Automatismos y cuadros electricos/ Automatisms and Electrical Panels pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Martin, Juan C.

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:46.00 元

装帧:

isbn号码:9788497713115

丛书系列:

图书标签:

• Automatismos
• Cuadros eléctricos
• Electricidad
• Instalaciones eléctricas
• Control automático
• Mantenimiento eléctrico
• Seguridad eléctrica
• Normativa eléctrica
• Diseño eléctrico
• Electrónica de potencia

好的，以下是一份关于《工业自动化控制系统设计与实践》的图书简介，该书内容不包含您提及的《Automatismos y cuadros electricos/ Automatisms and Electrical Panels》中的具体技术细节，但专注于更宏观的工业自动化集成与前沿应用。 --- 工业自动化控制系统设计与实践：面向智能制造的系统集成与优化 图书简介 在全球制造业向“工业4.0”和智能工厂迈进的浪潮中，对高效、灵活、可重构的自动化控制系统的需求达到了前所未有的高度。本书《工业自动化控制系统设计与实践：面向智能制造的系统集成与优化》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，超越传统电气控制柜的范畴，专注于现代工业控制体系的架构设计、复杂系统集成、数据驱动优化以及面向未来的软件定义控制策略。本书的重点在于如何构建一个具备高度互操作性、感知能力和自主决策能力的自动化生产环境，而非局限于特定的电气设备接线或单个控制回路的实现。 第一部分：现代工业控制架构与基础理论的深化 本部分着重于奠定现代自动化系统的理论基础和整体架构认知。 第一章：工业控制系统的演进与智能工厂的蓝图 本章首先回顾了从集中式控制到分布式控制，再至当前基于网络化、模块化控制系统的发展历程。我们深入探讨了智能工厂的核心特征——互联互通、信息物理系统（CPS）的内涵与挑战。内容涵盖了数据流、控制流和信息流在企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）和现场控制层之间的协同机制。重点分析了面向柔性制造的需求，传统确定性控制系统如何向具备更高实时性和自适应能力的架构演进。 第二章：分布式控制系统（DCS）与过程自动化的高级概念 虽然许多工厂仍依赖DCS，但本章侧重于DCS在现代集成环境中的定位与优化。我们探讨了面向批次控制（S88标准）、安全仪表系统（SIS）的集成策略，以及如何通过先进的过程控制（APC）技术，如模型预测控制（MPC），实现对复杂、耦合过程的精确调控。对于参数调整和系统冗余设计，本书提供了一套基于系统可靠性工程的分析方法，而非单纯的硬件配置指南。 第三章：工业网络通信协议栈的深度解析与选择 在构建互联系统时，可靠、高效的通信是关键。本章深入剖析了面向操作技术（OT）和信息技术（IT）融合的通信协议。内容详细对比了基于以太网的控制协议（如EtherNet/IP、Profinet）在实时性、确定性（Time-Sensitive Networking, TSN）方面的技术细节，并讨论了面向物联网（IIoT）的OPC UA在数据模型构建和安全通信中的应用。本章的核心在于系统架构师如何根据应用场景（如高带宽数据采集或硬实时控制）做出最优的网络选型和拓扑设计。 第二部分：先进控制技术与系统集成实践 本部分聚焦于提升系统性能和实现跨平台集成的实用方法论。 第四章：基于模型的系统辨识与自适应控制 系统的性能往往受限于对被控对象动态特性的准确理解。本章系统性地介绍了工业过程的系统辨识方法，包括时域和频域辨识技术。在此基础上，我们详细讲解了自适应控制策略，如增量学习控制和基于模型的自适应控制（MRAC），这些技术能够使控制系统在过程参数发生漂移或负载变化时，自动调整控制器的增益和参数，保持最优性能。 第五章：安全、可靠性与功能安全集成 功能安全不再是附加模块，而是内嵌于系统设计之中。本章深入探讨了IEC 61508/61511标准在系统设计中的应用，侧重于安全完整性等级（SIL）的确定性分析和系统架构的冗余设计（如1oo2D、2oo3D）。我们关注的是如何设计一个在故障发生时能可靠地导向安全状态的控制逻辑和硬件结构，强调系统化的风险评估流程。 第六章：人机交互界面（HMI）与操作员体验（Operator Experience, OPX）设计 成功的自动化系统需要直观的操作界面。本章超越了简单的画面组态，探讨了基于认知负荷理论的HMI设计原则。内容包括动态信息展示策略、异常状态的有效警报管理（Alarm Management，遵循ISA 18.2），以及如何利用增强现实（AR）技术辅助现场维护人员的诊断和操作指导，以最小化人为失误的概率。 第三部分：数据驱动的优化与未来趋势 本部分将目光投向了自动化系统的“大脑”，即如何利用数据和计算能力实现超越传统反馈控制的智能决策。 第七章：工业大数据采集、处理与边缘计算 面对海量、多源的传感器数据，本章阐述了从现场传感器到云端平台的数据生命周期管理。重点分析了边缘计算（Edge Computing）在实现本地数据预处理、实时故障诊断和降低云端带宽压力方面的作用。讨论了时间序列数据库（TSDB）在存储工业运行数据时的优势与应用模式。 第八章：机器学习在过程优化与预测性维护中的应用 本章详细介绍了如何将数据科学工具应用于提升生产效率和可靠性。内容涵盖了异常检测算法（如基于深度学习的自编码器）用于早期故障预警，以及如何利用监督学习模型对生产参数进行预测性优化，以达到能源消耗最低或产品质量最高的稳态点。我们强调了模型的可解释性（Explainable AI, XAI）在工业决策中的重要性。 第九章：软件定义控制（SDC）与虚拟化技术的融合 面向未来的控制系统正逐步解耦硬件和软件。本章探讨了软件定义控制（SDC）的概念，即控制逻辑的灵活性和可重构性。我们分析了如何利用工业虚拟化技术（如Hypervisor）在单一硬件平台上承载不同实时要求的控制任务，实现资源的动态分配与故障隔离，为构建高度灵活和可快速部署的自动化解决方案铺平道路。 --- 适用读者对象： 本书适合于具有一定自动化基础的工程师、系统集成商、研发人员、工业控制专业的学生以及寻求向智能制造转型的企业技术管理者。它提供的是一套系统工程的思维框架和前沿技术选型的决策依据，而非某一特定品牌或型号设备的安装手册。通过本书的学习，读者将能够设计出更具前瞻性、更高集成度、更易于优化的现代工业自动化控制系统。

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