工業溫度控製器網路化應用開發(錶頭自動化篇) (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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曹永忠

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新視野下的智能製造：工業過程控製與數據驅動決策的深度探索 本書聚焦於當代工業生産綫上，先進的過程控製技術如何與現代信息通信基礎設施深度融閤，以實現生産效率的革命性提升和産品質量的穩定控製。全書圍繞“智能、互聯、優化”三大核心理念展開，旨在為工程技術人員、自動化專業學生以及緻力於工業4.0轉型的企業管理者，提供一套係統而實用的理論框架與工程實踐指南。 第一部分：工業過程控製基礎理論的再認識與深化 本部分將對傳統工業過程控製的基本原理進行一次全麵而深入的迴顧與提升。我們不僅僅停留在經典PID控製的數學模型推導，更側重於探討在復雜、非綫性、時變工況下，如何對經典控製策略進行魯棒性增強和性能優化。 係統辨識與建模： 詳細闡述瞭從實際生産數據中提取係統動態特性的多種先進方法，包括但不限於基於狀態空間模型的辨識技術、頻率響應分析在工業熱力學係統中的應用，以及非綫性係統（如模糊係統、神經網絡模型）的辨識流程。重點討論瞭如何應對工業現場噪聲大、采樣不規則等常見挑戰。 先進控製策略的演進： 除瞭傳統的反饋控製，本書深入講解瞭模型預測控製（MPC）在多變量、強耦閤過程中的優勢及其在綫優化算法的實現細節。此外，還探討瞭先進的自適應控製和魯棒控製在保證係統在參數不確定性或外部擾動下依然穩定運行的關鍵技術。 測量技術與誤差分析： 深入分析瞭工業環境中關鍵物理量（如壓力、流量、液位、物位）傳感器的原理、選型標準及其誤差源。重點剖析瞭如何利用數字信號處理技術，對傳感器信號進行濾波、校準和綫性化處理，以確保輸入數據的準確性，這是所有高級控製策略有效性的前提。 第二部分：工業數據通信與網絡化架構的構建 在實現“網絡化”控製的過程中，數據的可靠、實時傳輸是核心命脈。本部分將構建從現場設備層到企業管理層的多層次通信架構。 現場總綫技術與協議棧： 全麵對比和分析瞭主流的工業現場總綫技術，如Profibus、DeviceNet、CANopen等的物理層特性、數據幀結構及在不同應用場景（如運動控製、安全監控）中的適用性。特彆關注瞭以太網/IP和Profinet在高速數據吞吐量和確定性實時性方麵的實現機製。 工業物聯網（IIoT）的接入層： 探討瞭如何將傳統的、基於串行通信的智能設備安全、有效地接入到現代IP網絡中。內容涵蓋瞭基於MQTT、AMQP等輕量級消息協議在資源受限設備上的優化應用，以及OPC UA作為跨平颱、麵嚮服務的數據交換標準的部署實踐。 網絡安全與數據完整性： 鑒於工業控製係統的網絡化帶來的安全風險，本書專門開闢章節講解瞭OT（操作技術）環境下的網絡安全最佳實踐，包括VLAN隔離、入侵檢測係統（IDS）在工控網絡中的部署，以及數據加密和身份驗證在遠程訪問中的應用。 第三部分：數據驅動的優化與決策支持 控製的最終目標是實現生産過程的優化和效益最大化。本部分著重於如何利用海量曆史和實時數據，驅動更高層級的智能決策。 大數據基礎與數據預處理： 講解瞭工業大數據集的特點（高維度、高頻率、不規則性），並詳細介紹瞭時間序列數據的對齊、插值、異常值檢測等關鍵預處理步驟。強調瞭數據質量管理在預測性維護和過程優化中的決定性作用。 在綫狀態監測與預測性維護（PdM）： 深入探討瞭基於振動、聲學、電流特徵分析的設備健康評估模型。重點介紹如何利用機器學習方法（如深度學習中的LSTM網絡）對設備故障模式進行分類和剩餘使用壽命（RUL）的預測，從而實現從預防性維護到預測性維護的轉變。 過程優化與虛擬化仿真： 介紹瞭如何構建數字孿生（Digital Twin）的概念模型，用於在虛擬環境中測試和驗證控製策略的有效性，避免在真實生産綫上引入風險。同時，講解瞭基於遺傳算法、粒子群優化等元啓發式算法在尋找復雜多約束優化目標（如最小能耗下的最大産量）時的應用方法。 第四部分：人機交互與遠程運維（HMI/SCADA的未來形態） 隨著控製係統的發展，人機交互界麵不再僅僅是數據的展示闆，而是成為決策輔助和故障診斷的核心工具。 現代HMI的設計原則： 遵循認知負荷理論，指導讀者設計齣信息清晰、響應快速、易於操作的高效人機界麵。重點分析瞭如何利用可視化技術（如熱力圖、趨勢疊加）來揭示隱藏在復雜數據流中的關鍵信息。 集成化SCADA係統與雲邊協同： 探討瞭新一代SCADA係統如何與雲計算和邊緣計算平颱進行深度集成。描述瞭邊緣計算節點在現場進行高速數據處理和初步決策，而雲端平颱則專注於曆史數據歸檔、全局優化和模型訓練的協同工作模式。 增強現實（AR）在現場維護中的應用： 介紹瞭利用AR技術疊加設備的三維模型、實時參數和維護手冊，為現場工程師提供直觀的輔助指導，顯著提高復雜設備故障排查和遠程協作的效率。 本書內容覆蓋瞭從底層傳感器到頂層決策係統的完整技術鏈條，強調理論與實踐的緊密結閤，旨在培養能夠駕馭下一代智能製造係統的復閤型工程人纔。