火电厂热工过程先进控制技术 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国电力出版社

作者:开平安

出品人:

页数:215

译者:

出版时间:2010-4-1

价格:33.00元

装帧:平装

isbn号码:9787512300071

丛书系列:

图书标签:

火电厂
热工过程
先进控制
控制技术
自动化
优化控制
电力工程
工业控制
建模与仿真
人工智能

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具体描述

火电厂热工过程先进控制技术，ISBN：9787512300071，作者：开平安等编著

《现代智能制造系统集成与优化》图书简介在当前全球制造业向工业4.0迈进的浪潮中，智能制造已成为提升国家核心竞争力和产业升级的关键驱动力。《现代智能制造系统集成与优化》一书，聚焦于当前复杂多变的工业环境中，如何有效整合信息技术（IT）与运营技术（OT），构建高效、柔性、自适应的智能制造系统。本书并非传统意义上探讨单一设备或特定工艺的专著，而是站在宏观系统集成与战略优化的视角，深入剖析智能制造体系的顶层设计、关键技术融合路径以及面向全生命周期的优化管理方法。本书的结构旨在构建一个完整的智能制造知识体系框架，从理论基础到工程实践，层层递进，确保读者能够全面掌握从概念理解到实际部署的全过程。第一部分：智能制造的战略蓝图与系统架构本部分为全书的理论基石，旨在为读者描绘出现代智能制造的宏观图景，并确立科学的系统集成原则。第一章工业4.0与智能制造的内涵界定及发展趋势本章首先对“工业4.0”、“智能工厂”、“数字化车间”等核心概念进行严谨的界定与区分，避免概念的泛化。重点分析了当前全球制造业面临的挑战，如定制化需求激增、供应链韧性需求以及劳动力结构变化，这些是推动智能制造转型的核心外部压力。接着，本书详细阐述了智能制造的演进路径，强调从自动化、信息化到数据化、智能化的递进关系，并预测了未来五年内，边缘计算、数字孪生在制造业中应用的深度和广度。第二章智能制造的系统层次架构与集成模型本章深入探讨了智能制造系统的分层模型，通常借鉴ISA-95或更现代化的模型（如Purdue模型增强版），但更侧重于IT/OT的深度融合。详细论述了车间层（控制与感知）、制造执行系统（MES）层、企业资源规划（ERP）层之间的信息流、控制流和数据流的交互机制。核心内容包括如何构建跨越垂直集成（车间到决策层）和水平集成（供应链与价值链）的统一信息模型，确保数据在不同层级间的语义一致性和实时性。本章强调，成功的集成并非简单的数据对接，而是基于统一业务流程的协同工作流设计。第二部分：核心使能技术与数据基础设施建设智能制造的实现依赖于一系列前沿技术的有效融合。本部分集中讨论支撑智能制造运行的底层技术栈和关键数据处理能力。第三章工业物联网（IIoT）与边缘计算在数据采集中的应用本章聚焦于如何构建一个稳定、可靠、安全且高密度的工业数据采集网络。详细介绍了各类传感器、执行器、智能终端的选型原则，尤其关注OPC UA、MQTT等工业通信协议在异构设备互操作性方面的挑战与解决方案。边缘计算是本章的重点，分析了边缘节点在数据预处理、实时控制反馈回路和减轻云端压力方面的关键作用，并探讨了云边协同架构下的数据同步策略和局部自治能力的设计。第四章制造执行系统（MES）的再定义与数字化工厂的运营 MES是连接车间控制与企业决策的桥梁。本章不再局限于传统MES的功能模块，而是探讨了新一代MES如何集成APS（先进计划与排程）、QMS（质量管理系统）和WMS（仓库管理系统），实现跨职能的实时联动。重点阐述了基于事件驱动的架构（EDA）如何使MES具备更强的敏捷性和适应性，以应对快速变化的订单需求。书中通过案例分析了MES在OEE（整体设备效率）实时监控与优化中的具体实施路径。第五章数字孪生（Digital Twin）的构建、建模与应用数字孪生是实现制造系统优化和预测性维护的终极工具。本章系统阐述了数字孪生的核心要素：物理实体、虚拟模型、连接机制和数据流。详细讨论了多物理场建模、高保真仿真技术在构建精确数字孪生体中的应用。更关键的是，本章探讨了如何利用数字孪生体进行“What-If”分析、工艺参数的虚拟调试以及在不中断实际生产的情况下进行控制策略的验证和优化。第三部分：智能优化、决策支持与系统安全系统的智能化不仅在于“看到”数据，更在于“理解”数据并做出最优决策，同时确保系统的安全稳定运行。第六章制造过程的数据驱动优化与人工智能应用本章探讨了如何将高级分析和机器学习算法应用于制造大数据。内容涵盖了预测性维护（PdM）中基于时间序列分析的故障预测模型，工艺参数的自适应优化中基于强化学习（RL）的策略学习，以及在质量控制中利用深度学习进行缺陷识别。本书强调了数据治理（Data Governance）在确保模型训练数据质量方面的重要性，以及如何将AI模型的决策结果无缝回馈给控制系统。第七章供应链与价值链的集成优化智能制造的视野扩展到了工厂的边界之外。本章讨论了如何利用物联网和区块链技术实现端到端的供应链透明化。重点讲解了如何通过集成ERP、供应商系统和物流平台，实现需求的快速响应、库存的最小化（JIT/JIS）以及风险的早期预警。本章提出了基于需求拉动和容量约束的动态排程模型，以实现整个价值链的效率提升。第八章智能制造系统的网络安全与韧性设计随着OT系统与IT系统的融合，安全威胁也日益复杂。本章系统梳理了工业控制系统（ICS）安全标准（如IEC 62443），并详细分析了针对PLC、SCADA系统和工业网络的安全漏洞。重点讨论了零信任架构在工业环境中的适应性部署、威胁情报的集成应用，以及如何在系统设计阶段就融入韧性（Resilience）概念，确保在遭受网络攻击或系统故障时，关键生产流程能够快速恢复或进入安全降级模式。第四部分：实施路径、评估与人才培养本部分为指导实践的“行动指南”，关注智能制造项目的落地、绩效衡量和可持续发展。第九章智能工厂的阶段性实施路线图与项目管理本章提供了一套系统化的实施框架，指导企业如何从“自动化”逐步迈向“智能化”。内容包括：成熟度评估模型（Capability Maturity Model Integration, CMMI-based for Manufacturing）的引入、投资回报率（ROI）的量化分析方法，以及跨部门协作的项目管理策略。强调在实施过程中，应采取“小步快跑、快速迭代”的敏捷方法，而非一次性、颠覆性的变革。第十章智能制造生态系统中的人才结构与能力培养人是智能制造成功的最终决定因素。本章分析了未来工厂所需的复合型人才画像，如“数据工程师”、“OT安全专家”和“系统集成架构师”。详细探讨了高校教育与企业内部培训体系需要进行的变革，以培养具备跨领域知识（如控制理论与数据科学）的工程师队伍，确保技术部署的可持续性。总结与展望《现代智能制造系统集成与优化》旨在成为制造业企业高层管理者、系统架构师、工程技术人员及相关专业研究人员的必备参考书。它提供了一个全面的视角，强调系统集成的重要性，引导读者从点状的自动化升级转向全局性的、数据驱动的智能运营体系的构建。本书的最终目标是帮助读者掌握将前沿技术转化为实际生产力的方法论和技术路径，从而在激烈的市场竞争中构建持久的竞争优势。