SISTEMAS SCADA pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:ALFAOMEGA

作者:RODRIGUEZ PENIN AQUILINO

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2008

價格:0

裝幀:Paperback

isbn號碼:9789701513057

叢書系列:

圖書標籤:

• SCADA
• 工業自動化
• 過程控製
• 數據采集
• 人機界麵
• 實時監控
• 工業網絡
• 自動化係統
• 控製係統
• 儀錶控製

工業自動化與過程控製前沿：現代企業運營的基石 書籍名稱： 工業自動化與過程控製前沿：現代企業運營的基石 本書內容概述： 本書聚焦於當代工業生産與基礎設施管理領域的核心技術——先進過程控製（APC）、工業物聯網（IIoT）、邊緣計算在實時決策中的應用，以及麵嚮智能製造的係統集成策略。它旨在為工程師、技術管理者和高層決策者提供一個深入、全麵且極具實操指導價值的視角，以理解和駕馭當前驅動全球製造業、能源、水務和交通等關鍵行業變革的技術浪潮。 本書避開瞭對傳統分散控製係統（DCS）或基本監控與數據采集（SCADA）係統的基礎性介紹，而是直接切入後DCS/SCADA時代的復雜挑戰與前沿解決方案。我們關注的是如何利用海量數據、先進算法和網絡化基礎設施，實現生産過程的超高精度優化、韌性增強與自主決策能力。 --- 第一部分：先進過程控製（APC）與模型預測控製（MPC）的深度解析 本部分將徹底剖析驅動現代高復雜性流程工業（如精細化工、石油煉化、鋼鐵冶金）實現效率最大化的核心數學與工程工具。 第一章：超越PID的控製範式 本章首先界定瞭傳統反饋控製（PID）的局限性，尤其是在處理多變量耦閤、長延遲和約束條件下的性能瓶頸。隨後，我們引入瞭現代APC的分類：基於模型（Model-Based）、基於優化（Optimization-Based）和基於知識（Knowledge-Based）的控製策略。重點探討瞭如何構建準確、低階的係統辨識模型，這是所有高級控製得以實施的先決條件。內容包括最小二乘法（LS）、子空間辨識（Subspace Identification）在工業過程數據上的應用與挑戰，以及如何處理非綫性特性。 第二章：模型預測控製（MPC）的工程實現 MPC是當前公認的最強大的多變量控製技術之一。本章將深入講解MPC的核心算法框架：滾動時域優化（Receding Horizon Optimization）。我們將詳細闡述： 1. 約束處理機製： 如何通過不等式約束（狀態約束、輸入約束和輸齣約束）確保過程變量在安全和經濟的範圍內運行，包括軟約束（Soft Constraints）和硬約束（Hard Constraints）的數學建模。 2. 綫性與非綫性MPC（LMPC vs. NMPC）： 詳細比較二者的計算復雜性、魯棒性要求及其在不同行業場景下的適用性。我們將提供NMPC中常用的序列二次規劃（SQP）和內點法（Interior Point Methods）的計算流程概述。 3. 實時性能優化： 討論如何利用GPU加速、並行計算架構來滿足高頻控製律的實時性要求。 第三章：性能監控與適應性控製 高級控製的成功不僅僅在於部署，更在於持續的性能驗證。本章聚焦於控製性能監測（CPM），特彆是如何使用如動態矩陣控製（DMC）的基準方法來量化MPC的運行效果（如抑製度、跟蹤誤差、約束利用率）。此外，我們探討瞭自適應控製策略，如何在過程參數發生漂移或催化劑失活時，自動更新或重新估計底層過程模型，確保控製器的長期有效性。 --- 第二部分：工業物聯網（IIoT）與邊緣智能在數據驅動決策中的角色 本部分探討如何構建數據采集的下一代基礎設施，實現從傳感器到決策層的無縫、低延遲連接，並在此基礎上發展邊緣智能。 第四章：工業網絡架構的演進：從現場總綫到TSN 本書批判性地審視瞭傳統基於Modbus、Profibus等協議的局限性，轉而關注麵嚮工業4.0的下一代通信技術。重點在於時間敏感網絡（TSN）——IEEE 802.1係列標準如何為高精度同步和確定性通信提供基礎。我們將分析TSN在跨協議集成（如OPC UA/MQTT與TSN的融閤）中的實施挑戰和優勢。 第五章：邊緣計算賦能的實時分析 在需要毫秒級響應的應用中（如高頻交易、高速運動控製），將數據傳輸到雲端進行集中處理已不再可行。本章闡述邊緣計算（Edge Computing）在工業環境中的架構部署。內容涵蓋： 1. 數據預處理與特徵提取： 如何在靠近源頭的邊緣設備上，利用輕量級機器學習模型（如決策樹、小型神經網絡）對海量時間序列數據進行降噪、異常檢測和關鍵特徵提取。 2. 分布式控製決策： 討論邊緣節點如何獨立執行局部優化任務，並通過高層網絡與中央優化器進行協調（“分而治之”的策略）。 第六章：大數據架構與高級故障診斷 本章從數據工程角度齣發，討論如何管理和分析由數百萬個傳感器産生的PB級數據流。我們深入研究流式處理框架（如Apache Flink或Kafka Streams）在工業大數據分析中的應用，用於構建數字孿生（Digital Twin）的數據基礎。重點闡述如何應用深度學習模型（如LSTM、Transformer）進行更精細的、基於物理機理的故障預測與健康管理（PHM），超越傳統基於閾值和統計方法的診斷局限。 --- 第三部分：係統集成、網絡安全與未來趨勢 最後一部分將討論在高度互聯的復雜係統中，如何保證操作的安全性、可靠性，並展望下一代自動化係統的發展方嚮。 第七章：操作技術（OT）網絡的安全韌性 隨著物理係統與信息係統的融閤，OT環境麵臨的安全威脅急劇增加。本章不再討論基礎防火牆設置，而是專注於高級威脅檢測與響應。內容包括： 1. OT特有的安全模型： 針對工控協議（如DNP3、EtherNet/IP）的深度包檢測（DPI）技術。 2. 零信任架構在工業網絡中的部署： 如何在傳統僵化的OT網絡中實施微隔離和持續身份驗證。 3. 安全事件的工控場景化響應： 針對勒索軟件攻擊或拒絕服務攻擊，如何在不中斷關鍵生産的前提下隔離和緩解威脅。 第八章：人機交互的未來：沉浸式技術與認知輔助 本書探討瞭如何利用增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術來提升操作員的效率和減少人為錯誤。重點在於認知負載管理：如何設計AR界麵，僅在操作員需要時，以最直觀的方式疊加關鍵的維護指導、實時數據可視化和高級控製器的操作建議，從而輔助復雜決策過程。 結論：邁嚮自主化工廠 總結全書內容，本部分將展望工業自動化領域的未來圖景——一個由自優化、自修復和高度安全韌性係統構成的完全自主化工廠。討論實現這一願景所需要的跨學科人纔培養方嚮和技術路綫圖。 --- 本書特點： 高階實戰導嚮： 側重於先進算法的工程實現、係統集成與性能驗證，而非基礎理論復述。 前沿覆蓋全麵： 深度融閤瞭APC、IIoT、邊緣計算、TSN和深度學習在過程控製中的應用。 麵嚮復雜性設計： 專門為處理多變量、強耦閤、高約束的工業流程設計。 本書是尋求突破當前自動化瓶頸，實現下一代工業效率提升的技術人員和管理者的必備參考書。

评分☆☆☆☆☆

這部著作無疑是工業自動化領域的一部力作，盡管我尚未深入研讀其全部內容，僅憑其散發齣的專業氣息和嚴謹的結構，便能感受到作者在係統集成和過程控製方麵的深厚功力。我注意到書中對各種傳感器接口、數據采集策略以及遠程監控架構的探討，顯然著眼於構建一個既穩定又靈活的工業信息神經係統。書中對實時性要求的強調，以及對網絡安全冗餘設計的細緻考量，都錶明作者沒有停留在理論的錶層，而是直麵工業現場中最為棘手的問題。例如，關於數據壓縮算法在低帶寬環境下的應用優化，以及如何利用先進的診斷工具進行預測性維護的章節，都給我留下瞭深刻的印象。這種將理論知識與工程實踐緊密結閤的寫作方式，使得這部書不僅僅是一本教科書，更像是一份實用的工程手冊，能夠指導工程師們在麵對復雜工業流程時，做齣最優的技術選型和部署決策。其對標準協議的深入解析，也預示著它在推動跨平颱互操作性方麵能起到關鍵作用。

评分☆☆☆☆☆

我個人認為，這本書最吸引人的地方在於它對“係統思維”的培養。它不僅僅羅列瞭各種軟硬件組件，更重要的是探討瞭這些組件如何作為一個有機整體協同工作，以實現整體係統的最大化效能。那種對“黑箱”的拆解，對控製迴路中延遲和漂移的係統性分析，非常到位。特彆是關於係統健壯性和容錯機製的設計部分，描述得極為詳盡，似乎作者親自經曆過多次係統崩潰和故障恢復的過程，方能總結齣如此精闢的教訓和對策。這種基於實踐沉澱的智慧，是任何純粹的理論教材所無法比擬的。它教會我們，在設計一個工業平颱時，必須將失敗的可能性納入設計之初，而不是事後補救。這種前瞻性的風險管理視角，令我肅然起敬。

评分☆☆☆☆☆

這本書的文字風格有一種沉穩而有力的力量感，讀起來讓人感到踏實可靠。它沒有過多華麗的辭藻，而是用精確的技術術語和嚴密的邏輯鏈條來構建其知識體係。我留意到其中關於曆史數據歸檔和大數據分析模塊的介紹，這明顯指嚮瞭工業4.0時代的趨勢——即從“反應式控製”嚮“預見性優化”的轉變。作者對時間序列數據的處理方法、異常模式的挖掘技術，展現瞭對現代數據科學在工業領域應用的深刻理解。這種對深度學習模型在故障預警中潛力的挖掘，非常具有前瞻性。它告訴我們，未來的控製係統將不再是簡單的“開”或“關”，而是基於概率和趨勢的動態優化引擎。我敢肯定，對於那些希望將現有基礎設施升級到更高智能化水平的團隊來說，這本書提供的思路和方法論將是無價之寶。

评分☆☆☆☆☆

從裝幀和排版來看，這本書就透著一股專業的氣質，紙張的質感和圖錶的清晰度都達到瞭齣版界的一流水準。這很重要，因為在處理如此復雜的係統架構圖和時序圖時，任何模糊不清都會造成理解上的偏差。我欣賞作者在復雜概念闡釋上的耐心和細緻。比如，當講解特定通信協議的數據幀結構時，作者采用瞭多層次的解釋方法，先給齣宏觀概述，再逐步深入到比特級彆，確保即便是初涉此領域的新手也能循序漸進地掌握。這種對讀者學習路徑的關懷，使得這部可能略顯“硬核”的專業書籍，變得更容易被工業界廣泛接受和消化。它無疑將成為未來很長一段時間內，我們探討自動化控製標準的基石之一。

评分☆☆☆☆☆

初翻開這本書的目錄，就被其宏大的敘事結構所吸引。它似乎不僅僅是在描述一個技術體係，更像是在勾勒一幅未來智能工廠的藍圖。我特彆關注到其中關於人機交互界麵（HMI）設計哲學的章節，那種追求極緻用戶體驗的理念，遠超齣瞭傳統上對“功能實現”的簡單要求。作者似乎在探討，如何通過直觀、易懂的可視化手段，將海量的實時數據轉化為可操作的、具有前瞻性的管理信息，這對於提高操作人員的決策效率至關重要。而且，書中對於分布式控製係統的拓撲結構分析，那種層層遞進、邏輯清晰的闡述方式，讓人感覺仿佛置身於一個大型水電站的控製室，親手去規劃數據流的路徑。那種對細節的執著，對不同行業應用場景（如電力、化工、水處理）差異化需求的精確把握，使得這部作品的適用範圍極廣，不僅僅局限於某個單一領域的技術人員。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆