自动检测和过程控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:冶金工业出版社

作者:刘元扬

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2005-8

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787502437527

丛书系列:

图书标签:

• 过程控制
• 自动检测
• 自动化
• 工业自动化
• 控制系统
• 传感器
• 检测技术
• 信号处理
• 系统分析
• 优化控制

机械制造的智能化演进：从数控到工业互联网的跨越 本书聚焦于现代制造业中，从传统自动化控制系统向更高级、更灵活、更具适应性的智能制造系统演进的全景图。它深入剖析了驱动这一变革的核心技术、关键理论基础以及在实际生产环境中落地的工程实践。 第一部分：制造系统基础与数字化转型的前奏 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础，回顾了制造系统架构的经典构成，并详细阐述了从机电一体化到工业信息化的基本路径。 第一章：现代制造系统架构与控制的基石 本章深入探讨了现代复杂制造系统（如柔性制造单元FMS、自动化生产线）的层级结构。重点分析了从现场层（传感器、执行器）、控制层（PLC、DCS）到制造执行系统（MES）之间的信息交互机制。我们着重研究了传统PID控制、先进过程控制（APC）在应对高速、高精度加工任务时的局限性，并引入了面向对象控制（Object-Oriented Control, OOC）的概念，以期实现更高层次的系统模块化和复用性。此外，本章还探讨了制造系统可靠性工程的基础，包括故障诊断与安全冗余设计，这是构建高可用性生产系统的先决条件。 第二章：数据采集与互操作性的挑战 在迈向智能化的过程中，如何高效、准确地采集海量设备数据并保证数据流的互操作性是核心难题。本章详细对比了OPC Classic、OPC UA以及基于MQTT协议的轻量级数据传输方案，并分析了它们在不同网络环境下（局域网、广域网）的适用性与性能瓶颈。我们对时间敏感网络（TSN）在确保确定性通信方面的关键作用进行了详尽的技术解析，阐明了TSN如何为高精度运动控制和实时数据同步提供坚实的网络基础。本章还涉及数据预处理技术，如噪声过滤、尺度变换与数据质量评估，确保输入到上层决策模型的数据是可靠的。 第二部分：智能决策与机器学习在制造中的应用 本部分是本书的核心，重点阐述了如何利用先进的计算智能技术，赋予制造系统自主学习、预测和优化决策的能力。 第三章：基于模型的预测与优化控制（MPC的深度拓展） 尽管本书不涉及传统的“自动检测与过程控制”，但我们在此基础上探讨了如何将模型预测控制（MPC）提升至一个全新的高度。本章首先回顾了经典MPC的构建流程——系统辨识与优化求解器的选择。随后，我们将讨论如何结合数据驱动的系统辨识方法（如基于神经网络的辨识），来建立非线性、时变过程的精确数学模型，突破传统线性化模型的限制。重点关注在多约束、多目标优化场景下，如何设计高效的二次规划（QP）或混合整数二次规划（MIQP）求解器，以满足实时控制的频率要求。章节还将涉及分散式MPC（DMPC）在处理大规模、耦合性强的生产线时的应用策略。 第四章：工业人工智能：预测性维护与质量溯源 本章将制造数据转化为生产力。我们首先深入探讨了预测性维护（PdM）的完整技术栈：从特征工程（时域、频域分析）到先进的深度学习模型（如LSTM、Transformer）在剩余使用寿命（RUL）预测中的应用。对于设备磨损、异常状态的识别，我们详细比较了监督学习（分类、回归）与无监督学习（异常检测，如自编码器AE、隔离森林IF）的优缺点。在质量控制方面，本章着重分析了机器视觉（MV）在高速生产线上的集成应用，包括基于深度学习的目标检测（YOLO、Faster R-CNN）和实例分割，以实现对产品缺陷的实时、高精度识别与定位。 第五章：数字孪生与仿真驱动的优化 数字孪生（Digital Twin, DT）被视为连接物理世界与虚拟世界的桥梁。本章首先定义了DT在制造领域中的不同粒度和应用场景（设计、运营、维护）。我们详细讨论了如何构建高保真度的物理模型（基于有限元分析FEA、计算流体力学CFD）与实时数据驱动的模型相结合的混合孪生体。重点解析了“仿真驱动的决策”机制：如何利用孪生体进行“What-If”分析、工艺参数的虚拟调试和操作员培训。本章最后探讨了孪生体在优化生产调度（Scheduling）中的作用，通过在虚拟环境中快速迭代调度策略，以最小化周期时间或最大化设备利用率。 第三部分：智能系统的集成与未来展望 本部分将目光投向系统集成、人机协作以及未来制造系统的演进方向。 第六章：云边协同架构与边缘智能 随着数据量的爆炸式增长，将所有计算任务都迁移到云端不再可行。本章详细介绍了边缘计算（Edge Computing）在工业控制中的必要性。我们对比了边缘计算与集中式云计算在时延、带宽和安全方面的优势与劣势。核心内容在于阐述如何设计一个有效的云边协同架构：哪些任务（如高频控制、实时监测）必须在边缘侧完成，而哪些任务（如全局优化、模型训练）适合在云端进行。我们分析了轻量化模型部署（如TensorRT）在资源受限的工业边缘设备上的优化策略。 第七章：人机协作与增强现实在操作层面的应用 智能制造并非意味着完全无人化，而是人与更智能系统之间的有效协作。本章探讨了如何通过增强现实（AR）/混合现实（MR）技术，为一线维护工程师和操作员提供直观的、情境感知的指导。内容涵盖AR在复杂设备装配、故障排除流程引导中的应用案例，以及如何将数字孪生的实时状态信息叠加到物理设备上。同时，本章也讨论了确保人机协作安全性和认知负荷控制的设计原则。 第八章：工业网络安全与韧性制造 在高度互联的智能工厂中，网络安全风险被空前放大。本章系统梳理了针对OT（运营技术）环境的网络威胁模型，包括对PLC、RTU的固件篡改和网络入侵。我们深入探讨了零信任架构（Zero Trust Architecture）在工业控制网络（ICS）中的实施框架，包括微分割（Micro-segmentation）的应用。此外，本章还关注韧性制造（Resilient Manufacturing）的概念，即系统在遭受网络攻击或物理故障后，如何快速隔离、恢复和自我修复的能力，确保生产的连续性。 本书旨在为工程技术人员、系统架构师和研究人员提供一个全面、前沿的参考框架，指导他们理解和构建下一代适应性强、自优化、高可靠性的现代制造系统，实现从“自动化”到“智能化”的质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从排版和插图来看，这本书也明显没有跟上时代的步伐。图表的清晰度堪忧，许多流程图的符号陈旧，分辨率低，甚至有些标注模糊不清，需要反复对照文字才能理解。我购买这本书是希望能学习到如何利用现代化的可视化工具来构建人机界面（HMI），特别是那种支持触摸屏操作、具备报警趋势分析功能的交互式界面。然而，书中展示的HMI截图似乎还停留在几代以前的Windows NT系统风格，完全没有展示出当前流行的扁平化设计或数据驱动的仪表盘构建思路。更让我感到遗憾的是，对于网络安全在工业控制系统（ICS）中的日益重要性，这本书的处理极其轻描淡写，仿佛那只是IT部门的事情，与控制工程师无关。这种对安全边界模糊化的处理，在当前网络攻击日益猖獗的环境下，无疑是一个重大的知识漏洞。这本书在技术细节的呈现和对行业最新趋势的关注度上，都显得有些滞后和力不从心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面那种深蓝色的背景，配上一些工业流程图的线条，看起来挺专业。我本来是想找本关于现代制造业中自动化升级的书，希望能了解一些前沿的传感器技术和数据分析在生产线上的应用。然而，拿到手里翻了几页之后，感觉这本书的侧重点似乎有些跑偏了。它花了不少篇幅在介绍一些非常基础的电气元件原理和简单的继电器逻辑，这部分内容对于一个在工业领域摸爬滚打多年的工程师来说，显得有些过于浅显和陈旧了。我期待的是关于分布式控制系统（DCS）的最新架构，或者工业物联网（IIoT）的数据安全协议，但这本书更多地停留在上世纪末的自动化概念。例如，在谈到PID控制器的优化时，它提供的案例都是基于非常简单的水箱液位控制，缺乏对高精度、快速响应系统的复杂鲁棒性分析。这让我觉得，如果目标读者是初入行的技术人员，这本书或许还能作为入门的工具书，但对于寻求突破性思维和先进实践的专业人士来说，它提供的知识密度和深度显然是不够的，更像是一本停留在基础知识复习阶段的教材，而不是一本引领行业发展的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格异常的学术化和冗余，阅读起来的体验非常沉闷。句子结构复杂，充斥着大量为了追求严谨性而堆砌的从句和技术术语的定义，让人很难抓住核心思想。比如，在解释一个简单的反馈回路稳定性时，作者用了接近半页的篇幅来铺陈背景和前提条件，而不是直接给出关键的奈奎斯特图分析要点。我原本期望这本书能提供一些快速、高效解决实际工程问题的“技巧”或“最佳实践”，尤其是在系统集成和故障排除方面。然而，书中提供的故障排查流程更像是教科书式的、线性的步骤分解，缺乏对现实世界中非线性故障模式的捕捉和应对策略。例如，当一个PLC突然重启时，书中没有提供任何关于如何快速恢复关键参数而不丢失生产进度的实战经验。这让这本书的实用价值大打折扣，它更像是一份对历史技术的档案记录，而不是一本面向未来的工程指南，对于时间宝贵的现场工程师来说，效率太低了。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是进行一次缓慢且重复的导航，每当我以为要到达一个充满新知的高速公路入口时，作者却又把我导向了一条布满补丁的乡村小路。我特别希望能看到关于新型传感器，比如光谱分析仪或者高分辨率的激光位移传感器，在复杂化学反应过程中的实际应用案例和数据处理方法。但这本书里关于“检测”的部分，大部分篇幅被用来描述电阻式、电容式传感器的基本原理和简单的标定方法，这些内容在任何一本大学本科的物理实验手册里都能找到更清晰的阐述。在“控制”方面，对先进的过程控制（APC）技术，如模型预测控制（MPC）的实际建模难度和在线调优策略，也只是蜻蜓点水。我试图寻找一些关于如何处理大规模、高维度过程变量之间耦合关系的高级数学工具的应用，结果发现，书中对拉普拉斯变换的讨论都比对现代控制理论更深入。总而言之，它在理论深度和实际应用前沿的结合上，表现得过于保守和保守了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排给我一种时间错乱的感觉，就像是把不同年代的资料生硬地拼凑在了一起。前面几章还在喋喋不休地讲解一些老式的气动逻辑回路，用了大量的图示来描绘那些已经很少在新建工厂中使用的阀门和执行器，看得我直犯困。我更关心的是如何利用机器学习模型来预测设备故障，实现真正意义上的预防性维护，而不是被动地响应报警信号。书中对高级算法的应用几乎是只字未提，最多只是在附录的角落里提了一句“可以考虑使用模糊逻辑”，但完全没有深入探讨其实施的难点和实际效益。举个例子，当讨论到数据采集时，它主要集中在传统的4-20mA模拟信号的抗干扰处理上，却对OPC UA或MQTT等现代工业通信协议的优缺点比较避而不谈。这种信息的不平衡性使得读者很难构建一个现代化的、端到端的控制系统视图。与其说它是一本关于“自动检测和过程控制”的书，不如说它是一本关于“传统过程控制基础知识的详尽汇编”，错失了当前技术革命的脉搏。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆