Practical Industrial Data Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Mackay, Steve/ Wright, Edwin/ Reynders, Deon/ Park, John

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2004-5

价格:$ 75.65

装帧:

isbn号码:9780750658072

丛书系列:

图书标签:

工业网络
数据通信
自动化
Profinet
以太网
Modbus
网络安全
工业协议
SCADA
DCS

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具体描述

There are many data communications titles covering design, installation, etc, but almost none that specifically focus on industrial networks, which are an essential part of the day-to-day work of industrial control systems engineers, and the main focus of an increasingly large group of network specialists. The focus of this book makes it uniquely relevant to control engineers and network designers working in this area. The industrial application of networking is explored in terms of design, installation and troubleshooting, building the skills required to identify, prevent and fix common industrial data communications problems - both at the design stage and in the maintenance phase. The focus of this book is 'outside the box'. The emphasis goes beyond typical communications issues and theory to provide the necessary toolkit of knowledge to solve industrial communications problems covering RS-232, RS-485, Modbus, Fieldbus, DeviceNet, Ethernet and TCP/IP. The idea of the book is that in reading it you should be able to walk onto your plant, or facility, and troubleshoot and fix communications problems as quickly as possible. This book is the only title that addresses the nuts-and-bolts issues involved in design, installation and troubleshooting that are the day-to-day concern of engineers and network specialists working in industry. It provides a unique focus on the industrial application of data networks. The emphasis goes beyond typical communications issues and theory to provide the necessary toolkit of knowledge to solve industrial communications problems. It provides the tools to allow engineers in various plants or facilities to troubleshoot and fix communications problems as quickly as possible.

深入解析现代工业自动化中的数据网络架构与实施图书名称：工业数据通信网络实践与前沿技术图书简介：本书全面深入地探讨了当代工业环境中数据通信网络的构建、优化与维护。随着工业4.0、物联网（IIoT）的快速发展，数据已成为驱动智能制造和高效运营的核心要素。本书旨在为工程师、技术人员和项目管理者提供一个详尽的技术蓝图，确保工业现场数据流的可靠性、实时性与安全性。全书内容涵盖了从底层物理层到顶层应用层的完整网络栈，并重点关注那些在严苛工业环境中至关重要的特定协议和技术标准。第一部分：工业网络基础与环境适应性本部分为理解工业环境下的网络需求奠定坚实的基础。我们首先解析了传统企业级网络与工业控制系统（ICS）网络之间的根本区别，强调了对确定性（Determinism）、实时性（Real-Time Performance）和环境鲁棒性（Environmental Robustness）的严苛要求。章节聚焦：工业环境的挑战分析：详细剖析了电磁干扰（EMI）、温度波动、振动和粉尘等因素对网络设备和线缆性能的影响，并介绍了加固型（Ruggedized）硬件的选择标准。布线与物理介质的优化：深入探讨了屏蔽双绞线（STP）、光纤通信（包括多模与单模）在不同应用场景下的适用性，以及连接器（如M12、RJ45加固型）的正确安装与维护技术，确保信号完整性。基础网络拓扑结构回顾与优化：重新审视星型、环型、总线型等拓扑结构，并侧重讲解在冗余需求下如何高效设计主备环（HSR/PRP）拓扑，以实现零中断切换。第二部分：核心工业通信协议的精讲与对比工业通信协议是实现设备间互操作性的关键。本部分将详尽介绍当前主流的、具有市场主导地位的现场总线和工业以太网协议，不仅停留在理论层面，更深入到数据帧结构、配置流程和故障排查的实操层面。章节聚焦：经典现场总线技术剖析（如PROFIBUS DP/PA, DeviceNet）：阐述其基于令牌或主从架构的工作原理，并对比其在带宽、最大节点数和应用范围上的限制，为迁移至新一代网络打下基础。现代工业以太网技术详解： EtherNet/IP (CIP)：重点解析其通用工业协议（CIP）的面向对象模型，以及如何通过其I/O封装机制实现高效的数据交换。 PROFINET (RT/IRT)：详细讲解实时（RT）和等时实时（IRT）模式下的时钟同步机制（如IRT的时分多址调度），这是确保高性能运动控制的关键。 EtherCAT (实时以太网)：深入解析其“飞速帧”（On-the-fly）处理技术，如何通过从站对数据进行处理而不停留，实现极低抖动和微秒级的通信周期。 OPC UA (统一架构) 的角色：不将其视为传统现场总线，而是作为实现跨平台、安全、语义丰富的数据信息交换的中间件层，探讨其信息模型、安全通信机制（如证书管理）及其在云端集成中的价值。第三部分：网络架构设计、集成与安全深化构建一个健壮的工业网络不仅关乎选择正确的协议，更在于如何合理规划网络层次结构，并有效应对日益增长的网络安全威胁。章节聚焦：分层网络架构的部署（ISA/IEC 62443模型参考）：详细指导如何根据“区域与管道”（Zones & Conduits）的概念，科学划分控制区（Level 1-2）和制造运营管理区（Level 3），并设计严格的边界控制策略。网络冗余与高可用性设计：深入探讨冗余方案的选择，包括环网冗余（如MRP, ERPS）、设备级冗余（双CPU、双端口）和路径冗余。提供实际的故障切换时间测试与验证方法。工业网络安全实践（基于IEC 62443标准）：威胁建模与风险评估：如何识别工业控制系统（ICS）特有的漏洞，例如对未加密流量的敏感性、老旧操作系统（Legacy Systems）的补丁管理难题。访问控制与微分段：部署工业级防火墙（Deep Packet Inspection, DPI），实现基于应用层协议的流量过滤，而非仅依赖IP地址和端口号。安全监控与事件响应：介绍工控安全（OT Security）监控工具的应用，如网络流量分析（NTA）在OT环境中的部署注意事项，以及制定针对网络入侵的应急预案。第四部分：诊断、维护与前瞻性技术网络部署完成后，持续的性能监控和预测性维护是保证生产连续性的关键。本部分提供了先进的故障诊断工具和对未来技术趋势的展望。章节聚焦：高级故障诊断技术：讲解如何使用网络协议分析仪（Protocol Analyzers）捕获和解读工业以太网帧（如EtherCAT、PROFINET IRT帧），识别抖动源、丢包原因及配置错误。讨论了远程I/O诊断端口的应用。网络性能基线建立与漂移监控：强调建立正常运行时的网络延迟、带宽利用率基线的重要性，并介绍如何设置阈值警报，以识别潜在的性能退化。 TSN（时间敏感网络）的引入与影响：深入分析TSN如何通过IEEE 802.1标准族（如802.1AS时间同步、802.1Qbv时间整形）为未来通用以太网承载确定性流量奠定基础，并探讨其与现有PROFINET IRT/EtherCAT的共存策略。本书以大量的工程案例和配置片段作为支撑，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”，是致力于构建和管理下一代智能工厂数据基础设施的专业人士不可或缺的参考手册。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本《Advanced Control Theory and Applications》，我的第一印象是，这可真不是一本轻松的入门读物。它的数学推导非常严谨，几乎每一页都充满了让我需要停下来仔细演算的微分方程和拉普拉斯变换。对于我这种偏向实践操作的背景来说，前几章的经典控制理论部分稍显吃力，但一旦跨过了那道坎，后面的自适应控制、模糊逻辑控制等高级主题就展现出惊人的魅力了。书中的示例虽然有些抽象，但正是这种高度概括性，使得我可以将书中的理论框架应用到截然不同的物理系统中，无论是化工过程控制还是精密机械运动控制，核心思想都是相通的。我尤其欣赏作者在阐述复杂算法时，总是会穿插一些历史背景和不同学派的观点对比，这让理论学习过程变得更加立体和引人入胜，避免了枯燥的“公式灌输”。这本书更像是一篇篇精心撰写的学术论文合集，它要求读者具备扎实的数学基础，但回报是，你将真正理解“智能”控制背后的核心逻辑。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，一个优秀的工程师不仅要懂技术，更要懂“制造”这件事本身。因此，我非常推崇《Lean Manufacturing Principles in the Digital Age》这本书。它没有过多纠缠于具体的自动化硬件参数，而是将重心放在了如何用现代化的信息技术，去优化和深化精益制造（Lean Manufacturing）的理念。书中的案例分析非常精彩，它展示了如何利用MES系统的数据透明性，来精确追踪和消除七大浪费（Overproduction, Waiting, Inventory, Motion, Transportation, Over-processing, Defects）。特别是关于“拉动系统”（Pull System）的数字化实现，它阐述了如何利用实时库存数据和需求预测模型，动态调整生产计划，而不是依赖传统的MRP定时推送。这本书的阅读体验是极具启发性的，它促使我思考，技术不是目的，提升整体运营效率才是最终目标。它成功地将一套经典的制造哲学，与前沿的信息技术工具完美地结合了起来，为企业实现真正的智能制造提供了战略层面的指导。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何将物联网技术引入到老旧的设备监控中，手边的这本《Cloud-Edge Computing for Industrial IoT》简直就是我需要的“翻译官”。它完美地弥合了传统工控世界和现代云计算之间的鸿沟。以往我们总觉得云端离现场太远，延迟高，不适合实时控制，但这本书非常清晰地解释了边缘计算（Edge Computing）如何充当一个智能的缓冲层，将数据预处理和轻量级决策放在靠近设备端的位置，只将聚合后的关键信息上传云端进行大数据分析。书里关于MQTT协议在低带宽环境下的优化应用，以及如何安全地将PLC数据封装并通过RESTful API暴露给云服务商的实践指南，对我制定新的数据采集架构起到了决定性的指导作用。里面的图示清晰明了，把复杂的网络拓扑结构分解得井井有条，让我这个网络架构师在设计新平台时，有了一个非常坚实的参考蓝本。对于正在进行数字化转型决策的管理者来说，这本书提供了必要的“技术路线图”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我们这些在生产一线摸爬滚打的工程师量身定做的！我手上这本《Industrial Automation Systems》简直是本宝典，我之前对Modbus、Profinet这些协议的概念总是似懂非懂，书里对这些通信协议的底层逻辑讲解得非常透彻，不是那种干巴巴的理论堆砌，而是结合了实际的PLC、HMI配置案例，我一下子就明白了它们在实际生产线中是如何协同工作的。特别是关于网络安全那一章，现在工业控制系统面临的威胁越来越大，这本书详细分析了不同安全等级的防护措施，从物理隔离到防火墙配置，都有非常实用的建议。我记得有一次我们的SCADA系统因为网络配置失误导致数据延迟严重，后来对照书里的故障排查流程，很快就定位到了问题所在——原来是某个交换机的QoS设置不合理。这本书的价值不在于告诉你“做什么”，而在于告诉你“为什么这么做”，这种深度思考的引导，让我对整个自动化架构的理解提升了一个台阶。毫不夸张地说，自从这本书到手后，我处理现场问题的效率提升了至少30%，强烈推荐给所有从事工业控制和运维的同行。

评分☆☆☆☆☆

话说回来，如果让我推荐一本能真正帮助新手快速上手数据分析工具的书，我绝对会毫不犹豫地指出这本《Python for Data Analysis and Visualization》。这本书的叙事风格非常亲切自然，作者仿佛是一个经验丰富的前辈，手把手地教你如何用Pandas和NumPy处理那些让人头疼的脏数据。它没有陷入过多的编程语言理论，而是直奔主题——如何高效地清洗、重塑和聚合数据。我个人最喜欢的部分是它关于时间序列数据处理的章节，在很多工业场景中，我们面对的都是海量的带时间戳的传感器读数，如何有效地进行重采样、平滑处理和异常值检测，这本书提供了优雅且高效的Python代码片段，直接复制粘贴就能跑起来，然后根据自己的需求微调即可。至于数据可视化，它不仅仅教你怎么画图，更教会了你如何“用图说话”，如何根据不同的分析目的选择最能揭示信息本质的图表类型。对于想在短时间内将数据处理能力提升到实用水平的人来说，这本书的实战价值无可估量。

评分☆☆☆☆☆