第1章　緒論 1
1.1　自動(dòng)化控制與工業(yè)革命 1
1.1.1　第一次工業(yè)革命 2
1.1.2　第二次工業(yè)革命 2
1.1.3　第三次工業(yè)革命 4
1.1.4　第四次工業(yè)革命 5
1.2　數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化控制技術(shù)概述 6
1.2.1　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展 6
1.2.2　數(shù)字化的實(shí)施 10
思考題與習(xí)題 14
第2章　計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng) 15
2.1　計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)概述 15
2.1.1　計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的工作原理 16
2.1.2　計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的組成及發(fā)展 17
2.2　計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中的檢測(cè)設(shè)備和執(zhí)行機(jī)構(gòu) 22
2.2.1　檢測(cè)設(shè)備 22
2.2.2　執(zhí)行機(jī)構(gòu) 27
2.3　計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中的過(guò)程通道 32
2.3.1　通道接口技術(shù) 32
2.3.2　數(shù)字量輸入通道 38
2.3.3　數(shù)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(xí)題 59
第3章　自動(dòng)化控制策略 61
3.1　數(shù)據(jù)處理方法 62
3.1.1　標(biāo)度變換方法 62
3.1.2　數(shù)字濾波技術(shù) 64
3.2　數(shù)字PID控制 66
3.2.1　標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字PID控制算法 67
3.2.2　數(shù)字PID控制算法的改進(jìn) 69
3.2.3　數(shù)字PID控制參數(shù)的整定 72
3.3　基于數(shù)字PID控制的復(fù)雜控制系統(tǒng) 74
3.3.1　串級(jí)控制系統(tǒng) 74
3.3.2　前饋控制系統(tǒng) 75
3.3.3　純遲延補(bǔ)償控制系統(tǒng) 76
3.3.4　解耦控制系統(tǒng) 76
3.4　模型預(yù)測(cè)控制 78
3.4.1　模型算法控制 79
3.4.2　動(dòng)態(tài)矩陣控制 83
3.4.3　預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的參數(shù)選擇 86
3.4.4　預(yù)測(cè)控制仿真計(jì)算工具 90
3.5　其他先進(jìn)控制策略簡(jiǎn)介 92
3.5.1　自適應(yīng)控制 92
3.5.2　模糊控制 93
3.5.3　專(zhuān)家控制 94
3.5.4　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 95
思考題與習(xí)題 95
第4章　數(shù)據(jù)通信與互聯(lián)技術(shù) 97
4.1　通信系統(tǒng)的性能指標(biāo) 97
4.1.1　有效性指標(biāo) 98
4.1.2　可靠性指標(biāo) 98
4.2　數(shù)據(jù)的傳輸技術(shù) 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(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn) 101
4.3.1　異步串行傳輸 101
4.3.2　現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)概述 109
4.3.3　代表性現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn) 110
4.4　互聯(lián)網(wǎng)的基本原理 122
4.4.1　分組交換 122
4.4.2　計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu) 124
4.4.3　網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)設(shè)備 126
4.4.4　TCP協(xié)議與IP協(xié)議 128
4.5　以太網(wǎng)技術(shù) 134
4.5.1　以太網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 134
4.5.2　以太網(wǎng)的分類(lèi) 135
4.6　無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò) 137
4.6.1　無(wú)線(xiàn)個(gè)人區(qū)域網(wǎng) 138
4.6.2　無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng) 139
4.6.3　無(wú)線(xiàn)廣域網(wǎng) 140
思考題與習(xí)題 144
第5章　工業(yè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 146
5.1　工業(yè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)組成 146
5.1.1　異構(gòu)設(shè)備的概念及特點(diǎn) 147
5.1.2　異構(gòu)設(shè)備連接 147
5.1.3　工業(yè)互聯(lián)本地控制 149
5.2　工業(yè)互聯(lián)分布式云邊控制 151
5.2.1　云邊協(xié)同的意義 152
5.2.2　異構(gòu)設(shè)備數(shù)據(jù)采集 154
5.2.3　異構(gòu)設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸 159
5.2.4　邊緣計(jì)算 162
5.3　工業(yè)互聯(lián)安全 166
5.3.1　工業(yè)互聯(lián)面對(duì)的安全問(wèn)題 166
5.3.2　信息防護(hù)與加密技術(shù) 166
5.3.3　異構(gòu)設(shè)備的安全連接機(jī)制 170
5.3.4　數(shù)據(jù)安全機(jī)制 172
5.3.5　隱私安全機(jī)制 174
5.3.6　訪(fǎng)問(wèn)控制技術(shù) 175
5.3.7　安全連接協(xié)議 178
思考題與習(xí)題 183
第6章　工業(yè)大數(shù)據(jù) 184
6.1　工業(yè)數(shù)據(jù)的特征 184
6.1.1　工業(yè)數(shù)據(jù)的類(lèi)型 184
6.1.2　工業(yè)大數(shù)據(jù)的特征 185
6.1.3　數(shù)據(jù)標(biāo)簽 187
6.2　工業(yè)數(shù)據(jù)的整理 188
6.2.1　數(shù)據(jù)的分級(jí)處理 188
6.2.2　數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)優(yōu)化 189
6.2.3　工業(yè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 190
6.2.4　數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建實(shí)例 193
6.3　工業(yè)數(shù)據(jù)的處理技術(shù) 195
6.3.1　工業(yè)數(shù)據(jù)的清洗 195
6.3.2　工業(yè)數(shù)據(jù)的特征提取 196
6.3.3　工業(yè)數(shù)據(jù)的聚類(lèi) 198
6.3.4　異常值識(shí)別 199
6.3.5　數(shù)據(jù)的分類(lèi) 201
6.3.6　數(shù)據(jù)的回歸 202
6.4　數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與決策 204
6.4.1　數(shù)據(jù)模型 204
6.4.2　數(shù)據(jù)呈現(xiàn)方式 207
6.4.3　故障診斷與控制決策 209
6.5　大數(shù)據(jù)的分布式處理技術(shù) 212
6.5.1　海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 212
6.5.2　數(shù)據(jù)并行處理與管理技術(shù) 213
思考題與習(xí)題 218
第7章　工業(yè)AI與自動(dòng)化 220
7.1　人工智能在工業(yè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用 220
7.1.1　人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用及價(jià)值 221
7.1.2　數(shù)據(jù)深度挖掘與高階智能化 222
7.1.3　傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與深度機(jī)器學(xué)習(xí)模型 223
7.2　工業(yè)數(shù)據(jù)建模與算法優(yōu)化 232
7.2.1　工業(yè)數(shù)據(jù)自助建模 232
7.2.2　構(gòu)建數(shù)字孿生體 233
7.2.3　工業(yè)能效優(yōu)化與預(yù)測(cè)性維護(hù) 237
7.3　超自動(dòng)化控制與碳中和 240
7.3.1　超自動(dòng)化控制發(fā)展趨勢(shì) 240
7.3.2　AI在超自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 241
7.3.3　碳中和目標(biāo)下的工業(yè)超自動(dòng)化能源優(yōu)化控制 242
7.4　工業(yè)大互聯(lián) 242
7.4.1　產(chǎn)線(xiàn)控制與工業(yè)大互聯(lián) 243
7.4.2　工業(yè)大互聯(lián)平臺(tái)架構(gòu)與應(yīng)用部署 243
思考題與習(xí)題 246
第8章　工程案例 247
8.1　智慧二次熱網(wǎng)運(yùn)營(yíng)管理平臺(tái)案例 247
8.2　某家電集團(tuán)設(shè)備全生命周期管理系統(tǒng)案例 250
思考題與習(xí)題 252
參考文獻(xiàn) 253