商品描述
"本書系統闡述工業控制軟件從傳統開發模式向模型驅動、可視化建模和低代碼技術演進的完整路徑，重點呈現工業控制系統在智能制造和工業互聯網背景下的新需求、新範式與新挑戰。全書涵蓋工業控制軟件架構演進、低代碼開發的核心技術體系、IEC 61131-3/IEC 61499等標準化建模語言、模型驅動架構（MDA/MDD/MBD）、跨團隊/跨專業協同的設計方法、FMI/Modelica等模型交互技術，以及人工智能、大語言模型與智能體在工程設計與自動化組態開發中的最新應用。通過理論、方法論、工具鏈和典型實踐案例的結合，本書構建出面向未來工業自動化的軟件定義體系與工程設計流程，為建立可覆用、可驗證、高可靠的工業控制軟件工程體系提供了一套完整的參考框架。
本書面向工業軟件研發人員、自動化工程師、機電系統開發人員、工業互聯網開發者，以及從事業界數字化、智能制造和軟件工程方法論研究的高校師生與科研人員。對於正在建設工業控制平臺、組態軟件、低代碼工具鏈的技術團隊，本書可作為方法論指南和實踐參考；對於企業管理者和技術決策者，本書提供前沿的技術趨勢分析和軟件定義自動化的戰略視角；對於希望學習模型驅動工程、工業大模型和智能輔助設計的讀者，本書也將提供系統且可操作的知識體系。"
目錄大綱
前言
第1章 工業控制軟件低代碼開發
1.1 工業控制軟件開發挑戰
1.1.1 工業互聯網與智能制造下的工業控制軟件
1.1.2 傳統工業控制軟件開發的典型流程與挑戰
1.1.3 軟件定義自動化時代的新挑戰
1.2 工業控制軟件發展歷程
1.2.1 工業控制軟件系統架構演進
1.2.2 工業控制軟件低代碼開發定義
1.2.3 工業控制軟件低代碼核心技術
1.3 工業控制軟件低代碼開發建模語言
1.3.1 基於IEC 61131-3標準的面向對象擴展
1.3.2 UML
1.3.3 SysML
1.3.4 AutomationML
1.3.5 IEC 61499功能塊
1.4 本書概覽
第2章 模型驅動軟件開發
2.1 模型驅動軟件開發概述
2.1.1 各類模型驅動方法之間的關系
2.1.2 方法論與核心概念
2.2 模型驅動架構
2.2.1 關註點分離
2.2.2 通用建模語言
2.2.3 領域特定建模語言
2.2.4 模型轉換
2.3 模型驅動與傳統軟件開發的範式對比
2.4 面臨挑戰與發展趨勢
2.5 MDSD在工業軟件全生命周期中的作用
第3章 模型驅動的工業控制系統設計
3.1 模型驅動設計概述
3.1.1 模型驅動設計的核心特征
3.1.2 模型驅動設計與低代碼開發的關系
3.2 模型驅動設計的核心概念
3.2.1 可執行規範
3.2.2 系統級仿真
3.2.3 假設分析（What-if分析）
3.2.4 模型精細化
3.2.5 虛擬化原型
3.2.6 持續測試與驗證
3.2.7 自動化
3.2.8 知識捕捉與管理
3.3 模型驅動設計方法
3.3.1 模型驅動的V字形開發流程
3.3.2 模型驅動設計的敏捷開發
3.4 構建支持模型驅動設計的研發平臺
3.4.1 跨團隊/跨專業的協作
3.4.2 模型驅動設計的分階段落地方法
3.5 在Simulink中開展模型驅動設計的實例
3.5.1 Simulink與Simscape軟件工具介紹
3.5.2 模型驅動設計的具體實施步驟
第4章 基於模型交互的工業控制軟件開發
4.1 極限競爭對工程創新的迫切需求
4.1.1 制造覆雜性與不確定性加劇
4.1.2 競爭背景下的創新需求
4.1.3 模型驅動設計
4.1.4 打造創新工具鏈
4.1.5 無所不在的模型
4.2 工業控制軟件開發的挑戰
4.2.1 軟件的覆雜性提高
4.2.2 工業控制與機電建模的融合
4.3 Modelica與FMU/FMI
4.3.1 Modelica簡史
4.3.2 FMU/FMI
4.3.3 FMI的作用
4.3.4 FMI的技術優勢
4.3.5 FMI工具鏈
4.3.6 Modelica工作進展
4.4 模型交互的工程實現
4.4.1 以MATLAB/Simulink為例
4.4.2 基於MapleSoft的防搖系統設計
4.4.3 采用industrialPhysics的壓片機設計
4.5 模型交互的展望
4.5.1 基於OPC UA的模型交互
4.5.2 基於AutomationML的模型交互
第5章 人工智能輔助的低代碼開發
5.1 低代碼工程的現狀分析與智能化發展趨勢
5.2 人工智能技術在低代碼工程智能化中的價值與作用
5.3 OT與IT領域中人工智能輔助技術的差異化分析
5.3.1 IT軟件工程設計中的人工智能輔助應用現狀
5.3.2 工業工程設計的特殊性與技術要求
5.3.3 工業工程設計環境下人工智能輔助技術的適應性改進
5.4 人工智能在低代碼工程設計中的核心技術方法
5.4.1 知識圖譜技術及其工程設計應用
5.4.2 基於知識圖譜的查詢與推理機制
5.4.3 知識圖譜在低代碼工程設計中的應用策略
5.5 專家系統在工程設計決策中的應用
5.5.1 專家系統的知識表示與組織方法
5.5.2 專家系統的推理機制與知識應用
5.5.3 專家系統在低代碼工程設計中的集成應用
5.6 大語言模型和智能體在低代碼工程智能化中的應用
5.6.1 大語言模型的語義理解與知識適配機制
5.6.2 多模態模型的工業信息集成技術
5.6.3 智能體的自主決策與協同執行機制
5.6.4 低代碼平臺的智能化能力提升
5.6.5 工業大模型的應用場景與實現路徑
5.7 人工智能輔助技術在低代碼工程設計中的典型應用場景
5.7.1 需求分析與系統架構設計的智能輔助
5.7.2 自動化系統組態設計的智能輔助
5.7.3 設計驗證與仿真測試的智能輔助
5.7.4 跨項目設計知識覆用與模板生成的智能輔助
5.8 人工智能輔助技術在低代碼設計中的挑戰與發展趨勢
5.8.1 技術挑戰與限制因素
5.8.2 工程設計實踐中的應用障礙
5.8.3 未來發展趨勢與技術展望
附錄
參考文獻
後記
