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流程工業智能制造技術理論及應用 版權信息
- ISBN：9787111772095
- 條形碼：9787111772095 ; 978-7-111-77209-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
流程工業智能制造技術理論及應用 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。
流程工業智能制造技術理論及應用 內容簡介
本書系統闡述了流程工業智能制造技術的相關理論和應用。首先概述了工業制造的發展歷程和流程工業智能制造，隨后詳細介紹了流程工業數據采集、通信與數據治理、存儲等基礎知識。在此基礎上，書中重點探討了流程工業大數據挖掘與智能建模、流程工業過程控制、流程工業過程實時優化、流程工業數字孿生等核心內容。其中，流程工業大數據挖掘與智能建模部分從工業數據特征出發，詳細分析了如何利用工業過程數據進行數據預處理、關聯性分析以及數據挖掘，進而開展基于知識-數據混合驅動的工業智能建模應用；流程工業過程控制部分深入淺出地介紹了工業過程控制的發展歷程，并圍繞系統辨識、PID控制、模型預測控制和流程工業控制器運維方法展開講解，以幫助讀者全面掌握過程控制的核心內容；流程工業過程實時優化部分從工業過程優化模型建立及工業優化問題求解兩個方面，詳細闡述了如何運用優化方法提升流程工業制造過程的安全性和效率；流程工業數字孿生部分重點圍繞數字孿生關鍵技術與應用案例開展講解，幫助讀者更好地理解流程工業制造領域的*新成果和進展。 本書可作為理工科高年級本科生的教材或參考書，也可供智能制造領域的工程技術人員和科技工作者參考。
流程工業智能制造技術理論及應用流程工業智能制造技術理論及應用 前言
制造業是國民經濟的支柱行業，而智能制造則是落實《“十四五”智能制造發展規劃》及實施“制造強國”戰略的主攻方向。流程工業作為制造業中不可或缺的一環，其智能化轉型不僅關系到制造業的高質量發展，更是構建現代化產業體系的關鍵所在。本書系統梳理了工業數據采集通信、智能建模、過程控制、實時優化、數字孿生等核心理論方法與技術，以方便讀者理解流程工業智能制造思想及內容，為后續開展流程工業智能制造的生產實踐奠定重要理論基礎。
本書在編寫過程中，秉持理論、應用與前沿相融合的基本理念，圍繞流程工業智能制造理論主線進行詳細講解，主要特色如下：1）組織架構清晰。本書內容緊密結合時代背景和流程工業智能制造實際需求，組織架構清晰明了。書中圍繞流程工業制造過程數據處理、分析、建模、優化與控制等方面內容，抽絲剝繭、循序漸進，方便來自不同領域的讀者迅速理清各章節知識。
2）理論與實際相結合。本書雖主要關注于流程工業智能制造領域的相關理論方法與技術，但核心內容均源于實際，并用于指導實踐。理論與實際相結合，能夠更好地讓讀者領會和掌握流程工業智能制造的核心內容。
流程工業智能制造技術理論及應用 目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 工業制造的發展歷程 1
1.1.1 工業制造的發展歷史 1
1.1.2 科學技術的發展現狀 3
1.2 智能制造面臨的挑戰與機遇 6
1.2.1 智能制造的內涵 6
1.2.2 智能制造的發展規劃 7
1.2.3 智能制造面臨的挑戰 9
1.2.4 智能制造面臨的機遇 10
1.3 流程工業智能制造 14
1.3.1 流程工業概述 14
1.3.2 典型工業智能制造平臺 15
1.3.3 流程工業智能制造的關鍵技術 21
本章小結 24
習題 24
第2章 流程工業數據基礎服務 25
2.1 工業數據基礎的發展 25
2.2 工業數據接入 27
2.3 數據傳輸與網絡通信 29
2.4 工業數據通信協議 33
2.4.1 現場總線通信協議 33
2.4.2 工業以太網通信協議 36
2.5 工業數據互操作性標準—OPC標準 39
2.5.1 OPC經典架構標準 40
2.5.2 OPC統一架構標準 42
2.5.3 基于OPC UA技術的數采-通信-設備互聯一體化網絡 44
2.6 工業數據的治理與存儲 45
2.6.1 數據治理 45
2.6.2 數據存儲 47
本章小結 48
習題 48
第3章 流程工業大數據挖掘與智能建模 50
3.1 流程工業大數據挖掘概述 50
3.2 流程工業大數據的定義與特征 51
3.2.1 流程工業大數據的定義內涵 51
3.2.2 流程工業大數據的特征 52
3.3 流程工業數據預處理方法 53
3.3.1 缺失值填補 53
3.3.2 離群點判斷與數據濾波 55
3.3.3 數據歸一化 59
3.3.4 數據預處理案例 60
3.4 流程工業數據的關聯性分析技術 61
3.4.1 相關性分析 62
3.4.2 因果性分析 64
3.4.3 數據擬合 67
3.4.4 相關性分析案例 71
3.5 流程工業過程建模技術 71
3.5.1 流程工業過程建模任務 71
3.5.2 流程工業過程智能建模方法 75
3.5.3 知識-數據混合驅動的工業智能建模應用 85
本章小結 94
習題 94
第4章 流程工業過程控制 95
4.1 流程工業過程控制發展 95
4.2 系統辨識 97
4.2.1 系統辨識概述 97
4.2.2 系統模型的數學形式 98
4.2.3 系統辨識方法概述 100
4.2.4 系統辨識案例 103
4.3 PID控制 104
4.3.1 PID控制原理 104
4.3.2 PID控制特性分析 107
4.3.3 PID參數整定 109
4.3.4 改進型PID控制算法 114
4.3.5 PID單回路控制系統設計 119
4.3.6 PID控制案例 123
4.4 模型預測控制 126
4.4.1 模型預測控制概述 126
4.4.2 模型預測控制原理 128
4.4.3 模型預測控制及其變形 131
4.4.4 模型預測控制案例 134
4.5 流程工業控制器運維方法 136
4.5.1 工業控制性能監控 136
4.5.2 MPC模型失配檢測 140
本章小結 143
習題 143
第5章 流程工業過程實時優化 145
5.1 流程工業過程實時優化問題模型建立 145
5.1.1 目標函數 146
5.1.2 決策變量 146
5.1.3 約束條件 146
5.1.4 流程工業過程實時優化問題模型 146
5.2 流程工業過程單目標實時優化 147
5.2.1 單目標優化問題及其方法 147
5.2.2 流程工業過程單目標實時優化案例 153
5.3 流程工業過程多目標實時優化 157
5.3.1 多目標優化問題及其方法 158
5.3.2 流程工業過程多目標實時優化案例 165
本章小結 170
習題 171
第6章 流程工業數字孿生 172
6.1 流程工業數字孿生概述 172
6.2 數字孿生五維模型與關鍵技術 174
6.2.1 數字孿生五維模型 175
6.2.2 數字孿生關鍵技術 178
6.3 流程工業數字孿生應用案例 184
6.3.1 復雜地質鉆進過程智能控制數字孿生 184
6.3.2 隧道超前地質預報數字孿生 189
6.3.3 地下管網健康管理數字孿生 192
本章小結 196
習題 196
附錄 英文縮略語對照表 198
參考文獻 202
第1章 緒論 1
1.1 工業制造的發展歷程 1
1.1.1 工業制造的發展歷史 1
1.1.2 科學技術的發展現狀 3
1.2 智能制造面臨的挑戰與機遇 6
1.2.1 智能制造的內涵 6
1.2.2 智能制造的發展規劃 7
1.2.3 智能制造面臨的挑戰 9
1.2.4 智能制造面臨的機遇 10
1.3 流程工業智能制造 14
1.3.1 流程工業概述 14
1.3.2 典型工業智能制造平臺 15
1.3.3 流程工業智能制造的關鍵技術 21
本章小結 24
習題 24
第2章 流程工業數據基礎服務 25
2.1 工業數據基礎的發展 25
2.2 工業數據接入 27
2.3 數據傳輸與網絡通信 29
2.4 工業數據通信協議 33
2.4.1 現場總線通信協議 33
2.4.2 工業以太網通信協議 36
2.5 工業數據互操作性標準—OPC標準 39
2.5.1 OPC經典架構標準 40
2.5.2 OPC統一架構標準 42
2.5.3 基于OPC UA技術的數采-通信-設備互聯一體化網絡 44
2.6 工業數據的治理與存儲 45
2.6.1 數據治理 45
2.6.2 數據存儲 47
本章小結 48
習題 48
第3章 流程工業大數據挖掘與智能建模 50
3.1 流程工業大數據挖掘概述 50
3.2 流程工業大數據的定義與特征 51
3.2.1 流程工業大數據的定義內涵 51
3.2.2 流程工業大數據的特征 52
3.3 流程工業數據預處理方法 53
3.3.1 缺失值填補 53
3.3.2 離群點判斷與數據濾波 55
3.3.3 數據歸一化 59
3.3.4 數據預處理案例 60
3.4 流程工業數據的關聯性分析技術 61
3.4.1 相關性分析 62
3.4.2 因果性分析 64
3.4.3 數據擬合 67
3.4.4 相關性分析案例 71
3.5 流程工業過程建模技術 71
3.5.1 流程工業過程建模任務 71
3.5.2 流程工業過程智能建模方法 75
3.5.3 知識-數據混合驅動的工業智能建模應用 85
本章小結 94
習題 94
第4章 流程工業過程控制 95
4.1 流程工業過程控制發展 95
4.2 系統辨識 97
4.2.1 系統辨識概述 97
4.2.2 系統模型的數學形式 98
4.2.3 系統辨識方法概述 100
4.2.4 系統辨識案例 103
4.3 PID控制 104
4.3.1 PID控制原理 104
4.3.2 PID控制特性分析 107
4.3.3 PID參數整定 109
4.3.4 改進型PID控制算法 114
4.3.5 PID單回路控制系統設計 119
4.3.6 PID控制案例 123
4.4 模型預測控制 126
4.4.1 模型預測控制概述 126
4.4.2 模型預測控制原理 128
4.4.3 模型預測控制及其變形 131
4.4.4 模型預測控制案例 134
4.5 流程工業控制器運維方法 136
4.5.1 工業控制性能監控 136
4.5.2 MPC模型失配檢測 140
本章小結 143
習題 143
第5章 流程工業過程實時優化 145
5.1 流程工業過程實時優化問題模型建立 145
5.1.1 目標函數 146
5.1.2 決策變量 146
5.1.3 約束條件 146
5.1.4 流程工業過程實時優化問題模型 146
5.2 流程工業過程單目標實時優化 147
5.2.1 單目標優化問題及其方法 147
5.2.2 流程工業過程單目標實時優化案例 153
5.3 流程工業過程多目標實時優化 157
5.3.1 多目標優化問題及其方法 158
5.3.2 流程工業過程多目標實時優化案例 165
本章小結 170
習題 171
第6章 流程工業數字孿生 172
6.1 流程工業數字孿生概述 172
6.2 數字孿生五維模型與關鍵技術 174
6.2.1 數字孿生五維模型 175
6.2.2 數字孿生關鍵技術 178
6.3 流程工業數字孿生應用案例 184
6.3.1 復雜地質鉆進過程智能控制數字孿生 184
6.3.2 隧道超前地質預報數字孿生 189
6.3.3 地下管網健康管理數字孿生 192
本章小結 196
習題 196
附錄 英文縮略語對照表 198
參考文獻 202
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