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物理光學基礎與仿真應用 版權信息
- ISBN：9787111762140
- 條形碼：9787111762140 ; 978-7-111-76214-0
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
物理光學基礎與仿真應用 本書特色
本書遵循教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，注重理論與實踐相結合。
物理光學基礎與仿真應用 內容簡介
數字化轉型亟須具備掌握控制、連接和數據三個基本面的人才，本書以培養以上人才為目標進行編寫，以工業數據為主線，貫穿工業數據的產生、傳輸、處理、存儲、決策和執行全環節。 工業互聯網是數字化轉型的關鍵共性基礎，其實現工業數據打通的重點和難點在于操作運營技術和信息技術的融合。本書涵蓋這兩個領域，共分為8章。第1章緒論以四次工業革命為時間線，以信息的采集傳輸和控制的執行為關注點，系統地介紹自動化控制在變革中發揮的作用、工業互聯網的發展和數字化實施的思路。第2～7章，既包括聚焦于操作運營的計算機控制系統和自動化控制策略，也包括面向連接的數據通信互聯技術和工業異構網絡，還包括以工業數據為驅動的工業大數據和工業人工智能。第8章介紹兩項脫敏后的企業真實工程案例，幫助讀者理解數字化網絡化控制技術如何協同解決實際工業需求問題。 本書可供普通高校自動化、智能制造、電氣和儀器等專業的學生使用，對相關工程技術人員也有參考價值。
物理光學基礎與仿真應用物理光學基礎與仿真應用 前言
以互聯網、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術日新月異，加速向實體經濟領域滲透融合，深刻地改變了各行業的發展理念、生產工具與生產方式。在新一代信息技術與制造技術深度融合的背景下，在工業數字化、網絡化、智能化轉型需求的帶動下，工業互聯網應運而生，正在全球范圍內不斷顛覆傳統制造模式、生產組織方式和產業形態，推動傳統產業加快轉型升級、新興產業加速發展壯大。工業互聯網以數據為核心，打通設備、系統、企業和產業鏈條。其數據功能主要包含感知控制、數字模型和決策優化三個基本層次，通過自下而上的信息流和自上而下的決策流構成工業數字化應用閉環。
通過工業互聯網實現工業數字化的關鍵就是數據的打通，而要實現這個目標，操作運營技術（OT）和信息技術（IT）的融合既是重點也是難點。長期以來，OT和IT是相互獨立的，OT部分主要用于控制和分析企業的生產過程，促進進一步改善生產；IT部分重點處理企業的各類數據和信息，并維護企業所制造產品的質量。實現OT和IT的融合亟須同時具備懂控制、懂連接和懂數據三個基本面的人才，本書即以此為目標進行編寫。
物理光學基礎與仿真應用 目錄
第1章 緒論 1
1.1 自動化控制與工業革命 1
1.1.1 **次工業革命 2
1.1.2 第二次工業革命 2
1.1.3 第三次工業革命 4
1.1.4 第四次工業革命 5
1.2 數字化網絡化控制技術概述 6
1.2.1 工業互聯網的發展 6
1.2.2 數字化的實施 10
思考題與習題 14
第2章 計算機控制系統 15
2.1 計算機控制系統概述 15
2.1.1 計算機控制系統的工作原理 16
2.1.2 計算機控制系統的組成及發展 17
2.2 計算機控制系統中的檢測設備和執行機構 22
2.2.1 檢測設備 22
2.2.2 執行機構 27
2.3 計算機控制系統中的過程通道 32
2.3.1 通道接口技術 32
2.3.2 數字量輸入通道 38
2.3.3 數字量輸出通道 40
2.3.4 模擬量輸出通道 41
2.3.5 模擬量輸入通道 47
思考題與習題 59
第3章 自動化控制策略 61
3.1 數據處理方法 62
3.1.1 標度變換方法 62
3.1.2 數字濾波技術 64
3.2 數字PID控制 66
3.2.1 標準數字PID控制算法 67
3.2.2 數字PID控制算法的改進 69
3.2.3 數字PID控制參數的整定 72
3.3 基于數字PID控制的復雜控制系統 74
3.3.1 串級控制系統 74
3.3.2 前饋控制系統 75
3.3.3 純遲延補償控制系統 76
3.3.4 解耦控制系統 76
3.4 模型預測控制 78
3.4.1 模型算法控制 79
3.4.2 動態矩陣控制 83
3.4.3 預測控制系統的參數選擇 86
3.4.4 預測控制仿真計算工具 90
3.5 其他先進控制策略簡介 92
3.5.1 自適應控制 92
3.5.2 模糊控制 93
3.5.3 專家控制 94
3.5.4 神經網絡控制 95
思考題與習題 95
第4章 數據通信與互聯技術 97
4.1 通信系統的性能指標 97
4.1.1 有效性指標 98
4.1.2 可靠性指標 98
4.2 數據的傳輸技術 99
4.2.1 信道的頻率特性 99
4.2.2 基帶傳輸 100
4.2.3 載波傳輸 100
4.2.4 寬帶傳輸 101
4.3 異步串行傳輸與現場總線 101
4.3.1 異步串行傳輸 101
4.3.2 現場總線概述 109
4.3.3 代表性現場總線 110
4.4 互聯網的基本原理 122
4.4.1 分組交換 122
4.4.2 計算機網絡的體系結構 124
4.4.3 網絡互聯設備 126
4.4.4 TCP協議與IP協議 128
4.5 以太網技術 134
4.5.1 以太網的拓撲結構 134
4.5.2 以太網的分類 135
4.6 無線網絡 137
4.6.1 無線個人區域網 138
4.6.2 無線局域網 139
4.6.3 無線廣域網 140
思考題與習題 144
第5章 工業異構網絡 146
5.1 工業異構網絡組成 146
5.1.1 異構設備的概念及特點 147
5.1.2 異構設備連接 147
5.1.3 工業互聯本地控制 149
5.2 工業互聯分布式云邊控制 151
5.2.1 云邊協同的意義 152
5.2.2 異構設備數據采集 154
5.2.3 異構設備數據傳輸 159
5.2.4 邊緣計算 162
5.3 工業互聯安全 166
5.3.1 工業互聯面對的安全問題 166
5.3.2 信息防護與加密技術 166
5.3.3 異構設備的安全連接機制 170
5.3.4 數據安全機制 172
5.3.5 隱私安全機制 174
5.3.6 訪問控制技術 175
5.3.7 安全連接協議 178
思考題與習題 183
第6章 工業大數據 184
6.1 工業數據的特征 184
6.1.1 工業數據的類型 184
6.1.2 工業大數據的特征 185
6.1.3 數據標簽 187
6.2 工業數據的整理 188
6.2.1 數據的分級處理 188
6.2.2 數據的存儲優化 189
6.2.3 工業數據的存儲 190
6.2.4 數據庫構建實例 193
6.3 工業數據的處理技術 195
6.3.1 工業數據的清洗 195
6.3.2 工業數據的特征提取 196
6.3.3 工業數據的聚類 198
6.3.4 異常值識別 199
6.3.5 數據的分類 201
6.3.6 數據的回歸 202
6.4 數據的呈現與決策 204
6.4.1 數據模型 204
6.4.2 數據呈現方式 207
6.4.3 故障診斷與控制決策 209
6.5 大數據的分布式處理技術 212
6.5.1 海量數據存儲技術 212
6.5.2 數據并行處理與管理技術 213
思考題與習題 218
第7章 工業AI與自動化 220
7.1 人工智能在工業數據處理中的應用 220
7.1.1 人工智能在工業領域的應用及價值 221
7.1.2 數據深度挖掘與高階智能化 222
7.1.3 傳統機器學習模型與深度機器學習模型 223
7.2 工業數據建模與算法優化 232
7.2.1 工業數據自助建模 232
7.2.2 構建數字孿生體 233
7.2.3 工業能效優化與預測性維護 237
7.3 超自動化控制與碳中和 240
7.3.1 超自動化控制發展趨勢 240
7.3.2 AI在超自動化控制系統中的應用 241
7.3.3 碳中和目標下的工業超自動化能源優化控制 242
7.4 工業大互聯 242
7.4.1 產線控制與工業大互聯 243
7.4.2 工業大互聯平臺架構與應用部署 243
思考題與習題 246
第8章 工程案例 247
8.1 智慧二次熱網運營管理平臺案例 247
8.2 某家電集團設備全生命周期管理系統案例 250
思考題與習題 252
參考文獻 253
1.1 自動化控制與工業革命 1
1.1.1 **次工業革命 2
1.1.2 第二次工業革命 2
1.1.3 第三次工業革命 4
1.1.4 第四次工業革命 5
1.2 數字化網絡化控制技術概述 6
1.2.1 工業互聯網的發展 6
1.2.2 數字化的實施 10
思考題與習題 14
第2章 計算機控制系統 15
2.1 計算機控制系統概述 15
2.1.1 計算機控制系統的工作原理 16
2.1.2 計算機控制系統的組成及發展 17
2.2 計算機控制系統中的檢測設備和執行機構 22
2.2.1 檢測設備 22
2.2.2 執行機構 27
2.3 計算機控制系統中的過程通道 32
2.3.1 通道接口技術 32
2.3.2 數字量輸入通道 38
2.3.3 數字量輸出通道 40
2.3.4 模擬量輸出通道 41
2.3.5 模擬量輸入通道 47
思考題與習題 59
第3章 自動化控制策略 61
3.1 數據處理方法 62
3.1.1 標度變換方法 62
3.1.2 數字濾波技術 64
3.2 數字PID控制 66
3.2.1 標準數字PID控制算法 67
3.2.2 數字PID控制算法的改進 69
3.2.3 數字PID控制參數的整定 72
3.3 基于數字PID控制的復雜控制系統 74
3.3.1 串級控制系統 74
3.3.2 前饋控制系統 75
3.3.3 純遲延補償控制系統 76
3.3.4 解耦控制系統 76
3.4 模型預測控制 78
3.4.1 模型算法控制 79
3.4.2 動態矩陣控制 83
3.4.3 預測控制系統的參數選擇 86
3.4.4 預測控制仿真計算工具 90
3.5 其他先進控制策略簡介 92
3.5.1 自適應控制 92
3.5.2 模糊控制 93
3.5.3 專家控制 94
3.5.4 神經網絡控制 95
思考題與習題 95
第4章 數據通信與互聯技術 97
4.1 通信系統的性能指標 97
4.1.1 有效性指標 98
4.1.2 可靠性指標 98
4.2 數據的傳輸技術 99
4.2.1 信道的頻率特性 99
4.2.2 基帶傳輸 100
4.2.3 載波傳輸 100
4.2.4 寬帶傳輸 101
4.3 異步串行傳輸與現場總線 101
4.3.1 異步串行傳輸 101
4.3.2 現場總線概述 109
4.3.3 代表性現場總線 110
4.4 互聯網的基本原理 122
4.4.1 分組交換 122
4.4.2 計算機網絡的體系結構 124
4.4.3 網絡互聯設備 126
4.4.4 TCP協議與IP協議 128
4.5 以太網技術 134
4.5.1 以太網的拓撲結構 134
4.5.2 以太網的分類 135
4.6 無線網絡 137
4.6.1 無線個人區域網 138
4.6.2 無線局域網 139
4.6.3 無線廣域網 140
思考題與習題 144
第5章 工業異構網絡 146
5.1 工業異構網絡組成 146
5.1.1 異構設備的概念及特點 147
5.1.2 異構設備連接 147
5.1.3 工業互聯本地控制 149
5.2 工業互聯分布式云邊控制 151
5.2.1 云邊協同的意義 152
5.2.2 異構設備數據采集 154
5.2.3 異構設備數據傳輸 159
5.2.4 邊緣計算 162
5.3 工業互聯安全 166
5.3.1 工業互聯面對的安全問題 166
5.3.2 信息防護與加密技術 166
5.3.3 異構設備的安全連接機制 170
5.3.4 數據安全機制 172
5.3.5 隱私安全機制 174
5.3.6 訪問控制技術 175
5.3.7 安全連接協議 178
思考題與習題 183
第6章 工業大數據 184
6.1 工業數據的特征 184
6.1.1 工業數據的類型 184
6.1.2 工業大數據的特征 185
6.1.3 數據標簽 187
6.2 工業數據的整理 188
6.2.1 數據的分級處理 188
6.2.2 數據的存儲優化 189
6.2.3 工業數據的存儲 190
6.2.4 數據庫構建實例 193
6.3 工業數據的處理技術 195
6.3.1 工業數據的清洗 195
6.3.2 工業數據的特征提取 196
6.3.3 工業數據的聚類 198
6.3.4 異常值識別 199
6.3.5 數據的分類 201
6.3.6 數據的回歸 202
6.4 數據的呈現與決策 204
6.4.1 數據模型 204
6.4.2 數據呈現方式 207
6.4.3 故障診斷與控制決策 209
6.5 大數據的分布式處理技術 212
6.5.1 海量數據存儲技術 212
6.5.2 數據并行處理與管理技術 213
思考題與習題 218
第7章 工業AI與自動化 220
7.1 人工智能在工業數據處理中的應用 220
7.1.1 人工智能在工業領域的應用及價值 221
7.1.2 數據深度挖掘與高階智能化 222
7.1.3 傳統機器學習模型與深度機器學習模型 223
7.2 工業數據建模與算法優化 232
7.2.1 工業數據自助建模 232
7.2.2 構建數字孿生體 233
7.2.3 工業能效優化與預測性維護 237
7.3 超自動化控制與碳中和 240
7.3.1 超自動化控制發展趨勢 240
7.3.2 AI在超自動化控制系統中的應用 241
7.3.3 碳中和目標下的工業超自動化能源優化控制 242
7.4 工業大互聯 242
7.4.1 產線控制與工業大互聯 243
7.4.2 工業大互聯平臺架構與應用部署 243
思考題與習題 246
第8章 工程案例 247
8.1 智慧二次熱網運營管理平臺案例 247
8.2 某家電集團設備全生命周期管理系統案例 250
思考題與習題 252
參考文獻 253
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