具体描述
《现场总线技术与组态软件应用》内容分两部分：一部分是现场总线技术，介绍现场总线的基本概念、典型现场总线控制技术，重点介绍PROFIBUS现场总线控制技术，包括PROFIBUS的三种类型、通信协议、实现方法、安装接线、标准的认证与测试技术。另一部分是组态软件应用，以组态王软件为例，详细介绍它的组成及使用方法，包括工程管理器与工程浏览器的使用、变量的定义和管理、l/O设备管理、图形画面与动画连接、趋势曲线和其他曲线、报警和事件系统、命令语言、组态王运行系统、组态王信息窗口、图库、控件、系统安全管理、报表系统、组态王历史库，最后介绍组态王软件的典型应用和PROFIBUS水位自动控制系统实训。
《现场总线技术与组态软件应用》将PROFIBUS现场总线控制技术和组态软件应用放到一起进行介绍，这两项技术是一个自动控制系统所不可缺少的。另外，《现场总线技术与组态软件应用》为适应高职院校的“项目”教学，在最后两章以课题的形式介绍了15个模拟课题和一个实际课题的组态编程方法。通过《现场总线技术与组态软件应用》的学习，读者能更快、更好地掌握这两项技术，并且将其应用到工业生产的实际中。
工业自动化控制系统深度解析：现代制造与智能工厂的基石 导语： 在当今以数字化、网络化为核心的第四次工业革命浪潮中，先进的控制系统不再仅仅是设备的简单集合，而是支撑整个制造流程高效、柔性与智能化的神经中枢。本书聚焦于构成现代工业自动化控制系统（IACS）的核心要素、前沿架构及其实际应用，旨在为工程技术人员、系统集成商以及相关专业学生提供一套系统、深入且注重实战的知识体系。我们不关注现场总线技术本身，而是将其作为构建更宏大、更复杂系统的基础支撑，着重探讨如何基于这些基础，实现全生命周期的数字化管理与智能化决策。 --- 第一部分：现代自动化系统的架构演进与基础理论重塑 本部分着眼于理解当前工业控制系统所处的宏大背景——从传统的分布式控制系统（DCS）向基于工业互联网的集成化、云边端协同架构的演进。 1. 工业控制系统（IACS）的层次化模型重构： 详细分析ISA-95/Purdue模型在当前云计算和边缘计算环境下的适应性变化。重点探讨如何打破传统“烟囱式”的控制层（Level 1/2）与信息层（Level 3/4）之间的壁垒，构建一体化的信息物理系统（CPS）。不再赘述如何连接传感器，而是关注如何通过高级控制平台，实现跨越多个生产单元的数据语义集成。 2. 过程控制理论的深化与优化： 探讨先进过程控制（APC）技术，如模型预测控制（MPC）在复杂、多变量、强耦合系统中的应用。研究非线性系统控制策略、鲁棒控制设计，以及如何利用先进算法提高能源效率和产品质量的稳定性。内容侧重于控制算法的设计、仿真验证与在线优化，而非通信媒介的选择。 3. 工业信息安全（OT Security）的战略视角： 在系统高度互联的背景下，安全防护已上升至运营战略层面。本章深入剖析OT环境下的威胁模型、风险评估方法，以及纵深防御（Defense-in-Depth）体系的构建。涵盖从物理安全、网络隔离到端点防护和威胁态势感知（TSM）的全面策略，强调安全策略的合规性与持续运营的韧性。 --- 第二部分：制造执行系统（MES）与企业资源规划（ERP）的集成实践 本部分将焦点从生产现场的实时控制转移至车间管理与企业运营的无缝对接，这是实现“智能工厂”的关键环节。 4. 制造执行系统（MES）的功能深度剖析： 详细阐述MES在现代制造中的核心价值，包括但不限于：订单执行管理、生产调度与资源分配、质量管理（QM）、设备性能分析（OEE/KPIs）及物料追溯系统。重点分析如何设计高柔性、可快速配置的MES模型，以适应小批量、多品种的精益生产需求。 5. 企业级信息流动的架构设计： 探讨ERP系统（如SAP S/4HANA, Oracle等）与MES之间数据交互的标准接口和业务流程映射。分析数据主数据管理（MDM）在确保企业级数据一致性中的关键作用，以及如何利用中间件平台（如ESB/iPaaS）实现异构系统间的可靠通信。 6. 生产计划与排程的优化算法： 超越简单的先来先服务原则，本章介绍如何应用约束规划（Constraint Programming）、启发式算法（Heuristics）或元启发式算法（Metaheuristics）来解决车间复杂的资源冲突和时间窗口限制问题，以最小化在制品（WIP）并最大化设备利用率。 --- 第三部分：工业大数据分析与人工智能（AI）在制造中的落地 本部分探讨如何从海量的生产数据中提取洞察力，驱动预测性维护和质量改进，实现制造流程的智能化升级。 7. 工业大数据采集、预处理与存储架构： 介绍针对时序数据特点的存储方案（如InfluxDB, TimescaleDB）和数据湖/数据仓库的构建。重点讲解数据清洗、去噪、特征工程在工业场景中的特殊要求，例如如何处理传感器漂移和间歇性数据缺失。 8. 预测性维护（PdM）的AI模型构建： 深入剖析基于机器学习的设备健康评估方法。内容包括： 故障分类与回归模型： 使用LSTM、Transformer等深度学习架构分析振动、温度等多源时间序列数据。 剩余使用寿命（RUL）预测： 构建精确的寿命预测模型，并将其集成到维护计划系统中。 模型的可解释性（XAI）： 讨论在关键设备上，如何确保AI决策的透明度和工程师的信任。 9. 过程优化与质量预测的机器学习应用： 研究如何利用历史生产数据和在线传感器反馈，建立参数-质量关联模型。通过实时预测产品质量趋势，动态调整过程控制参数，实现闭环的质量优化，而非传统的事故后分析。 --- 第四部分：工业物联网（IIoT）平台的选型、部署与应用生态 本部分将目光投向支撑数据采集与远程管理的云边协同基础设施。 10. 工业物联网（IIoT）平台的核心功能栈： 系统介绍现代IIoT平台（无论商业或开源）提供的关键服务：设备连接管理、数据接入网关（Edge Agent）、消息队列（MQTT Broker）、设备数字孪生建模与管理。强调平台的可扩展性与开放性。 11. 边缘计算（Edge Computing）在实时决策中的角色： 探讨将数据分析和轻量级控制逻辑部署到靠近设备端的必要性。分析边缘节点的计算能力分配、本地数据聚合策略以及如何确保边缘侧的自治性，即使在云端连接中断时也能维持关键运营。 12. 数字孪生（Digital Twin）的构建与应用场景： 数字孪生不再是静态模型，而是动态、实时反馈的虚拟映射。本章详细阐述如何构建包含几何模型、物理模型和行为模型的多维数字孪生体，并将其应用于流程仿真、操作员培训、系统变更影响分析（What-If Scenarios）等高价值场景。 --- 结语： 本书致力于提供一个超越单一技术细节的、面向系统集成与智能决策的知识框架。通过对先进控制理论、企业级信息集成、大数据分析及IIoT架构的全面梳理，读者将能够掌握构建和运营新一代数字化、高效率、高韧性工业控制系统的关键能力。
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