工业过程测量和控制设备的IEC61131-2-2017标准 IEC61131-2-2017标准是国际电工委员会（IEC）发布的一项国际标准，旨在规范工业过程测量和控制设备的要求和试验。该标准的发布是为了确保工业过程测量和控制设备的安全、可靠和高效运行。 标准的主要内容包括： 1. 工业过程测量和控制设备的基本要求：该部分规定了工业过程测量和控制设备的基本要求，包括设备的设计、 manufacturing、 testing 和 installation 等方面。 2. 设备的试验要求：该部分规定了工业过程测量和控制设备的试验要求，包括设备的性能试验、环境试验和EMC试验等。 3. 设备的安全要求：该部分规定了工业过程测量和控制设备的安全要求，包括设备的电气安全、机械安全和防火安全等方面。 4. 设备的环境要求：该部分规定了工业过程测量和控制设备的环境要求，包括设备的温湿度试验、振动试验和腐蚀试验等。 5. 设备的EMC要求：该部分规定了工业过程测量和控制设备的EMC要求，包括设备的电磁兼容性试验和电磁干扰试验等。 该标准的实施有助于确保工业过程测量和控制设备的安全、可靠和高效运行，提高工业生产效率和产品质量，并减少设备的维护和维修成本。 IEC61131-2-2017标准对工业过程测量和控制设备的要求和试验进行了详细规定，旨在确保设备的安全、可靠和高效运行，提高工业生产效率和产品质量。 在工业自动化和过程控制领域，IEC61131-2-2017标准是一项非常重要的标准，涉及到工业过程测量和控制设备的设计、manufacturing、testing 和 installation 等方面，旨在确保设备的安全、可靠和高效运行。 Meanwhile，IEC61131-2-2017标准也为工业过程测量和控制设备的制造商、用户和维护人员提供了明确的指导和要求，帮助他们更好地理解和实现工业过程测量和控制设备的安全、可靠和高效运行。 此外，IEC61131-2-2017标准也为相关的法律和法规提供了依据，确保工业过程测量和控制设备的制造、使用和维护符合相关的法律和法规要求。 IEC61131-2-2017标准对工业过程测量和控制设备的要求和试验进行了详细规定，旨在确保设备的安全、可靠和高效运行，提高工业生产效率和产品质量，并减少设备的维护和维修成本。

IEC 62832 全系列 工业过程测量、控制和自动化 -数字工厂框架 - 包含全部3份完整英文版文件： 1，IEC 62832 -1:2020 2，IEC 62832 -2:2020 3，IEC 62832 -3:2020

完整英文版IEC 62832-1：2020 Industrial-process measurement, control and automation - Digital factory framework- Part 1：General principles - （工业过程测量、控制和自动化 - 数字工厂框架 - 第 1 部分：一般原则）。EC 62832-1:2020 定义了数字工厂框架（DF 框架）的一般原则，它是一组模型元素（DF 参考模型）和建模生产系统的规则。

完整英文版IEC 62832-2：2020 Industrial-process measurement, control and automation - Digital factory framework- Part 2：Model elements - （工业过程测量、控制和自动化 - 数字工厂框架 - 第 2 部分：模型元素）。EC 62832-2:2020 规定了数字工厂框架模型元素的详细要求。它定义了模型元素提供的信息的性质，而不是该信息的格式。

-包含了Pensim仿真软件的安装文件以及中文使用手册 很详细的步骤，方便自己生成数据 -包含了两个Excel文件，分别是正常工况下的数据和故障1下的数据，都是300h的数据，每0.5h的采样间隔，故障1是底物流加速度以10%的幅度阶跃降低，从80h加入，一直到发酵结束 -可以自己使用Pensim仿真软件生成各种故障数据 -附带两篇论文介绍青霉素发酵过程数据集

工业过程气体分析仪行业调研摘要

simulink仿真用于工业过程控制方面，实时反馈，PID调节控制系统

基于职业能力导向的高职课程标准的建设研究——以“工业过程自动化技术”专业DCS控制系统课程为例.pdf

简析智能控制在工业过程自动化控制中的应用研究.pdf

本文在总结国内外工业过程故障诊断技术现状的基础上，对其中较为重要的 主元分析、部分最小二乘等关键技术进行了深入的研究，对传统的主元分析和判 别式部分最小二乘进行了改进，具体包括： 1. 利用主元相关变量残差和一般变量残差来代替 Q 统计量，解决了过程运行 中出现某些故障类时，传统主元分析模型 2 T 与Q 统计量持续时间过短的问题，为 操作工人提供更加准确详细的信息。 2. 利用小波的多分辨率特性对含噪信号进行多尺度小波变换，在各尺度下尽 可能提取出信号的小波系数而去除属于噪声的小波系数，再由逆小波变换重构信 号，然后结合核主元分析去除变量线性相关性以及提取原始数据非线性统计特征 的优点，对小波消噪后的数据进行核主元分析，提高模型的故障检测性能。 3. 利用正交信号修正去除自变量矩阵中大量与因变量无关的信息，再对处理 后的数据进行判别式部分最小二乘建模，从而改善模型回归结果，提高模型的稳 健性和故障诊断性能。