《智能工业控制系统及应用》系统阐述了智能工业控制的理论、技术与应用实践。内容涵盖智能工业控制理论基础、新型工业控制技术、软件定义工业控制系统、PLC、DCS、FCS等主流控制系统，以及工业大模型、机器视觉等前沿技术，并深入探讨了工业控制安全技术与行业应用案例。特色在于全面梳理了智能工业控制从理论到实践的完整链条，既包含经典控制技术的深入剖析，又紧跟技术发展趋势，对新型控制架构、软件定义控制、AI融合应用等前沿领域进行了详细介绍，为读者提供了从基础理论到关键技术，再到行业解决方案的全方位知识体系。
本书适合工业自动化、智能制造领域的工程技术人员、系统集成商、研发人员作为技术参考书，也可作为高等院校相关专业师生的教学参考用书。

第1章 智能工业控制理论基础 001
1.1 智能工业控制系统基本概述 002
1.1.1 智能控制理论的发展与特点 002
1.1.2 工业控制技术的演变路径 003
1.1.3 工业控制系统的五层架构 005
1.1.4 工业控制系统的基本组成 006
1.2 智能工业控制的技术与方法 008
1.2.1 专家控制技术 008
1.2.2 模糊控制技术 009
1.2.3 神经控制技术 010
1.2.4 智能控制算法 011
1.3 智能工业控制的应用与趋势 011
1.3.1 传统工业控制面临的挑战 011
1.3.2 智能控制技术的应用领域 014
1.3.3 智能工业控制的实践对策 015
1.3.4 智能控制技术的发展趋势 016


第2章 新型工业控制技术 018
2.1 新型工业控制的核心特征 019
2.1.1 网络化：生产要素互联互通 019
2.1.2 开放化：软硬解耦、开放生态 020
2.1.3 协同化：全流程、多工序协同 021
2.1.4 智能化：数据智能决策控制 022
2.2 新型工业控制架构及关键技术 023
2.2.1 新型工业控制总体架构 023
2.2.2 工业智能控制技术 025
2.2.3 工业控制安全技术 027
2.2.4 工业网络连接技术 028
2.2.5 工业控制互操作技术 031
2.2.6 工业控制编程组态技术 033
2.3 新型工业控制产业的发展趋势 034
2.3.1 产业组织活跃度不断提升 034
2.3.2 基于5G 的算网控一体化 035
2.3.3 AI 与工业控制的加速融合 036
2.3.4 基于“云- 边- 端”协同架构 037

第3章 软件定义工业控制系统 040
3.1 基于软件定义的工业控制网络 041
3.1.1 软件定义控制技术 041
3.1.2 软件定义控制模型 042
3.1.3 软件定义工控网络 043
3.1.4 软件定义网络架构 045
3.2 软件定义工业控制器设计方案 046
3.2.1 软件定义工业控制器架构 046
3.2.2 硬件系统虚拟化 048
3.2.3 软件环境容器化 050
3.2.4 位置无关的数据访问 051

第4章 可编程逻辑控制器（PLC） 054
4.1 PLC 原理功能及分类 055
4.1.1 PLC 原理与优势 055
4.1.2 PLC 的通信功能 056
4.1.3 PLC 的控制功能 058
4.1.4 PLC 的主要分类 059
4.1.5 PLC 的应用领域 060
4.2 PLC 系统硬件模块 061
4.2.1 机械设备 061
4.2.2 液压设备 063
4.2.3 电气设备 063
4.2.4 计算机控制设备 065
4.2.5 监视设备 065
4.2.6 设备间的互联与通信 066
4.3 PLC 控制程序设计 067
4.3.1 PLC 内部结构与原理 067
4.3.2 PLC 控制模式与思路 069
4.3.3 指令分析部分 070
4.3.4 机械手自动部分 071
4.3.5 传送带自动部分 072
4.3.6 机床自动部分 073
4.4 主控PC 程序设计 075
4.4.1 设计思路与结构 075
4.4.2 PLC 通信模块 076
4.4.3 PC 间的通信模块 076
4.4.4 数据库模块 077

第5章 分散控制系统（DCS） 079
5.1 DCS 系统的工作原理与结构 080
5.1.1 DCS 系统的概念特征 080
5.1.2 DCS 系统的基本结构 081
5.1.3 DCS 系统软件的构成 083
5.1.4 DCS 先进控制的应用 085
5.1.5 DCS 系统的发展趋势 087
5.1.6 第四代分散控制系统 088
5.2 DCS 与PLC 系统的区别 090
5.2.1 DCS 和PLC 的主要区别 090
5.2.2 DCS 和PLC 的具体应用 092
5.2.3 PLC 与DCS 的选择指南 093
5.3 基于DCS 的工业自动控制 094
5.3.1 DCS 在工业自动化中的应用 094
5.3.2 基于DCS 的锅炉控制系统 096
5.3.3 基于DCS 的电气监控系统 097

第6章 现场总线控制系统（FCS） 100
6.1 FCS 的概念特征与结构原理 101
6.1.1 现场总线技术基本概述 101
6.1.2 FCS 系统的特征与优点 102
6.1.3 FCS 系统的结构与组成 104
6.1.4 FCS 与DCS 系统的比较 106
6.1.5 现场总线技术发展前景 108
6.2 现场总线技术的主要类型 109
6.2.1 CAN 现场总线 109
6.2.2 DeviceNet 现场总线 109
6.2.3 LonWorks 现场总线 110
6.2.4 PROFIBUS 现场总线 110
6.2.5 CC-Link 现场总线 111
6.2.6 ControlNet 现场总线 111
6.2.7 HART 现场总线 112

第7章 工业大模型技术 113
7.1 工业大模型基本概述 114
7.1.1 工业大模型的构建方法 114
7.1.2 工业大模型的应用能力 116
7.1.3 工业大模型典型应用场景 117
7.1.4 工业大模型面临的挑战 119
7.1.5 工业大模型的发展趋势 121
7.2 体系架构与关键技术 124
7.2.1 工业大模型的体系架构 124
7.2.2 工业多模态预训练技术 126
7.2.3 工业机理内嵌微调技术 127
7.2.4 工业智能体交互推理技术 128
7.3 基于大模型的工业机器人应用 130
7.3.1 大语言模型与智能体 130
7.3.2 工业机器人控制系统 132
7.3.3 工业机器人技术方案 133
7.3.4 工业机器人产线应用 136

第8章 工业机器视觉技术 139
8.1 机器视觉在工业领域的应用 140
8.1.1 应用1：视觉定位 140
8.1.2 应用2：工业监控 141
8.1.3 应用3：智能仓储 142
8.1.4 应用4：智能巡检 143
8.1.5 机器视觉的应用趋势 143
8.2 基于AI 检测的工业控制系统 145
8.2.1 工业控制系统与AI 视觉检测 145
8.2.2 基于5G 的AI 视觉检测系统 146
8.2.3 AI 视觉检测系统的关键技术 148
8.2.4 AI 视觉检测系统的应用价值 150

第9章 工业控制安全技术 152
9.1 工业控制系统安全的基本概述 153
9.1.1 工控系统安全的需求分析 153
9.1.2 工控系统安全威胁及隐患 154
9.1.3 工控系统安全的现状分析 155
9.1.4 工业控制安全防御技术趋势 158
9.2 工控系统网络安全防御体系设计 160
9.2.1 “云- 边- 端”协同架构 160
9.2.2 网络安全风险分析 162
9.2.3 管理层面设计 163
9.2.4 技术层面设计 164
9.2.5 运营层面设计 166

第10章 行业应用与实践 168
10.1 装备制造业的智能控制应用 169
10.1.1 装备制造业存在的痛点 169
10.1.2 汽车焊装生产线应用 170
10.1.3 工业自动化过程控制 171
10.1.4 机器人与车床控制 173
10.2 电子设备制造业智能化应用 174
10.2.1 电子设备制造业存在的痛点 174
10.2.2 电子设备制造产线的应用 175
10.3 新能源行业的智能控制应用 177
10.3.1 新能源行业的需求 177
10.3.2 智能控制技术的应用 178
10.3.3 智能控制应用方案 179
10.4 基于智能控制的电厂热工自动化 180
10.4.1 智能控制技术的应用价值 180
10.4.2 智能控制系统的关键技术 182
10.4.3 智能控制在电厂热工中的应用 183

参考文献 186

随着全球工业4.0 时代的到来，智能化、数字化和网络化已成为工业发展的核心驱动力。工业控制系统作为现代工业生产的“大脑”和“神经中枢”，其技术水平和应用能力直接关系到工业生产的效率、安全性和竞争力。近年来，人工智能、5G 通信、大数据、云计算等新兴技术的迅猛发展，为工业控制领域带来了前所未有的机遇与挑战。
工业控制技术的发展经历了从机械化到电气化，再到自动化，最终迈向智能化的漫长历程。早期的工业控制系统以机械控制和继电器逻辑为主，功能单一且灵活性不足。随着电子技术和计算机技术的进步，可编程逻辑控制器（PLC）和分散控制系统（DCS）逐渐成为工业自动化的主流工具，极大地提升了生产效率和可靠性。然而，传统的工业控制系统在面对复杂多变的生产需求时，仍存在响应速度慢、自适应能力弱、数据利用率低等局限性。
进入21 世纪，以人工智能、物联网、边缘计算为代表的新一代信息技术为工业控制领域注入了新的活力。智能工业控制系统通过融合先进算法与工业场景，实现了从“自动化”向“智能化”的跨越。例如，基于深度学习的视觉检测技术能够实时识别产品缺陷，模糊控制和神经网络技术可以优化复杂工艺参数，而工业大模型则为企业提供了从数据到决策的全流程支持。这些技术的应用不仅提升了工业生产的精度和灵活性，还为智能制造提供了坚实的技术基础。
本书以智能工业控制系统为核心，系统阐述了其理论基础、关键技术、典型应用及未来发展趋势。全书共分为十章，内容涵盖智能工业控制的多个维度，力求为读者构建一个完整的知识体系。
在本书的编写过程中，我们得到了众多专家学者、企业同仁的支持与帮助，他们为本书提供了宝贵的建议和实践经验。同时，感谢出版社的辛勤付出，使得本书能够顺利出版。最后，我们衷心希望本书能为读者在智能工业控制领域的学习、研究和实践提供有益的参考，共同推动工业智能化的发展。
由于笔者水平有限，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者批评指正。

著者