潜水电泵与泵用电动机修理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:李圣年

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2010-5

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787111299486

丛书系列:

图书标签:

• 想读
• 潜水泵
• 离心泵
• 电动机
• 维修
• 故障诊断
• 泵组
• 水泵
• 电机
• 工业设备
• 泵技术

好的，这是一份关于《潜水电泵与泵用电动机修理》以外主题的图书简介，力求详细且内容丰富，旨在描绘一个与原书主题截然不同的技术领域。 --- 《现代工业过程自动化系统集成与故障诊断》图书简介 概述 本书聚焦于当代复杂工业生产环境中不可或缺的核心技术——工业过程自动化系统（Industrial Process Automation Systems, IPAS）的集成、运行、优化及高级故障诊断方法。随着制造业、能源、化工、冶金等行业向“智能制造”和“工业4.0”迈进，对稳定、高效、柔性的自动化控制网络的需求日益迫切。本书旨在为自动化工程师、系统集成商、设备维护专家以及相关专业的高年级学生提供一套系统、深入、且具有高度实践指导意义的技术参考。 本书内容紧密围绕现代自动化系统的架构演变，从传统的分布式控制系统（DCS）到基于现场总线和工业以太网的集成架构，详尽阐述了如何构建一个具备实时性、可靠性与可扩展性的全厂控制网络。内容涵盖了从底层传感器/执行器接口到顶层制造执行系统（MES）和企业资源规划（ERP）的数据集成策略。 第一部分：现代工业自动化系统架构与技术基础 本部分奠定了理解复杂自动化系统的理论基础，并深入解析了当前主流的硬件与通信标准。 1.1 自动化金字塔的演变与重构： 详细分析了从ISA-95模型到现代扁平化、网络化架构的转变。重点讨论了OT（Operation Technology）与IT（Information Technology）融合的挑战与机遇，包括数据安全、时间敏感网络（TSN）的应用前景。 1.2 核心控制器技术深度剖析： 涵盖了可编程逻辑控制器（PLC）、安全仪表系统（SIS）以及先进的分布式控制系统（DCS）在不同行业应用中的选型原则和配置要点。特别关注了冗余架构（如1oo1、1oo2、2oo3）的设计依据与切换机制。 1.3 工业现场总线与网络通信协议： 详尽对比和解析了基于以太网的工业通信协议（如Profinet, EtherNet/IP, Modbus TCP）和传统现场总线技术（如HART, Foundation Fieldbus, DeviceNet）的工作原理、带宽限制与实时性能评估。本书提供了大量的实际网络拓扑案例，用于说明如何在噪声大、干扰强的环境中实现可靠通信。 1.4 传感器与执行器接口技术： 重点关注智能传感器的数字化输出（如IO-Link）、高精度模拟量信号的隔离与调理技术，以及伺服驱动与变频器在闭环控制回路中的集成优化。 第二部分：高级控制策略与系统优化 本部分着眼于如何通过软件和算法提升生产过程的效率、稳定性和产品质量，这是现代工业竞争力的关键所在。 2.1 经典与现代过程控制算法： 全面复习了PID控制的局限性，并深入讲解了先进过程控制（APC）技术，包括模型预测控制（MPC）、自适应控制（AC）和鲁棒控制的原理及其在复杂耦合系统中的应用。 2.2 批次过程控制（BPC）与标准化： 针对制药、精细化工等行业，详细阐述了ISA-88标准在配方管理、批次序列控制和物料追踪方面的实践应用，并讨论了如何利用状态机技术实现灵活的批次切换。 2.3 人机界面（HMI）与操作员指导系统设计： 遵循人因工程学原理，指导读者设计高效、直观的HMI界面。内容包括关键信息的可视化、报警管理（ISA-18.2标准）的有效分级与响应流程设计。 2.4 过程仿真与离线调试： 介绍了使用仿真工具（如MATLAB/Simulink, Aspen HYSYS Dynamics）对新控制逻辑进行验证、优化和操作员培训的方法论，以最小化现场调试风险。 第三部分：系统集成、数据采集与高级故障诊断 本部分是本书的特色和难点，聚焦于如何从海量运行数据中提取价值，并实现对复杂系统故障的快速定位和预测性维护。 3.1 自动化系统集成与数据映射： 阐述了如何建立OT数据模型，将现场仪表数据准确映射到上层MES/ERP系统。重点讨论了数据清洗、时间戳同步和数据丢失恢复策略。 3.2 工业物联网（IIoT）与边缘计算应用： 分析了边缘计算在数据预处理、本地控制决策和降低云端带宽压力中的作用。讨论了MQTT、OPC UA等协议在构建IIoT架构中的桥接作用。 3.3 基于模型的故障诊断（Model-Based Fault Diagnosis, MBFD）： 这是本书的技术核心之一。详细介绍了如何利用系统的数学模型（如残差分析、可观察性与可控性分析）来识别传感器漂移、执行器卡涩和控制器逻辑错误。提供了多种残差生成技术和故障隔离矩阵的构建方法。 3.4 数据驱动的预测性维护（PdM）： 探讨了如何应用统计过程控制（SPC）和机器学习（ML）技术对关键设备的历史运行数据（如振动、温度、电流特征值）进行模式识别，以预测设备退化和潜在故障，从而从被动维修转向主动维护。 读者对象 本书面向具备一定电气、仪表或自动化基础知识的工程技术人员。尤其适合以下人群： 1. 负责大型DCS/PLC系统集成、维护与升级的自动化工程师。 2. 从事过程控制系统设计与调试的系统集成项目经理。 3. 需要深入理解现代控制系统架构和数据集成策略的生产管理人员。 4. 高校自动化、控制工程专业的高年级本科生及研究生。 本书的价值 《现代工业过程自动化系统集成与故障诊断》不仅仅是一本控制理论的应用手册，更是一部面向“智能工厂”建设的实践指南。它弥合了理论研究与复杂现场工程实践之间的鸿沟，通过详尽的案例分析和前沿技术的深度解析，帮助读者构建健壮、智能且易于维护的工业自动化基础设施。 ---

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