计算机控制与装置

出版者:化学工业出版社

作者:朱晓宁等

页数:259

出版时间:2006-3

价格:19.00元

isbn号码:9787502582463

具体描述

本书着眼于工业控制计算机系统的应用现状，介绍了计算机控制系统的基本知识和实际应用技术，侧重于实用性，并体现了一定的前沿性。第一篇介绍了计算机控制系统的基本知识，对网络基础和通信协议进行了简要介绍；第二篇介绍了集散控制系统知识，除了介绍集散控制系统的共性知识以外，重点介绍了TDC-3000集散控制系统和Delta V集散控制系统的基本组成、硬件配置、系统组态等知识；第三篇介绍了现场总线控制系统，重点介绍了使用较为广泛的基金会现场总线和PROFIBUS现场总线，并以现场总线在Delta V系统中的应用为例介绍了现场总线的应用。每篇章配备小结和思考题，便于自学和组织仪表技术工人的培训。

　　本书可作为仪表维修工技术培训和职业技能鉴定教材，也可作为中、高职业院校仪表控制专业学生的实训教材，并供广大自控工程技术人员参考。

用户评价

这本书的行文风格非常独特，它不像传统的教材那样板着脸孔，而是带着一种深入浅出的热情。作者似乎非常擅长于将复杂的概念“降维打击”，用非常生活化的比喻来解释那些拗口的控制理论。举个例子，他讲解“鲁棒性”时，并没有直接抛出赫尔维茨判据，而是用“给一辆汽车在不同路况下都能安全行驶的能力”来类比，一下子就抓住了核心。这种叙事方式极大地降低了入门的心理门槛，让那些原本对控制科学望而却步的电子或软件背景的同学也能快速跟上节奏。书中对数字控制系统设计流程的梳理也极其清晰，从离散化到Z变换，再到数字滤波器的设计，每一步都衔接得非常自然，逻辑链条完整到几乎不需要读者自己去思考“下一步该学什么”。然而，这种强调易懂性的风格，也带来了一个小小的副作用：在讲解一些高阶的、需要扎实数学功底才能理解的稳定性分析方法时，往往会采用“结果导向”的策略，跳过了中间严谨的数学证明过程。对于追求理论深度的读者来说，这可能会略感遗憾，但对于绝大多数需要快速掌握应用技能的读者来说，这无疑是高效的学习路径。

作为一名工程实践者，我阅读技术书籍的标准非常高：它必须能直接指导我的工作，而不是一堆空中楼阁。这本书在“装置”这块的处理上，让我眼前一亮。它不仅仅停留在理论建模，而是花了很大篇幅去剖析实际工业现场中各种传感器、执行器和现场总线的选型与接口技术。比如，关于工业以太网（Ethernet/IP和Profinet）的章节，作者详细对比了它们的报文结构和实时性保障机制，这对于进行分布式控制系统（DCS）架构设计的工程师来说，是非常宝贵的第一手资料。书中对PLC编程标准的介绍也相当全面，无论是IEC 61131-3的五种语言，还是它们在不同品牌控制器上的具体实现差异，都有清晰的图表辅助说明。让我印象最深的是关于伺服驱动器调试的案例分析，书中提供了一个“从零开始配置高精度运动控制轴”的步骤清单，每一步都标注了可能出现的故障及其排查方法，这比我过去几年在工地上积累的经验都要系统化。唯一的不足可能是，书中的案例多偏向于传统的离散制造业，对于新兴的流程工业或生物制药领域的控制需求，相关实例的覆盖面就稍显不足了。

这本书，说实话，拿到手的时候我心里是有点忐忑的。封面设计得挺简洁的，一看就是那种偏技术类的教材，但我需要的不仅仅是枯燥的公式和理论，我更期待能看到一些实际应用的案例和前沿的动态。翻开目录，涵盖的内容确实非常广，从基础的数字信号处理到复杂的系统集成，几乎把“计算机控制”这四个字能涉及到的领域都囊括进去了。我特别关注了其中关于实时操作系统（RTOS）的那几个章节，本来以为会是一笔带过，没想到讲解得相当深入，不仅分析了不同RTOS的内核机制，还对比了它们在工业自动化场景下的优劣。作者在阐述PID控制算法时，没有像很多教科书那样只停留在数学推导上，而是配了大量的仿真结果图和实际工厂数据曲线，这对于初学者来说简直是福音，能让他们直观地理解参数整定对系统稳定性的影响。不过，我也注意到，对于现代模糊控制和神经网络控制的介绍似乎略显单薄，可能是考虑到篇幅和目标读者的定位，但对于我们这些希望跟上技术潮流的研究人员来说，这部分内容的深度还是略有欠缺。总体而言，它更像是一本扎实的“工具箱”，能提供解决大部分经典控制问题的钥匙，但如果你想寻找最尖端的、跨学科的交叉点，可能还需要再翻阅其他更专业的书籍。

老实说，我买这本书主要是冲着它在“装置”部分对嵌入式系统在控制回路中应用的阐述去的。现在的趋势是控制系统越来越依赖于高性能的微控制器和FPGA，这本书对这方面的布局是相当前瞻的。它详细探讨了如何利用ARM Cortex-M系列处理器实现高速数据采集和反馈控制，并且给出了基于FreeRTOS的任务调度策略示例。更具实用价值的是，书中对ADC（模数转换器）和DAC（数模转换器）的精度、噪声抑制和采样定理的结合应用进行了细致的分析，这直接关系到控制回路的最终性能。然而，书中似乎忽略了近年来在硬件加速方面日益重要的GPU和专用AI加速器在控制领域中的潜力。虽然这部分内容可能还在发展初期，但一本面向未来的技术书籍，理应有所提及。此外，关于系统安全性和信息加密在控制网络中的应用，这本书的讨论也相对保守，更多聚焦于传统的功能安全（Functional Safety），对网络安全（Cyber Security）的探讨尚未跟上工业物联网（IIoT）的现实需求。它提供了一个坚实的基础框架，但要应对未来的全数字化工厂挑战，我们还需要更多的安全视角。

这本书给我的整体感受是：结构严谨，内容扎实，但风格偏向于传统的工程教育体系。它在理论的深度和广度上做到了一个非常优秀的平衡，几乎可以作为大学本科高年级和研究生阶段的经典参考书。书中的插图和流程图制作得非常精美且信息量大，尤其是一些关于反馈回路结构图和状态空间表示法的图示，清晰明了，极大地帮助了空间想象能力的构建。我特别欣赏作者在总结每一章时，都会列出一个“本章要点与实践建议”的清单，这让知识点回归到了可执行的层面。不足之处在于，这本书的知识体系构建得太“完整”了，反而显得在某些特定的、新兴的热点领域缺乏足够的“锐度”。例如，在新兴的深度强化学习（DRL）用于过程优化方面，这本书几乎没有涉猎，这使得它在面对那些需要通过海量数据训练出复杂策略的“黑箱”控制问题时，显得力不从心。它更适合那些需要搭建可靠、可解释、基于经典原理的控制系统的工程师。如果你追求的是那种前沿的、充满未知挑战的算法创新，这本书可能需要搭配其他更激进的期刊论文一起阅读。