计算机集成控制系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:赵英凯

出品人:

页数:290

译者:

出版时间:2007-4

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787121040115

丛书系列:

图书标签:

• 来加按揭案
• 计算机集成控制系统
• 工业自动化
• PLC
• DCS
• SCADA
• 控制工程
• 过程控制
• 机器人
• 传感器
• 自动化技术

机械制造的智慧之眼：深入探索工业自动化与智能制造 本书并非专注于“计算机集成控制系统”这一特定领域，而是将目光投向更广阔的工业自动化与智能制造的宏伟图景。我们致力于揭示现代制造业如何通过深度融合信息化、自动化与智能化技术，实现生产效率的飞跃，品质的精益求精，以及对市场需求的敏锐响应。 第一部分：工业自动化的基石与演进 本部分将追溯工业自动化发展的历史脉络，从最初的机械化、电气化，逐步深入到以PLC（可编程逻辑控制器）为核心的自动化控制系统。我们将详细剖析PLC的架构、编程语言（如梯形图、指令表、功能块图等）及其在离散制造业中的广泛应用，例如在生产线上的运动控制、工艺流程的自动化调度、设备状态的实时监控等方面。 PLC技术深度解析： 深入探讨PLC的硬件构成（CPU模块、输入/输出模块、通信模块等）、不同厂商的PLC系列（如西门子S7系列、罗克韦尔ControlLogix系列等）及其在实际项目中的选型原则。我们将重点讲解PLC的扫描周期、中断机制、定时器与计数器功能，以及如何通过PLC实现复杂的逻辑控制和数据处理。 传感器与执行器： 详细介绍各类工业传感器（如光电传感器、接近开关、编码器、温度传感器、压力传感器等）的工作原理、选型依据及其在自动化系统中的作用，它们是获取生产现场信息、实现精确测量的关键。同时，也将深入分析各种执行器（如电磁阀、伺服电机、步进电机、气动/液压缸等）的工作特性，以及如何通过PLC驱动这些执行器来完成具体的生产任务。 人机界面（HMI）与监控： 阐述HMI在工业自动化中的重要性，它为操作员提供了直观的设备状态显示、参数设置、故障诊断等功能。我们将介绍常见的HMI软件开发工具，以及如何在HMI界面上设计高效友好的用户交互，并展示如何将HMI与PLC进行数据交换，实现生产过程的可视化监控。 第二部分：驱动智能制造的核心技术 随着信息技术的飞速发展，工业自动化正朝着更智能化的方向迈进。本部分将聚焦驱动智能制造的核心技术，探讨如何将先进的信息技术与自动化系统深度融合，实现生产过程的智能化决策与优化。 SCADA系统（Supervisory Control and Data Acquisition）： 深入讲解SCADA系统的架构与功能，它作为工业现场数据采集与监控的平台，能够汇聚来自PLC、传感器等底层设备的海量数据，并进行集中存储、分析与可视化展示。我们将讨论SCADA系统在生产调度、能源管理、故障预警等方面的应用。 MES系统（Manufacturing Execution System）： 剖析MES系统在连接企业资源计划（ERP）与生产现场自动化系统之间的桥梁作用。MES系统关注生产过程的执行与管理，包括生产计划执行、物料跟踪、质量管理、设备维护管理、生产绩效分析等。我们将探讨MES系统如何提升生产过程的透明度与可追溯性。 工业通信网络： 详细介绍各类工业通信协议与技术，如Modbus、Profinet、EtherNet/IP、OPC UA等。理解这些通信协议的原理和应用，对于构建稳定可靠的工业网络至关重要。我们将分析不同通信方式的优缺点，以及如何在异构的工业环境中实现设备间的互联互通。 数据分析与可视化： 探讨如何利用收集到的工业大数据进行深入分析，提取有价值的信息，以优化生产工艺、预测设备故障、提升产品质量。我们将介绍一些常用的数据分析方法与工具，以及如何通过仪表板（Dashboard）等可视化手段，将复杂的分析结果清晰地呈现给决策者。 第三部分：迈向未来：工业物联网与人工智能的融合 展望未来，工业物联网（IIoT）和人工智能（AI）正以前所未有的力量推动着制造业的转型升级。本部分将探讨这些前沿技术如何与自动化控制系统深度融合，开启智能制造的新篇章。 工业物联网（IIoT）的应用： 讲解IIoT的核心概念，即通过互联的设备、传感器和数据平台，实现生产设备、产品、人员之间的实时信息交互。我们将探讨IIoT在设备远程监控、预测性维护、供应链协同、数字化孪生（Digital Twin）等方面的应用价值。 人工智能在工业中的赋能： 深入剖析AI技术，如机器学习、深度学习，如何在工业生产中发挥关键作用。例如，利用AI进行产品缺陷的自动检测、生产参数的智能优化、机器人路径的自主规划、生产过程的预测性控制等。我们将提供具体的AI在工业场景中的案例分析。 数字化转型与智能工厂： 探讨企业如何通过系统性地引入自动化、信息化、智能化技术，实现整体的数字化转型，构建智能工厂。我们将讨论智能工厂的特征，以及在实现智能工厂过程中可能面临的挑战与应对策略。 本书旨在为广大工业界人士、工程技术人员、高校师生提供一个全面而深入的视角，理解现代工业自动化与智能制造的最新发展动态与核心技术。通过本书的学习，读者将能够更好地把握工业技术变革的脉搏，为企业的技术升级与创新提供坚实的理论基础和实践指导。

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坦率地说，这本书的阅读过程更像是一场学术上的“探险”，而非简单的知识获取。其中关于“模糊逻辑在复杂系统决策中的应用”的探讨，尤其令人印象深刻。作者巧妙地避开了那种过于简化的Mamdani型推理，而是着重阐述了Takagi-Sugeno-Kang (TSK) 模型在处理连续性输入和输出时的强大适应性。他构建了一个多输入模糊规则库，用于模拟经验丰富的操作员在面对多个相互冲突的控制指令时所做的“直觉判断”。最让我感到震撼的是，书中展示了如何利用遗传算法来自动优化模糊规则库中的隶属函数形状和阈值设定，从而实现规则库的自适应学习和迭代优化。这不仅仅是应用了模糊理论，而是展示了一种将人类智慧的“模糊性”转化为系统稳定性的创新方法。这种高度跨学科的融合，使得这本书超越了单一控制工程领域的范畴，触及到了人工智能和复杂性科学的前沿。

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当我带着对前沿理论的期待翻开这本著作时，对其在“实时操作系统内核抢占机制”部分的处理方式感到一丝意外，但很快就被其独特的叙事角度所吸引。作者没有采用主流教科书那种自上而下的、偏重于操作系统的宏观介绍，而是选择了一条“自下而上”的微观深入路径。他花费了大量篇幅去对比分析了不同架构下（比如硬实时与软实时）中断向量表的查找效率和上下文切换的开销，并且引入了非常具有启发性的“时间片抖动分析”模型。最让我眼前一亮的是关于“确定性调度算法”的讨论。书中详细对比了 Rate Monotonic Scheduling (RMS) 和 Earliest Deadline First (EDF) 在面对突发性非周期任务时的性能衰减曲线，并给出了一个创新的混合调度策略，该策略通过预测任务到达率并预留动态缓冲时间，极大地提升了系统的整体吞吐量，同时将最大延迟控制在了可接受的毫秒级范围内。对于那些致力于开发高可靠性嵌入式系统的工程师来说，这段内容简直是醍醐灌顶，它将理论的严谨性与工程的实用性完美地结合在了一起，远超了我预期的深度和广度。

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这本书的排版和图示设计也极其用心，这对于理解那些错综复杂的信号处理流程至关重要。我特别留意了关于“自适应滤波器的收敛速度与稳态误差”这一章节。作者使用了一种非常直观的“瀑布图”来展示不同学习率（步长参数）对系统响应的影响。在介绍Least Mean Squares (LMS) 算法时，他没有停留在经典的公式推导上，而是通过一个拟真的机械振动抑制系统案例，清晰地揭示了当环境噪声的统计特性发生变化时，传统LMS算法如何迅速陷入次优解，以及引入了基于梯度校正的递归最小二乘（RLS）方法的优越性。更令人称道的是，书中还附带了一个关于“卡尔曼滤波在非线性系统中的扩展应用”的讨论，尽管这部分内容涉及到的数学工具相对高阶，但作者通过层层递进的论证，成功地将复杂的矩阵运算转化为易于理解的状态估计过程。这种循序渐进的教学风格，使得即便是初次接触高级滤波理论的读者，也能感受到其强大的建模能力和解决实际问题的潜力。

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这部厚重的书籍，光是翻开它厚实的封面，就能感受到作者在信息洪流中试图构建一个严谨而复杂的知识体系的雄心。我最先被吸引的是其中关于“分布式传感网络优化配置”那一章。作者没有停留在概念的罗列，而是深入剖析了在实际工业环境中，如何权衡传感器的部署密度、数据传输的延迟敏感性以及硬件成本之间的微妙平衡。他提出的那套基于贝叶斯推断的动态冗余校验模型，简直是教科书级别的范例。特别是书中详细阐述了在极端电磁干扰环境下，如何利用低功耗广域网（LPWAN）技术辅助传统现场总线（Fieldbus）进行数据链路的增强与恢复，这对于我们进行老旧设备数字化改造的项目来说，无疑是找到了破局的关键。书中对模型收敛性的数学证明部分，虽然初看有些晦涩，但结合后附的仿真案例，便能理解其背后的深层逻辑——它并非只是展示了一个解决方案，而是在教你如何从第一原理出发，设计出适应性更强的控制策略。我个人认为，这本书的价值远超一般的技术手册，它更像是一份面对未来复杂系统设计的“行动指南”。

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我很少看到一本技术书籍能够在“人机交互逻辑”与“底层驱动性能”之间找到如此精妙的平衡点。在这本书里，我发现作者对“操作员的认知负荷”的关注度几乎可以媲美他对CPU时钟周期的关注。书中关于“故障诊断与可视化界面设计”的那一节，颠覆了我以往对于工业控制界面冰冷、信息过载的刻板印象。作者提出了一种“三层信息抽象模型”：最底层是原始传感器数据流的实时监控；中间层是基于专家系统的故障模式识别与归因；顶层则是面向决策者的、高度压缩的系统健康指数（System Health Index, SHI）。特别值得一提的是，他设计的那套“异常事件时间轴重构”机制，能够将系统在故障发生前后的关键事件按时间顺序自动串联，极大地缩短了故障排查的平均时间。这种将人机工程学深度融入系统架构设计中的方法论，无疑代表了未来智能控制系统设计的一个重要方向，它强调的不是机器的效率，而是人与机器协同的整体效率。

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