具体描述
本书在介绍了PLC基本原理和计算机网络通信技术的基础上，以OMRON系列PLC为例 ，详细介绍了其产品成及各种PLC的性能特点、系统通信、扩展和网络互连技术。还介 绍了集散控制系统R的基本知识MODICON PIC系统、SIEMENS PLC系统的I/0扩展、通信 和网络互连技术。最后系统介绍了PLC控制系统及网络系统的设计原则与应用，并给出 了大型PLC网络系统的应用实例。 本书的宗旨是使读者通过对本书的学习，可尽快系统地掌握PLC的基本原理和网络扩展技术，并达到举一反三、熟练应用的效果。 本书可作为广大电气技术人员，特别是大型PLC系统的设计、技术管理人员、学习、培训等参考用书，也可以作为大专院校的参考教材。
《现代工业控制系统中的数据采集与远程监控技术》 图书简介 随着工业4.0和智能制造浪潮的深入推进，现代工业现场对于数据的实时性、准确性和可靠性的要求达到了前所未有的高度。传统的控制系统在面对海量、异构数据的采集和跨地域的集中监控需求时，显得力不从心。本书《现代工业控制系统中的数据采集与远程监控技术》正是为填补这一领域的理论与实践鸿沟而精心编写的专业著作。它全面深入地探讨了当前工业环境下，如何高效、安全地实现多源异构数据的采集、预处理、传输，以及通过现代网络技术构建稳定、高效的远程监控与诊断平台。 本书内容聚焦于数据采集的底层机制、网络传输的优化策略以及远程监控系统的架构设计，完全侧重于解决数据流转与可视化的实际工程问题，与涉及具体可编程逻辑控制器（PLC）的内部编程、硬件选型、以及特定现场总线协议细节的深度技术探讨（例如，PLC系统内部通信扩展与网络互连的底层实现细节）形成了明确的区分。 全书共分为八个主要章节，内容层次分明，逻辑严密，旨在为自动化工程师、系统集成商以及从事工业物联网（IIoT）研发的技术人员提供一套完整且实用的技术路线图。 --- 第一部分：工业数据采集的理论基础与方法论（第1章至第3章） 第1章：工业现场数据源的识别与特性分析 本章首先界定了现代工业数据采集的范畴，分析了来自不同层级的设备所产生数据的固有特性，如时间序列数据的同步性、数据包的大小、噪声干扰的水平等。重点讨论了传感器、仪表、执行器等前端设备的数据接口类型（如模拟量、开关量、串行数据流）及其数字化转换的基本原理。本章不涉及任何特定PLC硬件或其内部通信模块的配置细节，而是从数据源本身出发，建立通用的数据抽象模型。 第2章：多协议数据采集机制与转换层设计 工业现场充斥着各种历史遗留和新型的通信协议。本章深入剖析了主流的工业通信协议（如Modbus RTU/TCP、OPC UA的A&C模型、MQTT协议在边缘端的应用），着重于描述这些协议的数据帧结构、报文解析方法和数据映射逻辑。核心内容在于如何设计一个中立的协议转换层（Gateway Layer），使得异构数据能够被统一封装，为后续的网络传输做准备。此处关注的是协议的应用层语义，而非任何底层硬件或驱动层面的互连配置。 第3章：边缘侧数据预处理与实时性保障 在数据传输至云端或中央监控室之前，对数据进行有效的预处理至关重要。本章详细阐述了边缘计算在数据采集中的作用，包括数据清洗（去噪、去冗余）、时间戳的精确对齐、数据质量评估（DQ）以及本地暂存策略（Store-and-Forward）。着重分析了如何利用微控制器或嵌入式平台实现低延迟的数据缓存和初步的本地告警逻辑，以应对网络瞬时中断的情况，确保数据的完整性。 --- 第二部分：工业级数据传输网络架构（第4章至第5章） 第4章：面向工业物联网（IIoT）的传输网络设计 本章将重点放在数据在控制层和管理层之间的传输路径设计上。讨论了有线网络（如工业以太网的拓扑选择）和无线技术（如5G、LoRaWAN在数据回传中的适用性）的优缺点。核心内容是基于数据敏感度和带宽需求的传输层协议选型与网络安全隔离策略，例如在网络架构中划分子网、实现双向身份验证机制，而非讨论如何通过特定硬件模块打通两个独立的PLC网络。 第5章：数据传输的可靠性、安全性和效率优化 数据传输过程中的丢包、延迟和安全威胁是远程监控系统的主要挑战。本章系统地介绍了端到端（E2E）的数据加密技术（如TLS/SSL的应用）、数据完整性校验机制（如数字签名）。同时，深入探讨了如何通过QoS（服务质量）策略保障关键控制数据的优先传输，以及网络拥塞控制算法在数据流汇聚时的应用，旨在构建一个健壮、可信赖的工业数据管道。 --- 第三部分：远程监控与可视化平台构建（第6章至第8章） 第6章：集中式监控平台的架构选型与构建 本章指导读者如何从零开始构建一个面向远程操作和维护的集中式监控平台。详细分析了基于SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）、MES（Manufacturing Execution System）或云平台（如AWS IoT SiteWise/Azure IoT Hub）的架构选择。重点阐述了数据模型在服务器端的标准化构建，确保来自不同生产线的数据能够以统一的视图呈现，而不涉及任何底层设备驱动的绑定。 第7章：高级数据可视化、分析与人机交互界面设计 有效的监控依赖于直观的反馈。本章专注于现代HMI（Human-Machine Interface）和Web可视化技术，探讨如何利用时序数据库（Time-Series Database, TSDB）的高效查询能力，实现对历史趋势的快速追溯和实时数据的动态展示。内容包括关键性能指标（KPI）的仪表盘设计、基于角色的权限可视化分离、以及移动端远程访问的适配策略。 第8章：远程诊断、预测性维护与系统集成 本章将数据采集和监控提升至决策支持层面。探讨如何利用采集到的历史运行数据，结合机器学习模型，实现设备健康状态的评估和故障的早期预警。重点介绍远程诊断工具的集成方法，即如何通过监控平台提供的接口，安全地触发远程诊断程序或向维护人员推送结构化的故障报告。本章的落脚点是数据的价值挖掘，而非特定设备的配置维护。 --- 总结 《现代工业控制系统中的数据采集与远程监控技术》是一本聚焦于数据流的生命周期管理的工具书。它清晰地将焦点置于如何高效、安全地将分散在工业现场的“数据”抽取出来，通过网络进行可靠传输，最终在集中平台上转化为可操作的“信息”与“洞察”。本书不涉及PLC编程语言的语法细节、特定的扩展I/O模块的物理接线规范，或不同PLC之间进行内部参数同步的网络配置方法，而是为构建一个现代、互联的工业监控基础设施提供了全面的技术蓝图。
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