具体描述
《高职高专教材•钻井电气控制基础》突出行业性、社会性、新颖性和实用性，综合了钻井电气控制所必需的基础理论知识和基本方法。主要内容包括电工基础知识、电力电子技术基础知识、电工测量、发电机、变压器、钻井井场电力线路及照明、石油井场安全用电、钻井电动机的控制、石油钻井井场常用的电焊设备和井场自动控制基础知识等。
复杂系统优化与智能决策：面向工业控制的新范式 书籍简介 在当前工业化进程飞速发展的背景下，对复杂系统的实时监测、高效能优化与智能化决策提出了前所未有的挑战。本书《复杂系统优化与智能决策：面向工业控制的新范式》，聚焦于如何运用现代数学工具、先进的计算方法以及前沿的人工智能技术，来构建和管理那些参数众多、动态性强、环境不确定性高的工业控制系统。本书旨在为工程师、研究人员和高级技术人员提供一套系统化、可操作的理论框架与工程实践指南，以应对现代制造业、能源、交通等领域中日益复杂的控制需求。 第一部分：复杂系统建模与理论基础 本部分深入探讨了复杂工业系统在数学层面的表征方法，为后续的优化与控制设计奠定坚实的理论基础。 第一章：工业系统的多尺度动态特性分析 首先，本书详细剖析了工业生产过程中普遍存在的时空多尺度现象，例如传感器数据的时间序列高频波动与设备状态的长期演化之间的耦合关系。我们摒弃了传统的简化线性模型，转而采用非线性动力学系统理论来描述系统的真实行为。重点讨论了迟滞现象（Hysteresis）、开关切换系统（Switched Systems）在过程控制中的建模挑战，并引入区间分析法（Interval Analysis）来量化模型的不确定性。此外，对基于偏微分方程（PDEs）的分布式参数系统（DPS）的特性，如热传导、流体力学过程的简化与近似建模方法进行了深入探讨，确保模型能够精确捕获物理过程的本质。 第二章：不确定性下的系统辨识与状态估计 现代工业环境充斥着噪声、传感器漂移和未建模动态。本章的核心在于如何在信息不完全或存在干扰的情况下，准确地估计系统的内部状态。我们详尽阐述了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的扩展形式，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在强非线性系统中的应用局限性与改进策略。对于高维、高斯假设不成立的系统，本书引入了粒子滤波（Particle Filtering）和容积卡尔曼滤波（CKF），并结合鲁棒观测器设计（如LMI方法），确保在模型误差和外部扰动共存下的状态估计精度和稳定性。 第三章：基于凸优化的资源分配与调度理论 在制造车间或能源网格中，资源的有限性要求优化调度必须高效且满足严格的时序约束。本章将重点放在凸优化作为求解复杂调度问题的强大工具。详细介绍了线性规划（LP）、二次规划（QP）以及半定规划（SDP）在系统资源分配（如功率流优化、任务分配）中的具体应用。我们特别关注混合整数线性规划（MILP）在处理离散决策变量时的有效求解策略，探讨了松弛技术（Relaxation Techniques）和分支定界算法（Branch and Bound）的工程实现，旨在提供快速、全局最优或近全局最优的调度方案。 第二部分：智能决策与自适应控制策略 本部分将视角从系统描述转向控制器的设计，重点关注如何利用机器学习和强化学习方法实现系统的自主优化和适应性控制。 第四章：高维空间中的深度强化学习控制 传统的PID或基于模型的控制方法在面对大规模、高自由度系统时表现出局限性。本章系统介绍了深度强化学习（DRL）在工业过程控制中的应用潜力。内容涵盖深度Q网络（DQN）、策略梯度法（Policy Gradient），特别是近端策略优化（PPO）和软执行者-评论家（SAC）算法在连续控制空间中的高效性。本书强调了安全强化学习（Safe RL）的关键技术，包括引入约束满足层（Constraint Satisfaction Layers）和风险敏感性度量（Risk-Sensitive Metrics），确保学习到的策略在实际工况下不会导致危险或不可接受的系统状态。 第五章：自适应与鲁棒控制的融合设计 控制系统的性能必须对参数变化和外部环境扰动保持不敏感性。本章探讨了自适应控制（Adaptive Control）与鲁棒控制（Robust Control）的结合点。首先回顾了基于模型的自适应律设计，如基于误差学习的自适应控制（Error-Learning Adaptive Control）。随后，重点介绍了$mathcal{H}_{infty}$控制的设计流程和$mu$-综合分析（$mu$-Synthesis）在处理结构化不确定性方面的优势。最后，提出了一种基于模型参考自适应控制（MRAC）与基于Lyapunov函数的鲁棒性增强相结合的新型混合控制结构，以实现在性能优化与稳定性保证之间的最佳平衡。 第六章：基于数据驱动的预测性维护与故障诊断 在追求零停机时间的现代工厂中，能否提前预测设备故障至关重要。本章关注如何利用传感器数据流进行剩余使用寿命（RUL）预测和早期故障特征提取。我们不仅涵盖了传统的基于残差的故障检测方法，更深入探讨了深度学习在时间序列异常检测中的应用，如使用长短期记忆网络（LSTM）和自编码器（Autoencoders）来学习系统的正常运行“指纹”。特别是，对于难以区分的早期故障信号，引入了因果推断（Causal Inference）方法来区分系统内部的真正驱动因素与外部噪声干扰，从而提高诊断的准确性和时效性。 第三部分：工程实践与前沿交叉 本部分关注将理论成果转化为实际生产力的关键步骤，并展望了未来的技术发展方向。 第七章：分布式控制架构与边缘计算优化 随着物联网（IoT）和工业4.0的推进，控制任务正从集中式向分布式和边缘计算迁移。本章分析了分布式优化算法（如对偶分解法和ADMM）在协调多个局部控制器时的收敛性与效率。重点讨论了边缘智能（Edge Intelligence）部署的挑战，包括如何设计轻量化的控制算法以适应低功耗、低延迟的边缘设备。此外，探讨了时间敏感网络（TSN）在确保控制信号确定性传输方面的作用。 第八章：数字孪生与闭环仿真验证 在部署新的控制策略之前，必须进行严格的验证。本书强调数字孪生（Digital Twin）在复杂系统控制验证中的核心地位。详细介绍了如何构建高保真度的虚拟模型，并将其与物理系统进行实时数据同步。我们将展示如何利用混合实时仿真（Hardware-in-the-Loop, HIL）平台，将新设计的智能控制器与高保真度的物理模型集成，从而在不中断实际生产的情况下，对极端工况和故障恢复策略进行充分的压力测试和性能评估。 结语：面向可持续与弹性工业的控制未来 本书最后总结了智能决策系统在构建更具弹性（Resilience）和可持续性（Sustainability）的工业系统中的潜力。未来的控制系统将不再仅仅是执行预设指令的机器，而是能够自我学习、自我修复，并在面对突发供应链中断或极端气候变化时，依然能够保障核心生产目标的智能实体。本书提供的工具和视角，正是实现这一宏伟目标的技术基石。 --- （注：全书内容聚焦于高阶的系统科学、优化理论、先进控制算法和机器学习在工业决策中的交叉应用，涵盖了从基础建模到前沿验证的全过程。）
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有