Practical Data Acquisition for Instrumentation and Control Systems (IDC Technology) (IDC Technology) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Newnes

作者:John Park

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2003-06-01

价格:USD 57.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780750657969

丛书系列:

图书标签:

• 数据采集
• 仪表
• 控制系统
• 工业自动化
• 传感器
• 信号处理
• 仪器仪表
• IDC技术
• 测量技术
• 嵌入式系统

工业自动化与数据采集系统的设计、实施与优化 本书深入探讨了现代工业环境中数据采集（DAQ）系统的设计、实施、优化与维护。它不仅覆盖了从传感器选择到数据处理的各个环节，更侧重于实际应用中的工程挑战与解决方案，旨在为工程师和技术人员提供一套全面、实用的技术指南。 第一部分：数据采集系统基础架构与原理 本部分奠定了理解复杂数据采集系统的理论基础，并详细介绍了构建一个可靠系统的关键组成部分。 第1章：工业数据采集系统的演进与核心概念 本章首先回顾了数据采集技术从早期的模拟系统到现代数字化、网络化系统的发展历程。重点阐述了工业4.0背景下，实时数据采集在预测性维护、质量控制和流程优化中的核心地位。随后，系统地定义了关键术语，如采样率、分辨率、量化误差、抖动（Jitter）和噪声。深入分析了周期性采样与事件驱动采样的适用场景，并讨论了不同采集架构（集中式、分布式、混合式）的优缘和局限性。对时间同步，特别是PTP（Precision Time Protocol）在确保跨设备数据一致性方面的重要性进行了详尽的阐述。 第2章：传感器与信号调理技术深度解析 传感器是数据采集链条的起点。本章侧重于工业级传感器的选型标准，包括环境适应性（温度、湿度、振动、化学腐蚀）、量程覆盖、非线性误差和长期漂移。详细比较了热电偶、RTD、应变片、压电式传感器和光学传感器的物理原理、输出特性及典型应用。 信号调理电路的设计被视为保证数据准确性的关键环节。本章详细介绍了放大器（仪表放大器、跨阻放大器）的选择与配置，滤波器的设计理论（低通、高通、带通、陷波），以及如何有效应对共模噪声和串扰问题。特别地，对隔离技术（光耦隔离、电容耦合隔离）在保护精密设备和人员安全方面的应用进行了深入的案例分析。 第3章：模数转换器（ADC）的性能优化与选型 模数转换器是连接模拟世界与数字处理的核心部件。本章深入探究了不同ADC架构的内在机制，包括逐次逼近型（SAR）、Σ-Δ（Sigma-Delta）、流水线型（Pipelined）和双斜率（Dual-Slope）转换器的优缺点及其对采集精度的影响。 性能参数的评估是本章的重点。详细讲解了有效位数（ENOB）、积分非线性（INL）、微分非线性（DNL）、满量程漂移和热噪声的实际测量方法。讨论了过采样技术如何通过噪声整形来提升有效分辨率，并分析了在高速采集应用中，如何通过时钟抖动管理来最大化系统性能。 第二部分：数据传输、接口与网络通信 现代数据采集系统高度依赖可靠且高速的网络通信。本部分专注于数据传输协议和工业总线技术的应用。 第4章：工业通信协议栈与总线标准 本章系统梳理了主流的工业通信协议，并从工程实践角度对比了它们的特性。重点分析了Ethernet/IP、PROFINET IO在高速、确定性数据交换中的优势；对Modbus TCP/RTU和OPC UA在互操作性和安全通信方面的差异进行了深入剖析。 对于现场层总线，详细介绍了CAN Bus在车载和分布式控制中的应用，以及RS-485在长距离、抗干扰环境下的优势。讨论了时间敏感网络（TSN）如何通过流量整形和优先级调度，为工业控制和数据采集提供确定的交付时间保证。 第5章：数据传输的可靠性与安全机制 随着数据采集系统接入企业网络，安全性变得至关重要。本章探讨了数据在传输过程中可能面临的威胁（如篡改、窃听和拒绝服务攻击）。介绍了传输层加密（TLS/SSL）在OPC UA和MQTT等协议中的实现方式。 在可靠性方面，重点介绍了数据冗余和容错机制，包括数据包序列号、循环冗余校验（CRC）的应用，以及如何设计应用层面的确认机制来应对网络瞬时丢包问题，确保关键数据的完整性与可追溯性。 第三部分：软件架构、处理与可视化 数据采集的价值体现在对数据的有效处理和直观展示上。本部分关注软件层面的实现与工程应用。 第6章：实时操作系统与数据缓冲策略 高效的数据采集软件必须运行在具备实时性能的操作系统之上。本章比较了Windows环境下实时扩展（如RT-Linux、VxWorks、QNX）的差异，并讨论了在嵌入式系统（如FPGA、SoC）中实现并行数据流处理的策略。 缓冲策略是防止数据丢失的关键。详细阐述了环形缓冲区（Circular Buffer）、生产者-消费者模型（Producer-Consumer Model）在处理数据流不匹配问题中的应用。分析了在内存受限环境中，如何通过动态内存分配和碎片整理来维护系统稳定运行。 第7章：数据清洗、分析与工程应用 原始采集数据通常包含噪声、异常值和系统性偏差。本章提供了实用的数据预处理技术，包括数字滤波器的实现（如卡尔曼滤波在状态估计中的应用）、异常值检测算法（基于统计过程控制SPC和机器学习方法）。 针对工业应用，深入分析了时域和频域分析技术。例如，如何利用快速傅里叶变换（FFT）分析振动信号中的周期性故障特征，以及如何构建基于阈值和时间序列模型的报警系统。 第8章：人机界面（HMI）与数据可视化设计 有效的数据可视化能够加速工程师对系统状态的理解和决策过程。本章遵循人机工程学原理，探讨了高效HMI的设计原则，包括颜色编码、图表选择（趋势图、频谱图、状态矩阵）和信息密度控制。 重点介绍了实时趋势图（Real-time Trending）的优化，包括延迟补偿、数据压缩显示（如滑动窗口技术），以及如何设计交互式界面以便操作员能够快速“下钻”（Drill-down）到特定事件的原始数据进行故障排查。 第四部分：系统集成、验证与维护 本部分关注从原型到稳定运行的全生命周期管理。 第9章：系统集成与互操作性挑战 在复杂的工业现场，不同供应商的设备需要无缝集成。本章提供了集成不同通信接口（如模拟量、数字I/O、专用现场总线）的工程方法论。探讨了如何利用中间件或标准化接口层（如DCOM/COM+或基于Web服务的API）来解耦硬件层和应用层。 特别关注了系统标定（Calibration）和溯源（Traceability）的流程，确保采集数据的可信赖性，并满足ISO标准和行业监管要求。 第10章：系统验证、性能测试与长期维护 成功的采集系统需要严格的验证。本章详细介绍了系统验证的四个阶段：单元测试（针对单个模块）、集成测试（模块间接口）、系统测试（端到端功能）和验收测试（UAT）。 性能测试环节，重点讨论了如何使用信号发生器模拟真实世界中最坏情况下的信号负载（如高频脉冲、最大采样率并发）来测试系统的极限承载能力。最后，提出了预防性维护计划，包括固件更新管理、传感器漂移周期性校准和日志分析在预测系统退化方面的作用。 本书的全部内容旨在提供一个坚实的、面向实践的框架，指导工程师们成功地构建、部署和维护面向21世纪工业需求的先进数据采集与监控系统。

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坦率地说，这本书的编辑工作显然是草率的。章节间的逻辑跳跃性非常强，前一章还在详细讨论如何校准一个高精度电压表，下一章突然就毫无铺垫地转向了PLC编程逻辑的入门介绍，两者之间的桥梁几乎完全缺失，读者需要自己去构建这种联系。此外，书中图表的质量令人难以接受，很多关键的波形图和系统架构图模糊不清，有些甚至出现了标注的错误，这对于依赖视觉辅助理解复杂流程的读者来说，简直是晴天霹雳。我花了大量时间去反向推导那些作者声称是“标准”的流程图，却发现它们并不符合任何主流工业标准。这种低质量的呈现，极大地削弱了内容的权威性。对于一本旨在教授“实践”技能的书籍而言，这种对细节的漠视是不可原谅的。它更像是一份匆忙赶工的草稿，而不是一本经过严格同行评审和技术验证的出版物。我不得不承认，它确实提供了一些基础的知识点，但获取这些知识的成本——时间、精力和对错误信息的辨别——使得这次阅读体验非常低效和令人沮丧。

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当我尝试将书中的某些章节内容应用到我手头的实时监控项目中时，遇到的挫败感是巨大的。书里提到的很多硬件接口和通信协议，例如某些专有的串行总线，现在已经非常罕见，甚至在市场上找不到对应的模块进行实验验证。这让学习过程变得极其抽象和理论化，因为没有实践的参照物，很难真正理解那些协议时序的细微差别。书中对“鲁棒性设计”的讨论，更像是一种纸上谈兵式的理想状态，它强调了理论上的冗余和校验码的引入，但对于如何处理物理层面的电磁干扰（EMI）或接地回路问题，却给出了非常模糊的建议，仿佛这些都是小问题，可以通过软件层面的算法自动修复。事实上，在我的经验中，50%以上的数据采集问题都源于不佳的物理安装和布线，而这本书对此几乎没有提供任何实质性的、可操作的指导。我更需要的是那种充满现场经验的“黑话”和“陷阱提示”，而不是那些在大学课堂上已经听腻的、关于傅里叶变换的冗长讲解。这本书的价值，可能仅限于提供一个工程术语的庞大词汇表，仅此而已。

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这本书的视野之狭隘，简直令人咋舌。在我看来，它似乎是为某个特定、高度专业化、且封闭的实验室环境编写的“内部指南”，而不是一本面向广泛工业应用的教科书。我一直在寻找关于工业物联网（IIoT）趋势下，如何利用边缘计算来预处理采集数据的章节，结果一无所获。它对“控制系统”的理解似乎还停留在上世纪九十年代的分布式PLC网络层面，对于现代基于云端或混合云架构的数据分析和反馈回路，完全没有涉及。更让我感到匪夷所思的是，书中对不同行业（如航空航天、生物医学、高端制造业）在数据采集精度、延迟要求上的细微差别，几乎是集体失语。每一章的内容都以一种“一刀切”的方式呈现，仿佛所有的数据采集任务都可以在同一个理想化的环境中完成。这对于实际项目经理而言是致命的缺陷，因为在现实世界中，你不可能用处理温度传感器数据的代码去直接处理高频振动分析的数据。与其说它是一本“实用”的技术指南，不如说它是一本“历史”的技术记录，记录了某个特定时期内，某些特定技术人员的工作方法，缺乏面向未来的洞察力。

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我必须承认，这本书在讲解基础概念时的逻辑连贯性是值得称赞的，尽管整体的结构略显松散，但对于一个完全的门外汉来说，它提供了一个相对平缓的入门坡道。我特别欣赏它对模拟信号到数字信号转换（ADC）过程中，量化误差和失真度等核心物理限制的详尽解释，这部分内容处理得非常扎实，没有被现代快速迭代的技术所掩盖。作者似乎非常注重理论的严谨性，这一点从大量的数学推导中可以看出来，虽然有些地方推导过程冗长得令人发指，但如果你真的想追溯每一个变量的来源和物理意义，这本书还是能提供一个清晰的脉络。然而，这种过度依赖纯理论的倾向也带来了副作用：它对软件工程实践的关注度极低。比如，在描述数据缓冲和队列管理时，它完全没有提及任何现代编程语言（如C++或Python）中用于并发控制的最佳实践，更别提异步I/O模型在数据采集中的应用。读到这里，我就忍不住想关上书本，转而去查阅Stack Overflow或者相关的GitHub仓库，因为书本上提供的“解决方案”在真实世界的运行环境中，恐怕还没编译通过就已经过时了。对于那些已经有些基础，希望了解“为什么”的读者来说，它的前几章或许有价值，但越往后读，那种脱离工程实践的无力感就越发强烈。

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这本书的装帧和内容排版简直是灾难，我花了好大力气才适应它那种老派的、几乎可以追溯到上世纪末的印刷风格。内容上，它试图涵盖一个非常宽泛的领域，从最基础的信号处理理论到复杂的实时系统架构，但深度上总像是蜻蜓点水，缺乏那种一锤定音的权威性。比如，在谈到传感器线性化这一关键环节时，作者似乎更倾向于罗列公式，而不是深入探讨不同环境下噪声对数据准确性的实际影响和工程上的权衡取舍。我尤其不喜欢它对现代数据采集系统的描述，那种对基于以太网或光纤的分布式架构的论述，显得异常保守和滞后，似乎作者还沉浸在传统的SCADA系统思维中无法自拔。读完一些章节后，我感觉像是完成了一份陈旧的理论习题集，而不是在为实际的工业控制项目做准备。如果你期望一本能指导你如何快速部署现代、高效、高吞吐量数据采集系统的工具书，这本书恐怕会让你大失所望，它更像是一个博物馆里的展品，展示着过去的技术方法，却对当前的挑战鲜有提及。我尝试在其中寻找一些关于高级错误校验和安全通信协议的探讨，但收效甚微，很多关键的、在实际应用中必须面对的棘手问题被含糊地一笔带过，这对于任何一个试图构建可靠系统的工程师来说，都是一种折磨。

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