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isbn号码:9787507724998

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• 优化设计
• 工程优化
• 数学建模
• 算法
• 设计方法
• 工程技术
• 工业工程
• 运筹学
• 人工智能
• 计算机辅助设计

工业控制系统：原理、应用与前沿技术 内容简介 本书系统阐述了现代工业控制系统的基本原理、核心组件、设计方法、应用实践以及面向未来的前沿技术。旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解和掌握构建、运行和优化复杂自动化系统的知识体系。 第一部分：控制系统基础理论 本部分聚焦于支撑所有工业控制系统的基础理论框架。我们将从经典的自动控制理论出发，详细解析系统的基本概念，如反馈、前馈、稳定性和暂态响应。 系统建模与辨识： 深入探讨如何对真实的物理过程进行数学抽象。内容涵盖时域分析（如传递函数、状态空间描述）和频域分析（如波德图、奈奎斯特图）。重点介绍系统辨识的实验方法，包括阶跃响应法和频率扫描法，确保模型能够准确反映被控对象特性。 经典控制器的设计与实现： 详细剖析比例-积分-微分（PID）控制器的原理、参数整定方法（如Ziegler-Nichols法、基于模型的软起动整定）及其在各种工业场景中的局限性与改进方案。引入零极点配置和根轨迹分析，为更高级的控制器设计打下理论基础。 数字控制理论： 鉴于现代控制系统几乎完全依赖于数字实现，本章深入研究离散时间系统的分析方法。讲解Z变换、脉冲响应、数字滤波器的设计（如IIR和FIR滤波器）以及采样率选择对控制性能和系统稳定性的影响。 第二部分：可编程逻辑控制器（PLC）与现场总线技术 本部分是实现工业自动化的核心技术载体，详细介绍PLC的硬件结构、编程语言和在实际生产线中的应用。 PLC硬件与体系结构： 全面介绍现代PLC的CPU模块、I/O模块（数字量、模拟量、高速计数器）的选型与配置。阐述冗余系统、分布式I/O系统的架构优势和故障处理机制。 PLC编程标准与实践： 严格遵循IEC 61131-3标准，系统讲解五种主要编程语言：指令表（IL）、梯形图（LD）、功能块图（FBD）、结构化文本（ST）和顺序功能图（SFC）。通过大量实际案例，指导读者如何编写高效、易于维护的控制程序，并强调安全编程规范。 工业网络与现场总线： 深入解析工业通信的层次结构。重点介绍主流现场总线技术如Profibus DP/PA、DeviceNet、CANopen的协议栈、数据帧结构及应用场景。同时，对基于以太网的工业协议，如Profinet IO、EtherNet/IP进行详尽的对比分析和配置指导，为构建实时性强的分布式控制网络提供技术支撑。 第三部分：分布式控制系统（DCS）与监控与数据采集（SCADA） 本部分关注于大中型流程工业的控制架构和信息集成。 DCS系统架构与功能： 详细阐述DCS的控制站、工程师站、操作员站、历史数据库的构成。对比DCS与PLC在面向过程控制和面向设备控制上的设计哲学差异。探讨DCS在化工、电力等连续过程控制中的优势，如高可靠性、易于集成和集中管理。 SCADA系统设计与实现： 讲解SCADA系统的主要组成部分——RTU（远程终端单元）、通信网络和上位机监控软件。重点分析数据采集的时序、数据压缩算法、告警管理机制和人机界面（HMI）的设计原则，强调信息的可视化和操作的直观性。 数据管理与安全： 讨论如何对控制数据进行高效存储、检索和分析。同时，鉴于控制系统面临的网络威胁日益增加，本章专门辟出章节，介绍工业控制系统（ICS）的网络安全框架（如IEC 62443标准），包括纵深防御策略、访问控制和入侵检测技术。 第四部分：先进控制技术与系统优化 本部分探索超越PID控制的现代控制方法，以应对更复杂、多变量的控制挑战。 多变量控制： 引入解耦技术和观测器设计。重点阐述模型预测控制（MPC）的原理、模型建立、约束处理和在线优化算法。通过具体流程实例，展示MPC在同时控制多个相互耦合的变量时，如何实现全局最优控制。 智能控制方法： 介绍模糊逻辑控制器的设计步骤，如何将专家经验转化为数学规则。深入探讨基于神经网络和深度学习的控制应用，特别是在非线性、时变系统中的辨识与控制潜力。 系统性能评估与优化： 探讨如何利用系统运行数据进行性能审计。内容包括控制性能指标的量化（如ISE、IAE），以及基于数据驱动的控制回路优化，如自整定技术和闭环性能监控（CPM）的应用。 第五部分：新兴技术在控制领域的融合 本部分展望工业控制系统的未来发展方向，特别是与信息技术深度融合的趋势。 工业物联网（IIoT）与边缘计算： 探讨IIoT如何改变控制系统的数据采集模式和架构。分析边缘计算在控制层实现数据预处理、低延迟决策和本地化控制的必要性与实现方式。 数字孪生（Digital Twin）： 详细介绍数字孪生在控制系统生命周期中的作用，包括仿真测试、操作员培训、故障预警和实时性能优化。阐述如何将高保真仿真模型与实际控制系统进行动态映射和数据同步。 信息物理系统（CPS）的安全与集成： 讨论CPS的概念模型，强调计算、通信和物理过程的深度融合。分析在高度集成环境下，如何确保控制指令的及时性、准确性以及整体系统的鲁棒性与可信赖性。 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，不仅适用于控制工程、自动化专业的本科高年级学生及研究生，更是现场工程师、系统集成商和技术研发人员提升专业能力的理想参考书。通过阅读本书，读者将能够全面掌握现代工业控制系统的设计、实施和管理技能，适应工业4.0时代对复杂自动化系统的需求。

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这本《优化设计》的阅读体验，简直像进行了一场身临其境的工程奇迹之旅。作者的叙事功力非凡，他没有直接抛出枯燥的公式和理论，而是巧妙地将复杂的优化算法融入到一个个引人入胜的实际案例中。我尤其喜欢他对“约束条件”的解读，那种将看似限制的条件转化为激发创新潜能的驱动力的视角，让人耳目一新。书中对于迭代过程的描述细致入微，仿佛我正坐在工程师的工位上，亲手调试着参数，感受着每一次收敛带来的满足感。特别是对于多目标优化问题的处理，作者展示了一种近乎艺术的平衡之道，如何在相互冲突的需求中找到那个“最优的妥协点”，这不仅仅是技术，更是一种智慧的体现。阅读过程中，我发现自己不自觉地开始用一种全新的、更具批判性的眼光审视生活中的各种决策过程，无论是产品开发还是项目管理，核心思想的共通性令人惊叹。这本书真正做到了将深奥的理论“去魅”，让复杂的数学工具变得触手可及，对于任何希望提升决策质量的专业人士来说，都是一本不可多得的宝典，其深度和广度都远超一般教科书的范畴。

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读完这本书，我最大的感受是作者对“效率”这个概念有着近乎偏执的探索欲。他并没有满足于展示已有的优化方法，而是深入挖掘了每种方法背后的哲学根基和适用边界。书中对于启发式算法和精确算法的对比分析，逻辑严密得如同精密仪器，令人信服。我记得有一个章节专门讨论了计算资源有限情况下的策略选择，那种在“时间成本”和“解的质量”之间进行权衡的论述，极其贴合当前工业界的实际痛点。作者的文笔，说实话，初期读起来略显晦涩，但一旦你适应了他那种高度凝练、信息密度极大的表达方式后，就会发现每一个短句都蕴含着深刻的洞察。这不像是在读一本技术书，更像是在与一位经验极其丰富的资深顾问进行高强度的思想碰撞。它迫使你跳出舒适区，去质疑那些被奉为圭臬的“标准做法”，寻找那个更精巧、更具颠覆性的解决方案。这本书的价值，在于它不仅告诉你“如何做”，更重要的是告诉你“为什么应该这样做”，其指导意义是长期而深远的。

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这本书的结构设计简直是教科书级别的示范。它不像传统教材那样线性推进，而是采用了螺旋上升的模式，每一次对新概念的引入，都会前瞻性地引用后面才会详细阐述的理论，制造出一种强烈的求知欲，让你迫不及待地翻阅下一页。关于灵敏度分析的部分，处理得尤为出色。作者通过大量的图表和数值模拟，直观地展示了输入参数微小变动对最终结果可能产生的巨大蝴蝶效应，这对于风险控制至关重要。更难得的是，书中穿插的那些历史案例——那些著名的工程失败与成功——极大地增强了理论的生命力。它们不是简单的脚注，而是对优化思维在真实世界中应用效果的有力佐证。通过这些故事，我深刻体会到“好的设计”与“被优化的设计”之间那道细微却决定性的鸿沟。这本书对于初学者来说可能需要反复咀嚼，但对于有一定基础的读者而言，它无疑是一次对知识体系的系统性重构，带来了对“设计”二字全新的、更加审慎的理解。

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这本书的语言风格是极其克制和严谨的，但字里行间流露出的那种对科学真理的敬畏感，却是扑面而来的。特别是它对“局部最优解”陷阱的剖析，深入骨髓。作者并没有轻描淡写地介绍如何跳出局部最优，而是详尽阐述了各种“逃逸机制”背后的数学逻辑和直觉依据。这部分内容读起来，仿佛是在进行一次深度的心理学分析，探讨人类思维惰性在工程决策中的体现。我特别欣赏其中关于“设计空间探索”的讨论，它不再将优化视为一个收敛的过程，而是一个充满不确定性的、主动探索的过程，这与当前人工智能领域强调的探索性学习不谋而合。书中对计算复杂度和近似算法的介绍，也保持着高水准的平衡，既没有过度简化，也没有陷入纯理论的泥潭。它似乎在向读者传递一个信息：真正的优化，是从对复杂性的深刻理解开始的。这本书为我打开了一个看待工程问题的全新维度，它要求的不只是计算能力，更是思维的灵活性。

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这是一部需要“慢读”的书籍，因为它每一页都值得反复推敲，进行自己的演算和印证。作者在讨论优化算法的收敛速度和稳定性时，所采用的论证方式，充满了洞察力和说服力，完全没有那种为了凑篇幅而强行塞入内容的填充感。书中最让我感到震撼的是关于“鲁棒性设计”的章节，它超越了传统的追求“最好结果”的单一目标，转而强调在各种可能出现的干扰下，设计方案依然能保持良好的性能。这种将不确定性纳入设计核心的思想，对于现代复杂系统的管理具有极强的指导意义。全书的排版和图例设计也体现了极高的专业素养，使得那些抽象的数学概念得以清晰地“可视化”。读完全书，我感到自己不仅掌握了一套工具箱，更重要的是，建立了一种面对未知挑战时，系统化、逻辑化的解决问题的思维框架。它不是一本让你快速获得答案的书，而是一本让你学会如何提出更优良问题的书。

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