具体描述
目前，可编程序控制器（简称PLC）的应用几乎覆盖了所有工业企业，是工业现代化的一个重要标志。全书共分8章，主要内容包括可编程序控制器的功能、原理及相关基础知识，松下FP1系列可编程序控制器的指令系统、编程方法、安装、维护及通信，可编程序控制系统设计方法及编程技巧，以及多个层次的具有针对性的实验。
本书的特点是由浅入深、层次清楚、控制实例多，且附有习题。本书可作为高等学校工业自动化专业、计算机控制专业、电气技术及其相关专业的教材，也可作为工程教育教材，还可作为各行业可编程序控制器工程设计及维护人员的实用参考书。
现代工业控制系统架构与技术实践 本书聚焦于当代复杂工业自动化领域对先进控制理论、网络化系统集成及智能决策支持的需求，深入剖析了支撑现代智能制造和流程工业高效稳定运行的核心技术框架与工程实施方法。 --- 第一部分：工业控制系统（ICS）的演进与系统级设计原理 本部分旨在为读者构建一个宏观的视角，理解现代工业控制系统的发展脉络、安全边界以及系统架构的设计哲学。 1. 工业控制范式的转型与挑战 本章首先回顾了从传统分散控制系统（DCS）到基于现场总线的集成控制系统（IACS）再到工业互联网（IIoT）驱动的智能制造生态系统的演变路径。重点探讨了当前制造业面临的几大核心挑战：提升柔性制造能力、实现能源效率优化、保障关键基础设施的网络安全以及有效处理海量过程数据。 2. 现代控制系统架构的层次化分解 详细阐述了 ISA-95（ANSI/ISA-95）标准所定义的工业控制系统的功能层次结构，从L0/L1层的物理感知与执行，到L2层的实时控制与监控，再到L3层的制造运营管理（MOM）和L4层的企业资源规划（ERP）。本章将分析跨越这些层级的信息流、控制流与事件流的有效集成模型，强调垂直与水平集成的重要性。 3. 嵌入式系统在过程监测中的应用 深入研究用于数据采集与预处理的高性能嵌入式平台的设计与选型。内容涵盖实时操作系统（RTOS）的选择标准（如确定性、中断延迟）、多核异构计算在信号处理中的应用，以及如何设计低功耗、高可靠性的边缘计算节点，用以实现数据的初步清洗、规约转换和状态诊断。 4. 可靠性、可用性与安全性（RAS）工程 本章将系统性地讨论工业控制系统的生命周期内RAS指标的量化与实现。内容包括：冗余架构的设计（热备、冷备、N+1结构）、故障诊断与隔离机制的构建、以及如何应用马尔可夫链模型评估系统平均无故障时间（MTBF）。特别关注冗余通信网络的快速切换技术和硬件容错设计。 --- 第二部分：先进过程控制（APC）与优化算法 本部分脱离了传统的、基于简单反馈回路的PID控制范畴，转而关注如何利用先进的数学模型和优化技术，实现对复杂、多变量、强耦合过程的精确调控。 5. 多变量系统辨识与过程建模 详细介绍从实际工业数据中提取过程机理或建立数据驱动模型的方法。内容包括：ARX、ARMAX、OE模型等参数模型辨识技术；非线性系统的局部线性化建模方法；以及如何利用频率响应分析（如Bode图、Nyquist图）评估系统的开环特性。本章强调模型精度对后续控制性能的决定性影响。 6. 基于模型的预测控制（MPC）理论与实践 作为现代过程控制的核心技术，MPC的理论基础被深入剖析。内容涵盖：目标函数的构建（软约束与硬约束）、求解有限时域内的优化问题（通常是二次规划QP或线性规划LP）、以及模型失配（Model Mismatch）对MPC性能的影响及在线参数估计的对策。通过案例分析，展示MPC在反应器温度控制、精馏塔分离优化中的应用。 7. 鲁棒控制与不确定性处理 针对工业参数存在波动和外部干扰的现实情况，本章探讨如何设计对模型不确定性不敏感的控制器。深入讲解$H_{infty}$ 控制理论的基本原理及其在抑制高频噪声和处理建模误差方面的优势，以及如何将其与标准反馈结构相结合。 8. 智能优化与自适应控制策略 本章关注控制性能的在线自适应和全局优化。介绍自组织控制器（Self-Tuning Regulators, STR）的工作流程，即控制器参数在线估计与重构的机制。此外，还探讨了利用强化学习（RL）框架设计决策单元，以应对传统APC模型难以捕捉的极端工况或操作策略转变。 --- 第三部分：工业网络、数据管理与系统集成 本部分聚焦于信息技术（IT）与操作技术（OT）的融合，特别是工业数据的高效、安全传输与语义化处理。 9. 工业通信协议栈的深入解析 全面对比分析主流工业通信标准的功能特性、实时性保证机制和网络拓扑结构。内容包括： 有线系统： Profinet IRT、EtherCAT（侧重于周期性任务的确定性调度）和HART/Fieldbus Foundation（侧重于现场设备的诊断数据）。 新型网络： TSN（时间敏感网络）如何通过IEEE 802.1标准簇实现多协议融合与严格时间同步，为跨域实时控制奠定基础。 10. 工业大数据采集与边缘计算架构 探讨如何构建面向海量传感器数据的采集流水线。本章阐述了OPC UA作为互操作性标准在构建安全数据桥梁中的作用。深入研究边缘计算层的数据聚合、时间序列数据库（TSDB）的选择与优化，以及如何利用微服务架构部署轻量级分析模型，减少云端带宽压力。 11. 工业网络安全纵深防御策略 将网络安全视为控制系统设计的内在要求而非附加组件。内容包括：OT环境下的威胁建模（如Purdue模型下的攻击面分析）、基于身份的访问控制（ABAC）在生产域的应用、以及如何部署网络隔离和入侵检测系统（IDS）来识别异常控制指令或数据流篡改行为。 12. 数字孪生（Digital Twin）在仿真与操作中的应用 阐述数字孪生的核心要素：物理实体、虚拟模型、连接数据流。重点分析如何利用高保真动力学模型、实时生产数据驱动的校准机制，构建可用于“What-If”分析、操作员培训和预见性维护的虚拟环境。讨论不同保真度模型（机理模型与数据模型）的适用场景。 --- 结论与展望 本书的总结部分将对现代工业控制技术的前沿发展方向进行梳理，包括对自主运行系统（Autonomous Operation）的路径分析、量子计算对加密通信的潜在影响，以及如何构建更具韧性、适应性和自我优化的未来工厂控制框架。本书旨在为自动化工程师、控制理论研究人员和系统集成专家提供一套全面且深入的技术参考，以应对工业4.0和智能制造带来的复杂挑战。
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