具体描述
《安全检测与控制技术》介绍了安全检测与控制技术的基本原理、常用设备和测试方法。内容包括三个部分：第一部分为安全检测技术，描述了检测信号、检测系统的组成、功能及其主要特性，以及温度、压力、气体成分、液位、振动。、噪声等常见参数的检测技术；第二部分为安全控制技术，包括自控原理以及实现工业生产安全检控的技术工具和防火防爆装置，自动报警系统的功能、特性、类型等，以及电动力、热动力工业系统和火灾的消防联动控制系统；第三部分针对化学工业的特点介绍了常见化学危险物质的检测控制技术。
穿越迷雾：现代工程系统的鲁棒性与前沿运维实践 图书简介 本书深入探讨了复杂现代工程系统在面对不确定性、故障与恶意攻击时，如何构建和维持其核心功能的鲁棒性、弹性与自适应能力。聚焦于当前工业控制系统（ICS）、关键基础设施（CI）以及大规模分布式计算环境所面临的严峻挑战，本书旨在提供一套全面的理论框架与可操作的技术指南，以确保系统在极端压力下仍能可靠、高效地运行。 我们不再将系统视为静态的、可预测的实体，而是将其视为一个动态演化的生态系统。本书的核心思想在于，系统的“安全”不仅仅是防御外部威胁，更关键的是其内在的健康监测、故障预测、快速隔离与自我修复的能力。 第一部分：理解系统的脆弱性与风险图谱 第一章：复杂性涌现与不可预知性 本章首先剖析了现代工程系统（如智能电网、航空电子系统、高级制造单元）的复杂度是如何在组件集成、软件依赖和网络化连接中呈指数级增长的。这种复杂性并非线性叠加，而是会导致“涌现现象”（Emergent Phenomena），即系统中从未被预见的小错误在特定条件下可能引发全局性灾难。我们详细分析了耦合度（Coupling）与内聚度（Cohesion）对系统韧性的影响，并引入了系统动力学分析工具，用于模拟不同参数变化下的系统临界点。 第二章：沉默的威胁：隐性故障与老化效应 不同于突发性的安全入侵，本章关注那些潜移默化、难以察觉的系统退化机制。这包括：传感器漂移、执行器老化、数据累积中的微小噪声干扰，以及因长时间低负荷运行导致的部件性能下降。我们将探讨如何利用统计过程控制（SPC）的原理来建立高精度的基线模型，并利用残差分析来提前识别潜在的机械或电子元件故障，避免系统在关键时刻因“慢性病”而失效。 第三章：跨域依赖与供应链的信任链断裂 在高度互联的工业生态中，单个环节的信任缺失可以迅速扩散。本章深入研究了第三方组件（如固件、开源库、远程服务）对整体系统安全性的冲击。我们讨论了“影子IT”在操作技术（OT）环境中的风险，并提出了基于硬件信任根（RoT）和软件物料清单（SBOM）的供应链可追溯性框架，旨在量化和减轻来自上游供应商的风险暴露。 第二部分：构建主动防御与内生弹性 第四章：状态感知与高保真数字孪生 构建一个准确、实时更新的“数字孪生体”（Digital Twin）是实现主动管理的前提。本章详细阐述了如何融合来自物理世界（传感器、SCADA数据）和信息世界（日志、配置管理）的数据流，构建高保真模型。重点讨论了卡尔曼滤波、粒子滤波等状态估计技术在处理噪声数据和缺失数据时的应用，确保操作人员和自动化系统始终基于最准确的系统当前状态进行决策。 第五章：异常行为指纹与多维基线建模 传统的基于阈值的报警机制已无法应对复杂的、非线性的攻击或故障模式。本章提出了一种多维度的异常检测方法。我们不再仅仅关注单个变量的超限，而是通过深度学习的时序分析（如LSTM、Transformer模型）来捕捉系统正常运行状态下的“行为指纹”。这包括操作序列、数据流模式、网络流量的语义结构，从而能够识别出那些在物理参数上看似正常，但在逻辑或时序上却是异常的“静默入侵”或“逻辑错误”。 第六章：故障隔离与快速恢复策略 当故障不可避免时，系统的关键在于其隔离与恢复的速度。本章专注于域隔离、冗余机制的设计与切换策略。我们研究了主动/被动冗余系统的切换延迟优化，并引入了“故障域最小化”的设计原则。对于网络系统，探讨了基于软件定义网络（SDN）的快速微分段（Micro-segmentation）技术，以在毫秒级别内将故障或入侵的传播范围限制到最小单元。 第三部分：面向未来的韧性工程 第七章：自适应控制与去中心化决策 面对持续变化的外部环境（如负载波动、部分传感器失效），系统必须具备自适应能力。本章介绍了强化学习（RL）在优化控制策略中的应用，使系统能够根据实时反馈动态调整其运行模式，而不是僵硬地遵循预设的固定逻辑。同时，我们探讨了分布式共识机制（借鉴区块链技术理念）在关键控制回路中的应用，以增强决策的抗单点失效能力。 第八章：人机协作中的信任与决策支持 即使系统高度自动化，人类专家的干预仍是最终的保障。本章关注在危机情况下，如何设计清晰、无歧义的HMI（人机界面），以高效地传递复杂的系统状态信息。我们讨论了“警报疲劳”的缓解策略，并提出了基于情景感知的决策支持系统，它只在系统边界模糊或决策风险过高时才主动介入，增强而非取代操作人员的能力。 第九章：韧性度量与持续改进循环 如何量化一个系统的“韧性”？本章提供了一套量化框架，评估系统在承受特定负荷（如DDoS攻击、关键组件100%失效）后的性能衰减速度、恢复时间以及资源消耗。最后，本书倡导将韧性度量纳入系统的全生命周期管理，通过定期的“压力测试”和“红队演习”，持续发现并修补系统中的潜在弱点，形成一个永不停止的韧性提升循环。 本书适合于工业控制系统工程师、网络安全架构师、系统可靠性分析师以及致力于提升关键基础设施抗风险能力的决策者研读。它提供的不只是技术工具，更是一种面向不确定性的工程哲学。
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