工业控制

智能控制的神经网络、模糊控制、进化算法啥的，放到工业应用里到底怎么搞？《Intelligent Adaptive Control: Industrial Applications》这个资源讲得还挺全面的，从算法到落地案例都有，读完思路会清不少。 控制系统的神经网络应用写得细，比如怎么用RBF 网络做系统建模，或是如何用Backpropagation算法训练控制器。要是你用过Simulink，应该会发现好些例子都能直接上手改造一下用。 模糊逻辑那块讲得也不啰嗦，直接上干货。像什么自适应控制、神经-模糊混合控制都有实战，尤其是那部分车载系统和空调控制的案例，挺适合做嵌入式项目的朋友参考。 要说最实

跳汰机的自动化控制改造，挺适合搞工业自动化的同学看看。主要是把煤矿洗煤这块的设备搬进了智能控制系统里，像给煤→排料→灰分这一整套流程，全都串成了闭环控制。不光可以远程监控，还把数据统计整合进来，运行效率和稳定性都提上去了。 远程监控用起来还不错，不用老跑现场。调速控制那块也做了优化，数据一汇总出来，洗选产品质量看得一清二楚。对搞组态、工业控制、甚至PLC 编程的朋友来说，思路挺值得借鉴的。 你要是对闭环控制感兴趣，可以顺手看看这两个相关资料： BUCK 双闭环控制 Simulink 仿真 —— 控制逻辑看得清清楚楚，适合参考 MATLAB 实现增压转换器闭环控制 —— 工业自动化场景

工控工程师的日常少不了跟各种协议和设备打交道，HslCommunicationDemo就是那种你用过一次就不想卸载的工具。支持Modbus TCP、EtherCAT、Profinet等一堆工业协议，连调试都帮你省事了。界面清爽不花哨，关键是功能真挺全的。远程监控、设备调试、系统集成，一个工具搞定不少事。跨平台兼容的好处你懂的，Windows、Linux、Android都能用。调试时还能实时看数据交换，日志记录也比较详细，排查问题也不慌。点点鼠标，看看日志，状态一目了然。使用上也不复杂。下载解压，选好协议，填好IP、端口、设备 ID 啥的，点个连接就能跑。你要是搞二次开发，里面的脚本编程功能还挺

报表输出在工控系统里的作用，真的不夸张地说，就是整个系统的“面子工程”——不是因为它好看，而是因为它直接展示你所有数据成果。 工业组态软件的报表功能，用得好的话，班报表、日报表、月报表全都能搞定，打印也顺溜。你要是做数据采集，设备运行状态记录，历史查询，那这功能真挺关键的。 比如你用 WinCC，那就要会搞定历史数据提取（这篇讲得还不错）；或者你用Python做些轻量级的数据爬虫，历史数据也灵活（可以看看这篇项目详解）。 报表的结构其实也没那么复杂，主要就是格式化统计后的数据，比如做个表格，加点分类字段，能导出 PDF、打印就行了。你想做得更花点，可以看看Cognos那套交叉表报表（有 PPT

工业大数据的方案课程内容还挺全的，涉及 Hadoop 架构、数据、用户画像，还有华为的 FusionInsight 方案，适合想系统了解这块的你参考下。资源整理得比较细，都是实际项目中能用得上的干货，嗯，拿来就能直接套用也不是问题。

权威解读：中国电信 & 中国信通院联合发布工业数据采集产业研究报告 该报告由中国电信集团公司和中国信息通信研究院强强联手，深入剖析工业数据采集产业现状、发展趋势和未来前景，为相关企业和机构提供决策参考。 报告核心内容： 工业数据采集技术发展历程与现状 工业数据采集产业链结构及关键环节 工业数据采集应用场景及典型案例 工业数据采集产业发展趋势与挑战 工业数据采集产业政策环境及建议 洞察产业先机，把握发展脉搏，尽在本报告。

用 ASP+Access 搭建的工业商品网站源码，风格不花哨，逻辑清晰，适合想研究后台逻辑的朋友。hammer.com-最新这个项目结构比较规整，从前端页面到数据库都打包齐了，省了不少搭建的功夫。 导航和产品展示区块是标准布局，适合展示机械设备、工具类商品。响应也快，页面结构挺适合中小型 B2B 平台。 ASP负责服务器端逻辑，比如用户提交、查询数据库，写法像 VBScript；配套的Access数据库用起来也轻便，不需要额外配置。 数据库文件就在项目里，直接打开就能看到表结构，比如products、users这些，字段不复杂，蛮适合练手。 代码允许自由修改，想加点功能，比如筛选、分页、购物车

这个教程完全由PPT格式组成，适合初学者。

该方案涵盖了工业互联网数据服务的整体架构，可作为工业互联网建设的参考。

工业建模过程的本质是寻找最优的描述对象模型的过程。数据建模的关键在于选择特征、定义模型结构和应用算法。特征选择是确定模型输入变量的关键步骤；模型结构指定了优化范围内的模型集合；而算法则决定了优化目标和实施策略。在确定了模型结构后，选择适用的优化算法来调整相关参数非常重要。对于复杂的工业过程，仅依赖人类的领域知识可能难以找到最佳的变量和模型结构。因此，需要结合数据分析的实际结果进行调整和优化。模型融合的方法能有效地将领域知识和数据分析过程相结合，为工业建模提供更优的解决方案。