Process Modelling, Identification, and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Fikar, Miroslav

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:

价格:$ 134.47

装帧:HRD

isbn号码:9783540719694

丛书系列:

图书标签:

• Process Control
• Chemical Engineering
• System Identification
• Modelling
• Control Theory
• Automation
• Industrial Processes
• Dynamic Systems
• Feedback Control
• Optimization

工业过程的系统化管理与优化：理论与实践的深度融合 面向现代复杂工业系统的综合性技术手册 本书旨在为从事过程工程、自动化控制、系统科学及相关领域研究与实践的专业人士，提供一套全面、深入且极具操作性的理论框架与实践指南。它聚焦于如何系统地理解、建模、分析、设计和实施复杂的工业过程管理与优化策略，以应对当前制造业、能源、化工、生物医药等行业面临的效率提升、质量保证与可持续发展挑战。 我们深知，现代工业过程的复杂性已远超传统经验主义所能驾驭的范畴。从微观的化学反应动力学到宏观的生产调度网络，每一个环节的波动都可能对整体绩效产生连锁反应。因此，本书采取一种跨学科的综合视角，将严谨的数学分析、先进的计算工具与深刻的工程直觉相结合，构建起一座连接理论与实际生产线的桥梁。 --- 第一部分：过程的本质理解与描述（Process Understanding and Characterization） 本部分奠定了整个系统化方法论的基础，强调准确描述和量化过程行为的重要性。 1. 工业过程的系统层次结构分析： 我们首先解构典型的工业流程，从单元操作（Unit Operations）到集成制造系统（Integrated Manufacturing Systems），明确不同层次上的控制目标和信息流特征。详细讨论了过程的动态特性（如惯性、时间延迟、非线性和不确定性）如何影响决策制定。 2. 过程数据的采集、清洗与特征提取： 在数字化工厂的大背景下，高质量的数据是所有后续分析的前提。本章详细阐述了传感器技术、数据采集系统（SCADA/DCS）的原理，并重点介绍了处理噪声、缺失值和异常点（Outliers）的先进统计方法。我们探讨了如何从海量历史数据中有效提取出描述过程状态和性能的关键指标（Key Performance Indicators, KPIs）。 3. 物理机理的初步构建（First Principles Foundation）： 虽然本书后续会涉及更抽象的描述，但对基本守恒定律（质量、能量、动量）的深刻理解是不可或缺的。本节回顾了化工热力学、流体力学和反应动力学在建立过程模型时的核心地位，并讨论了如何将这些基础知识转化为可用于数值求解的微分方程组。 --- 第二部分：系统的数学化表示与抽象（System Representation and Abstraction） 在理解了过程的物理实质后，我们需要将其转化为可计算的数学语言。 4. 状态空间方法的深度应用： 状态空间表示法是分析和设计现代控制系统的核心工具。本书详细介绍了连续时间与离散时间状态空间模型的构建、转换和分析。重点讲解了如何处理非线性系统，包括泰勒级数展开、雅可比线性化技术，以及在状态空间框架下对系统稳定性和可控性、可观测性的严格判定。 5. 过程行为的白盒、灰盒与黑盒建模： 针对不同信息完备程度的工程场景，本书系统介绍了三种主要的建模范式： 白盒（First-Principles Models）： 侧重于物理方程的求解和简化。 灰盒（Hybrid Models）： 结合部分机理知识与少量实验数据，用于校准模型参数或补充简化假设。 黑盒（Data-Driven Models）： 详细阐述了基于系统辨识理论（System Identification）的参数估计方法。我们深入探讨了线性时不变（LTI）系统辨识，包括ARX, ARMAX, OE等模型的选择标准、实验设计（如激励信号的选择）和参数估计的最小二乘法及其变体。 6. 非线性和复杂系统的描述： 现代过程往往展现出强烈的非线性特征，如死区、饱和、间歇操作。本章引入了描述函数法、相平面分析（Phase Plane Analysis）以及用于描述复杂动态行为的输入输出线性模型（Input-Output Linearization）和模糊逻辑模型的基本概念。 --- 第三部分：过程的分析、诊断与性能评估（Analysis, Diagnostics, and Performance Evaluation） 模型构建完成后，其价值体现在对过程的深入诊断和预测能力上。 7. 过程的稳定性与鲁棒性分析： 稳定性是过程安全运行的基石。本节利用李雅普诺夫稳定性理论对非线性系统进行稳定性分析，并引入了输入到状态稳定（ISS）的概念。针对模型的不确定性，我们详细阐述了鲁棒控制理论中的边缘稳定性（Margin Stability）和增益裕度（Gain Margin）的计算方法。 8. 过程的在线性能监测与故障诊断（Fault Detection and Diagnosis, FDD）： 我们探讨了如何利用残差（Residuals）生成和评估框架来区分正常波动与潜在故障。内容涵盖基于模型残差、基于观测器的残差生成方法，以及模式识别技术在故障分类中的应用，确保过程在异常情况下能够被及时、准确地识别。 9. 实时优化与经济性评估： 在满足安全和质量约束的前提下，如何实现经济效益最大化是过程工程的核心追求。本章讲解了动态规划（Dynamic Programming）在确定最优操作路径中的应用，以及如何将实时状态信息融入到现有的线性规划（LP）或二次规划（QP）框架中，实现实时经济优化（Real-Time Optimization, RTO）。 --- 第四部分：过程操作的智能干预与策略设计（Intelligent Intervention and Strategy Design） 本部分聚焦于如何基于前述分析结果，设计出有效、自适应的调控策略。 10. 经典反馈控制的原理与局限性： 对PID控制的深入剖析是必不可少的。我们不仅复习了Ziegler-Nichols等经典整定方法，更重要的是，探讨了PID在处理长延迟、高耦合系统时的局限性，为过渡到更先进的控制结构做铺垫。 11. 现代预测控制技术（Model Predictive Control, MPC）： MPC因其固有的处理约束和多变量耦合的能力，已成为化工和流程工业的主流技术。本书详细拆解了滚动时域优化（Receding Horizon Optimization）的核心算法，包括对状态估计的集成（如卡尔曼滤波器的应用），以及如何有效地求解大规模优化问题，确保实时性。 12. 适应性与自整定控制策略： 过程特性会随时间漂移（如催化剂老化、设备磨损）。本章探讨了自适应控制（Adaptive Control）的几种主要结构，例如基于模型的参考自适应控制（MRAC）和自整定（Self-Tuning）控制器，使其能够在不中断生产的情况下，自动跟踪过程参数的变化。 13. 过程的集成与分布式控制架构： 对于超大型工厂，单一集中式控制往往效率低下。本书最后讨论了分层控制架构的设计原则，从底层的基础回路控制（Basic Control Layer）到中层的优化与协调（Optimization Layer），再到顶层的操作员调度界面（Operator Interface），构建一个健壮、可扩展的自动化控制体系。 --- 总结： 本书不仅是理论的汇编，更是工程实践的路线图。通过严谨的数学工具和对实际案例的深入剖析，读者将能够掌握从现象观察到系统重构，再到智能调控的完整闭环能力，从而驱动工业过程的性能迈向新的高度。

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