软测量技术原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:357

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出版时间:2009-1

价格:39.80元

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isbn号码:9787508379555

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《过程监测与优化实用手册》 本书是一本面向工业过程工程师、自动化技术人员以及相关领域研究人员的实用指南，聚焦于如何利用先进的过程监测与优化技术，显著提升生产效率、产品质量和环境绩效。内容涵盖了从基础理论到实际应用的完整链条，旨在帮助读者掌握关键技术，解决生产中的实际问题。 核心内容概览： 第一部分：过程监测的基础与前沿 工业过程数据采集与预处理： 详细阐述各类传感器（温度、压力、流量、成分分析仪等）的工作原理、选型原则及其在复杂工业环境下的安装与维护。深入讲解数据采集系统的设计，包括采样频率、数据格式、同步性等关键技术。针对实际生产中常见的数据噪声、缺失值、异常值等问题，本书提供了多种有效的预处理方法，如滤波技术（移动平均、卡尔曼滤波）、插值方法（线性插值、样条插值）以及异常值检测算法（基于统计、基于模型）。 过程变量建模： 介绍多种用于描述过程动态行为的模型，包括机理模型（基于物理化学原理）和数据驱动模型。重点讲解线性模型（ARX, ARMAX, OE, BJ模型）和非线性模型（神经网络模型、支持向量机模型）的构建方法、参数辨识技术和模型验证标准。通过丰富的案例，展示如何根据具体过程选择最合适的建模策略，并评估模型的准确性和泛化能力。 过程状态监测技术： 深入探讨如何从海量过程中提取有价值的状态信息。详细讲解基于统计过程控制（SPC）的Shewhart控制图、CUSUM图、EWMA图等，并提供其在不同生产场景下的应用指南。介绍过程故障诊断的基本原理和常用方法，包括基于模型的方法（如模型残差分析、状态估计）和基于数据的方法（如主元分析PCA、独立成分分析ICA）。 第二部分：过程优化策略与实现 过程优化目标与约束： 系统梳理工业过程优化通常关注的目标，如最大化产量、最小化能耗、提升产品合格率、降低排放等。深入分析生产过程中常见的约束条件，包括设备能力限制、原材料供应限制、环境法规要求、安全操作规范等，并讲解如何将这些目标和约束转化为数学模型。 静态与动态过程优化： 详细介绍求解静态优化问题的方法，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）及其在生产调度、配方优化等方面的应用。重点讲解动态过程优化技术，包括模型预测控制（MPC）的原理、算法（如二次规划QP、线性二次型调节LQR）和在连续生产过程中的实现细节。通过实际案例，演示MPC如何处理多输入多输出（MIMO）系统、存在约束条件的过程，以及如何应对模型不确定性。 多目标优化与鲁棒优化： 针对工业生产中常常遇到的多目标冲突问题，介绍帕累托最优的概念和求解方法。讲解如何在多个相互竞争的目标之间进行权衡，并给出实际的决策支持方法。此外，本书还将介绍鲁棒优化技术，以应对模型参数不确定性或外部扰动，确保优化方案在实际运行中的稳定性和可靠性。 第三部分：案例研究与实践应用 典型工业过程应用： 本部分通过多个详细的案例研究，将前述理论知识付诸实践。涵盖了如化工（反应器优化、蒸馏塔控制）、石油炼制（原油加工优化）、电力（锅轮机组效率提升）、制药（发酵过程控制）等不同行业的实际问题。每个案例都包含： 问题描述： 清晰界定实际生产中遇到的具体挑战。 建模与监测方案： 如何为该过程建立模型，并设计相应的监测策略。 优化控制设计： 如何根据过程特性设计并实施优化控制方案。 仿真与实际运行结果分析： 通过仿真验证方案的可行性，并对实际运行数据进行深入分析，量化评估技术实施的效果。 先进技术的融合与展望： 探讨机器学习、深度学习在过程监测与优化中的新兴应用，如基于深度学习的故障诊断、强化学习在复杂控制策略中的应用。展望未来工业过程监测与优化技术的发展趋势，包括智能化、集成化、网络化和绿色化等方向。 本书特色： 理论与实践并重： 既有扎实的理论基础讲解，又有大量贴近实际的案例分析，帮助读者将知识转化为解决实际问题的能力。 方法全面深入： 涵盖了从数据处理、建模、监测到优化控制的完整技术链条，并深入探讨了多种常用和前沿的技术。 语言清晰易懂： 避免了过多的专业术语堆砌，力求用清晰、准确的语言阐述复杂概念，便于不同背景的读者理解。 实用性强： 旨在为读者提供可以直接应用于工业生产实践的工具和方法。 通过阅读本书，读者将能够更深刻地理解工业过程的本质，掌握先进的过程监测与优化技术，从而在复杂多变的生产环境中做出更明智的决策，实现生产效益的最大化。

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这本书给我的整体感觉是——大气且全面的战略布局。它不像有些专业书籍只聚焦于某一个细分领域，比如单纯谈论神经网络模型或者只讲小波分析。这本书的野心显然更大，它试图勾勒出一个完整的、适应未来工业4.0需求的测量技术全景图。作者似乎在努力平衡“广度”和“深度”，在介绍完各种主流技术流派之后，还花了不少篇幅讨论了模型维护、在线迭代优化以及数据质量对模型性能的敏感性问题。这些都是在实验室研究中常常被忽略，但在实际工厂运行中却能决定项目成败的关键环节。我记得其中一章专门讨论了模型降阶和实时计算效率的权衡，这一点非常贴合嵌入式系统部署的需求。读完后，我感觉自己对整个软测量领域的前瞻性趋势有了更清晰的把握，不再是零散知识点的堆砌，而是一个结构化的知识体系。

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这本书的装帧设计实在是太吸引人了，封面采用了深邃的蓝色调，搭配着银色的文字，显得既专业又富有科技感。初次拿起这本书时，那种厚重和扎实的纸张质感就让人感到作者在内容上的投入。我特地在书店里翻阅了一些章节，发现这本书的排版非常清晰，章节之间的逻辑过渡自然流畅，即便是对于初次接触这个领域的读者，也能很容易跟上作者的思路。特别是书中配有的那些高质量插图和图表，简直是教科书级别的示范，把复杂的概念图形化地展现出来，极大地降低了理解难度。我注意到作者在案例分析部分非常下功夫，不仅仅是理论的堆砌，而是将理论紧密地结合到实际的工业生产场景中去，这种“知行合一”的编排方式，让我对这本书的实用价值充满了信心。这本书的目录结构也设计得非常合理，从基础理论的建立，到核心算法的深入探讨，再到前沿技术的展望，形成了一个完整的知识体系，显示出作者深厚的学术功底和丰富的工程经验。这种精心打磨的实体书，摆在书架上本身就是一种对知识的尊重。

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坦白说，我是在一个非常偶然的机会下，经由一位行业前辈的强烈推荐，才决定深入研读这本著作的。当时我正在为手头一个涉及复杂非线性系统的实时控制难题寻找突破口，市面上很多资料都停留在表面的介绍，缺乏深入的数学推导和工程实现细节。这本书最让我惊喜的是它对“智能”元素的融合介绍，它并没有将重点完全放在传统的统计建模上，而是用相当大的篇幅探讨了如何利用机器学习和深度学习的思想来构建那些难以直接测量的变量模型。作者的叙述风格非常严谨，充满了工程师特有的务实精神，每一个公式的推导都清晰可见，每一步论证都有明确的理论支撑。更难能可贵的是，书中对不同测量技术之间的优缺点进行了细致的对比分析，这一点对于我们做技术选型的时候至关重要，避免了盲目跟风。我尤其欣赏它对不确定性处理的讨论，这在实际工程中是避不开的难题，本书提供了多种应对策略，让人感觉手中握着的不是一本理论书，而是一套解决实际问题的工具箱。

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这本书的语言风格非常沉稳、老练，没有过多花哨的修辞，每一句话都像是经过反复斟酌的结论。虽然内容偏向技术性，但作者在引言和总结部分流露出的那种对科学探索的热忱和对工程实践的敬畏感，还是感染到了我。我特别喜欢书中对“工程妥协”的坦诚讨论，作者没有神化任何一种技术，而是客观地分析了每种方法在现实世界中的局限性，比如在传感器数据丢失或漂移严重时，模型应该如何进行自适应调整。这种成熟的、不回避问题的态度，让我对作者产生了强烈的信赖感。这本书更像是一位经验丰富的老工程师在对自己毕生的心血进行系统性的梳理和传授，它不仅仅是知识的传递，更是一种解决问题的方法论的传承，对任何想在过程控制和在线监测领域深耕的人来说，都是一份值得反复研读的珍宝。

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我最近尝试着用书中的某些方法来优化我们生产线上一个关键反应釜的温度控制策略。说实话，刚开始看的时候，一些偏向于高级数学和信号处理的章节，我确实需要放慢速度，甚至需要结合网络上的补充资料才能完全消化。这本书的深度绝对不是面向初学者的“科普读物”，它要求读者有一定的过程控制和系统辨识基础才能读得得心应手。然而，正是这种高门槛，保证了内容的深度和价值。我发现书中关于卡尔曼滤波以及其变种在软测量模型中的应用部分写得极为透彻，不仅有理论推导，还贴心地给出了伪代码层面的实现思路。这种“授人以渔”的写作手法，让我能够快速地将理论转化为我们实际系统中的算法原型。阅读过程中，我时不时会停下来，对照自己项目中的实际数据进行思考，这本书提供的框架和思路，俨然成为了一种新的思维范式，彻底改变了我对过程监控的传统看法。

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