具体描述
《电工电子技术基础》系统地介绍了电工电子技术的基本内容，把培养学生的职业能力作为首要目标，内容系统连贯，深入浅出；案例通俗易懂，典型生动；插入了电子元件实物图片，直观形象；附录中列出了电阻、电容和常用电子器件的型号参数及使用方法，实用性强。《电工电子技术基础》主要包括：电工电子技术基础知识、低压电器与电工测量、交流电路、电机与变压器、常用电子器件及其应用、集成运算放大器组合逻辑电路、时序逻辑电路等内容。《电工电子技术基础》可作为高职高专院校机电类专业电工电子技术基础课程教材，也可作为其他非机电类专业和成人教育、职业培训及相关技术人员的参考书。
《精细化工过程控制与优化》 内容简介 本书系统、深入地探讨了精细化工领域中复杂的生产过程的自动化、控制与优化技术。随着现代化工产业向着高附加值、高纯度、多品种小批量生产模式的转型，对过程控制的精度、稳定性和柔性提出了前所未有的要求。本书旨在为化工工程师、过程控制专业人员以及相关专业的高年级学生提供一套全面、实用的理论框架和工程实践指南。 全书共分为十章，内容组织上遵循从基础理论到前沿应用的逻辑递进关系。 第一部分：精细化工过程基础与建模（第1章至第3章） 第一章：精细化工过程特性与控制挑战 本章首先界定了精细化工的范畴，将其与传统基础化工区分开来，重点分析了多相反应器、复杂分离单元（如精馏、萃取、膜分离）以及结晶过程的非线性和时滞特性。详细讨论了精细化工过程中特有的强耦合性、高灵敏度、批次操作（Batch Operation）的随机性和产品质量指标（如晶型、粒度分布）的难以在线测量等关键控制挑战。章节最后引入了过程动态建模的必要性，为后续的控制系统设计奠定了基础。 第二章：机理模型与数据驱动的混合建模方法 针对精细化工过程的复杂性，本章重点阐述了基于化学计量学和反应动力学的物理模型（First-Principles Modeling）的建立方法。随后，引入了现代过程系统工程（PSE）中的数据驱动建模技术，包括偏最小二乘回归（PLS）、支持向量回归（SVR）以及浅层神经网络（如MLP）在建立黑箱模型中的应用。核心内容在于混合建模（Hybrid Modeling），即如何有效融合机理知识与实际操作数据，构建既具有物理可解释性又兼具高预测精度的系统模型，以应对模型失配问题。 第三章：过程性能指标与实时解算 本章着重于定义和量化精细化工过程的性能。除了传统的能耗、收率等指标，本书深入讨论了面向产品质量的性能指标（Quality-Oriented Performance Indicators），如目标产物的色谱纯度、目标晶型百分比的实时估计。探讨了先进实时解算技术，特别是过程监测系统（Process Monitoring Systems, PMS）在异常检测和传感器故障诊断中的应用，确保过程状态的准确把握。 第二部分：先进过程控制（APC）技术（第4章至第7章） 第四章：模型预测控制（MPC）的理论与应用拓展 模型预测控制（MPC）是现代化工控制的核心技术。本章详细阐述了标准的线性MPC（LMPC）的优化原理、约束处理机制和滚动时域计算。随后，重点延伸至精细化工特有的非线性模型预测控制（NMPC），讨论了其在强非线性反应器温度控制中的应用，并对比了基于优化的NMPC与基于迭代线性化的NMPC的优缺点。特别针对批次过程，引入了批次模型预测控制（Batch MPC）的框架，实现了从批次起始到结束的全局优化。 第五章：先进解耦技术与多变量控制 精细化工过程中，控制回路间的强耦合是常态。本章系统介绍了传统的解耦方法（如逆矩阵解耦、动态矩阵控制DMC的解耦特性）。在此基础上，深入探讨了基于奇异值分解（SVD）的鲁棒解耦策略，旨在提高控制器对模型不确定性的容忍度。同时，对如何设计有效的控制结构（如单回路优先、反馈/前馈组合）进行了工程化指导。 第六章：软测量技术与在线质量估计 由于许多关键质量变量（如反应转化率、目标杂质含量）无法实时测量，软测量（Soft Sensing）成为APC实施的前提。本章详述了基于偏最小二乘（PLS）和主成分回归（PCR）的静态软测量模型构建，并进一步引入了基于卡尔曼滤波的动态软测量模型，该模型能够融合动态过程信息和静态模型残差，提供更高频、更准确的质量估计。 第七章：鲁棒控制与不确定性处理 精细化工过程中的参数变化（如催化剂失活、原料波动）是常态。本章引入了$H_{infty}$控制和$mu$综合设计等鲁棒控制理论，重点讨论了如何利用结构化奇异值分析来评估控制器的性能裕度。章节强调了在控制器设计时，需要明确区分和量化模型中的不确定性来源，并将其纳入控制器的优化目标中。 第三部分：过程优化、批处理与智能化（第8章至第10章） 第八章：精细化工过程的优化调度与集成 本章将控制提升到更高的层次——操作优化。针对多品种、小批量生产线，讨论了生产计划与调度（Scheduling and Planning）问题。介绍了基于混合整数线性规划（MILP）的全局优化方法，以最小化设备清洗时间、最大化设备利用率。特别是对于反应釜的动态过程优化，采用序列二次规划（SQP）等算法实现对操作窗口（如温度、压力、进料速率）的实时优化，以应对市场需求波动。 第九章：批次过程的自动化与智能控制 批次过程是精细化工的典型代表。本章全面梳理了批次过程的控制策略，包括定性控制（End-Point Control）、柔性控制（Flexible Control）和轨迹跟踪控制。重点介绍了基于模型的批次控制（MPC for Batch）的实施流程，包括模型初始化、状态估计和轨迹修正技术。此外，讨论了如何通过模式识别技术对批次终点进行智能判断，缩短批次周期。 第十章：过程控制系统的集成与数字化 本章关注控制系统如何融入现代化的数字工厂架构。讨论了先进控制系统（APC）与分布式控制系统（DCS）/安全仪表系统（SIS）的集成架构。引入了过程数据分析（PDA）和数字孪生（Digital Twin）的概念，说明如何利用高保真数字模型来模拟、测试和验证新的控制策略，从而在不影响实际生产的前提下，实现控制系统的持续改进与迭代升级。 全书案例丰富，结合了制药中间体合成、高性能聚合物聚合以及特种催化剂生产等实际工程实例，力求理论与工程实践紧密结合，使读者能够掌握从过程分析到先进控制策略实施的全过程技能。
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