具体描述
《图解电力通信设备运行与维护》内容简介：为了加强对电力通信人员的业务培训，提高电力通信网的运行管理水平，山西省电力公司组织编写了《图解电力通信设备运行与维护》。《图解电力通信设备运行与维护》突破传统模式，理论联系实际，深入浅出，用漫画的形式全视角、多方位地介绍了电力通信专业理论和设备的相关知识，使读者易于理解、便于记忆。
《图解电力通信设备运行与维护》共分为8章，分别介绍了通信电源，光传输设备，视频监控接入设备，数配、光配、音配装置，光缆基础知识，PCM接入设备，路由器，会议系统。
《图解电力通信设备运行与维护》既可作为电力通信专业初学者的入门读物，又可作为实用性较强的操作维护手册。
好的，以下是一份针对您提供的书名《图解电力通信设备运行与维护》的图书简介，该简介力求详细、专业，并避免任何技术性猜测或包含您原书内容的元素。 --- 图书简介：现代工业控制系统数据采集与应用实践 书名：现代工业控制系统数据采集与应用实践 主题聚焦： 本书深度聚焦于当代工业自动化与数字化转型浪潮中，实现高效、可靠、安全的数据采集（Data Acquisition, DAQ）体系的构建、部署与优化，并阐述如何将采集到的海量工业数据转化为可执行的洞察力。本书旨在为工业现场工程师、系统集成商、自动化设计师以及致力于工厂智能化升级的技术人员提供一套系统化、操作性强的理论框架与实战指南。 核心内容阐述： 第一部分：工业数据采集基础理论与架构设计 本部分首先奠定了理解现代工业数据采集系统的理论基石。我们将探讨工业数据采集的本质、在智能制造（Industry 4.0）生态中的关键作用，以及其与传统SCADA系统的核心区别。 1. 工业通信协议栈的演进与选型： 详细解析当前主流的工业通信协议，包括但不限于Modbus TCP/IP、EtherNet/IP、PROFINET、OPC UA等。重点对比了这些协议在实时性、可靠性、安全性和互操作性方面的差异，指导读者如何根据具体的应用场景（如高精度运动控制、过程控制、状态监测）进行最优协议选型。特别地，本书深入剖析了OPC UA在跨平台、跨领域数据集成中的关键技术优势。 2. 数据采集硬件选型与部署策略： 涵盖了从传感器/变送器前端到边缘计算单元的完整硬件选型指南。内容包括各类传感器的原理（如温度、压力、流量、振动传感器）、信号调理电路的设计考量、数据采集卡（DAQ Card）的性能参数解读（如采样率、分辨率、噪声抑制），以及如何合理部署远程I/O模块和数据采集网关。 3. 分布式数据采集架构设计： 探讨了集中式、分散式以及混合式采集架构的优劣。重点阐述了如何利用工业以太网和现场总线技术，构建高冗余、低延迟的分布式数据采集网络拓扑，确保关键工艺参数的连续可靠获取。 第二部分：边缘智能与数据预处理技术 在数据进入云端或中央控制室之前，边缘侧的数据处理能力至关重要。本部分专注于提升数据在源头处的价值。 1. 边缘计算在数据预处理中的应用： 介绍边缘计算设备（Edge Devices）的硬件选型和软件栈。详细讲解了如何在边缘侧实现数据清洗、格式转换、时间戳同步和数据聚合等操作，以减少网络负载并提高上位系统的响应速度。 2. 工业数据的时间序列管理： 工业数据往往是高频时间序列数据。本书提供了有效管理这些数据的方法论，包括数据压缩算法（如无损/有损压缩在工业数据中的适用性）、数据降维技术，以及如何基于时间戳确保跨设备数据的精确对齐。 3. 数据质量评估与异常检测： 探讨建立工业数据质量评估指标体系（如完整性、准确性、及时性），并介绍基于统计过程控制（SPC）和机器学习基础模型（如Isolation Forest）在边缘侧进行实时数据异常（如传感器漂移、信号中断）的初步检测和报警机制。 第三部分：工业数据上云与可视化应用 本部分将采集到的结构化和非结构化数据，转化为企业决策所需的直观信息与业务价值。 1. 工业物联网（IIoT）平台集成： 深入解析数据从边缘层安全、高效传输至云平台（如AWS IoT Greengrass, Azure IoT Hub, 或私有工业云）的路径。重点讲解了数据安全通道的建立（如TLS/SSL加密）、数据上下文的注入（Tagging & Contextualization）以及API接口的规范化。 2. 数据建模与信息集成： 讲解如何将采集到的原始数据点（Tags）映射到企业资产模型（Asset Model）中，实现“数据即资产”的管理理念。介绍基于数字孪生概念的数据结构化方法，为后续的仿真与优化奠定基础。 3. 高级数据可视化与人机交互界面（HMI/SCADA）： 超越传统的趋势图和条形图，本书指导读者设计面向操作员、维护人员和管理层的多维度可视化界面。内容包括：构建动态仪表板、实现多级下钻分析路径、有效利用热力图和3D模型进行设备状态展示，以及设计符合人因工程学的报警信息展示规范。 第四部分：系统可靠性、安全与维护策略 工业数据采集系统的稳定运行是保障生产连续性的生命线。 1. 系统可靠性与冗余设计： 探讨针对关键工艺回路的数据采集冗余方案，包括网络链路冗余、硬件I/O冗余以及数据存储冗余的实现细节。讲解如何通过故障注入测试来验证系统的鲁棒性。 2. 工业网络与数据安全加固： 鉴于工业控制系统面临的网络威胁日益增加，本书详细阐述了数据采集网络的纵深防御策略。内容涵盖网络分段（Purdue模型应用）、访问控制列表（ACL）、身份验证机制的引入，以及针对OPC UA等现代协议的安全配置指南。 3. 维护与生命周期管理： 提供数据采集设备的预防性维护计划制定方法，包括固件升级的最佳实践、系统日志的定期审计流程，以及如何利用采集到的历史性能数据来预测硬件故障的可能性，从而实现从被动修复到主动维护的转变。 本书特色： 理论与实践深度融合： 结合大量实际工业案例，对复杂的技术概念进行清晰的图示化解释。 面向未来的技术栈： 紧密围绕工业4.0、边缘计算和工业大数据的前沿应用。 强调系统性思维： 不仅关注单个设备或协议，更注重构建一个端到端、安全可靠的数据生命周期管理体系。 适用读者群： 自动化工程师、仪表与控制工程师、工厂IT/OT融合技术人员、高校相关专业高年级学生及研究生。 ---
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