具体描述
《国家精品课程"过程控制与集散系统"配套实验教材•21世纪电气信息学科立体化系列教材•电工电子实验教学规划示范教材•过程控制与集散系统实验教程》为国家精品课程“过程控制与集散系统”配套实验教材，共有9章。《国家精品课程"过程控制与集散系统"配套实验教材•21世纪电气信息学科立体化系列教材•电工电子实验教学规划示范教材•过程控制与集散系统实验教程》既可满足过程控制的一般基本实验的要求，同时也可满足开展综合实验、创新实验、课程设计、毕业设计以及进行科技创新活动等多方面的需要。
读者通过对《国家精品课程"过程控制与集散系统"配套实验教材•21世纪电气信息学科立体化系列教材•电工电子实验教学规划示范教材•过程控制与集散系统实验教程》的学习，可对照相应的实验装置进行课程实验，从而加深对过程控制与集散系统专业知识的理解，为进行工程设计打下坚实的基础。
工业自动化与控制系统：原理、实践与前沿探索 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的工业自动化与控制系统领域的知识体系。它超越了传统过程控制的范畴，涵盖了从经典控制理论的严谨构建到现代智能控制策略的灵活应用，并深入探讨了工业物联网（IIoT）和数字化转型背景下控制系统面临的机遇与挑战。本书结构严谨，逻辑清晰，理论深度与工程实践紧密结合，旨在培养读者系统性的工程思维和解决复杂实际问题的能力。 第一部分：控制理论的基石与经典方法 本部分将系统回顾和深化读者对自动控制理论基础的理解。内容从反馈控制的基本概念出发，详述了系统的时域、频域分析方法。 1. 系统建模与辨识： 重点介绍如何将复杂的物理过程抽象为数学模型。内容包括经典的状态空间表示法，传递函数模型推导，以及在信息不完全或非线性情况下，应用系统辨识技术（如最小二乘法、子空间辨识等）进行模型参数估计的工程实践。强调模型准确性对后续控制设计的重要性。 2. 经典控制器设计： 深入剖析比例-积分-微分（PID）控制器的设计、整定与优化。不仅讲解Ziegler-Nichols等传统整定方法，更侧重于先进的IMC（内模控制）整定、抗饱和与抗积分副作用的设计，以及针对复杂对象（如存在大纯延迟）的优化策略。此外，还将引入根轨迹分析和波特图分析在控制性能评估中的应用。 3. 线性系统稳定性与鲁棒性分析： 探讨李雅普诺夫稳定性判据，并引入鲁棒控制的基本思想。通过分析控制系统的裕度和频率响应特性，帮助读者理解在模型不确定性（参数微小波动或外部干扰）下，控制系统保持稳定和性能的边界条件。 第二部分：现代控制技术与先进算法 本部分聚焦于更高级、更适应非线性和复杂多变量系统的控制技术。 1. 最优控制与模型预测控制（MPC）： 详细阐述基于二次型规划（LQR/LQG）的最优控制理论。随后，将核心篇幅投入到MPC技术。内容将覆盖线性MPC（LMPC）的原理、约束处理机制，以及非线性MPC（NMPC）的基本框架和计算挑战。重点在于如何利用模型预测未来行为，以实时优化控制输入，有效处理输入与状态约束。 2. 鲁棒控制与H-无穷控制： 深入讲解如何设计在系统模型存在较大不确定性时仍能保证性能的控制器。内容将涉及加权函数的设计、奇异值分析，以及如何使用H-无穷范数来最小化外部干扰对控制性能的影响。 3. 智能控制与自适应策略： 探讨如何将人工智能和机器学习方法引入控制领域。包括模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）的规则库设计与推理机制；人工神经网络在系统辨识和非线性映射中的应用；以及自适应控制的基本原理，如基于梯度的自整定控制器设计。 第三部分：分布式架构与系统集成 本部分将视角从单一回路扩展到整个工厂的集成控制与信息架构。 1. 现代过程控制系统架构解析： 详细介绍与传统集散系统并存或替代的新一代控制架构。内容涵盖基于以太网的控制网络、工业通信协议（如OPC UA、EtherCAT等）的互操作性标准，以及功能安全（Safety Instrumented Systems, SIS）在系统设计中的集成要求。 2. 过程优化与实时调度： 探讨如何利用先进的软件工具对生产过程进行全局优化。内容包括应用先进过程控制（APC）中的多变量控制技术（如动态矩阵控制 DMC）来超越传统PID的局限性，实现能耗、收率和质量指标的综合优化。 3. 工业网络安全基础： 鉴于控制系统日益暴露于网络环境，本章将系统性地介绍针对工业控制系统（ICS）的网络安全威胁模型、安全等级划分（如Purdue模型），以及基本的纵深防御策略，包括网络分段、访问控制和恶意软件防护。 第四部分：数字化转型与前沿趋势 本部分展望控制领域未来的发展方向，重点关注数据驱动的决策与控制。 1. 工业物联网（IIoT）与边缘计算： 探讨传感器、执行器、控制器与云计算平台之间的数据流设计。重点分析边缘计算（Edge Computing）在控制系统中的应用，例如在现场进行数据预处理、低延迟的辅助决策以及模型推理，以减轻云端负担并提高响应速度。 2. 数字孪生（Digital Twin）在控制中的应用： 详细介绍数字孪生的构建流程，包括物理模型的精确化、实时数据映射以及仿真环境的建立。重点阐述如何利用数字孪生进行“What-If”分析、离线策略验证以及预测性维护，从而辅助实时控制决策。 3. 数据驱动的控制与机器学习融合： 探讨如何利用大量历史操作数据，结合强化学习（Reinforcement Learning）训练智能体，使其能够在复杂的、未完全建模的环境中自主学习最优控制策略。分析当前数据驱动方法在控制应用中的局限性（如可解释性、安全边界的保证）。 本书适合自动化、电子信息工程、化学工程、机械工程等相关专业的本科高年级学生、研究生，以及在工业现场从事过程控制、自动化集成和系统优化的工程师阅读和参考。通过系统学习，读者将能够驾驭从基础到前沿的各类工业控制挑战。
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