具体描述
《计算机联锁》由中国铁道出版社出版。
数字化时代的工程脉动：现代工业控制系统概览 书籍名称：数字化时代的工程脉动：现代工业控制系统概览 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，用以理解和掌握当代工业生产环境中至关重要的核心技术——现代工业控制系统（ICS）。在工业4.0和智能制造浪潮席卷全球的背景下，对安全、高效、可靠的自动化系统的需求达到了前所未有的高度。本书并非聚焦于铁路或特定领域，而是将视野投向整个工业自动化领域的共性技术、底层逻辑与未来趋势。 第一部分：工业控制系统的基础架构与演进 本部分详尽阐述了现代工业控制系统的基本构成要素，及其从传统分散控制系统（DCS）向集成化、网络化架构转型的历史脉络。 第一章：自动化控制的基石：从继电器到微处理器 本章首先追溯了自动控制技术的发展历程，重点分析了早期机电式控制、继电器逻辑的局限性，并引入了可编程逻辑控制器（PLC）作为现代工业控制的“心脏”。我们将详细剖析PLC的硬件结构、指令集架构（如梯形图、指令表、结构化文本）的编程范式，以及实时操作系统（RTOS）在确保指令精确执行中的关键作用。此外，我们还将探讨分布式控制系统（DCS）的设计哲学，特别是其在大型、流程性工业中的优势，如卓越的过程变量管理和操作员站（HMI）的优化设计。 第二章：网络化与数据骨干：工业通信协议的解析 现代控制系统是高度互联的。本章深入探讨了支撑这一互联性的工业通信协议。我们不仅会介绍传统的现场总线技术，如Profibus、Foundation Fieldbus，分析它们在确定性和带宽上的权衡，更会着墨于新兴的以太网为基础的工业协议，例如Profinet、EtherCAT和TSN（时间敏感网络）。TSN作为实现“确定性以太网”的关键技术，其在保证数据传输的实时性和同步性方面的机制将被重点剖析。本章还将讨论面向更高层级数据交换的OPC UA标准，它如何成为跨平台、跨供应商的“工业互联网”通用语言。 第二章的延伸：数据采集与可视化 控制系统不仅要执行逻辑，更要提供洞察。本节探讨了SCADA（数据采集与监视控制系统）的架构，区分其与DCS在应用范围上的区别。我们详细分析了人机界面（HMI）的设计原则，强调图形化设计在减轻操作员认知负荷和提高故障响应速度上的重要性，涵盖趋势分析、报警管理和操作指导系统的构建。 第二部分：过程控制与优化理论 本部分从控制工程的理论核心出发，探讨如何实现对复杂动态过程的精确、稳定控制。 第三章：反馈控制的精妙：PID控制器及其高级应用 PID（比例-积分-微分）控制器是工业界应用最广泛的控制算法，但其调谐和优化却是一门艺术与科学的结合。本章将从Z变换和拉普拉斯变换的角度，严谨推导PID算法的数学模型，并系统介绍Ziegler-Nichols法、皮奥特调谐法等经典整定方法。更进一步，我们将探讨先进的控制策略，如串级控制、前馈控制、解耦控制，以及在处理非线性、延迟环节过程时，如何运用模型预测控制（MPC）来提前规划控制动作，实现性能的最优化。 第四章：系统稳定性、鲁棒性与状态估计 任何控制系统，其首要任务是保证稳定。本章引入了李雅普诺夫稳定性判据和根轨迹分析，帮助工程师评估系统的闭环稳定性。针对实际工况中的不确定性（模型误差、外部干扰），我们深入研究了鲁棒控制的设计思想，如$H_{infty}$控制，确保系统在各种工况下都能保持可接受的性能。此外，对于传感器数据不可靠或缺失的场景，卡尔曼滤波（Kalman Filter）作为最优线性状态估计器，其迭代更新机制和在噪声抑制中的应用将得到详细阐释。 第三部分：安全、可靠性与未来展望 工业控制系统的可靠性直接关系到人员和环境安全，同时，数字化转型也带来了新的安全挑战。 第五章：功能安全与系统可靠性工程 本章聚焦于工业过程的本质安全。我们将详细解读IEC 61508/61511等国际功能安全标准，理解安全完整性等级（SIL）的确定过程。讨论了安全仪表系统（SIS）的设计、实施与验证流程，包括危险与可操作性分析（HAZOP）在识别潜在风险中的作用，以及冗余技术（如双重模块化冗余DMR、三模冗余TMR）在提高系统可用性和故障容错能力上的工程实践。 第六章：工业网络安全与韧性构建 随着控制系统IP化和云端集成，网络安全已成为核心议题。本章将从“纵深防御”的理念出发，分析工业控制系统（ICS）环境特有的安全威胁，例如针对操作系统的零日漏洞、供应链攻击和恶意软件。我们将探讨如何实施网络分段（如使用Purdue模型）、强化身份验证与访问控制（IAM），并介绍工业入侵检测系统（IDS）在OT（运营技术）环境中的部署策略，旨在构建具备高韧性的自动化基础设施。 第七章：智能制造与控制系统的未来融合 本章展望了工业控制系统与新兴技术的集成方向。探讨了如何利用大数据分析对运行中的设备进行健康状态监测（PHM），实现预测性维护，从而超越传统的反应式维护。阐述了边缘计算（Edge Computing）在缩短控制回路时间、减轻云端负荷中的潜力。最后，本书将探讨人工智能（AI）和机器学习在自适应控制、复杂故障诊断和生产调度优化中的前沿应用，描绘下一代全集成、自优化的智能工厂蓝图。 结论： 本书旨在为控制工程师、系统架构师以及相关专业的学生提供一个坚实的理论基础和丰富的工程案例，以应对数字化时代工业自动化的复杂挑战，并掌握构建下一代高效、安全、智能工业系统的关键技术。
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