SISTEMAS SCADA pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:ALFAOMEGA

作者:RODRIGUEZ PENIN AQUILINO

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9789701513057

丛书系列:

图书标签:

• SCADA
• 工业自动化
• 过程控制
• 数据采集
• 人机界面
• 实时监控
• 工业网络
• 自动化系统
• 控制系统
• 仪表控制

工业自动化与过程控制前沿：现代企业运营的基石 书籍名称： 工业自动化与过程控制前沿：现代企业运营的基石 本书内容概述： 本书聚焦于当代工业生产与基础设施管理领域的核心技术——先进过程控制（APC）、工业物联网（IIoT）、边缘计算在实时决策中的应用，以及面向智能制造的系统集成策略。它旨在为工程师、技术管理者和高层决策者提供一个深入、全面且极具实操指导价值的视角，以理解和驾驭当前驱动全球制造业、能源、水务和交通等关键行业变革的技术浪潮。 本书避开了对传统分散控制系统（DCS）或基本监控与数据采集（SCADA）系统的基础性介绍，而是直接切入后DCS/SCADA时代的复杂挑战与前沿解决方案。我们关注的是如何利用海量数据、先进算法和网络化基础设施，实现生产过程的超高精度优化、韧性增强与自主决策能力。 --- 第一部分：先进过程控制（APC）与模型预测控制（MPC）的深度解析 本部分将彻底剖析驱动现代高复杂性流程工业（如精细化工、石油炼化、钢铁冶金）实现效率最大化的核心数学与工程工具。 第一章：超越PID的控制范式 本章首先界定了传统反馈控制（PID）的局限性，尤其是在处理多变量耦合、长延迟和约束条件下的性能瓶颈。随后，我们引入了现代APC的分类：基于模型（Model-Based）、基于优化（Optimization-Based）和基于知识（Knowledge-Based）的控制策略。重点探讨了如何构建准确、低阶的系统辨识模型，这是所有高级控制得以实施的先决条件。内容包括最小二乘法（LS）、子空间辨识（Subspace Identification）在工业过程数据上的应用与挑战，以及如何处理非线性特性。 第二章：模型预测控制（MPC）的工程实现 MPC是当前公认的最强大的多变量控制技术之一。本章将深入讲解MPC的核心算法框架：滚动时域优化（Receding Horizon Optimization）。我们将详细阐述： 1. 约束处理机制： 如何通过不等式约束（状态约束、输入约束和输出约束）确保过程变量在安全和经济的范围内运行，包括软约束（Soft Constraints）和硬约束（Hard Constraints）的数学建模。 2. 线性与非线性MPC（LMPC vs. NMPC）： 详细比较二者的计算复杂性、鲁棒性要求及其在不同行业场景下的适用性。我们将提供NMPC中常用的序列二次规划（SQP）和内点法（Interior Point Methods）的计算流程概述。 3. 实时性能优化： 讨论如何利用GPU加速、并行计算架构来满足高频控制律的实时性要求。 第三章：性能监控与适应性控制 高级控制的成功不仅仅在于部署，更在于持续的性能验证。本章聚焦于控制性能监测（CPM），特别是如何使用如动态矩阵控制（DMC）的基准方法来量化MPC的运行效果（如抑制度、跟踪误差、约束利用率）。此外，我们探讨了自适应控制策略，如何在过程参数发生漂移或催化剂失活时，自动更新或重新估计底层过程模型，确保控制器的长期有效性。 --- 第二部分：工业物联网（IIoT）与边缘智能在数据驱动决策中的角色 本部分探讨如何构建数据采集的下一代基础设施，实现从传感器到决策层的无缝、低延迟连接，并在此基础上发展边缘智能。 第四章：工业网络架构的演进：从现场总线到TSN 本书批判性地审视了传统基于Modbus、Profibus等协议的局限性，转而关注面向工业4.0的下一代通信技术。重点在于时间敏感网络（TSN）——IEEE 802.1系列标准如何为高精度同步和确定性通信提供基础。我们将分析TSN在跨协议集成（如OPC UA/MQTT与TSN的融合）中的实施挑战和优势。 第五章：边缘计算赋能的实时分析 在需要毫秒级响应的应用中（如高频交易、高速运动控制），将数据传输到云端进行集中处理已不再可行。本章阐述边缘计算（Edge Computing）在工业环境中的架构部署。内容涵盖： 1. 数据预处理与特征提取： 如何在靠近源头的边缘设备上，利用轻量级机器学习模型（如决策树、小型神经网络）对海量时间序列数据进行降噪、异常检测和关键特征提取。 2. 分布式控制决策： 讨论边缘节点如何独立执行局部优化任务，并通过高层网络与中央优化器进行协调（“分而治之”的策略）。 第六章：大数据架构与高级故障诊断 本章从数据工程角度出发，讨论如何管理和分析由数百万个传感器产生的PB级数据流。我们深入研究流式处理框架（如Apache Flink或Kafka Streams）在工业大数据分析中的应用，用于构建数字孪生（Digital Twin）的数据基础。重点阐述如何应用深度学习模型（如LSTM、Transformer）进行更精细的、基于物理机理的故障预测与健康管理（PHM），超越传统基于阈值和统计方法的诊断局限。 --- 第三部分：系统集成、网络安全与未来趋势 最后一部分将讨论在高度互联的复杂系统中，如何保证操作的安全性、可靠性，并展望下一代自动化系统的发展方向。 第七章：操作技术（OT）网络的安全韧性 随着物理系统与信息系统的融合，OT环境面临的安全威胁急剧增加。本章不再讨论基础防火墙设置，而是专注于高级威胁检测与响应。内容包括： 1. OT特有的安全模型： 针对工控协议（如DNP3、EtherNet/IP）的深度包检测（DPI）技术。 2. 零信任架构在工业网络中的部署： 如何在传统僵化的OT网络中实施微隔离和持续身份验证。 3. 安全事件的工控场景化响应： 针对勒索软件攻击或拒绝服务攻击，如何在不中断关键生产的前提下隔离和缓解威胁。 第八章：人机交互的未来：沉浸式技术与认知辅助 本书探讨了如何利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术来提升操作员的效率和减少人为错误。重点在于认知负载管理：如何设计AR界面，仅在操作员需要时，以最直观的方式叠加关键的维护指导、实时数据可视化和高级控制器的操作建议，从而辅助复杂决策过程。 结论：迈向自主化工厂 总结全书内容，本部分将展望工业自动化领域的未来图景——一个由自优化、自修复和高度安全韧性系统构成的完全自主化工厂。讨论实现这一愿景所需要的跨学科人才培养方向和技术路线图。 --- 本书特点： 高阶实战导向： 侧重于先进算法的工程实现、系统集成与性能验证，而非基础理论复述。 前沿覆盖全面： 深度融合了APC、IIoT、边缘计算、TSN和深度学习在过程控制中的应用。 面向复杂性设计： 专门为处理多变量、强耦合、高约束的工业流程设计。 本书是寻求突破当前自动化瓶颈，实现下一代工业效率提升的技术人员和管理者的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

初翻开这本书的目录，就被其宏大的叙事结构所吸引。它似乎不仅仅是在描述一个技术体系，更像是在勾勒一幅未来智能工厂的蓝图。我特别关注到其中关于人机交互界面（HMI）设计哲学的章节，那种追求极致用户体验的理念，远超出了传统上对“功能实现”的简单要求。作者似乎在探讨，如何通过直观、易懂的可视化手段，将海量的实时数据转化为可操作的、具有前瞻性的管理信息，这对于提高操作人员的决策效率至关重要。而且，书中对于分布式控制系统的拓扑结构分析，那种层层递进、逻辑清晰的阐述方式，让人感觉仿佛置身于一个大型水电站的控制室，亲手去规划数据流的路径。那种对细节的执着，对不同行业应用场景（如电力、化工、水处理）差异化需求的精确把握，使得这部作品的适用范围极广，不仅仅局限于某个单一领域的技术人员。

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这本书就透着一股专业的气质，纸张的质感和图表的清晰度都达到了出版界的一流水准。这很重要，因为在处理如此复杂的系统架构图和时序图时，任何模糊不清都会造成理解上的偏差。我欣赏作者在复杂概念阐释上的耐心和细致。比如，当讲解特定通信协议的数据帧结构时，作者采用了多层次的解释方法，先给出宏观概述，再逐步深入到比特级别，确保即便是初涉此领域的新手也能循序渐进地掌握。这种对读者学习路径的关怀，使得这部可能略显“硬核”的专业书籍，变得更容易被工业界广泛接受和消化。它无疑将成为未来很长一段时间内，我们探讨自动化控制标准的基石之一。

评分☆☆☆☆☆

我个人认为，这本书最吸引人的地方在于它对“系统思维”的培养。它不仅仅罗列了各种软硬件组件，更重要的是探讨了这些组件如何作为一个有机整体协同工作，以实现整体系统的最大化效能。那种对“黑箱”的拆解，对控制回路中延迟和漂移的系统性分析，非常到位。特别是关于系统健壮性和容错机制的设计部分，描述得极为详尽，似乎作者亲自经历过多次系统崩溃和故障恢复的过程，方能总结出如此精辟的教训和对策。这种基于实践沉淀的智慧，是任何纯粹的理论教材所无法比拟的。它教会我们，在设计一个工业平台时，必须将失败的可能性纳入设计之初，而不是事后补救。这种前瞻性的风险管理视角，令我肃然起敬。

评分☆☆☆☆☆

这部著作无疑是工业自动化领域的一部力作，尽管我尚未深入研读其全部内容，仅凭其散发出的专业气息和严谨的结构，便能感受到作者在系统集成和过程控制方面的深厚功力。我注意到书中对各种传感器接口、数据采集策略以及远程监控架构的探讨，显然着眼于构建一个既稳定又灵活的工业信息神经系统。书中对实时性要求的强调，以及对网络安全冗余设计的细致考量，都表明作者没有停留在理论的表层，而是直面工业现场中最为棘手的问题。例如，关于数据压缩算法在低带宽环境下的应用优化，以及如何利用先进的诊断工具进行预测性维护的章节，都给我留下了深刻的印象。这种将理论知识与工程实践紧密结合的写作方式，使得这部书不仅仅是一本教科书，更像是一份实用的工程手册，能够指导工程师们在面对复杂工业流程时，做出最优的技术选型和部署决策。其对标准协议的深入解析，也预示着它在推动跨平台互操作性方面能起到关键作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格有一种沉稳而有力的力量感，读起来让人感到踏实可靠。它没有过多华丽的辞藻，而是用精确的技术术语和严密的逻辑链条来构建其知识体系。我留意到其中关于历史数据归档和大数据分析模块的介绍，这明显指向了工业4.0时代的趋势——即从“反应式控制”向“预见性优化”的转变。作者对时间序列数据的处理方法、异常模式的挖掘技术，展现了对现代数据科学在工业领域应用的深刻理解。这种对深度学习模型在故障预警中潜力的挖掘，非常具有前瞻性。它告诉我们，未来的控制系统将不再是简单的“开”或“关”，而是基于概率和趋势的动态优化引擎。我敢肯定，对于那些希望将现有基础设施升级到更高智能化水平的团队来说，这本书提供的思路和方法论将是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆