本书系统阐述工业控制软件从传统开发模式向模型驱动、可视化建模和低代码技术演进的完整路径，重点呈现工业控制系统在智能制造和工业互联网背景下的新需求、新范式与新挑战。全书涵盖工业控制软件架构演进、低代码开发的核心技术体系、IEC 61131-3/IEC 61499等标准化建模语言、模型驱动架构（MDA/MDD/MBD）、跨团队/跨专业协同的设计方法、FMI/Modelica等模型交互技术，以及人工智能、大语言模型与智能体在工程设计与自动化组态开发中的最新应用。通过理论、方法论、工具链和典型实践案例的结合，本书构建出面向未来工业自动化的软件定义体系与工程设计流程，为建立可复用、可验证、高可靠的工业控制软件工程体系提供了一套完整的参考框架。
本书面向工业软件研发人员、自动化工程师、机电系统开发人员、工业互联网开发者，以及从事业界数字化、智能制造和软件工程方法论研究的高校师生与科研人员。对于正在建设工业控制平台、组态软件、低代码工具链的技术团队，本书可作为方法论指南和实践参考；对于企业管理者和技术决策者，本书提供前沿的技术趋势分析和软件定义自动化的战略视角；对于希望学习模型驱动工程、工业大模型和智能辅助设计的读者，本书也将提供系统且可操作的知识体系。
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前言
第1章 工业控制软件低代码开发
1.1 工业控制软件开发挑战
1.1.1 工业互联网与智能制造下的工业控制软件
1.1.2 传统工业控制软件开发的典型流程与挑战
1.1.3 软件定义自动化时代的新挑战
1.2 工业控制软件发展历程
1.2.1 工业控制软件系统架构演进
1.2.2 工业控制软件低代码开发定义
1.2.3 工业控制软件低代码核心技术
1.3 工业控制软件低代码开发建模语言
1.3.1 基于IEC 61131-3标准的面向对象扩展
1.3.2 UML
1.3.3 SysML
1.3.4 AutomationML
1.3.5 IEC 61499功能块
1.4 本书概览
第2章 模型驱动软件开发
2.1 模型驱动软件开发概述
2.1.1 各类模型驱动方法之间的关系
2.1.2 方法论与核心概念
2.2 模型驱动架构
2.2.1 关注点分离
2.2.2 通用建模语言
2.2.3 领域特定建模语言
2.2.4 模型转换
2.3 模型驱动与传统软件开发的范式对比
2.4 面临挑战与发展趋势
2.5 MDSD在工业软件全生命周期中的作用
第3章 模型驱动的工业控制系统设计
3.1 模型驱动设计概述
3.1.1 模型驱动设计的核心特征
3.1.2 模型驱动设计与低代码开发的关系
3.2 模型驱动设计的核心概念
3.2.1 可执行规范
3.2.2 系统级仿真
3.2.3 假设分析（What-if分析）
3.2.4 模型精细化
3.2.5 虚拟化原型
3.2.6 持续测试与验证
3.2.7 自动化
3.2.8 知识捕捉与管理
3.3 模型驱动设计方法
3.3.1 模型驱动的V字形开发流程
3.3.2 模型驱动设计的敏捷开发
3.4 构建支持模型驱动设计的研发平台
3.4.1 跨团队/跨专业的协作
3.4.2 模型驱动设计的分阶段落地方法
3.5 在Simulink中开展模型驱动设计的实例
3.5.1 Simulink与Simscape软件工具介绍
3.5.2 模型驱动设计的具体实施步骤
第4章 基于模型交互的工业控制软件开发
4.1 极限竞争对工程创新的迫切需求
4.1.1 制造复杂性与不确定性加剧
4.1.2 竞争背景下的创新需求
4.1.3 模型驱动设计
4.1.4 打造创新工具链
4.1.5 无所不在的模型
4.2 工业控制软件开发的挑战
4.2.1 软件的复杂性提高
4.2.2 工业控制与机电建模的融合
4.3 Modelica与FMU/FMI
4.3.1 Modelica简史
4.3.2 FMU/FMI
4.3.3 FMI的作用
4.3.4 FMI的技术优势
4.3.5 FMI工具链
4.3.6 Modelica工作进展
4.4 模型交互的工程实现
4.4.1 以MATLAB/Simulink为例
4.4.2 基于MapleSoft的防摇系统设计
4.4.3 采用industrialPhysics的压片机设计
4.5 模型交互的展望
4.5.1 基于OPC UA的模型交互
4.5.2 基于AutomationML的模型交互
第5章 人工智能辅助的低代码开发
5.1 低代码工程的现状分析与智能化发展趋势
5.2 人工智能技术在低代码工程智能化中的价值与作用
5.3 OT与IT领域中人工智能辅助技术的差异化分析
5.3.1 IT软件工程设计中的人工智能辅助应用现状
5.3.2 工业工程设计的特殊性与技术要求
5.3.3 工业工程设计环境下人工智能辅助技术的适应性改进
5.4 人工智能在低代码工程设计中的核心技术方法
5.4.1 知识图谱技术及其工程设计应用
5.4.2 基于知识图谱的查询与推理机制
5.4.3 知识图谱在低代码工程设计中的应用策略
5.5 专家系统在工程设计决策中的应用
5.5.1 专家系统的知识表示与组织方法
5.5.2 专家系统的推理机制与知识应用
5.5.3 专家系统在低代码工程设计中的集成应用
5.6 大语言模型和智能体在低代码工程智能化中的应用
5.6.1 大语言模型的语义理解与知识适配机制
5.6.2 多模态模型的工业信息集成技术
5.6.3 智能体的自主决策与协同执行机制
5.6.4 低代码平台的智能化能力提升
5.6.5 工业大模型的应用场景与实现路径
5.7 人工智能辅助技术在低代码工程设计中的典型应用场景
5.7.1 需求分析与系统架构设计的智能辅助
5.7.2 自动化系统组态设计的智能辅助
5.7.3 设计验证与仿真测试的智能辅助
5.7.4 跨项目设计知识复用与模板生成的智能辅助
5.8 人工智能辅助技术在低代码设计中的挑战与发展趋势
5.8.1 技术挑战与限制因素
5.8.2 工程设计实践中的应用障碍
5.8.3 未来发展趋势与技术展望
附录
参考文献
后记
封底
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