包邮流程工业智能制造技术理论及应用

前言
第1章　绪论 1
1.1　工业制造的发展历程 1
1.1.1　工业制造的发展历史 1
1.1.2　科学技术的发展现状 3
1.2　智能制造面临的挑战与机遇 6
1.2.1　智能制造的内涵 6
1.2.2　智能制造的发展规划 7
1.2.3　智能制造面临的挑战 9
1.2.4　智能制造面临的机遇 10
1.3　流程工业智能制造 14
1.3.1　流程工业概述 14
1.3.2　典型工业智能制造平台 15
1.3.3　流程工业智能制造的关键技术 21
本章小结 24
习题 24
第2章　流程工业数据基础服务 25
2.1　工业数据基础的发展 25
2.2　工业数据接入 27
2.3　数据传输与网络通信 29
2.4　工业数据通信协议 33
2.4.1　现场总线通信协议 33
2.4.2　工业以太网通信协议 36
2.5　工业数据互操作性标准—OPC标准 39
2.5.1　OPC经典架构标准 40
2.5.2　OPC统一架构标准 42
2.5.3　基于OPC UA技术的数采-通信-设备互联一体化网络 44
2.6　工业数据的治理与存储 45
2.6.1　数据治理 45
2.6.2　数据存储 47
本章小结 48
习题 48
第3章　流程工业大数据挖掘与智能建模 50
3.1　流程工业大数据挖掘概述 50
3.2　流程工业大数据的定义与特征 51
3.2.1　流程工业大数据的定义内涵 51
3.2.2　流程工业大数据的特征 52
3.3　流程工业数据预处理方法 53
3.3.1　缺失值填补 53
3.3.2　离群点判断与数据滤波 55
3.3.3　数据归一化 59
3.3.4　数据预处理案例 60
3.4　流程工业数据的关联性分析技术 61
3.4.1　相关性分析 62
3.4.2　因果性分析 64
3.4.3　数据拟合 67
3.4.4　相关性分析案例 71
3.5　流程工业过程建模技术 71
3.5.1　流程工业过程建模任务 71
3.5.2　流程工业过程智能建模方法 75
3.5.3　知识-数据混合驱动的工业智能建模应用 85
本章小结 94
习题 94
第4章　流程工业过程控制 95
4.1　流程工业过程控制发展 95
4.2　系统辨识 97
4.2.1　系统辨识概述 97
4.2.2　系统模型的数学形式 98
4.2.3　系统辨识方法概述 100
4.2.4　系统辨识案例 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参数整定 109
4.3.4　改进型PID控制算法 114
4.3.5　PID单回路控制系统设计 119
4.3.6　PID控制案例 123
4.4　模型预测控制 126
4.4.1　模型预测控制概述 126
4.4.2　模型预测控制原理 128
4.4.3　模型预测控制及其变形 131
4.4.4　模型预测控制案例 134
4.5　流程工业控制器运维方法 136
4.5.1　工业控制性能监控 136
4.5.2　MPC模型失配检测 140
本章小结 143
习题 143
第5章　流程工业过程实时优化 145
5.1　流程工业过程实时优化问题模型建立 145
5.1.1　目标函数 146
5.1.2　决策变量 146
5.1.3　约束条件 146
5.1.4　流程工业过程实时优化问题模型 146
5.2　流程工业过程单目标实时优化 147
5.2.1　单目标优化问题及其方法 147
5.2.2　流程工业过程单目标实时优化案例 153
5.3　流程工业过程多目标实时优化 157
5.3.1　多目标优化问题及其方法 158
5.3.2　流程工业过程多目标实时优化案例 165
本章小结 170
习题 171
第6章　流程工业数字孪生 172
6.1　流程工业数字孪生概述 172
6.2　数字孪生五维模型与关键技术 174
6.2.1　数字孪生五维模型 175
6.2.2　数字孪生关键技术 178
6.3　流程工业数字孪生应用案例 184
6.3.1　复杂地质钻进过程智能控制数字孪生 184
6.3.2　隧道超前地质预报数字孪生 189
6.3.3　地下管网健康管理数字孪生 192
本章小结 196
习题 196
附录　英文缩略语对照表 198
参考文献 202