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出版者:中国电力

作者:

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2002-8

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787508309514

丛书系列:

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工业自动化控制系统中的前沿技术与实践 图书简介 本书聚焦于现代工业自动化控制领域的前沿技术及其在复杂工业过程中的实际应用，旨在为自动化工程师、系统集成商以及相关领域的科研人员提供一个全面、深入且实用的技术参考。全书内容紧密围绕当前工业界对智能化、柔性化和高可靠性控制系统的迫切需求展开，系统性地梳理了从底层传感器与执行器到顶层制造执行系统（MES）的各个关键环节。 第一部分：先进控制理论与算法 本部分深入探讨了超越传统PID控制的现代控制理论，着重介绍如何处理非线性、时滞、多变量耦合等复杂系统特性。 1. 预测控制（MPC）的深化应用： 详细阐述了模型预测控制（MPC）的核心原理，包括约束处理、在线优化算法（如序列二次规划SQP和内点法）的工程实现细节。书中不仅涵盖了标准线性MPC（LMPC）的建模与调参，更侧重于非线性模型预测控制（NMPC）在线求解器的选择与性能优化，并结合实例分析了MPC在大型化工反应器、复杂传热网络中的鲁棒性设计与故障恢复策略。特别引入了基于强化学习（RL）的自适应模型预测控制框架，讨论如何利用在线数据迭代优化预测模型，以适应工艺参数的缓慢漂移。 2. 模糊逻辑与专家系统在决策中的集成： 区别于简单的模糊控制，本书强调模糊逻辑与经典控制器的融合策略。通过构建多层次的模糊推理系统，实现对工艺“状态”的模糊判断和高级决策。内容包括模糊C均值聚类（FCM）在故障模式识别中的应用，以及如何利用专家知识库对模糊规则进行动态修正，以增强控制系统在“灰色地带”操作下的安全性与经济性。 3. 鲁棒控制与最优控制： 系统讲解了$mathcal{H}_infty$控制理论，特别是其在应对系统不确定性和外部扰动时的优势。书中通过复域分析和奇异值分解，指导读者如何设计具有明确性能指标（如最小化误差、最大化稳定性裕度）的控制器。同时，探讨了变分法在线性二次型调节器（LQR）中的应用，并扩展到非线性系统的最优控制设计，强调权函数选择对系统动态响应的决定性影响。 第二部分：工业网络通信与数据采集 本部分聚焦于保障数据实时性、安全性和互操作性的工业通信基础设施。 1. 工业以太网的深度剖析： 详细对比了EtherCAT、Profinet IRT、TSN（时间敏感网络）等主流工业以太网协议的底层机制、时间同步原理（如IEEE 1588 PTP）和确定性保障方法。书中提供了在高速运动控制系统中，如何利用TSN技术实现跨网络域的严格时间同步和带宽预留的工程案例。 2. OPC UA的架构与安全实现： 深入解析了OPC UA（统一架构）的数据模型、信息模型和服务的语义。重点讨论了如何利用OPC UA的安全机制，包括证书管理、加密通信（TLS/SSL）以及访问控制列表（ACL），来构建安全可靠的OT/IT数据交换通道。书中还介绍了基于语义的“Companion Specification”在特定行业（如流程工业、离散制造）中的应用。 3. 高速、高密度数据采集系统（DAQ）： 探讨了高分辨率、高采样率数据采集卡的硬件架构、抗混叠滤波器的设计，以及如何利用FPGA加速数据预处理（如FFT、数字滤波）。内容特别关注分布式DAQ系统中的数据一致性维护和时间戳校准技术。 第三部分：分布式控制与集成化架构 本部分着眼于新一代分布式控制系统（DCS）和可编程逻辑控制器（PLC）的集成与演进。 1. 现代DCS的功能安全与冗余设计： 系统介绍了IEC 61508/61511标准在流程工业安全仪表系统（SIS）中的应用。详细解析了控制器、通信链路、I/O模块的单通道、双通道（1oo2）、三通道（2oo3）等不同冗余架构的故障检测、故障隔离和故障切换机制。书中通过具体指标，如平均故障间隔时间（MTBF）和故障危险率（FIT），来量化冗余设计的有效性。 2. 嵌入式系统在PLC中的应用： 分析了现代PLC和PAC（可编程自动化控制器）如何集成高性能微处理器、实时操作系统（RTOS）和专用ASIC芯片以提升计算能力。讨论了利用高级语言（如C++/Rust）开发定制化、高效率控制逻辑模块的技术路径，以及如何通过硬件在环（HIL）仿真平台对这些定制化固件进行严格验证。 3. 跨平台集成与虚拟化技术： 探讨了将SCADA、HMI、历史数据库和控制逻辑部署在虚拟化环境（如Hyper-V或VMware ESXi）中的挑战与优势。内容涉及虚拟化层对实时性能的影响评估、虚拟I/O的延迟测试，以及如何设计一个既满足生产隔离性又便于维护管理的软硬件集成架构。 第四部分：工业物联网（IIoT）与数据驱动决策 本部分关注如何利用工业数据价值，实现预测性维护和工艺优化。 1. 边缘计算在工业现场的应用： 阐述了边缘计算节点的设计原则，重点在于如何平衡数据清洗、实时分析（如基于轻量级AI模型的推理）和向云端传输的负载。书中介绍了MQTT协议在低带宽、高丢包率网络环境下的优化使用，以及如何通过边缘侧的数据聚合减少网络拥塞。 2. 预测性维护（PdM）的建模方法： 全面介绍基于健康指数（HI）和剩余使用寿命（RUL）的预测模型。内容覆盖了传统基于物理模型的寿命预测、基于统计过程控制（SPC）的异常漂移检测，以及采用深度学习（如LSTM、Transformer）对振动、温度、电流等多源异构传感器数据进行特征提取和故障演化趋势预测的实践。 3. 数据治理与数字孪生基础： 强调工业大数据生命周期的管理，包括数据清洗、标准化和标签化。最后，本书引入了数字孪生（Digital Twin）的概念框架，讲解了如何将高保真度的仿真模型、实时运行数据以及历史运行数据进行闭环集成，以实现工艺参数的“What-if”分析和远程优化调度。本书力求提供的是一套面向未来、注重工程实践和理论深度的工业自动化解决方案蓝图。

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