中国自动化技术发展报告.2025电子书

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内容提要

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编写委员会

前言

综述

1．自动化系统共性关键技术

2．过程自动化关键技术

3．自动化系统技术发展趋势

4．技术发展建议

5．本书结构

第1篇 工业过程自动化

第1章 电力自动化

1.1 “双碳”目标与信息物理融合能源系统

1.1.1 “双碳”目标与新型能源体系

1.1.2 信息物理融合能源系统

1.2 火电自动化

1.2.1 火电自动化发展现状与发展态势

1.2.2 主要科学问题挑战与新技术突破

1.2.3 发展思路与发展方向

1.3 核电自动化

1.3.1 发展现状与发展态势

1.3.2 主要科学问题挑战与新技术突破

1.3.3 发展思路与发展方向

1.4 水电自动化

1.4.1 发展现状与发展态势

1.4.2 主要科学问题挑战与新技术突破

1.4.3 发展思路与发展方向

1.5 新能源自动化

1.5.1 发展现状与发展态势

1.5.2 主要科学问题挑战与新技术突破

1.5.3 发展思路与发展方向

1.6 电网自动化

1.6.1 发展现状与发展态势

1.6.2 主要科学问题挑战与新技术突破

1.6.3 发展思路与发展方向

1.7 发展建议

参考文献

第2章 冶金自动化

2.1 冶金自动化背景介绍

2.1.1 冶金行业发展概况

2.1.1.1 钢铁行业发展概况

2.1.1.2 有色金属行业发展概况

2.1.2 冶金自动化概况

2.2 冶金自动化国内外发展现状简述

2.2.1 钢铁生产自动化技术国内外现状

2.2.2 有色金属生产自动化技术国内外现状

2.3 冶金自动化技术与方法进展

2.3.1 在线检测与智能感知技术

2.3.1.1 钢铁生产过程在线检测与智能感知技术

2.3.1.2 有色金属生产过程在线检测与智能感知技术

2.3.2 运行状态智能监测技术

2.3.2.1 钢铁生产过程运行状态智能监测技术（转炉智能炼钢关键技术）

2.3.2.2 有色金属生产过程运行状态智能监测技术

2.3.3 生产流程智能控制技术

2.3.3.1 钢铁生产流程智能控制技术

2.3.3.2 有色金属生产过程智能控制技术

2.3.4 物质流转智能决策技术

2.3.4.1 钢铁生产过程物质流智能决策技术（热轧板带钢铁生产全流程智能管控）

2.3.4.2 有色金属生产过程物质流转智能决策技术

2.3.5 智能工厂关键技术

2.3.5.1 钢铁智能工厂关键技术

2.3.5.2 有色金属智能工厂关键技术

2.4 技术应用效果

2.4.1 钢铁生产自动化应用案例

2.4.2 有色金属生产自动化应用案例

2.5 存在的问题与挑战

2.5.1 存在的问题

2.5.2 面临的挑战

2.6 发展建议

2.6.1 技术发展建议

2.6.2 政策措施建议

第3章 炼油自动化

3.1 炼油自动化概述

3.2 炼油自动化仪表与控制系统

3.2.1 概述

3.2.2 炼油自动化仪表

3.2.3 炼油控制系统

3.3 炼油数字孪生技术

3.3.1 概述

3.3.2 常减压

3.3.3 催化重整

3.3.4 催化裂化

3.3.5 加氢裂化

3.3.6 延迟焦化

3.4 炼油先进过程控制与优化技术

3.4.1 概述

3.4.2 油品在线快评技术

3.4.3 炼油先进过程控制技术

3.4.4 炼油在线优化技术

3.5 炼油生产决策技术

3.5.1 生产决策层概述

3.5.2 生产计划优化技术及其应用

3.5.3 生产调度优化技术及其应用

3.5.4 其他决策技术应用情况

3.6 炼油数字化转型与智能化发展

3.6.1 概述

3.6.2 大数据技术

3.6.3 三维数字化技术

3.6.4 工业软件

参考文献

第4章 石油化工自动化

4.1 背景介绍

4.1.1 石油化工行业概况

4.1.2 石油化工自动化概况

4.2 国内外现状

4.2.1 烯烃生产过程自动化技术发展现状

4.2.2 环氧乙烷／乙二醇生产过程自动化技术发展现状

4.2.3 芳烃生产过程自动化技术发展现状

4.2.4 聚合物生产过程自动化技术发展现状

4.3 新技术和新方法

4.3.1 烯烃生产过程自动化新技术和新方法

4.3.2 环氧乙烷／乙二醇生产过程自动化新技术和新方法

4.3.3 芳烃生产过程自动化新技术和新方法

4.3.4 聚合物生产过程自动化新技术和新方法

4.4 应用情况

4.4.1 烯烃生产过程自动化技术应用情况

4.4.2 环氧乙烷／乙二醇生产过程自动化技术应用情况

4.4.3 芳烃生产过程自动化技术应用情况

4.4.4 聚合物生产过程自动化技术应用情况

4.5 发展建议

参考文献

第5章 传统化工自动化

5.1 背景介绍

5.1.1 传统化工行业概况

5.1.2 传统化工自动化技术概况

5.1.3 传统化工数字化转型发展需求

5.2 国内外现状

5.2.1 化肥行业自动化技术发展现状

5.2.2 无机酸行业自动化技术发展现状

5.2.3 无机碱行业自动化技术发展现状

5.2.4 其他传统化工自动化技术发展现状

5.3 新技术和新方法

5.3.1 化肥行业自动化新技术和新方法

5.3.2 无机酸行业自动化新技术和新方法

5.3.3 无机碱行业自动化新技术和新方法

5.3.4 其他传统化工自动化新技术和新方法

5.4 应用情况

5.4.1 化肥行业自动化技术应用情况

5.4.2 无机酸行业自动化技术应用情况

5.4.3 无机碱行业自动化技术应用情况

5.4.4 其他传统化工自动化技术应用情况

5.5 存在问题、挑战及发展建议

5.5.1 问题与挑战

5.5.2 发展建议

参考文献

第6章 煤化工自动化

6.1 背景介绍

6.1.1 煤炭在经济发展中的地位

6.1.2 煤化工产业链概述

6.2 国内外现状与发展趋势

6.2.1 煤化工发展历程

6.2.2 洁净煤技术的发展历程

6.2.3 洁净煤技术的发展方向

6.2.4 煤化工发展中的问题

6.3 煤化工新工艺技术

6.3.1 煤气化工艺技术

6.3.2 煤制甲醇技术

6.3.3 煤制甲烷技术

6.3.4 合成油技术

6.3.5 合成气制乙二醇技术

6.4 煤化工自动化与智能化技术

6.4.1 煤化工工艺孪生技术

6.4.2 煤化工先进控制与优化技术

6.4.3 煤化工智能化技术及应用

6.5 发展建议

参考文献

第7章 生物化工自动化

7.1 生物化工自动化背景

7.1.1 生物化工核心内涵

7.1.2 生物化工行业应用

7.1.3 生物化工自动化技术概况

7.2 典型生产自动化现状

7.2.1 生物发酵自动化

7.2.2 生物分离自动化

7.2.3 传统酿造自动化

7.3 新技术与新方法

7.3.1 动力学与大数据混合建模

7.3.2 基于过程分析技术的在线检测

7.3.3 生产综合监测与智能诊断

7.3.4 工艺优化与持续改进

7.4 行业应用系统

7.4.1 大宗柠檬酸发酵生产自动化系统

7.4.2 糖醇色谱分离生产自动化系统

7.4.3 传统白酒酿造生产自动化系统

7.5 存在问题与发展建议

参考文献

第8章 精细化工自动化

8.1 精细化工简介

8.1.1 精细化工产品的定义

8.1.2 精细化工产品与产业

8.2 精细化工的现状与发展趋势

8.2.1 精细化工产品研发现状

8.2.2 精细化工自动化发展现状

8.2.3 精细化工自动化应用

8.2.4 精细化工产业发展趋势

8.2.5 精细化工自动化发展建议

8.3 精细化工新产品与技术

8.3.1 精细化工产品分类

8.3.2 新产品研发技术

8.3.3 新产品产业化技术

8.4 精细化工自动化与智能化技术

8.4.1 精细化工产品生产工艺原理

8.4.2 精细化工生产自动化技术

8.4.3 精细化工数字化与智能化技术

8.5 发展建议

参考文献

第9章 合成橡胶自动化

9.1 合成橡胶自动化背景介绍

9.1.1 合成橡胶行业概况

9.1.2 合成橡胶自动化概况

9.2 合成橡胶自动化国内外现状

9.2.1 丁苯橡胶自动化国内外现状

9.2.2 顺丁橡胶与异戊橡胶自动化国内外现状

9.2.3 乙丙橡胶自动化国内外现状

9.2.4 特种橡胶自动化国内外现状

9.3 合成橡胶自动化先进技术与方法

9.3.1 关键过程变量及其测量

9.3.2 聚合反应过程建模

9.3.3 优化控制方法

9.4 技术应用与产业化案例

9.4.1 绿色生产技术案例

9.4.2 控制优化技术案例

9.4.3 智能化建设案例

9.5 问题与发展建议

9.5.1 问题总结

9.5.2 发展建议

参考文献

第10章 环保自动化

10.1 环保自动化背景介绍

10.1.1 环保行业概况

10.1.2 环保自动化概况

10.2 环保自动化国内外现状

10.2.1 大气污染治理自动化技术应用现状

10.2.2 城市污水处理自动化技术国内外现状

10.2.3 城市固废焚烧自动化技术国内外现状

10.3 环保自动化新技术与新方法

10.3.1 污染物智能检测技术与方法

10.3.1.1 大气污染物智能检测技术与方法

10.3.1.2 城市污水处理出水水质智能检测技术与方法

10.3.1.3 城市固废焚烧污染物智能检测技术与方法

10.3.2 城市污水处理智能优化控制技术与方法

10.3.2.1 提升过程智能控制技术

10.3.2.2 鼓风曝气过程智能控制技术

10.3.2.3 加药过程智能控制技术

10.3.2.4 过程优化控制技术

10.3.3 城市固废焚烧智能优化控制技术与方法

10.3.3.1 数据驱动的烟气含氧量模型预测控制技术

10.3.3.2 事件触发的烟气含氧量自适应预测控制研究

10.3.3.3 城市固废焚烧过程烟气含氧量优化设定研究

10.3.3.4 城市固废焚烧过程烟气含氧量智能优化控制研究

10.4 应用情况

10.4.1 污染物智能检测技术应用情况

10.4.1.1 大气治理处理过程智能检测技术应用情况

10.4.1.2 城市污水处理过程智能检测技术应用情况

10.4.1.3 城市固废焚烧过程

10.4.2 城市污水处理智能优化控制技术应用情况

10.4.3 城市固废焚烧智能优化控制技术应用情况

10.5 发展建议

10.5.1 技术发展建议

10.5.2 人才培养建议

10.5.3 政策措施建议

参考文献

第2篇 装备设备自动化

第1章 数控机床自动化

1.1 引言

1.1.1 数控技术起源与发展

1.1.1.1 数控技术的起源

1.1.1.2 数控技术的发展

1.1.1.3 数控与制造业

1.1.2 中国的数控发展

1.1.2.1 历史背景和起源

1.1.2.2 技术进步与创新

1.1.2.3 政策支持与推进

1.1.2.4 市场应用与扩展

1.1.2.5 面临的挑战与机遇

1.1.2.6 未来发展趋势与展望

1.2 数控系统技术分析

1.2.1 数控系统的基本原理

1.2.1.1 工作原理

1.2.1.2 主要组成部分

1.2.2 数控系统技术

1.2.2.1 开环与闭环系统

1.2.2.2 计算机数控系统

1.2.2.3 直接数控系统

1.2.2.4 自适应控制系统

1.2.2.5 并行数控系统

1.2.2.6 模块化数控系统

1.2.2.7 智能数控系统

1.2.2.8 网络化数控系统

1.2.3 数控系统的技术参数

1.3 数控系统技术发展趋势和创新

1.3.1 最新发展和创新技术

1.3.2 未来发展趋势

1.3.2.1 预测和分析

1.3.2.2 数控系统的未来挑战

1.3.3 数控系统技术的应用领域

1.3.3.1 金属加工和机械制造

1.3.3.2 汽车制造

1.3.3.3 航空航天工业

1.3.3.4 医疗设备制造

1.3.3.5 电子制造

1.3.3.6 船舶建造

1.3.3.7 建筑和建筑材料加工

1.3.3.8 艺术和雕刻

1.3.3.9 定制化生产

1.3.3.10 教育和研究

1.4 结论

参考文献

第2章 车辆驾驶自动化

2.1 车辆驾驶自动化行业背景简介

2.1.1 数字交通背景下的车辆智能网联化

2.1.2 车辆驾驶自动化的发展与技术分级

2.2 车辆驾驶自动化关键技术的发展现状

2.2.1 环境感知研究进展

2.2.2 智能决策研究进展

2.2.3 规划控制研究进展

2.3 车辆驾驶自动化关键新技术与新方法

2.3.1 车-路-云通信技术

2.3.2 车-路-云协同控制技术

2.3.3 自动驾驶技术

2.3.4 功能安全与预期功能安全

2.3.5 先进优化算法和硬件实现技术

2.4 车辆驾驶自动化关键技术挑战

2.4.1 环境感知

2.4.2 智能决策

2.4.3 规划控制

2.5 车辆驾驶自动化发展建议

2.5.1 技术发展建议

2.5.2 人才培养建议

2.5.3 政策发展建议

参考文献

第3章 轨道交通自动化

3.1 概述

3.2 国内外发展现状

3.2.1 高速铁路

3.2.2 城市轨道交通

3.2.3 重载铁路

3.2.4 普速铁路（货运）

3.2.5 磁悬浮

3.3 轨道交通自动化关键技术

3.3.1 高速铁路

3.3.2 城市轨道交通

3.3.3 重载铁路

3.3.4 普速铁路（货运）

3.3.5 磁悬浮

3.4 应用情况

3.4.1 高速铁路

3.4.2 城市轨道交通

3.4.3 重载铁路

3.4.4 普速铁路（货运）

3.4.5 磁悬浮

3.5 存在的问题与挑战

3.6 发展建议

3.6.1 技术发展建议

3.6.2 人才培养建议

3.6.3 政策发展建议

参考文献

第4章 航天航空自动化

4.1 航天航空自动化背景介绍

4.1.1 概述

4.1.2 航天航空自动化系统简介

4.1.2.1 航天航空飞行器的自动控制

4.1.2.2 飞机的导航系统

4.1.2.3 导弹的制导系统

4.1.2.4 航天器控制

4.1.3 航天航空行业概况

4.1.3.1 全球航空航天产业

4.1.3.2 我国航空航天产业

4.2 航天航空自动化技术国内外现状

4.2.1 航天航空自动化技术现状

4.2.2 高超声速飞行器控制领域的研究现状

4.2.2.1 面向控制建模研究现状

4.2.2.2 控制方法研究现状

4.2.3 航天器轨道控制领域研究的研究现状

4.2.4 航天器姿态控制领域的研究现状

4.2.5 航天器姿轨联合控制领域的研究现状

4.2.6 空间联合体控制领域的研究现状

4.2.6.1 多体系统现状分析

4.2.6.2 绳系卫星现状分析

4.2.6.3 空间机器人现状分析

4.2.7 航天器编队飞行控制领域的研究现状

4.2.7.1 工程实践

4.2.7.2 理论成果

4.2.8 航天器自主导航领域的研究现状

4.2.8.1 航天器自主导航技术的工程应用现状

4.2.8.2 航天器自主导航技术的理论研究现状

4.2.9 航天器自主诊断重构领域的研究现状

4.2.9.1 航天器自主诊断重构技术的工程应用现状

4.2.9.2 航天器诊断重构技术的理论研究现状

4.2.10 航天器的半实物仿真研究现状

4.2.10.1 工程实践

4.2.10.2 理论成果

4.3 航天航空自动化技术与方法

4.3.1 高超声速飞行器控制技术发展中的前沿研究

4.3.2 航天器轨道控制技术发展中的前沿研究

4.3.3 航天器姿态控制技术发展中的前沿研究

4.3.4 航天器姿轨联合控制技术发展中的前沿研究

4.3.5 空间联合体控制技术发展中的前沿研究

4.3.6 航天器编队飞行控制技术发展中的前沿研究

4.3.7 航天器自主导航技术发展中的前沿研究

4.3.7.1 难点与挑战

4.3.7.2 研究思路与创新方法

4.3.8 航天器自主诊断重构技术发展中的前沿研究

4.3.8.1 难点与挑战

4.3.8.2 研究思路与创新方法

4.4 应用

4.4.1 先进控制技术在高超声速飞行器领域中的典型应用

4.4.2 先进控制技术在航天器轨道控制领域中的典型应用

4.4.3 先进控制技术在航天器姿态控制领域中的典型应用

4.4.4 先进控制技术在航天器姿轨联合控制领域中的典型应用

4.4.5 先进控制技术在空间联合体控制领域中的典型应用

4.4.6 先进控制技术在航天器编队飞行控制领域中的典型应用

4.5 发展建议

4.5.1 技术发展建议

4.5.2 人才培养发展建议

4.5.3 政策发展建议

参考文献

第5章 陆用（运载）装备自动化

5.1 陆用装备自动化背景介绍

5.1.1 引言

5.1.2 陆用装备自动化系统的典型特征描述

5.1.3 陆用装备自动化技术发展趋势

5.1.3.1 发展重点逐渐聚焦顶层，认知对抗将成为未来焦点

5.1.3.2 集成化、智能化不断加深，OODA循环周期持续缩短

5.1.3.3 指控、火控、导控走向一体，充分发挥信息化作战优势

5.1.3.4 有人／无人高效协同作战，人逐渐脱离实际作战前线

5.1.3.5 陆海空天边界逐渐淡化，跨域协同最大化体系效能

5.2 陆用装备自动化技术国内外现状

5.2.1 陆用装备自动化技术现状

5.2.1.1 智能化

5.2.1.2 无人化

5.2.1.3 网络化

5.2.1.4 信息化

5.2.1.5 数字化

5.2.1.6 一体化

5.2.2 陆用装备智能指挥控制系统技术现状

5.2.2.1 智能指挥控制系统技术的组成

5.2.2.2 智能指挥控制系统技术的应用

5.2.2.3 智能指挥控制系统技术的发展方向

5.2.3 陆用装备智能火力控制系统技术现状

5.2.3.1 智能战场信息感知

5.2.3.2 智能战场态势判断

5.2.3.3 智能火力分配决策

5.2.3.4 智能火力打击执行

5.2.4 陆用装备维护保障自动化技术现状

5.2.4.1 装备系统故障诊断和预测

5.2.4.2 健康评估和决策支持

5.2.5 陆用装备的试验、检测与效能评估技术现状

5.2.5.1 陆用装备的试验现状

5.2.5.2 陆用装备的检测方法

5.2.5.3 陆用装备效能评估现状

5.3 陆用装备自动化新技术与新方法

5.3.1 陆用装备自动化系统体系结构智能优化技术

5.3.1.1 陆用装备自动化系统体系结构的优化模型

5.3.1.2 陆用装备自动化系统体系结构的智能优化方法

5.3.2 陆用装备自动化系统的建模技术与方法

5.3.2.1 典型装备系统建模技术与方法

5.3.2.2 网络化装备系统建模技术与方法

5.3.3 战场多元信息智能感知、融合与定位技术与方法

5.3.3.1 战场多元信息智能感知

5.3.3.2 战场多元信息融合

5.3.3.3 战场多元信息定位

5.3.4 多元信息驱动的战场态势智能分析及预测技术与方法

5.3.4.1 多元信息驱动的战场态势智能分析技术

5.3.4.2 多元信息驱动的战场态势智能预测技术

5.3.5 复杂战场的数字孪生体系的建模、仿真技术与方法

5.3.5.1 基于数字孪生的复杂战场体系设计

5.3.5.2 基于数字孪生的复杂战场环境构建

5.3.5.3 基于数字孪生的复杂战场智能体构建

5.3.5.4 基于数字孪生的复杂战场指挥决策

5.3.6 分布式智能指挥与火力控制一体化技术和方法

5.3.6.1 陆用智能指挥控制核心关键技术

5.3.6.2 陆用装备火力控制核心关键技术

5.3.6.3 陆用平台分布式控制系统核心技术

5.3.7 陆用装备检测、诊断、维修与保障自动化的技术与方法

5.3.8 陆用装备智能化实时评估技术与方法

5.3.8.1 基于多属性决策的效能评估方法

5.3.8.2 基于复杂网络的效能评估方法

5.3.8.3 基于机器学习的效能评估方法

5.4 陆用装备自动化技术应用

5.4.1 智能无人战车系统的典型应用

5.4.2 自动化火炮系统的典型应用

5.4.3 我国防空装备自动化系统的典型应用

5.4.4 坦克装甲装备自动化系统的典型应用

5.4.5 空地协同智能无人集群作战系统的典型应用

5.4.5.1 无人集群系统

5.4.5.2 空地协同无人集群系统的应用

5.4.6 智能化作战指挥控制系统的典型应用

5.4.6.1 战场态势的感知与预测

5.4.6.2 指挥控制的辅助决策

5.4.6.3 智能无人装备的协同控制

5.5 陆用装备自动化发展建议

5.5.1 技术发展建议

5.5.2 人才发展建议

5.5.3 政策发展建议

参考文献

第6章 船舶设备自动化

6.1 船舶自动化背景介绍

6.1.1 引言

6.1.2 船舶自动化简介

6.1.3 船舶动力系统自动化

6.1.4 船舶导航系统自动化

6.1.5 船舶操纵系统自动化

6.1.6 船舶监控系统自动化

6.1.7 船舶通信系统自动化

6.2 水面／水下无人船舶国内外研究现状

6.2.1 水面／水下无人船舶单体国内外研究现状

6.2.1.1 国外研究现状

6.2.1.2 国内研究现状

6.2.2 水面／水下无人船舶集群国内外研究现状

6.2.3 水面／水下无人船舶发展趋势

6.2.3.1 海面目标检测

6.2.3.2 海上巡逻与目标搜索

6.2.3.3 舰艇编队控制

6.3 水面／水下无人船舶自动化新技术与新方法

6.3.1 水面／水下无人船舶自主导航新技术

6.3.1.1 复杂场景下的无人船舶水面环境感知

6.3.1.2 复杂动态环境下的无人船舶路径规划与动态避障

6.3.1.3 复杂海况下的无人船舶轨迹跟踪控制

6.3.2 水面／水下无人船舶智能控制新技术与新方法

6.3.2.1 无人艇运动控制

6.3.2.2 无人艇编队控制

6.3.3 水面／水下无人船舶集群协同新技术与新方法

6.3.3.1 集中式任务分配

6.3.3.2 分布式任务分配

6.3.3.3 无人舰艇协同巡逻技术

6.3.3.4 无人舰艇协同拦截技术

6.4 水面／水下无人船舶自动化新技术应用

6.4.1 水面无人船舶装备自动化典型应用

6.4.2 水面／水下无人船舶集群协同典型应用

6.5 水面／水下无人船舶设备自动化发展建议

6.5.1 技术发展建议

6.5.2 人才培养建议

6.5.3 政策发展建议

参考文献

第3篇 共性关键技术

第1章 工业互联网技术

1.1 工业互联网技术体系

1.2 工业互联网相关技术国内外现状

1.2.1 工业互联网网络技术现状

1.2.1.1 工厂内网互联现状（常用通信技术）

1.2.1.2 工厂外网互联现状（典型外网网络技术）

1.2.2 工业互联网平台技术现状

1.2.2.1 智能控制器技术

1.2.2.2 端边云协同的管控一体化技术

1.2.2.3 云原生大数据平台技术

1.2.2.4 数字孪生与工业元宇宙技术

1.2.3 工业互联网安全技术现状

1.2.4 工业人工智能技术现状

1.3 工业互联网的新技术与新方法

1.3.1 工业互联网网络新技术与新方法

1.3.1.1 5G无线通信技术

1.3.1.2 时间敏感网络TSN

1.3.1.3 软件定义网络SDN

1.3.2 工业互联网平台新技术与新方法

1.3.2.1 智能控制器技术

1.3.2.2 端边云协同的管控一体化技术

1.3.2.3 云原生大数据平台技术

1.3.2.4 数字孪生

1.3.3 工业互联网安全技术

1.3.3.1 工业安全防火墙

1.3.3.2 工业主机安全

1.3.3.3 工业流量监测与入侵检测

1.3.3.4 工业蜜罐／蜜网

1.3.3.5 工业互联网安全管理平台

1.3.3.6 工业互联网安全态势感知

1.3.4 工业人工智能新技术

1.3.4.1 数字孪生驱动的生产与制造过程工况感知与运行优化控制技术

1.3.4.2 大数据驱动的生产要素智能处理技术

1.3.4.3 决策与控制集成优化技术

1.4 应用情况

1.4.1 在离散制造业中的应用

1.4.1.1 智能控制器技术应用

1.4.1.2 数字孪生技术应用

1.4.2 在流程制造业中的应用

1.4.2.1 端边云协同的电熔镁生产过程PID整定智能系统

1.4.2.2 端边云协同的磨矿过程运行控制智能系统

1.4.2.3 基于端边云电熔镁砂生产用电需量协同的多步预报与智能决策系统

1.4.2.4 端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法

1.5 发展建议

1.5.1 技术发展建议

1.5.2 人才培养建议

1.5.3 政策建议

第2章 工控安全技术

2.1 绪论

2.1.1 工控系统与工业互联网

2.1.1.1 工控安全与工业互联网安全

2.1.1.2 工业互联网在核心领域的广泛应用

2.1.2 工业互联网所面临的安全威胁

2.1.3 发展工业互联网安全技术乃大势所趋

2.1.3.1 工业系统日益联网

2.1.3.2 网络攻击日益增多

2.1.3.3 数据泄露风险增加

2.1.3.4 法规和合规要求

2.1.3.5 技术发展与创新

2.1.4 工业互联网安全的内涵剖析

2.1.4.1 数据安全

2.1.4.2 设备和系统安全

2.1.4.3 网络安全

2.2 工业物联网安全技术发展现状

2.2.1 国外工业互联网安全技术发展现状

2.2.2 我国工业互联网安全技术发展现状

2.2.3 工业互联网安全突出新技术与方法

2.2.3.1 工业互联网威胁分析技术

2.2.3.2 工业互联网安全检测技术

2.3 工业互联网安全防御技术

2.3.1 工业互联网安全风险评估技术

2.3.1.1 控制器脆弱性分析

2.3.1.2 PLC脆弱性分析

2.3.1.3 ICS脆弱性分析组件

2.3.2 安全设计与规划技术

2.3.3 安全运营与响应技术

2.3.3.1 安全运营技术

2.3.3.2 安全响应技术

2.3.4 工业互联网安全攻防技术

2.3.4.1 网络攻击技术

2.3.4.2 网络防御技术

2.3.5 控制系统全生命周期的内容安全

2.3.6 工程文件全生命周期保护

2.3.7 信息物理融合异常检测

2.3.8 控制逻辑代码安全审计

2.4 工业互联网安全技术应用与行业案例

2.4.1 工业互联网设备系统安全案例

2.4.1.1 背景描述

2.4.1.2 安全问题描述

2.4.1.3 具体解决方案

2.4.1.4 小结

2.4.2 工业互联网安全风险评估案例

2.4.2.1 网络健壮性测试平台

2.4.2.2 工控系统健壮性检测方案

2.4.2.3 小结

2.4.3 智能制造行业安全技术防护建设案例

2.4.3.1 案例背景

2.4.3.2 安全问题分析

2.4.3.3 解决方案

2.4.4 工业系统应急响应取证安全案例

2.4.4.1 工业控制系统概述及挑战

2.4.4.2 工业系统安全攻击事件案例

2.4.4.3 工业系统应急响应措施

2.5 工业互联网安全存在的问题与挑战

2.5.1 复杂性和多样性挑战

2.5.2 工业互联网连接性增加的风险

2.5.3 供应链安全风险

2.5.4 物理安全问题

2.5.5 持久性和容错性挑战

2.5.6 人员素质和安全意识问题

2.6 发展建议

2.6.1 技术发展建议

2.6.2 人才培养建议

2.6.3 政策措施建议

第3章 工控网络技术

3.1 概述

3.1.1 工控网络技术的定义

3.1.2 工控网络的关键技术

3.1.3 工控网络技术的应用领域

3.2 技术与应用

3.2.1 无线网络

3.2.2 现场总线

3.2.3 工业以太网

3.2.4 确定性网络

3.3 问题与挑战

3.3.1 安全性

3.3.2 标准化

3.3.3 技术应用

3.3.4 协议异构性

3.4 发展建议

3.4.1 技术发展建议

3.4.2 人才培养建议

3.4.3 政策措施建议

参考文献

第4章 工控装备技术

4.1 工业控制系统技术

4.1.1 工业控制系统技术发展综述

4.1.1.1 工业控制系统技术概述

4.1.1.2 工业控制装备技术发展简述

4.1.2 DCS分布式控制系统

4.1.2.1 DCS技术概述

4.1.2.2 DCS体系结构

4.1.2.3 DCS硬件结构

4.1.2.4 DCS软件结构

4.1.2.5 DCS的应用设计

4.1.3 PLC可编程控制器与系统

4.1.3.1 PLC技术概述

4.1.3.2 PLC体系结构

4.1.3.3 PLC通信系统

4.1.3.4 PLC应用设计

4.1.4 SIS安全关键控制系统

4.1.4.1 SIS技术概述

4.1.4.2 SIS安全架构

4.1.4.3 SIS硬件结构

4.1.4.4 SIS软件结构

4.1.4.5 SIS应用设计

4.2 工业控制系统突出新技术与新方法

4.2.1 通用智能前端控制器与重构

4.2.1.1 工业控制系统的演变

4.2.1.2 智能控制器

4.2.1.3 智能控制器的重构

4.2.2 融合功能安全与信息安全的综合安全技术

4.2.2.1 功能安全

4.2.2.2 信息安全

4.2.2.3 综合安全技术

4.2.3 多时间尺度时间敏感网络与先进物理总线技术

4.2.3.1 多时间尺度时间敏感网络（MTS-TSN）

4.2.3.2 先进物理总线技术

4.2.3.3 多时间尺度TSN与先进物理总线技术的集成

4.2.4 基于多领域机理建模的控制系统设计开发平台

4.3 发展建议

4.3.1 技术发展建议

4.3.1.1 现场总控与工业PC协同发展

4.3.1.2 控制系统与管理系统的深度融合

4.3.1.3 基于工业物联网的互联互通

4.3.1.4 着力加强技术的自主可控

4.3.1.5 深化数字孪生与数值仿真技术的应用

4.3.2 人才培养建议

4.3.2.1 建设多学科融合的培养体系

4.3.2.2 注重非技术性内容的融入

4.3.2.3 加强实践教学，促进产学研结合

4.3.2.4 建立专业的认证体系

4.3.3 政策措施建议

4.3.3.1 鼓励技术研发的政策导向

4.3.3.2 推动产学研合作项目

4.3.3.3 推动工业控制系统的标准化建设

4.3.3.4 资金支持与融资便利

4.3.3.5 政府采购与产业化支持

4.3.3.6 强化工业控制系统的网络安全监管

4.3.3.7 国际交流与合作

参考文献

第5章 数字孪生技术

5.1 数字孪生简介

5.1.1 数字孪生的内涵

5.1.2 数字孪生的特点

5.1.3 发展数字孪生的重要意义

5.2 数字孪生国内外研究现状

5.3 数字孪生的技术与方法

5.3.1 数据基础技术

5.3.2 数字孪生体构建技术

5.3.3 数字孪生连接交互技术

5.3.4 数字孪生赋能技术

5.3.4.1 预测回溯

5.3.4.2 优化控制

5.3.4.3 诊断分析

5.3.5 数字孪生软件平台技术

5.4 数字孪生的应用

5.4.1 工业数字孪生系统

5.4.2 城市数字孪生系统

5.4.3 建筑数字孪生系统

5.4.4 电网数字孪生系统

5.4.5 医疗数字孪生系统

5.4.6 数字孪生系统在其他领域中的应用

5.5 数字孪生存在的问题与挑战

5.5.1 复杂环境智能感知技术的挑战

5.5.2 高速安全可信数据传输的挑战

5.5.3 高保真数字孪生建模技术的挑战

5.5.4 高性能算力存储技术的挑战

5.5.5 高质量连接交互技术的挑战

5.5.6 完备健全评价体系的挑战

5.6 数字孪生技术的发展建议

5.6.1 技术发展建议

5.6.2 人才培养发展建议

5.6.3 政策制定建议

参考文献

第6章 特种传感器技术

6.1 概述

6.1.1 背景简介

6.1.2 国内外发展简述

6.1.3 存在的问题和挑战

6.2 传感器新技术

6.2.1 太赫兹探测技术

6.2.1.1 技术简介

6.2.1.2 国内外发展情况

6.2.1.3 技术的创新性和突破性

6.2.1.4 技术实际应用

6.2.1.5 未来发展趋势

6.2.2 微纳气体传感器

6.2.3 自供电传感技术及其在工业自动化中的应用

6.2.4 分布式光纤应变传感技术进展

6.2.5 光纤多参数检测技术

6.2.6 面向复杂工况的实时互联网融合感知技术

6.2.7 无线无源传感器

6.2.8 无线传感网络技术

6.3 传感器工业测量技术

6.3.1 黑体空腔式钢水温度连续测量技术

6.3.2 颗粒尺寸检测技术

6.3.3 矿用激光传感器

6.3.4 基于气力输送粉体流动参数检测技术

6.3.5 多模态过程层析成像与多参数测试技术

6.4 传感器信息融合技术

6.4.1 基于成像和光谱检测的电站锅炉及工业炉窑三维温度场可视化在线监测

6.4.2 工业视觉检测技术

6.4.3 钢板表面三维形貌检测技术

6.4.4 高炉风口成像技术

6.4.5 井下全自主无人机三维激光扫描测量技术

6.4.6 边云协同的高精度微震监测系统

6.5 发展建议

第7章 人机交互技术

7.1 人机交互背景简介

7.1.1 人机交互的内涵

7.1.2 人机交互的特点

7.1.3 发展人机交互的重要意义

7.2 人机交互发展阶段

7.2.1 个人主机时代

7.2.2 移动计算时代

7.2.3 人工智能时代

7.3 人机交互的技术与方法

7.3.1 人机交互输入技术

7.3.1.1 触摸交互

7.3.1.2 手势和动作交互

7.3.1.3 语音输入

7.3.1.4 眼动输入

7.3.1.5 脑机接口

7.3.1.6 文本输入

7.3.2 人机交互输出技术

7.3.2.1 三维成像技术

7.3.2.2 立体声场

7.3.2.3 触控和触觉交互

7.3.2.4 情感交互

7.4 人机交互的应用

7.4.1 智能家居领域

7.4.2 智能穿戴领域

7.4.3 机器人领域

7.4.4 数字人领域

7.4.5 智能办公领域

7.4.6 智能医学领域

7.4.7 智能工业领域

7.5 人机交互存在的问题与挑战

7.5.1 感知、理解与反馈：基于现有技术的准确性和实时性挑战

7.5.2 新兴终端设备对现有人机交互技术的挑战

7.5.3 新兴应用场景对现有人机交互技术的挑战

7.6 人机交互技术的发展建议

7.6.1 技术发展建议

7.6.2 人才培养发展建议

7.6.3 政策制定建议

参考文献

第8章 工业机器人技术

8.1 工业机器人研究与产业概况

8.1.1 工业机器人研究进展概况

8.1.2 工业机器人产业发展概况

8.1.3 国际主要发达国家的机器人发展规划

8.2 工业机器人核心零部件

8.2.1 精密减速器

8.2.2 伺服驱动系统

8.2.3 控制器

8.2.4 专用传感器

8.2.5 专用芯片

8.3 核心控制算法与软件

8.3.1 运动学与动力学建模

8.3.2 智能控制与规划

8.3.3 工业机器人操作系统

8.3.4 离线编程、低代码编程和自动编程

8.3.5 工业机器人的云服务

8.4 新型工业机器人系统

8.4.1 混联机器人

8.4.2 协作工业机器人

8.4.3 移动操作型工业机器人

8.5 工业机器人标准与认证

8.5.1 工业机器人国际标准现状

8.5.2 工业机器人国家标准化现状

8.6 工业机器人行业应用

8.6.1 汽车行业应用

8.6.2 电子制造行业应用

8.6.3 五金行业应用

8.6.4 冶炼行业应用

8.7 存在的问题与挑战

8.7.1 工业机器人技术存在的问题与挑战

8.7.2 工业机器人产业存在的问题与挑战

8.8 发展建议

8.8.1 技术发展建议

8.8.2 政策措施建议

参考文献