集散系统及系统开放

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出版者:机械工业出版社
作者:陈旭东
出品人:
页数:299
译者:
出版时间:2005-1
价格:33.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787111155829
丛书系列:
图书标签:
  • 集散系统
  • 系统开放
  • 信息系统
  • 分布式系统
  • 软件架构
  • 系统设计
  • 计算机科学
  • 网络技术
  • 数据管理
  • 云计算
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具体描述

本书介绍了集散控制系统(DCS)的功能块编程、DCS的结构等,并关于DCS这样一种类型的工业控制系统论述了系统开发,不同系统的互连、互操作问题,DCS的编程标准问题,以及人机界面的标准和以太网进入工业控制等。

  本书的一大特色是介绍了多元化的控制系统,如现场总线与DCS、PLC集成为大型控制系统,最新的人机界面的软件等,书中还例举了很多维护DCS的经验。

  本书可以作为从事DCS研究开发及维护人员的参考书,也可供大专院校的师生阅读。

好的,以下是一份不包含《集散系统及系统开放》内容的图书简介,力求详实且自然流畅: --- 《数字孪生时代的工业人工智能与边缘计算前沿实践》 一部深入解析下一代智能制造与工业物联网核心技术的综合性著作 图书简介 在当前的工业4.0浪潮中,数据的采集、分析与决策的实时性已成为企业保持竞争力的关键。本书《数字孪生时代的工业人工智能与边缘计算前沿实践》并非关注传统的集散控制系统或其开放性架构,而是将视角聚焦于如何利用前沿的计算范式与人工智能技术,构建适应高动态、高并发要求的下一代智能制造基础设施。全书旨在为工程师、系统架构师以及技术决策者提供一套从理论基础到实际落地的完整路线图,全面涵盖工业AI模型的部署、边缘智能的优化以及数字孪生模型的构建与应用。 本书核心内容概述: 第一部分:工业智能的基石——边缘计算架构与实时数据处理 本部分着重探讨了在生产现场直接进行数据处理和决策制定的必要性。我们首先剖析了传统云计算模式在工业控制场景中的局限性,如高延迟、带宽限制和数据安全问题。在此基础上,本书详细介绍了边缘计算(Edge Computing)的架构设计原则,包括分布式节点的部署策略、资源调度机制以及边缘侧的安全防护体系。 实时数据采集与预处理: 重点阐述了如何高效地整合来自OPC UA、MQTT等工业协议的数据流,并使用轻量级算法在边缘设备上进行清洗、规范化和特征提取。 边缘智能模型的轻量化与部署: 深入探讨了如何对深度学习模型(如CNN、RNN)进行模型剪枝、量化和知识蒸馏,使其能够在资源受限的边缘处理器(如FPGA、高性能SoC)上实现低延迟推理。本书提供了具体的技术案例,演示了如何优化推理引擎以满足毫秒级的响应需求。 去中心化协同与联邦学习: 针对多站点、分散式生产环境,本章详细阐述了联邦学习(Federated Learning)在工业领域中隐私保护下的模型训练方法,确保各工厂数据不出本地的前提下提升整体AI模型的泛化能力。 第二部分:数字孪生建模与高保真仿真 数字孪生(Digital Twin)是实现预测性维护、工艺优化和远程操作的核心技术。本书将数字孪生视为一个动态的、与物理实体实时同步的虚拟表示,而非简单的3D可视化。 多物理场模型耦合与集成: 我们探讨了如何将机械运动学、热力学、流体力学等不同领域模型进行有效耦合,建立高保真度的物理模型。书中详述了先进的求解器技术和模型降阶(Model Order Reduction)方法,以确保仿真能够在可接受的时间内完成。 实时数据驱动的孪生体校准: 强调了传感器数据与虚拟模型之间的双向映射机制。介绍了先进的状态估计技术,如卡尔曼滤波的扩展版本(EKF, UKF)和粒子滤波,用于实时校准模型参数,确保虚拟孪生体与物理实体的高度一致性。 孪生体的应用场景拓展: 详细分析了数字孪生在复杂设备健康管理(PHM)、工艺参数自适应调整以及“What-if”场景推演中的具体实施步骤和效果评估指标。 第三部分:工业AI的深度应用与决策优化 本部分将前述的边缘计算能力和数字孪生环境相结合,聚焦于高级的工业人工智能应用,以实现生产效率的革命性提升。 预测性维护(PdM)的高级算法: 超越了基于阈值的简单预警,本书引入了基于生存分析(Survival Analysis)和时间序列异常检测的深度学习方法,用于精确预测设备剩余使用寿命(RUL)和故障模式。 强化学习在过程控制中的应用: 探讨了如何利用离线数据训练的强化学习(RL)智能体,在数字孪生环境中进行安全训练,然后部署到边缘端,以替代传统的PID控制,实现对复杂、非线性过程的全局最优控制。这包括对反应堆、复杂装配线等场景的优化策略设计。 人机交互与增强现实(AR)支持: 阐述了如何利用边缘侧处理的实时数据,通过AR技术为现场维护人员提供基于上下文感知的操作指南和实时诊断信息,极大地缩短了故障排除时间。 第四部分:系统安全、互操作性与未来趋势 在高度互联的智能工厂中,安全与开放的通信机制是保障生产连续性的前提。 工业网络的安全边界与零信任架构: 详细介绍了在OT(操作技术)环境中实施零信任安全模型的方法,重点关注对PLC、IPC等关键设备的安全隔离、身份验证机制以及入侵检测系统的边缘部署。 基于语义的互操作性框架: 讨论了如何超越简单的协议转换,利用知识图谱和本体论(Ontology)来构建语义层,实现不同品牌、不同代际设备之间的深度信息交换和理解。 面向未来的技术展望: 总结了量子计算在工业仿真中的潜在影响,以及基于区块链技术对工业供应链可追溯性的增强方案。 本书特色: 本书的撰写基于近年来国内外领先研究机构和大型制造企业的实际项目经验,理论阐述严谨,同时配有大量结构化的代码片段和工程化案例分析。它不是对现有标准的简单罗列,而是对如何利用现代计算范式解决实际工业难题的深度探索。读者将获得一套关于如何构建一个具备自我感知、自我优化能力的下一代智能工业系统的全面技术指南。本书特别适合那些希望从传统自动化升级到智能化转型的技术骨干和管理人员。

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读后感

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用户评价

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这本书的结构安排堪称精妙,它仿佛是一部层层递进的交响乐。开篇的理论铺陈并不急于展示技术细节,而是先建立起一套关于“流动性”与“稳定性”的辩证关系。等到读者被这种宏大的叙事吸引住后,作者才开始逐渐引入那些令人眼花缭乱的底层技术细节,比如异步通信机制在高并发环境下的性能优化,以及如何通过精巧的中间件设计来实现系统的“弹性收缩”。我尤其欣赏作者在处理复杂技术概念时的清晰度,他总能找到一个极具画面感的比喻来解释晦涩的算法。举个例子,他对“仲裁机制”的描述,竟然用到了古代城邦议会的决策流程来类比,一下子就让原本冰冷的代码逻辑带有了人文色彩和历史厚重感。这种跨学科的融合,让这本书的阅读体验远超一般的技术专著,它不再是工具书,更像是思维的催化剂。对于希望从“实现者”蜕变为“架构师”的专业人士来说,这本书的价值无可估量。

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坦白讲,刚拿到这本书的时候,我对它的标题感到一丝困惑,心想这不就是一本关于工控网络或者SCADA系统的技术手册吗?结果翻开目录才发现,我错得离谱。这本书的视野广阔得惊人,它似乎在尝试构建一套涵盖了社会学、经济学乃至一定程度的控制论的“系统哲学”。比如,书中对“开放性”的界定,远超出了API接口或协议兼容性的范畴,它深入探讨了知识产权的流动、开发者社区的治理结构,以及如何设计一套能够自我进化、抗击单一故障点的社会技术系统。我印象最深的是关于“信息黑箱”的批判部分,作者用近乎文学化的笔触,解剖了在高度专业化分工下,不同系统模块之间信息壁垒的形成过程,以及这种壁垒如何扼杀创新。读完这部分,我开始重新审视自己日常工作中那些“理所当然”的流程,意识到很多效率低下的根源,并不在于技术能力不足,而在于信息隔离。这是一本需要放慢脚步,细细品味的力作,它强迫你对你所构建的“世界”进行深刻的反思。

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这本书最让我感到惊喜的是其对于“开放生态维护成本”的量化分析。以往很多关于开源或开放系统的论述,往往过于理想化地歌颂其带来的自由与协作效率,却很少触及到维持这种“开放”所需的巨大隐性成本——包括兼容性维护、安全漏洞的快速响应以及社群的协调成本。本书用了大量的篇幅,通过对多个大型平台生态系统的衰亡与兴盛案例进行对比研究,建立了一个评估系统“开放健康指数”的模型。这个模型非常实用,它提供了一套量化的工具,让架构师在设计初期就能预估不同开放程度对长期维护资源消耗的影响。我立刻尝试将书中的几个关键指标应用到我们目前正在规划的一个微服务架构设计评审中,效果立竿见影,我们团队对“过度开放”的警惕性一下子提高了很多。这是一本将理论深度与实际操作价值完美结合的典范之作,读完后,我感觉自己对“系统设计”的理解,又向上攀登了一个新的台阶。

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我承认,这本书的某些章节——特别是关于“语义层面的兼容性挑战”——对我来说,阅读起来还是颇具挑战性的。它要求读者不仅要熟悉当前主流的技术栈,还要对信息论和符号学有一定的基本了解。但正是这种“高标准”,使得这本书在众多同类书籍中脱颖而出,避免了沦为平庸的“入门指南”。它真正做到了“深入浅出”,但前提是读者愿意付出相应的认知努力。我用了近一周的时间,反复咀嚼其中关于“数据主权与分布式账本的伦理边界”的讨论。作者并没有给出简单的答案,而是清晰地勾勒出了未来十年内,我们在构建下一代信息基础设施时必须面对的伦理困境。这种严肃的探讨,让我感受到了作者对技术责任的深刻认知。这本书绝不是那种读完就能立马在项目报告里引用几句时髦词汇的书,它需要的是沉淀,是消化,是将其中的思想融入到你自身的工程 DNA 中。

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这本《集散系统及系统开放》确实是本值得深入研究的著作。我花了整整一个下午的时间,沉浸在其中对现代信息架构的剖析里。它并没有像我预期中那样,仅仅停留在对网络拓扑结构或者云计算平台的基础介绍上。相反,作者以一种极其细腻和宏观的视角,将“集散”这个概念从纯粹的硬件连接提升到了组织管理和数据流动的哲学层面。特别是关于去中心化决策模型与中央数据汇聚点之间的张力分析,简直令人拍案叫绝。书中详细描绘了在高度互联的数字生态中,如何平衡本地化响应速度和全局一致性之间的矛盾,这一点在当前企业数字化转型的大背景下,显得尤为迫切和实用。我特别留意了其中关于“边缘计算节点自治性”的章节,那里的论述不仅有扎实的理论支撑,还结合了几个失败与成功的案例分析,让复杂的系统设计原则变得非常直观易懂。对于那些长期在大型分布式系统中摸爬滚打的工程师来说,这本书提供了一种全新的、更具前瞻性的思考框架,让我们能跳出日常的“救火”状态,去审视整个系统的健康度与演进方向。

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