Process Control and Diagnostics pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Miller, M. L./ Ashtiani, K. A. (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:120

装帧:Pap

isbn号码:9780819438430

丛书系列:

图书标签:

• Process Control
• Diagnostics
• Chemical Engineering
• Automation
• Industrial Automation
• System Identification
• Fault Detection
• Process Monitoring
• Control Systems
• Data Analysis

《现代工业自动化与系统集成技术》 第一章：工业自动化基础理论与发展趋势 本章旨在为读者构建现代工业自动化系统的理论基础，并深入探讨其当前的发展方向与未来趋势。我们将从经典控制理论出发，系统阐述比例-积分-微分（PID）控制器的设计、整定与优化方法，这是工业过程控制中最核心、最基础的算法。内容将涵盖如何根据实际过程特性（如一阶、二阶纯滞后模型）选择合适的整定方法，例如Ziegler-Nichols法、Cohen-Coon法以及基于模型的先进整定技术。 随后，我们将转向更现代的控制范式。离散控制系统作为数字化控制的基础，其采样定理、量化误差及数字滤波技术将得到详尽的介绍。针对复杂、非线性或多变量耦合的工业过程，本章将深入分析先进控制策略，包括模型预测控制（MPC）的原理、算法实现及其在优化过程性能方面的优势。此外，系统辨识理论作为设计有效控制器的先决条件，其系统辨识模型（ARX、OE等）的选择、实验设计与参数估计方法也将被详细阐述。 在技术发展趋势方面，本章将重点剖析工业物联网（IIoT）和工业4.0对自动化领域带来的革命性影响。我们将探讨边缘计算在实时数据处理中的作用，以及如何利用云计算平台进行大规模数据存储、分析和远程监控。网络安全在集成化系统中的重要性不容忽视，本章将介绍工业控制系统（ICS）的网络安全标准、威胁模型及防护策略，确保数据传输和控制指令的完整性与保密性。 第二章：可编程逻辑控制器（PLC）与分布式控制系统（DCS） 本章是工业控制硬件选型的核心章节。我们将全面解析可编程逻辑控制器（PLC）的架构、硬件选型（CPU、I/O模块、通信接口）及编程规范。重点内容包括：基于IEC 61131-3标准的五种编程语言（指令表、梯形图、结构化文本、功能块图、顺序功能图）的实际应用案例，特别是如何利用结构化文本进行复杂算法的实现。对于冗余系统设计、故障诊断与安全联锁逻辑的构建，本章将提供详尽的设计指南。 分布式控制系统（DCS）作为大型、复杂过程控制的首选平台，本章将详细介绍其系统层次结构、控制站（控制器）、操作员站（HMI）与工程师站之间的通信机制。我们将对比DCS与PLC在系统集成、数据管理和操作维护方面的优劣，并深入探讨DCS中的先进功能，如基于角色的安全管理、全生命周期管理工具以及集成批处理控制（ISA-88标准）。针对现有老旧系统的升级换代，本章将提供迁移策略和兼容性分析。 第三章：工业通信网络与现场总线技术 现代自动化系统高度依赖可靠、高效的通信网络。本章将系统梳理当前主流的工业通信协议及其应用场景。内容将涵盖串行通信协议（如Modbus RTU/ASCII），并重点解析基于以太网的工业协议，如Profinet、EtherNet/IP和Modbus TCP/IP的架构、数据帧结构及实时性能的保证机制。 现场总线技术作为连接现场设备与控制器的桥梁，本章将对AS-Interface、CANopen、Foundation Fieldbus和Profibus DP/PA进行详细的技术对比分析，包括其物理层特性、通信带宽、网络拓扑结构及诊断能力。特别强调如何根据现场环境（如防爆要求、传输距离）选择最合适的现场总线技术。此外，本章还将讨论TSN（时间敏感网络）作为下一代时间同步与确定性通信的基础技术，在高端运动控制和高密度数据采集中的潜力。 第四章：人机界面（HMI）与数据可视化 本章专注于操作员与控制系统交互的界面设计与数据展示技术。我们将遵循人因工程学原理，指导读者设计出高效、直观的HMI界面。内容包括标准图形元素库的运用、报警管理系统的设计与分级、趋势图和历史数据的有效展示方式。 在数据可视化层面，本章将超越传统的SCADA（数据采集与监视控制系统）界面，探讨现代数据集成平台的构建。我们将介绍如何整合来自不同设备和系统的实时数据，通过信息模型进行标准化处理，并利用先进的可视化工具（如3D建模、虚拟现实/增强现实辅助操作）来提升操作的感知度和决策速度。报警策略的优化，包括报警抑制、分组与根源分析的自动化，是本章的实践重点。 第五章：系统集成、数据管理与信息物理系统（CPS） 本章聚焦于将异构的自动化组件整合成一个功能完备、高效协同的整体。系统集成不仅是硬件连接，更重要的是信息流的规范化。我们将详细介绍ISA-95模型在企业与控制系统间的集成框架中的应用，明确操作技术（OT）层级与信息技术（IT）层级的数据接口标准和信息交换协议。 数据管理方面，本章将涵盖工业数据采集、清洗、存储的策略。重点讨论时间序列数据库（TSDB）在工业数据存储中的优势，以及如何利用大数据分析技术对海量历史数据进行挖掘，以实现预测性维护和工艺优化。 最后，本章将系统性地引入信息物理系统（CPS）的概念，阐述CPS如何通过反馈回路、智能决策和网络化集成，实现对物理过程的深度控制与优化。我们将探讨CPS中的安全协作、自主决策能力的设计挑战及实现路径。 第六章：工业安全、可靠性与故障诊断技术 系统的可靠性是工业生产的生命线。本章将从设计源头保证系统的可靠性。内容包括冗余技术（控制器冗余、网络冗余、I/O冗余）的选择与配置、故障转移策略的设计。我们将依据IEC 61508/61511标准，介绍功能安全（Safety Instrumented Systems, SIS）的设计流程，包括危险与可操作性分析（HAZOP）、安全完整性等级（SIL）的确定及安全仪表系统的生命周期管理。 故障诊断是维护的关键环节。本章将介绍基于模型的故障检测技术，如残差分析、状态估计。对于实时系统，我们将探讨基于规则和基于模式识别的故障诊断方法，并结合历史数据建立故障特征库。如何通过自动化测试工具对控制逻辑进行全面验证，确保系统在极端工况下的健壮性，也将作为重要内容进行深入探讨。 第七章：过程优化与高级应用 本章将探讨如何利用先进的软件工具和算法，超越基本的调节功能，实现生产过程的整体优化。我们将深入研究应用优化技术，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）在生产调度、能耗最小化和产品质量优化中的具体实施。 先进过程控制（APC）的实现，特别是多变量控制器的设计与部署，将是本章的重点。内容包括如何处理控制系统的约束条件、如何利用软测量技术（Soft Sensors）获取难以测量的关键质量指标。此外，本章还将介绍如何利用仿真工具（如MATLAB/Simulink，Aspen Plus等）对控制策略进行离线验证和在线性能监控，确保优化效果的可持续性。 第八章：新兴技术在自动化中的应用 本章将展望和探讨前沿技术如何重塑工业自动化领域。我们将详细介绍机器学习和深度学习在预测性维护（PdM）中的应用框架，包括特征工程、模型训练与部署。例如，如何利用循环神经网络（RNN）分析振动或电流信号，提前数周预测设备故障。 此外，机器人过程自动化（RPA）在管理流程中的应用将作为补充内容介绍。最后，本章将讨论数字孪生（Digital Twin）技术如何被集成到控制架构中，实现对物理资产的实时映射、预测模拟和远程调试，从而极大提高工厂的运维效率和柔性制造能力。

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