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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书系统阐述了流程工业智能制造技术的相关理论和应用。首先概述了工业制造的发展历程和流程工业智能制造，随后详细介绍了流程工业数据采集、通信与数据治理、存储等基础知识。在此基础上，书中重点探讨了流程工业大数据挖掘与智能建模、流程工业过程控制、流程工业过程实时优化、流程工业数字孪生等核心内容。其中，流程工业大数据挖掘与智能建模部分从工业数据特征出发，详细分析了如何利用工业过程数据进行数据预处理、关联性分析以及数据挖掘，进而开展基于知识-数据混合驱动的工业智能建模应用；流程工业过程控制部分深入浅出地介绍了工业过程控制的发展历程，并围绕系统辨识、PID控制、模型预测控制和流程工业控制器运维方法展开讲解，以帮助读者全面掌握过程控制的核心内容；流程工业过程实时优化部分从工业过程优化模型建立及工业优化问题求解两个方面，详细阐述了如何运用优化方法提升流程工业制造过程的安全性和效率；流程工业数字孪生部分重点围绕数字孪生关键技术与应用案例开展讲解，帮助读者更好地理解流程工业制造领域的最新成果和进展。
本书可作为理工科高年级本科生的教材或参考书，也可供智能制造领域的工程技术人员和科技工作者参考。
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| 目錄：
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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
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| 內容試閱：
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制造业是国民经济的支柱行业，而智能制造则是落实《“十四五”智能制造发展规划》及实施“制造强国”战略的主攻方向。流程工业作为制造业中不可或缺的一环，其智能化转型不仅关系到制造业的高质量发展，更是构建现代化产业体系的关键所在。本书系统梳理了工业数据采集通信、智能建模、过程控制、实时优化、数字孪生等核心理论方法与技术，以方便读者理解流程工业智能制造思想及内容，为后续开展流程工业智能制造的生产实践奠定重要理论基础。
本书在编写过程中，秉持理论、应用与前沿相融合的基本理念，围绕流程工业智能制造理论主线进行详细讲解，主要特色如下：1）组织架构清晰。本书内容紧密结合时代背景和流程工业智能制造实际需求，组织架构清晰明了。书中围绕流程工业制造过程数据处理、分析、建模、优化与控制等方面内容，抽丝剥茧、循序渐进，方便来自不同领域的读者迅速理清各章节知识。
2）理论与实际相结合。本书虽主要关注于流程工业智能制造领域的相关理论方法与技术，但核心内容均源于实际，并用于指导实践。理论与实际相结合，能够更好地让读者领会和掌握流程工业智能制造的核心内容。
本书由6章构成。第1章绪论，总体介绍了工业制造的发展历程、智能制造面临的挑战与机遇和流程工业智能制造；第2章流程工业数据基础服务，讲解了工业数据采集、通信协议与数据治理及存储方面的相关内容；第3章流程工业大数据挖掘与智能建模，从工业大数据的特征出发，详细分析了如何利用工业过程数据进行数据预处理、关联性分析及数据挖掘，进而开展基于知识-数据混合驱动的工业智能建模应用；第4章流程工业过程控制，深入浅出地介绍了流程工业过程控制的发展历程，并围绕系统辨识、PID控制、模型预测控制和流程工业控制器运维方法进行讲解，帮助读者全面掌握过程控制的核心内容；第5章流程工业过程实时优化，主要从工业过程优化模型建立及工业优化问题求解两个方面，详细阐述了如何运用优化方法提升工业制造过程的安全性和效率；第6章流程工业数字孪生，重点围绕数字孪生相关技术及流程工业中数字孪生的应用案例展开讲解，以帮助读者更好地理解流程工业制造领域的最新成果和进展。
本书由中国地质大学（武汉）曹卫华教授、吴敏教授主编，他们完成了第1章、第2章主要内容的编写和全书的统稿；黎育朋教授编写了第3章；何王勇副教授编写了第4章；甘超副教授编写了第5章、第6章；中国地质大学（武汉）自动化学院部分博士和硕士研究生承担了本书的文字录入与校对工作，在此深表谢意。
由于作者水平有限，书中不妥之处在所难免，敬请读者批评指正，不胜感激！
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