.1.3 安全与隐私
10.2 工业边缘计算的展望
10.2.1 云边端一体化
10.2.2 工业互联网应用
10.2.3 标准体系建设
10.2.4 产业生态营造
10.3 本章小结
本章习题
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