具体描述
本教材内容分为三大部分，第一部分(第一章)介绍自动控制理论的基本概念；第二部分(第二章、第三章)介绍热工过程自动控制系统的特性及单元机组中典型的控制系统的应用分析；第三部分(第四章～第七章)重点介绍大型火电机组的热工保护和旁路控制系统、顺序控制系统的作用、结构、原理及应用技术。 本书突出针对性和应用性，注重理论联系实际。内容深入浅出、文字通俗易懂，并配有大量实例、图表、图片，方便多媒体教学。可供高等专科学校热能动力工程、火电厂集控运行等专业教学使用，也可作为火电机组职工培训、运行人员和热控技术人员的参考用书。
《现代工业自动化系统与实践》 内容简介： 本书是一部聚焦于现代工业自动化系统设计、实施与优化的综合性著作。它深入浅出地阐述了自动化技术在不同工业领域中的应用，旨在为读者提供一套系统、全面、实用的知识体系，帮助理解和掌握当前工业自动化发展的前沿技术和实践方法。全书涵盖了从基础理论到高级应用，从硬件选型到软件开发，从系统集成到故障诊断等多个维度，力求为读者构建一个完整的工业自动化知识框架。 第一部分：工业自动化系统基础理论与核心技术 本部分将为读者奠定坚实的理论基础。首先，我们将从自动化技术的发展历程讲起，回顾其在工业生产中的演进轨迹，以及对提高效率、保障安全、降低成本的重要作用。随后，重点介绍自动化系统的基本构成要素，包括传感器（如温度、压力、流量、液位、位移、力等各类工业传感器的工作原理、选型要点及安装调试）、执行器（如各类电动机、变频器、伺服驱动器、比例阀、气缸、液压缸等驱动控制原理、性能参数及应用）和控制器（如PLC、DCS、PAC等不同类型控制器的硬件架构、编程语言、指令集及通信方式）。 在核心技术方面，我们将深入探讨自动控制理论，包括反馈控制、前馈控制、串级控制、比值控制等基本控制策略，以及PID控制算法的原理、整定方法（如手动整定、自整定、Ziegler-Nichols法、IMC法等）及其在实际生产中的应用技巧。此外，还将介绍更高级的控制技术，如模糊逻辑控制、神经网络控制、模型预测控制（MPC）等，并分析它们在处理非线性、时变、强耦合等复杂系统中的优势。 数据采集与处理是自动化系统的另一重要环节。我们将详细讲解各种数据采集方式，如模拟信号和数字信号的处理，以及数据预处理技术，如滤波、去噪、归一化等，为后续的分析和控制提供可靠的数据基础。同时，还将介绍数据存储、管理和可视化技术，帮助读者理解如何有效地利用生产数据。 第二部分：工业通信网络与集成技术 在现代工业生产中，高效、可靠的通信网络是实现系统互联互通、信息共享的关键。本部分将系统介绍工业通信的各类标准和协议，包括现场总线技术（如Profibus, Profinet, EtherNet/IP, Modbus TCP/IP, CC-Link等）的通信机制、拓扑结构、数据帧格式及在不同工业场景下的应用。我们将分析各种现场总线的优缺点，帮助读者根据实际需求进行合理选型。 此外，还将介绍工业以太网技术在自动化系统中的应用，包括其网络架构、传输速率、安全性以及与传统现场总线的结合方式。物联网（IoT）技术在工业领域的延伸，即工业物联网（IIoT），也将是本部分的重点。我们将探讨IIoT的架构、关键技术（如传感器网络、边缘计算、云计算、大数据分析）及其如何赋能智能制造。 系统集成是将不同供应商的硬件、软件和网络设备整合起来，构建一个功能完善、协同工作的自动化系统的过程。本部分将详细阐述系统集成的流程，包括需求分析、方案设计、设备选型、系统配置、软件开发、调试测试和上线运行等各个环节。我们将强调集成过程中的挑战，如接口兼容性、数据一致性、系统可靠性以及项目管理的重要性，并提供解决这些问题的实用建议。 第三部分：高级自动化应用与智能化升级 随着技术的不断进步，工业自动化正朝着更高级、更智能化的方向发展。本部分将聚焦于当前工业自动化领域的几个重要应用方向。 1. 运动控制系统： 详细介绍伺服系统和步进系统的基本原理、组成部分（包括伺服电机、编码器、伺服驱动器、控制器等），以及它们在精密定位、速度控制、力矩控制等方面的应用。我们将讲解运动控制系统的编程方法，如PLC的运动控制指令、专用的运动控制器编程，以及在机器人、数控机床、自动化生产线等典型场景下的应用案例。 2. 机器视觉技术： 阐述机器视觉的基本原理，包括图像采集、图像处理、特征提取、模式识别等关键环节。我们将介绍不同类型的工业相机（如面阵相机、线阵相机）、镜头、光源以及视觉处理软件。机器视觉在产品检测、尺寸测量、缺陷识别、条形码/二维码识别、定位引导等方面的应用也将通过丰富的实例进行展示。 3. 工业机器人与协作机器人： 深入探讨工业机器人的结构、运动学与动力学、编程方法（如离线编程、在线示教）、以及在搬运、码垛、焊接、喷涂、装配等不同任务中的应用。特别关注协作机器人（Cobots）的发展，分析其安全特性、易用性以及与人类协同工作的潜力，以及其在柔性生产线和小型化生产中的优势。 4. 工业大数据与人工智能在自动化中的应用： 随着工业物联网的发展，海量工业数据成为宝贵的资源。本部分将探讨如何利用大数据分析技术，如数据挖掘、机器学习、深度学习，来优化生产过程。我们将介绍数据驱动的故障预测与诊断（Predictive Maintenance）、生产过程优化、能耗管理、以及基于AI的智能决策支持系统。 5. 数字化工厂与智能制造： 将自动化系统置于更宏观的数字化工厂和智能制造的框架下进行考察。我们将讲解数字孪生（Digital Twin）的概念及其在模拟、优化和监控物理系统中的应用，以及MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）等管理信息系统与自动化控制系统的集成，实现从车间层到企业层的端到端的信息化和智能化。 第四部分：系统实施、维护与安全 成功实施自动化系统并确保其长期稳定运行至关重要。本部分将侧重于实际操作层面的指导。 1. 项目管理与实施流程： 详细介绍自动化项目从可行性研究、方案设计、设备采购、安装调试、人员培训到最终验收的整个生命周期。我们将强调项目中的沟通协调、风险管理和质量控制的重要性。 2. 系统调试与优化： 详细阐述系统调试的步骤和方法，包括硬件连接检查、参数配置、程序联调、以及对控制性能的评估和优化。我们将提供一些常见的调试技巧和问题排查思路。 3. 运行维护与故障诊断： 探讨自动化系统的日常维护规程，包括定期检查、清洁、润滑、备件更换等。我们将详细介绍常见的故障类型（如传感器故障、执行器故障、通信故障、软件错误等）及其诊断思路和排除方法，并介绍基于故障树分析（FTA）和失效模式与影响分析（FMEA）的系统可靠性提升方法。 4. 信息安全与网络安全： 随着工业系统互联互通程度的提高，信息安全和网络安全的重要性日益凸显。本部分将介绍工业控制系统（ICS）面临的安全威胁，以及相关的防护策略，包括网络分段、访问控制、数据加密、安全审计、漏洞管理以及对标准安全协议的应用，确保自动化系统的安全可靠运行。 目标读者： 本书适合工业自动化领域的工程师、技术人员、项目经理、研发人员，以及对工业自动化技术感兴趣的在校学生和相关专业研究者。通过阅读本书，读者将能够： 深入理解工业自动化系统的基本原理和核心技术。 掌握各类工业通信网络和系统集成的方法。 了解并应用先进的自动化技术，如运动控制、机器视觉、工业机器人等。 认识到工业大数据和人工智能在自动化升级中的巨大潜力。 掌握自动化系统的实施、维护和安全保障的关键技能。 本书力求语言通俗易懂，理论结合实践，通过大量的实例分析，帮助读者将所学知识融会贯通，解决实际工程问题，为推动现代工业的数字化、智能化转型贡献力量。
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