典型工业过程参数检测
典型工业生产过程的先进控制
典型工业生产过程的先进控制引言随着科技的进步和工业控制技术的发展，先进控制技术在工业生产过程中发挥着越来越重要的作用。
先进控制技术通过有效地监测和调节工业生产过程中的各个参数，实现了生产过程的优化和改进。
本文将介绍一些典型的工业生产过程，并探讨其中被广泛应用的先进控制技术。
典型工业生产过程能源生产过程能源生产过程是工业生产的重要组成部分。
无论是石油、天然气还是电力生产，都需要稳定和高效的工业控制系统。
在石油和天然气生产过程中，先进控制技术主要应用于油井、钻井和天然气压缩等环节。
通过实时监测和调节油井的产量、压力和温度等参数，先进控制系统可以实现油井的自动化运行和优化。
在电力生产过程中，先进控制技术主要应用于发电机组、输电线路和配电设备等环节。
通过实时监测和调节发电机组的输出功率、频率和电压等参数，先进控制系统可以实现电力生产的稳定和高效。
化工生产过程化工生产过程是工业生产的另一个重要组成部分。
化工生产过程主要包括原料处理、反应过程和产品分离等环节。
先进控制技术在化工生产过程中的应用非常广泛。
例如，在反应过程中，先进控制系统可以通过实时监测和调节反应温度、压力和物料流量等参数，实现反应的高效和安全；在产品分离过程中，先进控制系统可以通过实时监测和调节温度、压力和物料流量等参数，实现产品分离过程的优化和改进。
此外，先进控制技术还可以在化工生产过程中实现原料和能源的节约，提高生产效率和产品质量。
制造业生产过程制造业生产过程是工业生产的又一个重要组成部分。
制造业生产过程主要包括材料加工、装配和质量控制等环节。
先进控制技术在制造业生产过程中的应用可以提高生产效率和产品质量，并降低生产成本。
例如，在材料加工过程中，先进控制系统可以通过实时监测和调节切削速度、进给速度和刀具温度等参数，实现材料加工过程的优化和改进；在装配过程中，先进控制系统可以通过实时监测和调节装配工艺、装配顺序和装配力度等参数，提高装配的精度和效率；在质量控制过程中，先进控制系统可以通过实时检测和调节产品尺寸、形状和质量等参数，实现质量的稳定和优良。
东北大学柴天佑院士主持的973项目申报书 -复杂生产制造过程一体化控制系统理论和技术基础研究
复杂生产制造全流程运行优化的目的是使运行指标处于目标值范围内的最佳位置。由于存在模型误差和各种扰动，运行优化需要在工况点过渡过程满足时间最优、经济性与产品稳定等性能要求下，达到较佳的目标运行区域。在存在扰动时，调整设计参数使得动态运行优化可行，同时又不降低原有控制性能，需要将动态系统优化求解方法与非线性模型预测控制相结合解决在线动态优化难题。
过程控制系统-PID控制
过程控制系统一般有以下几部分组成： 1、被控对象； 2、用于生产过程参数检测的变送仪表； 3、控制器； 4、执行机构； 5、报警、保护和连锁等其它部件。
r
−
控制器
u
执行机构
被控过程
y(t)
检测与变送仪表
图1.1 过程控制系统基本结构图
+ 控制器（或称调节器）根据系统输出量的检测值y（t）与
设定值r的偏差，按照一定的控制算法输出控制量u，对被 控过程进行控制。执行机构（如调节阀）接受控制器送来 的控制信息调节被控量，从而达到预期的控制目标。过程 的输出信号通过过程检测仪表反馈到控制器的输入端，构 成闭环控制系统。
0
或
1 u = (e + δ TI
1
∫
t 0
ed t )
式中， δ 为比例带， I 为积分时间 T
+ 图6.1是PI调节器的阶跃响应，它是由比例动作和积分动作两部
分组成的。在施加阶跃输入的瞬间，调节器立即输出一个幅值 为 ∆e / δ 的阶跃，然后以固定速度 ∆e / δ TI 变化。当t = TI 时，调节 器的总输出为 2∆e / δ 。这样就可以根据图6.1确定 δ 和 TI 的数 值。还可以注意到，当 t = TI 时，输出的积分部分正好等于比例 T 的部分。由此可见， I 可以衡量积分部分在总输出中所占的比 重：TI 越小，积分部分所占的比重越大。
+ 安全性 在整个生产过程中，确保人身和设备安全是最基
本和最重要的要求。在生产过程中具体采用越限报警、事 故报警、连锁保护等措施来保证生产过程的安全性。
+ 稳定性 指系统抑制外部干扰、保持生产过程长期稳定运
行的能力。
+ 经济型 在满足以上两个基本要求的基础上，低成本高效
GB 13926.2-1992 工业过程测量和控制装置的电磁兼容性静电放电要求(GBT)
工业过程测量和控制装置的电磁兼容性静电放电要求GB T13926.292本标准等效采用IEC8012工业过程测量和控制装置的电磁兼容性第2部分静电放电要求(1984年版)1主题内容与适用范围本标准规定了工业过程测量和控制装置对由于操作者触摸该类装置而产生的和在装置附近的物体间产生的静电放电的敏感性试验的严酷等级和试验方法本标准适用于评定工业过程测量和控制装置对静电放电的敏感性2术语2.1性能下降degradation在敏感性试验中由于电磁干扰造成试验样品工作性能发生非期望的变化但这并不一定意味着工作不正常或严重故障2.2储能电容器energy storage capacitor静电放电发生器中代表人体带电达到试验电压值的能力的电容器2.3参考接地平板earth reference plane用作被试装置静电放电发生器和辅助设备的公共参考点的金属薄片或金属板2.4保持时间holding time放电前漏电所造成的在试验枪端部测得的输出电压下降不大于10%的这一段时间间隔2.5静电放电electrostatic discharge(E.S.D.)static electricity discharge(S.E.D.)静电电势不同的各种物体之间静电电荷的迁移3严酷等级静电放电试验应采用下列严酷等级等级试验电压kV(10%)1 22 43 84 15注附录A列出了能影响人体带电电压等级的各种参数细节附录还例举了与环境(安装)等级有关的严酷等级的应用实例4静电放电发生器静电放电发生器的主要部件包括充电电阻储能电容放电电阻和供电单元静电放电发生器的简图如图1所示图1静电放电发生器简图发生静电放电时产生的脉冲波形并非是在放电之前在发生器内形成的而是取决于负载的种类经电阻负载产生的放电电流的特性由4.2条加以说明4.1静电放电发生器的性能特性4.1.1储能电容器(C s)150pF10%4.1.2放电电阻(R)1505%)100M10%4.1.3充电电阻(R4.1.4输出电压216.5kV(在放电储能电容器上测量的开路电压)4.1.5输出电压极性正极4.1.6保持时间5s4.1.7放电方式单次放电(相邻两次放电间隔时间1s)注为了进行研究发生器应能以每秒20次的重复率产生放电4.1.8放电电流上升时间见4.2条4.1.9放电电流的脉冲持续时间(50%)见4.2条4.1.10放电电流峰值见4.2条发生器必须具有防止经过发生器电源线传输的脉冲型或连续型传导干扰的能力以免干扰被试样品储能电容器和放电电阻应尽量放置得接近放电电极放电电极的尺寸如图4所示静电放电发生器的接地电缆应采用绝缘的软性铜带其尺寸如下长度约2000mm宽度约20mm厚度约0.1mm注可以用按上述规定宽度的标准扁形电缆(所有导线并联连接)取代铜带如果使用圆形导线则导线的最小线径约为0.7mm4.2静电放电发生器性能特性的校验为了能对使用不同试验发生器得出的试验结果作出比较必须校验下列性能特性4.2.1放电电流的上升时间5ns30%(放电电压4kV)4.2.2放电电流持续时间30ns30%(放电电压4kV在放电电流波形图上幅值为50%时) 4.2.3放电电流峰值2kV时9A30%4kV时18A30%8kV时37A30%15kV时70A30%静电放电发生器应向2或小于2的电阻负载放电放电电极应接近负载直至放电发生放电电路包括接地连接线应尽量短负载至少由5个无感电阻(碳型电阻额定功率不小于1W)组成电阻并联连接构成一个环阵这一组电阻应该与测量线路阻抗匹配的电阻器同轴本标准推荐的校验静电放电发生器性能特征用的电阻负载的结构排列如图2所示图2推荐用于校验静电放电发生器性能的电阻负载的排列校验程序中发生器输出电流的典型波型如图3所示注放电电流的参数值应选用带宽400MHz的测量仪表测试图3静电放电发生器输出电流的典型波形图4静电放电的放电电极5试验配置试验配置由静电放电发生器被试装置和进行下列试验所必需的辅助仪表装置组成a.直接对被试装置放电b.模拟放置或安装在被试装置附近的物体之间的放电5.1直接对被试装置放电的试验配置根据有关环境试验可分为两种类型a.实验室内进行的试验b.在最后安装好的状态下对设备进行的现场试验5.1.1实验室内进行试验的试验配置下列要求适用于实验室内在6.1条规定的环境条件下进行的试验被试装置应放置在参考接地平板上用一个约0.1m厚的绝缘支架使之与平板绝缘参考接地平板是块最小厚度为0.25mm的金属板(铜或铝)放在被试装置下面也可以使用其他的金属材料但厚度至少为0.65mm平板的最小面积为1m最终面积取决于被试装置的大小参考接地平板的四周应大出被试装置至少0.1m参考接地平板应连接到接地系统的安全接地线上被试装置应根据其功能要求进行配置和连接机箱被试装置或被试系统与实验室四壁和其他金属结构之间必须留出至少1m的间距被试装置应根据制造厂的安装规范连接接地系统不允许再有其他的附加接地线静电放电发生器的接地电缆应连接参考接地平板此电缆的总长度始终是2m如果这一长度超出了对选定的试验点放电所需的长度可将超长部分捆扎在底板上以避免试验线路中出现附加回路接地电缆与参考接地平板和所有搭接处的连接阻抗应很低例如在高频率应用时应采用夹紧装置不同装置的附加技术要求如下5.1.1.1台式装置当被试装置本身或其附近无接地端子时应借助于与最近的主电源引出线连接的接线盒使参考接地平板接地静电放电发生器接地电缆的超长部分不必捆扎在底板上台式装置试验配置的实例如图5所示图5台式装置试验配置(实验室试验用)图6机柜的试验配置(实验室试验用)5.1.1.2柜式装置被试装置应尽量以最短的路线直接连接接地系统的安全接地线顶部有专用接地端子的机箱应用一条绝缘导线把接地端子与接地系统的安全接地线相连柜式装置试验配置的实例如图6所示5.1.1.3系统如果机柜和外部设备组成一个系统而其中只有一个单元直接接地则根据制造厂的技术要求间接接地的各单元应与参考接地平板绝缘连接系统各单元的接地导线和信号线应与地面和参考接地平板保持0.1m的间距注被试系统的各个机柜可分别放在各个参考接地平板上应再利用铜带将各参考接地平板互联如图7所示图7仅有一个机柜接地的系统的试验配置(实验室试验用)图8台式装置试验配置(现场试验用)5.1.2现场试验用试验配置装置和系统应在最后安装好的状态下进行试验各处类型装置的附加规定有5.1.2.1台式装置不应使用参考接地平板静电放电发生器的接地电缆应连接到最近的接地端子例如连接到电源输出端的安全接地线上(例如如图8所示经由一个接线盒连接到主电源输出端的接地端子)5.1.2.2机柜不使用参考接地平板静电放电发生器的接地电缆应连接到最近的接地端子最好连接机柜的专用接地端子注如果被试装置上无接地端子应使用一个如图8所示的分线盒机柜的试验配置实例如图9所示图9带可接近接地端的机柜的试验配置(现场试验用)图10仅有一个机柜直接接地的系统的试验配置(现场试验用)5.1.2.3系统有若干机柜和外部设备组成的系统根据制造厂的规定其各个机柜为直接接地的情况时属于5.1.2.2条的范畴有若干机柜和外部设备组成的系统在其中仅有一个装置直接接地的情况下应在各个机柜前放一块参考接地平板注参考接地平板可以是一条厚0.3mm宽300mm的铜带参考接地平板应连接到被试系统的接地端子静电放电发生器的接地电缆应连接到靠近单个被试装置的参考接地平板上系统的试验配置实例如图10所示5.2模拟被试装置附近物体之间放电的试验配置该试验配置应用于外壳不导电不能直接施加放电的被试装置该配置还可用于试验被试装置附近产生放电的影响参考接地平板的使用和排列方法同 5.1.1条所述参考接地平板仅用于型式试验和5.1.2.3条所述系统的现场试验6试验程序试验程序包括下列各项实验室环境条件的准备静电放电的施加和试验结果的评定6.1实验室环境条件为了使环境参数对试验结果的影响减至最小试验应在6.1.1条和6.1.2条规定的大气和电磁环境条件下进行6.1.1大气条件大气条件应符合下列要求温度1535相对湿度45%75%大气压力68106kPa6.1.2电磁条件实验室的电磁环境应不影响试验结果6.2静电放电的施加6.2.1直接对被试装置施加放电静电放电仅施加在操作人员通常可接触到的被试装置的点上和表面上除非经制造厂和用户同意不得对装置上仅在维修时才接触到的任何点上施加放电静电放电的电压应设定在相应于所选严酷等级(见第3条)的值上为了防止损坏装置幅值逐渐从最小值增大到最大值并应不超过有关标准规定的值试验以单次放电方式进行在预先选定的各点上至少应施加10次单次放电相邻两次放电的时间间隔应至少1s 注应施加放电的各个点可以通过重复率为每秒20次的放电进行探测加以选择放电电极应接近被试装置直至放电发生每次放电后应从被试装置移开静电放电发生器(放电电极)然后发生器重新触发进行下一次单次放电重复该过程直至完成10次放电静电放电发生器应垂直于施加放电的表面施加放电时发生器的接地电缆应与被试装置保持至少0.1m的间距6.2.2模拟对被试装置附近的物体放电应采用静电放电发生器对参考接地平板施加放电来模拟对放置或安装在被试装置附近物体的放电除6.2.1条所述的试验程序外还应满足下列要求a.静电放电发生器应放在距被试装置0.1m处放电电极指向参考接地平板b.在被试装置的每个可接触到的平面上对参考接地平板至少应进行10次单独快速放电6.3试验结果的评定被试装置和系统的种类繁多差异很大因此很难为评定静电放电对装置和系统的影响制订一个通用的评定准则试验结果可根据被试装置的工作条件和功能规范按下列性能准则加以分类a.在规范极限内性能正常b.功能或性能暂时降低或丧失但能自行恢复c.功能或性能暂时降低或丧失但需操作者干预或系统复位d.因装置(元件)损坏而造成不可恢复的功能或性能降低或丧失对于验收试验试验大纲和试验结果的分析应符合有关标准或文件的规定附录 A说明(参考件)A1综述由于环境和安装等原因诸如相对湿度低使用低导电率(人造纤维)地毯乙烯基外衣等使系统子系统和外部设备处于静电放电环境因此保护工业过程测量和控制装置不受静电放电的危害无论对制造厂还是用户都是一个极为重要的问题这类设备在广泛采用电子元件以后迫切需要确定这一问题的各种因素寻求一种解决办法以提高产品系统的可靠性静电积聚及随后产生放电这一问题由于对环境不加控制及各种工厂企业中各种装置和系统的广泛应用而变得更加令人关切合成纤维与干燥的空气相结合更促使静电电荷的产生充电的过程千差万别其中最常见的一种是操作人员在地毯上走动每一步都将其身上的电子传给化纤织物操作人员身上穿的衣服与座椅摩擦也能造成电荷的交换操作人员的身体可能直接带电或者经静电感应而带电在静电感应带电的情况下除非操作人员与地毯适当接地否则导电的地毯就起不了保护作用图A1表示了各种化纤织物依据大气相对湿度可能带电的电压值图A1操作人员在接触A3条提及的材料时可能带上静电电压的最大值装置可能会直接经受电压高达千伏级的放电这取决于化纤织物的种类和环境的相对湿度当装置附近的金属物体如桌椅之间放电时装置也可能受到电磁能量操作人员放电产生的影响可能使装置发生一般性的运转故障或损坏某些电子元件主要影响与放电电流的各种参数有关(上升时间持续时间等)最常见的放电现象可说明如下a.如果装置同导电地面接地良好则放电就会根据电源的能量和电阻所决定的方式经外壳直接传入大地在接地通路为低电感时会产生一个数量级为几毫微秒很陡的波阵面和一个数十毫微秒的阻尼波尾b.对于外壳不直接接地或接地不良的装置放电经主电源线传入大地由电感产生的上升时间的幅度比前例高一个数量级波尾类似阻尼振荡波c.当大量的放电电流经金属件或主电源线流入大地时线路元件将承受感应耦合或辐射的影响d.当放电电流沿连接电缆从一个机柜流向另一机柜时信号可受到干扰的极大影响本标准所述的试验方法的目的是评估静电放电对工厂企业和其他环境中使用的装置系统和仪表造成的不良影响A2静电放电发生器输出特性的校验为了消除各种试验发生器的分散特性可能产生的不定性必须有一个标准的校正或试验程序在对标准化电阻负载(本标准所述的)施行静电放电时要测量试验发生器的有关特性其主要特性有a.上升时间b.脉冲持续时间(50%)c.流经标准负载的放电电流的峰值放电之前试验发生器的放电电极与标准负载间形成的寄生电容产生一个小的预放电这个寄生电容估计为5pF试验程序不测量也不评定预放电的上升时间和放电电流A3 试验严酷等级的选择试验严酷等级应根据最切合实际的安装条件和环境条件加以选择本标准推荐的安装和环境等级与本标准第3章列出的严酷等级有关 等 级 最低相对湿度%抗静电织物 人造纤维 最大电压kV 1 35 x 22 10 x 43 50 x 84 10 x 15对于其他物质如木材混凝土陶瓷乙烯树脂和金属等其等级可能不会大于2级注抗静电织物其表面电阻率大于每正方Ω910但小于Ω1410附加说明本标准由全国无线电干扰标准化技术委员会提出并归口本标准由机械电子工业部上海工业自动化仪表研究所起草本标准主要起草人程国钧邱云林郑家模洪济晔蒋春宝。
化工行业中的过程优化技术应用案例
化工行业中的过程优化技术应用案例过程优化技术在化工行业中的应用案例概述化工行业是一个以化学反应为核心的工业领域，包括石油化工、煤化工、化学制品等。
优化化工过程，提高生产效率，降低生产成本，是化工企业追求的目标。
随着科学技术的进步，过程优化技术在化工行业得到了广泛的应用。
本文将介绍化工行业中的几个典型过程优化技术的应用案例。
案例一：流程仿真优化在石油化工行业中，流程仿真优化被广泛应用于炼油生产过程。
以青岛炼油厂为例，通过流程仿真优化，成功降低了催化裂化装置的产品痕量硫含量。
通过建立炼油装置的数学模型，并根据实际运行数据对模型进行参数校正，可以快速准确地评估各种操作方案对产品质量的影响。
通过对模型进行优化计算，确定最佳操作参数，可以有效地降低含硫产品的生成，提高产品质量和工艺经济效益。
案例二：反应过程优化化工行业中的化学反应过程是实现生产的核心环节。
过程优化技术的应用可以提高反应效率、减少催化剂的使用量，并降低废物的生成。
以合成氨工艺为例，过程优化技术可以通过调整反应温度、压力和催化剂的使用量等操作参数，使得反应产率达到最大值。
通过数学模型的建立和优化算法的设计，可以快速准确地找到最佳的操作参数组合，从而提高合成氨工艺的经济效益。
案例三：能源消耗优化化工行业的生产过程中消耗大量的能源，优化能源消耗是提高工艺经济性的重要手段。
以石化行业的蒸馏过程为例，过程优化技术可以通过调整进料流量、温度和塔板压力等操作参数，使蒸馏塔的热能利用达到最优化。
通过模型预测和优化算法的设计，可以降低能源消耗，提高塔效率，从而降低生产成本。
案例四：供应链优化化工行业的供应链是一个复杂的系统，包括原材料采购、生产、仓储和产品销售等环节。
过程优化技术可以应用于供应链规划、生产计划和库存控制等方面，提高供应链的效率和灵活性。
以某化工公司为例，通过建立供应链模型，并应用优化算法，可以优化原材料的采购计划，避免了库存积压和缺货的风险，同时提高了生产计划的准确性和灵活性，降低了成本，提高了客户满意度。
生产数据验证的五种典型用法
生产数据验证的五种典型用法1.引言1.1 概述生产数据验证是一种关键的数据分析技术，在各个行业和领域都有广泛的应用。
通过对生产数据进行验证，可以帮助企业了解生产过程中的问题、瓶颈和改进的潜力。
本文将详细介绍生产数据验证的五种典型用法，旨在帮助读者更全面地了解和应用这一技术。
在现代企业管理中，生产过程的稳定性和效率是企业取得成功的关键因素之一。
然而，由于生产环节复杂、数据众多，该领域的问题和挑战也相应增加。
生产数据验证作为一种重要的技术手段，能够帮助企业精确识别、定位和解决生产过程中的问题，提高生产效率和质量。
本文的主要目的是对生产数据验证的五种典型用法进行深入探讨和分析。
这些用法包括用于异常检测的数据验证、用于过程优化的数据验证、用于质量控制的数据验证、用于预测和预警的数据验证、以及用于决策支持的数据验证。
通过对每种用法的解读和实例分析，读者将能够更好地理解和应用生产数据验证技术。
本文的结构如下：首先是引言部分，介绍了文章的主题和结构；接着是正文部分，按照五种典型用法进行详细的阐述和解释；最后是结论部分，对本文进行总结并展望未来的研究方向。
通过这样的结构，读者能够更加系统地学习和掌握生产数据验证技术。
在本文中，我们将通过实例和案例分析来说明每种典型用法的实际应用价值和效果。
通过深入剖析这些用法背后的原理和方法，读者将能够更好地理解和应用生产数据验证技术，从而提升企业的竞争力和生产效率。
总之，本文将围绕着生产数据验证的五种典型用法展开详细的探讨。
通过深入研究每个用法的含义、原理和应用场景，读者将能够更全面地了解和掌握这一技术，为企业的生产管理和决策提供有力支持。
希望本文能够对读者在生产数据验证领域的学习和实践有所帮助。
1.2 文章结构2. 正文2.1 用法一2.1.1 要点一2.1.2 要点二2.2 用法二2.2.1 要点一2.2.2 要点二2.3 用法三2.3.1 要点一2.3.2 要点二2.4 用法四2.4.1 要点一2.4.2 要点二2.5 用法五2.5.1 要点一2.5.2 要点二文章结构部分主要介绍了生产数据验证的五种典型用法。
基于ITAE指标的PID参数整定方法比较研究
基于ITAE指标的PID参数整定方法比较研究一、本文概述随着工业自动化程度的日益提高，PID（比例-积分-微分）控制器作为最常用的工业过程控制器之一，其参数整定方法的研究显得尤为重要。
在实际应用中，PID控制器的性能优劣直接影响到工业过程的稳定性和生产效率。
因此，寻找一种有效的PID参数整定方法，以提高控制器的性能，一直是工业控制领域的研究热点。
本文旨在探讨基于ITAE（积分绝对误差）指标的PID参数整定方法，并通过比较研究，分析不同整定方法的优缺点。
文章将简要介绍PID控制器的基本原理和参数整定的意义。
然后，重点阐述基于ITAE指标的PID参数整定方法，包括ITAE指标的定义、计算方法以及如何在参数整定过程中应用ITAE指标。
接下来，文章将通过实验仿真或实际应用案例，对不同整定方法进行比较研究，分析它们在控制性能、稳定性、鲁棒性等方面的表现。
文章将总结各种方法的优缺点，并提出改进意见或建议，为工业控制领域的实践应用提供参考。
通过本文的研究，期望能够为PID控制器的参数整定提供一种新的思路和方法，以提高控制器的性能，促进工业自动化技术的发展。
二、PID控制器的基本原理与参数整定PID（比例-积分-微分）控制器是一种广泛应用的线性控制器，其基本原理是通过对系统误差的比例、积分和微分进行线性组合，生成控制量以调整被控对象。
PID控制器的输出u(t)可以表示为：u(t) = Kp * e(t) + Ki * ∫e(t)dt + Kd * de(t)/dt其中，Kp是比例系数，Ki是积分系数，Kd是微分系数，e(t)是系统误差（设定值与实际值的差）。
比例项Kpe(t)是对系统误差的直接反应，比例系数Kp决定了控制器对误差的敏感度；积分项Ki∫e(t)dt是对误差的累积，积分系数Ki决定了控制器对误差累积的补偿程度；微分项Kd*de(t)/dt是对误差变化的预测，微分系数Kd决定了控制器对未来误差变化的预测和抑制。
过程控制课程设计
过程控制系统课程设计设计题目：流量比值控制和变频器控制设计班级：自动化0805学号： 20082479姓名：指导教师：杨英华鲍艳设计时间： 2011年5月30号到 2011年6月19日目录摘要 (2)1. 课程设计任务及要求 (3)1.1设计任务 (3)1.2设计要求 (3)2.1流量比值控制系统在工程实际中的背景应用 (4)2.2流量比值控制系统方案比较和选择 (5)2.2.1比值控制系统方案比较 (5)2.2.2比值控制系统方案分析和选择 (6)3.实验硬件部分 (7)3.1CS4000型过程控制实验装置简介 (7)3.2硬件配置选型 (7)3.3西门子SIMATIC PCS7-300 (10)3.4变频器工作原理 (10)4. 双容水箱机理模型建立及实验参数的确定方法 (13)4.1串联双容水箱机理模型的建立 (13)4.2串联双容水箱参数的确定 (14)5. PID控制器设计 (16)5.1PID控制器原理 (16)5.2PID控制器参数整定 (18)5.2.1临界比例度法 (18)5.2.2衰减曲线法 (18)5.2.3试凑法 (18)6. MATLAB仿真 (22)6.1 MATLAB软件简介 (22)6.2仿真实现 (22)6.2.1被控对象的传递函数 (22)6.2.2PID参数确定 (22)7. 实验法测量双闭环流量比值控制系统 (25)7.1双闭环流量比值控制系统工艺流程图 (25)7.2实验过程 (26)7.2.1双容水箱参数整定实验 (26)7.2.2副回路PID参数整定实验 (27)7.2.3双闭环PID的参数整定实验 (28)8. 心得体会 (29)参考文献 (31)摘要在工业生产过程中，要求两种或多种物料成一定比例关系，一旦比例失调，会影响生产的正常进行，影响产品质量，浪费原料，甚至产生生产事故，所以严格控制其比例，对于安全生产来说是十分重要的。
本文分析了双闭环流量比值控制系统的组成特征、原理、适用范围，相比于开环比值系统和单闭环比值系统，双闭环比值系统组成更为复杂、动态特性和静态特性更好，探讨双闭环流量比值控制系统的可行性。
油液分析技术及主要检测参数
油液分析技术及主要检测参数不论是现场测试还是实验室检测，确定设备和油液的健康状况都需要检测好几个参数。
下面是对每个参数的介绍和典型的测试方法.粘度测试粘度是润滑油最重要的物理特性.粘度决定了润滑油的承载能力和循环能力. 通常情况下，润滑油的粘度越高承载力就越强，同时循环性就越差，因此，任何润滑油在使用时，都必须在高粘度和低粘度之间寻求平衡。
除了润滑性能之外，保证润滑油在任何情况下都具有流动性是非常重要的。
在使用过程中，一些污染物比如水、燃料、氧化和烟炱都会影响润滑油的粘度。
因此，粘度是设备润滑系统中最重要测试参数之一。
重力低落–最常用的测量运动粘度的技术方法是可控制温度的重力低落法，通常，单级油测量的是40 ℃的粘度,多级油测量的是40和100 ℃的粘度. 测量使用的毛细管粘度计是基于粘度和时间之间的关系。
润滑油粘度越高，流过毛细管的时间越长。
目前，市面上有几种标准化的毛细管粘度计在使用。
实验室大多使用玻璃毛细管; 现在最新的现场测试运动粘度的粘度计采用的是开合式铝制毛细管。
这些粘度计的毛细管设计，有的是直流的，有的是逆流的。
在直流式毛细管中, 油样贮藏室位于测量标的下方。
在逆流式毛细管中，油样贮藏室位于测量标的上方。
逆流式毛细管可以测量不透明的油样，而且有的毛细管还有第三个测量标。
三个测量标，两个连续的流动时间，逆流式毛细管可以测试不透明的油样，有些毛细管还有第三个测量标。
两个连续的流动时间和三个测量标，确保了测量的精度。
颗粒分析颗粒计数是设备状态监测的一个重要方面，监测污染颗粒数量和污染程度的工具有很多，无论是来自与外界的污染还是设备本身的磨损。
至于哪种工具是最合适的，取决于特定的应用和颗粒的类型。
例如，保持液压系统的清洁是很重要的，即使是污染程度很低的物质也会堵塞制动器和阀门，导致系统故障。
与液压系统相比，由许多可拆卸部件组合在一起的反转齿轮和传动系统能承载的磨损颗粒要多一些。
颗粒直接成像直接成像系统里面有一个配置CCD阵列的固态激光器，可以对捕捉到的颗粒直接成像，如左图所示。
工业领域数据安全管理试点典型案例
工业领域数据安全管理试点典型案例工业领域的数据安全管理是工业企业保护重要数据和信息的关键步骤。
下面将列举10个工业领域数据安全管理的典型案例。
1. 化工行业数据安全管理案例：某化工企业在生产过程中产生大量的数据，包括生产工艺参数、设备运行状态、原料供应商等。
该企业为了保护这些数据的安全，采取了严格的权限控制措施，只有授权人员才能访问和修改相关数据。
同时，该企业还对重要数据进行加密存储，确保数据在传输和存储过程中不受到非法访问和篡改。
2. 电力行业数据安全管理案例：某电力公司拥有大量的电网数据，包括电力负荷、电压、电流等关键参数。
为了保护这些数据的安全，该公司采用了分层次的访问控制策略，不同级别的人员只能访问其所需的数据。
此外，该公司还建立了数据备份和恢复机制，以防止数据丢失和损坏。
3. 汽车制造业数据安全管理案例：某汽车制造企业将车辆生产过程中的数据集中存储在云平台上。
为了保护这些数据的安全，该企业采用了多重身份认证机制，确保只有授权人员能够访问和修改相关数据。
此外，该企业还定期进行数据备份和灾难恢复演练，以应对数据丢失和系统故障的风险。
4. 钢铁行业数据安全管理案例：某钢铁企业拥有大量的生产数据和企业经营数据。
为了保护这些数据的安全，该企业采用了数据加密和传输加密技术，确保数据在传输和存储过程中不被窃取和篡改。
此外，该企业还建立了数据审计和监控系统，及时发现和阻止未经授权的数据访问行为。
5. 石油行业数据安全管理案例：某石油公司拥有大量的勘探和生产数据，包括地质勘探数据、油井运行数据等。
为了保护这些数据的安全，该公司采用了数据加密和传输加密技术，同时建立了严格的权限控制机制，确保只有授权人员能够访问和修改相关数据。
6. 食品行业数据安全管理案例：某食品企业拥有大量的供应链数据和品质检测数据。
为了保护这些数据的安全，该企业建立了供应链数据共享平台，只有经过认证的供应商才能上传相关数据。
此外，该企业还采用了数据备份和灾难恢复技术，以应对数据丢失和系统故障的风险。
过程控制系统与仪表课后习题答案完整版
第1章思考题及习题1-1 过程控制有哪些主要特点？为什么说过程控制多属慢过程参数控制？解答：1．控制对象复杂、控制要求多样2. 控制方案丰富3．控制多属慢过程参数控制4．定值控制是过程控制的一种主要控制形式5．过程控制系统由规范化的过程检测控制仪表组成1-2 什么是过程控制系统？典型过程控制系统由哪几部分组成？解答：过程控制系统：一般是指工业生产过程中自动控制系统的变量是温度、压力、流量、液位、成份等这样一些变量的系统。
组成：参照图1-1。
1-4 说明过程控制系统的分类方法，通常过程控制系统可分为哪几类？解答：分类方法说明：按所控制的参数来分，有温度控制系统、压力控制系统、流量控制系统等；按控制系统所处理的信号方式来分，有模拟控制系统及数字控制系统；按控制器类型来分，有常规仪表控制系统及计算机控制系统；按控制系统的结构和所完成的功能来分，有串级控制系统、均匀控制系统、自适应控制系统等；按其动作规律来分，有比例（P）控制、比例积分（PI）控制，比例、积分、微分（PID）控制系统等；按控制系统组成回路的情况来分，有单回路及多回路控制系统、开环及闭环控制系统；按被控参数的数量可分为单变量和多变量控制系统等。
通常分类：1．按设定值的形式不同划分：（1）定值控制系统（2）随动控制系统（3）程序控制系统2．按系统的结构特点分类：（1）反馈控制系统（2）前馈控制系统1-5 什么是定值控制系统?解答：在定值控制系统中设定值是恒定不变的，引起系统被控参数变化的就是扰动信号。
1-6 什么是被控对象的静态特性？什么是被控对象的动态特性？二者之间有什么关系？解答：被控对象的静态特性：稳态时控制过程被控参数及控制变量之间的关系称为静态特性。
被控对象的动态特性：。
系统在动态过程中，被控参数及控制变量之间的关系即为控制过程的动态特性。
二者之间的关系：1-7 试说明定值控制系统稳态及动态的含义。
为什么在分析过程控制系统得性能时更关注其动态特性？解答：稳态：对于定值控制，当控制系统输入（设定值和扰动）不变时，整个系统若能达到一种平衡状态，系统中各个组成环节暂不动作，它们的输出信号都处于相对静止状态，这种状态称为稳态（或静态）。
过程检测及控制原理
自动化装置的简要发展过程
现场总线控制系统 FCS
第1代 分布式IO DCS
现场信号根据传输距离或功能 不同连接到现场I/O设备上，各 现场I/O设备与控制站间通过网 络（现场总线）连接。 现场仪表：DDZ-III、总线仪表
第2代 FCS
将全厂最基础的现场 级仪表和装置均通过 现场总线连接起来， 实现全数字化通讯。 现场仪表：总线仪表
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—自动检测与过程控制—
—自动检测与过程控制—
1.1.4 检测的基本方法
1.1.4.1 静态测量与动态测量
1.1.4.2 接触测量与非接触测量
接触测量：检测元件与被测对象（或介质）直接接触，感受被 测量的作用或变化，从而获得测量信号。 非接触测量：不直接接触被测对象（或介质），而是间接感受 被测量的作用或变化达到检测目的。
5
恒温箱自动控制系统
给定信号 比较
u1
+ u
电压 放大器 减速器 功率 放大器 执行 电动机 调压器
u2
+
从工艺的 眼光来看
热电偶 加热电阻丝
‾220V
6
西安建筑科技大学粉体工程研究所
西安建筑科技大学粉体工程研究所
—自动检测与过程控制—
—自动检测与过程控制—
恒温箱自动控制系统工作原理：
恒温箱实际温度由热电偶转换为对应的电压u2 恒温箱期望温度由电压u1给定，并与实际温度 u2比较得到温度偏差信号u＝u1 u2 温度偏差信号经电压、功率放大后，用以驱动 执行电动机，并通过传动机构拖动调压器动触 头。当温度偏高时，动触头向减小电流的方向 运动，反之加大电流，直到温度达到给定值为 止，此时，偏差u＝0，电机停止转动。
7
典型机械工程参数的测试
典型机械工程参数的测试介绍机械工程是一门涉及设计、制造和使用机械的工程学科。
在机械工程中，各种参数的测试是非常重要的，可以用来评估机械设备的性能和质量。
本文将介绍一些典型的机械工程参数及其测试方法。
典型参数1. 声音和振动在机械设备运行过程中，声音和振动是常见的问题。
它们可以反映机械设备的稳定性和噪音水平。
测试声音和振动的参数可以帮助评估机械设备的可靠性和使用寿命。
常用的声音测试参数包括声音压力级、频率和声音频谱。
声音压力级是衡量声音强度的指标，通常以分贝〔dB〕为单位。
频率是声音振动的频率，标准的声音频谱可以反映不同频率声音的分布情况。
振动测试振动测试可以评估机械设备的振动水平和频率。
常用的振动测试参数包括振动加速度、振动速度和振动位移。
这些参数主要用于评估机械设备的平稳性和结构稳定性。
2. 温度和湿度温度和湿度是机械设备正常运行的重要环境参数。
对于一些特定的机械设备，温度和湿度的控制非常重要。
测试温度和湿度参数可以保证机械设备在适宜的环境条件下运行。
温度测试通常使用温度计或红外热像仪进行。
温度计可以测量物体的外表温度，而红外热像仪可以实时监测物体的温度分布。
温度测试通常关注物体外表的温度和环境温度。
湿度测试湿度测试通常使用湿度计进行，湿度计可以测量空气中的湿度水平。
湿度测试通常关注机械设备周围空气的湿度水平。
3. 压力和流量压力和流量是机械设备中常见的参数，对于液体和气体的流动控制非常重要。
测试压力和流量参数可以帮助评估机械设备的流动性能和效率。
常用的压力测试参数包括压力、压力降和压力变化。
压力可以直接测量流体中的压力水平，压力降用于评估流体通过管道或设备时的压力损失，压力变化可以评估机械设备的压力控制能力。
流量测试流量测试常用的参数包括流量和流速。
流量是指单位时间内流体通过管道或设备的体积，通常以升/分或立方米/小时为单位。
流速是指流体通过管道或设备的速度，通常以米/秒为单位。
测试方法1. 声音和振动测试方法常用的声音和振动测试方法包括： - 使用声音级计或声学分析仪对声音进行测量和分析； - 使用振动传感器或加速度计对振动进行测量和分析。
典型工业过程参数检测_1108_图文
了实际需要
• 高应用水平——应用技术的重要性远超过
仪表性能，制造企业在仪表产品之外还可 提供高水平的解决方案，解决应用中的重 点、难点问题
8.2.0.2 评价理念
对仪表评价的概念发生重大变化
• 仪表评价经历的历程
– 计量性能（测量精度、重复性等） – 全性能（环境影响量、响应性等） – 可靠性（MTBF等） – 电磁兼容性（抗干扰能力、电磁骚扰等） – 下一个重点可能是——容错能力等指标外
控制测量案例
• 因为影响产品质量的是原料在指定“热状
态”下持续的时间，只要“热状态”是合 适的，无论该状态叫多少度，都能够保证 产品的质量
• 如果控制测量结果接近计量测量结果，将
方便学术交流、缩短工艺调试时间
• “控制测量”偏离“计量测量”是会付出
代价的
控制测量案例
• 因为影响产品质量的是原料在指定“热状
7.3 仪器仪表的前沿制造技术
• 基于计算机控制的各种先进制造技术 • 先进机械制造技术 • 先进电子制造技术
− 表面安装技术（SMT）、无氟无氯清洗技术、 无铅焊接技术、柔性和多层电路板技术，电路 板测试技术和防护技术等
• 先进制造管理技术
7.3.1 计算机集成制造系统技术
• 计算机集成制造（computer-integrated
• 组成
− 管理信息系统（Management information system, MIS），制造资源计划（Manufacture Resource Planning，MRP II）
−工程信息系统（Engineering Information System, EIS）
− 柔性制造系统（Flexible Manufacturing System, FMS）
工业过程中的异常检测与预测算法研究与应用
工业过程中的异常检测与预测算法研究与应用摘要：工业过程中的异常检测与预测算法是现代工业中非常重要的研究领域。
异常检测和预测算法的应用可以帮助企业准确识别和预测异常情况，提前采取相应的措施，以避免生产线停机和减少损失。
本文从异常检测的基本概念入手，介绍了一些常用的异常检测算法，并针对工业过程中的异常检测和预测问题进行了详细探讨。
最后，本文还对异常检测与预测算法的未来发展方向进行了展望。
1. 异常检测的基本概念异常检测是指在数据集中寻找与正常模式不一致的数据点或模式。
在工业过程中，异常可以是设备故障、生产线停机等不正常情况的表现。
异常检测的目标是准确识别这些异常情况，以便及时采取措施。
常见的异常检测算法包括基于统计学的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
2. 常用的异常检测算法2.1 基于统计学的方法基于统计学的异常检测算法是通过计算数据集的统计特征来判断数据点是否异常。
常用的统计学方法包括均值、方差、百分位数等。
这些方法通过与数据的历史记录进行比较，找出与历史记录不一致的数据点，从而识别异常情况。
2.2 基于机器学习的方法基于机器学习的异常检测算法是利用机器学习模型来识别异常情况。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。
这些算法通过训练模型来学习正常数据的模式，然后通过与测试数据进行比较，判断数据是否异常。
2.3 基于深度学习的方法基于深度学习的异常检测算法是最近兴起的一种方法。
深度学习算法可以自动学习数据的特征，无需手动设计特征。
常见的深度学习算法包括自编码器（Autoencoder）、变分自编码器（Variational Autoencoder）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network）等。
这些算法通过训练模型来学习正常数据的分布，然后通过与测试数据进行比较，判断数据是否异常。
3. 工业过程中的异常检测与预测问题工业过程中的异常检测与预测问题是指在工业生产过程中识别和预测异常情况的问题。
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图 7-1，p.199，或p.220）
• MEMS技术（Micro Electro Mechanical
System, 微电子机械系统）
• MEMS技术主要应用于传感器、光学器件、
射频器件、微流体与生物器件
7.4.2 微米纳米制造技术
可靠 安全性 性 可靠性
电气安全（绝缘电阻、绝缘强度等），功能安全 MTBF、可维护性、寿命
过程
• 过程控制、离散控制、批量控制 • 控制系统占工程总投资约5%~20%，对工
程效益的贡献约40%~60%
• 控制系统是生产工艺控制和企业管理的不可
分割的组成部分
• 国内企业对先进控制系统的追求超过国外
8.2 典型工业过程参数检测的发展趋势 8.2.0 有关检测的两个理念 8.2.0.1 应用理念
7.2.2 智能化设计
• 智能化设计的主要内容和基本问题
− 建模 − 智能设计软件系统的研究开发
• 智能化设计的主要方法
− 数字化 − 并行化 − 虚拟化
7.2.3 信息化设计
• 信息——能量传输的最佳偶合设计
− 尽量减少信号传输环节 − 建立传输环节的偶合关系，确保信号有效传输
• 信息传输通道的无失真优化 • 信息融合设计 • 增加仪表的信息量 • 网络化分布式信息获取、储存和处理方式
• 从应用角度将检测分为：
– 计量检测 – 控制检测
检测的分类
• 计量检测
– 要求：精确度高（线性度、重复性、回差）、 或（测量）不确定度小
– 用途：贸易、健康、安全、环保、科学研究
• 控制检测（报警检测）
– 要求：重复、稳定、单调、响应速度合适 （高度可靠、鲁棒）
– 用途：生产过程的控制和管理
控制测量案例
性
辐射、光路吸收
动力环境 电源（电压、电流、频率、功率），气源（压力、流量等）
环境 负载能力 性 适应 气候环境 能 性 机械环境
化学环境
负载变化、过载能力 温度、湿度、盐雾、霉菌、粉尘、雨水、太阳辐照 振动、冲击、摇摆、跌落、运输 腐蚀、催化
爆炸环境 燃气环境、粉尘环境
电磁环境 电磁敏感度、电磁骚扰、传导影响、静电、共摸、串模
• 设计缺陷往往是制造与检验无法克服的 • 广义的产品质量包括：
− 结构性能、工作性能、制造性能 − 参见表 1-1，p.10（或表 2-2 ，p.50）
7.2 仪器仪表的现代设计技术
• 设计工具的现代化
− 计算机辅助设计工具（机械、电子、芯片、光 学、可靠性、智能等，以及各种计算工具）
− 计算机仿真设计工具（机械、电子、电磁波、 传热等
控制测量案例
• 国内某水泥厂要求对回转窑外壳测温 • 用红外温度计测得外表面温度约430℃ • 用户根据实行了20多年的工艺文件，认为
应该低于300 ℃
• 经过验证应该是430 ℃以上 • 我们注意到用了20多年的工艺文件，将实
际400多度的温度，误认为不到300度。这 样的情况并没有影响20多年的生产和产品 质量
• 智能（Intelligence）仪器仪表：以微型计
算机、微处理器微核心，数据采集与传感 器系统相结合的仪器仪表系统？？
• 智能化以一系列智能功能来体现 • 人工智能（Artificial Intelligence, AI）包括：
信息的获取，知识的表达、继承、管理、 协调和使用，具有对信息和知识的分析、 综合和推理过程
8.1 地位、作用和特点
• 检测、控制、执行三大环节分步螺旋发展 • 执行对象
– 运动对象、能量对象 – 固体对象、流体对象（气体、液体、电流）
• 执行器
– 机械手、机器人等机械机构 – 泵、阀、风机、电触发器
• 驱动方式（开关控制、功率控制、变频调速）
8.1 地位、作用和特点
• 连续过程（PA）、离散过程（FA）、间歇
time between failures, MTBF）
• 任务可靠性——任务可靠度（mission
reliability, MR）、致命性故障间隔任务时 间（mission time between failures, MTBCF）
• 固有可靠性、使用可靠性
7.2.5 可靠性设计
• 浴盆曲线（产品寿命曲线）
测量控制与仪器仪表 前沿技术及发展趋势
测量控制与仪器仪表工程师资格 认证培训
第2篇 测量控制与仪器仪表前沿技术
7 现代仪器仪表的设计与制造
范铠 上海工业自动化仪表研究院 副院长
7.1 先进设计制造技术对仪器仪表的作用
• 优良的设计是产品成功的基础
− 广义“设计”覆盖产品生命周期的全过程 − 狭义“设计”特指产品外观和功能的设计
性能
8.2.0.2 评价理念
• 现代仪表评价分三方面：性能、功能和服
务
• 性能：除前述性能外，下一个重点可能
是——容错能力等指标外性能
• 功能：功能评价是结合服务进行的，包括
客观评价和主观评价
• 附件：仪表的部分性能、功能是与附件密
不可分的，在工业辐射温度计中尤其重要
8.2.0.2 评价理念
• 服务：要评价样本、说明书、操作手册、
7.3 仪器仪表的前沿制造技术
• 基于计算机控制的各种先进制造技术 • 先进机械制造技术 • 先进电子制造技术
− 表面安装技术（SMT）、无氟无氯清洗技术、 无铅焊接技术、柔性和多层电路板技术，电路 板测试技术和防护技术等
• 先进制造管理技术
7.3.1 计算机集成制造系统技术
• 计算机集成制造（computer-integrated
控制测量案例
• 国内某水泥厂要求对回转窑外壳测温 • 用红外温度计测得外表面温度约430℃ • 用户根据实行了20多年的工艺文件，认为
应该低于300 ℃
• 经过验证应该是430 ℃以上 • 我们注意到用了20多年的工艺文件，将实
际400多度的温度，误认为不到300度。这 样的情况并没有影响20多年的生产和产品 质量
• MEMS技术是纳米科学走向纳米技术的桥梁
• Top-Down技术（由大到小）
– MEMS技术
• Bottom-Up技术（由大到小）
• 将对分析科学、生化仪器、医疗仪器及整
个仪器仪表科学技术产生影响
第3篇 典型测量控制与仪器仪表的发展趋势
8 典型工业过程参数检测与 控制系统的发展趋势
范铠 上海工业自动化仪表研究院 副院长
• 可靠性工程的过程（贯彻产品生命周期的全过
程）
− 可靠性预计（计数法），可靠性分析（故障树法）， 可靠性验证试验，可靠性增长试验
7.2.5 可靠性设计
• 可靠性工程的内容
− 元器件、零部件的选择与控制 − 降额设计（电压、功率、温度、机械环境等） − 热设计 − 简化设计 − 冗余设计 − 环境防护设计 − 人机工程设计 − 电磁兼容设计 − 容错设计
态”下持续的时间，只要“热状态”是合 适的，无论该状态叫多少度，都能够保证 产品的质量
• 如果控制测量结果接近计量测量结果，将
方便学术交流、缩短工艺调试时间
• “控制测量”偏离“计量测量”是会付出
代价的
8.2.0.1 应用理念
三类不同的高水平仪表
• 高性能指标仪表——仪表的综合性能指标
水平高，（比较全面、平衡）
− 质量信息系统（Quality Information System, QIS）
7.3.2 柔性制造系统
• 硬件组成
− 两台以上加工中心或数控机床 − 自动物料储运系统
• 软件组成
− FMS运动控制系统 − FMS建模与仿真 − 数据管理
7.3.3 虚拟制造技术
• 虚拟制造技术（Virtual Manufacturing
7.3.4 绿色制造技术
• 绿色制造（Green Manufacturing, GM）是
综合考虑环境影响和资源效率的制造制造 模式，目标是使得产品从设计、制造、包 装、运输、使用到报废的整个产品生命周 期中，对环境的负面影响最小、资源效率 最高，使企业经济效益与社会效益协调、 优化
7.4 微米纳米制造技术与现代仪器科学 7.4.1 微米纳米技术
Technology, VMT）是以虚拟现实（VR）和 仿真技术为基础，对产品的设计、生产过 程统一建模，在计算机上实现产品从设计、 加工、和装配、检验、使用整个生命周期 的模拟和仿真
• 虚拟企业（Virtual Enterprise, VE）是虚拟
制造环境下的一种企业生产模式和组织模 式，是一种企业合作形式
• 设计理念的现代化
− 以人为本的理念、可靠性理念、傻瓜化理念、 信息化理念等
7.2.1 光机电一体化设计
• 光机电一体化是由光学、机械学、微电子
学、信息处理与控制和软件等各种相关技 术交叉融合而构成的群体技术
• 组成：本体结构、计算机控制器、驱动装
置、传感器（见图 7-2，p.200，或p.221）
7.2.1 光机电一体化设计
• 光机电一体化的特点：
1. 小型化、轻型化 2. 高精度、智能化、柔性化 3. 高可靠性
• 光机电一体化的相关技术
机械、光学、系统集成、检测与传感、信息处 理、自动控制、伺服驱动（机械、流体）
• 光机电一体化的发展趋势
微型化、智能化、模块化、数字化、集成化、 信息化
7.2.2 智能化设计
• 商业化高水平仪表——个别指标高得超出
了实际需要
• 高应用水平——应用技术的重要性远超过
仪表性能，制造企业在仪表产品之外还可 提供高水平的解决方案，解决应用中的重 点、难点问题
8.2.0.2 评价理念
对仪表评价的概念发生重大变化