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出版者:Springer London

作者:Codrons, Benoc T.; Codrons, Benont; Codrons, Benoit

出品人:

页数:229

译者:

出版时间:2005

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9781852339180

丛书系列:

图书标签:

• Process Control
• Chemical Engineering
• Process Modelling
• System Identification
• Dynamic Simulation
• Control System Design
• Industrial Automation
• Mathematical Modelling
• Chemical Processes
• Simulation

《过程建模与控制》图书简介 书籍概述 本书深入探讨了现代工业控制领域中过程建模与控制的核心理论、方法与实践。面对日益复杂和动态变化的工业流程，精确的过程建模是实现有效控制的基础。本书旨在为读者提供一套系统、全面的知识体系，涵盖从基础理论推导到高级应用实例的各个层面。全书结构严谨，内容详实，适合控制工程、化学工程、机械工程、自动化等相关领域的本科高年级学生、研究生以及一线的工程师和研究人员阅读。 本书的重点在于构建现实世界物理过程的数学描述，并在此基础上设计出可靠、高效的控制策略。我们强调理论与实际应用的紧密结合，通过丰富的案例分析，展示如何将抽象的数学模型转化为可操作的控制方案，以优化系统性能、确保操作安全和提高生产效率。 核心内容模块 本书内容分为六个主要部分，层层递进，构建起一个完整的知识框架。 第一部分：过程系统基础与动态特性 本部分为后续建模与控制打下坚实基础。首先回顾了过程控制系统的基本概念、反馈控制的原理及其重要性。随后，详细阐述了动态系统的数学表示方法，包括常微分方程（ODE）模型、传递函数模型以及状态空间模型的建立。 重点内容包括： 物理系统的建模基础： 涵盖质量守恒、能量守恒、动量守恒等基本定律在过程系统（如反应器、换热器、蒸馏塔）中的应用。 线性时不变（LTI）系统的分析： 深入讲解了系统的零输入响应、零状态响应、自然响应和暂态响应。系统的稳定性判据（如劳斯-赫尔维茨判据）被详尽介绍。 时间响应分析： 对一阶、二阶系统的阶跃响应、脉冲响应特性进行了细致的剖析，包括超调量、调节时间、峰值时间等关键性能指标的计算与意义。 第二部分：过程辨识与模型获取 在许多实际应用中，精确的物理模型难以直接建立。本部分聚焦于数据驱动的模型获取技术——过程辨识。这部分内容对于处理黑箱或灰箱系统至关重要。 实验设计： 介绍如何设计有效的输入信号（如阶跃输入、PRBS序列、扫频信号）以最大化模型辨识的准确性和鲁棒性。 参数估计方法： 详细讲解了最小二乘法（LS）、加权最小二乘法（WLS）在辨识中的应用，并探讨了系统模型的结构选择问题。 辨识模型的验证： 强调模型检验的重要性，包括残差分析、模型拟合优度评估以及交叉验证技术，确保辨识出的模型能够真实反映过程动态。 第三部分：经典反馈控制设计 本部分是控制理论的核心应用。我们聚焦于经典频率域和时域控制器的设计与实现。 PID 控制器设计： PID（比例-积分-微分）控制器作为应用最广泛的控制器，其参数整定方法被详尽阐述。涵盖了齐格勒-尼科尔斯法（Z-N法）、带有一阶加纯滞后（FOPDT）模型为基础的整定规则，以及基于性能指标（如ISE, ITAE）的优化整定方法。 根轨迹分析： 深入剖析根轨迹图如何揭示反馈系统闭环极点随开环增益变化的位置，从而指导控制器参数的设计以满足稳定性与暂态响应的要求。 频率响应分析与补偿： 使用波德图、奈奎斯特图对系统的频率特性进行分析，并设计超前、滞后、PID等补偿器，以改善系统的相位裕度、增益裕度，并满足特定频率下的控制要求。 第四部分：现代控制理论：状态空间方法 针对高阶、多变量系统的控制需求，本部分转向现代控制理论，利用状态空间描述方法进行设计。 状态空间表示与变换： 阐述如何将传递函数模型转化为标准（约当/对角化）状态空间形式，并讨论坐标变换对系统分析的影响。 可控性与可观测性： 判据的推导与工程意义的分析，这是设计状态反馈控制器和观测器的前提条件。 极点配置（Pole Placement）： 详细讲解如何通过状态反馈矩阵 $K$ 实现期望的闭环极点配置，并介绍Ackermann公式在计算 $K$ 中的应用。 状态观测器设计： 针对无法直接测量所有状态变量的情况，设计Luenberger观测器，用于估计系统内部状态，并讨论状态反馈与观测器（分离原理）的结合。 第五部分：先进控制策略 本部分介绍了超越传统PID和线性状态反馈的先进控制技术，以应对非线性、耦合性强的复杂过程。 解耦控制： 针对多输入多输出（MIMO）系统，介绍基于逆矩阵或动态矩阵的解耦技术，以简化控制器的设计。 前馈控制： 结合反馈控制，设计有效的前馈补偿器，以快速应对可测量扰动的影响，提高系统的快速性。 预测控制（MPC）： 详细介绍模型预测控制的基本原理，包括在线优化、滚动时域、约束处理等关键要素，展示MPC在处理系统约束和优化性能方面的强大能力。 第六部分：过程控制的工程应用与展望 最后一部分将理论知识应用于实际工程场景，并展望未来发展方向。 案例研究： 通过详细的案例分析（如精确温度控制、复杂精馏塔的压力和成分控制），展示如何选择合适的模型和控制策略，并进行实际的参数调优。 先进过程控制（APC）的部署： 讨论从实验室模型到现场控制系统的过渡，包括采样时间的选择、数字控制器的实现以及在线监控与维护。 展望： 探讨了智能控制、基于机器学习的建模方法在过程控制领域的最新进展，以及如何应对工业物联网（IIoT）带来的新的控制挑战。 本书的特色 1. 理论深度与实践广度并重： 既有严格的数学推导，也配有大量的工程实例和计算示例，帮助读者构建直观的理解。 2. 模型驱动思想贯穿始终： 强调“无模型，不控制”的理念，使读者深刻理解模型的质量直接决定控制系统的性能。 3. 系统化的章节组织： 内容从基础的单回路控制过渡到复杂的多变量现代控制，逻辑清晰，便于自学和教学使用。 通过阅读本书，读者将能够掌握分析和设计现代工业过程控制系统的核心技能，从而在自动化和过程优化领域取得实质性的进展。

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我对《Process Modeling for Control》这本书寄予了厚望，希望它能为我打开过程建模领域的一扇新大门。我设想书中会深入剖析如何将现实世界的物理和化学过程抽象成数学模型，并且这些模型能够准确地反映系统的动态行为。我尤其期待作者能够详细讲解不同建模方法的优劣以及适用场景，例如，在什么情况下选择机理模型，又在什么情况下采用数据驱动的模型。书中是否会讨论模型的辨识问题，即如何从实验数据中提取模型的参数，这是一个非常实际且重要的环节。我希望作者能提供一些行之有效的辨识算法和技术，并配以清晰的步骤说明。此外，作为控制工程师，我非常关心模型是如何被用来设计和实现控制器的。这本书是否会介绍模型预测控制（MPC）、PID控制器设计以及其他先进的控制策略，并且详细说明如何利用建立的过程模型来优化这些控制器的性能？我希望书中能够涵盖这些内容，并且能够提供一些实际工程中的案例，展示如何将理论模型转化为有效的控制方案。了解不同工业过程（如化工、制药、能源等）的典型模型特性和控制挑战，也将是这本书对我的一大吸引力。

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我对于《Process Modeling for Control》这本书的期望是它能够提供一套循序渐进的学习路径，让我在掌握基础理论的同时，也能获得实用的工程技能。我希望书中能够从最基本的概念入手，例如什么是过程建模，为什么要进行过程建模，以及过程建模在控制系统设计中的作用。然后，逐步深入到各种建模技术的细节，包括如何选择合适的变量、如何建立方程、如何求解方程等。我特别期待书中能够包含大量插图、图表和数学公式，帮助我更直观地理解抽象的概念。在模型应用方面，我希望书中能够详细讲解如何将模型用于控制器设计，例如如何将传递函数或状态空间模型转化为PID控制器参数，或者如何设计更复杂的模型预测控制器。同时，我也希望书中能够讨论模型在系统仿真、性能评估以及故障诊断等方面的应用。如果书中能够提供一些实际工程案例，并且附带相应的代码示例，那将是我学习的宝贵财富。

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《Process Modeling for Control》这个书名对我而言，意味着一扇通往更深层次理解工业自动化和控制原理的大门。我猜想书中会详尽地介绍如何将各种工业过程，无论是化学反应、流体输送还是热量交换，转化为精确的数学描述。我期望书中能够系统地讲解不同类型的模型，包括物理模型、经验模型以及混合模型，并且详细阐述每种模型的优缺点以及适用条件。在我看来，模型的验证和校准是至关重要的一环，因此我希望书中能提供行之有效的验证方法和技术，例如如何通过实验数据来评估模型的准确性，以及如何根据模型与实际输出的差异来修正模型。更重要的是，我期待书中能够详细阐述模型在控制系统设计中的具体应用，例如如何利用模型来预测系统的未来行为，并基于预测结果来调整控制器的输出。这对于实现高效、稳定的过程控制至关重要。如果书中能够涵盖一些先进的控制策略，如自适应控制或最优控制，并且解释如何利用模型来实现这些策略，那将大大提升这本书的价值。

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《Process Modeling for Control》这个书名让我对内容充满了好奇。在我看来，一本书要真正达到“有用”的标准，必须能够 bridging the gap between theory and practice。因此，我期望这本书能够提供一套系统的方法论，指导读者如何从零开始构建一个能够用于控制的目的过程模型。这可能包括数据采集、特征选择、模型结构确定、参数估计以及模型验证等一系列流程。我希望作者能够详细阐述每一步的关键点和注意事项。比如，在数据采集阶段，需要注意采样频率、数据噪声以及实验设计等问题。在模型结构确定方面，是否会介绍一些常用的模型结构，如ARX、ARMAX、OE、BJ模型等？在参数估计方面，是否会讨论最小二乘法、最大似然法等经典算法，以及它们在实际应用中的局限性？更重要的是，我希望书中能够强调模型验证的重要性，并介绍各种评估模型准确性和泛化能力的方法。如果书中能够通过鲜活的案例，例如如何为反应器、蒸馏塔或换热器建立模型，并在此基础上设计控制器，那将是极具吸引力的。只有这样，读者才能真正掌握过程建模的精髓，并将其应用到实际工作中。

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这本书的名字是《Process Modelling for Control》，我一直对过程建模在控制系统中的应用非常感兴趣。当我看到这本书时，立刻被它的名字所吸引。在我深入阅读这本书之前，我脑海中已经勾勒出了一个大致的轮廓：它应该会详细介绍各种用于建模的数学工具和技术，比如微分方程、传递函数、状态空间表示法等等，并且会讲解如何将这些模型应用于实际的工业过程，以达到优化控制的目的。我期待书中能够涵盖从基础理论到高级应用的完整流程，也许还会涉及一些仿真工具的使用，比如MATLAB/Simulink，因为在工程实践中，仿真模拟是验证模型和控制策略的关键一步。我希望作者能够深入浅出地讲解复杂的概念，让即使是初学者也能理解。此外，我特别关注书中在处理非线性系统和时变系统方面的建模方法，这在很多实际应用场景中是不可避免的挑战。最后，我希望这本书能够提供丰富的案例研究，通过具体的工业应用例子来阐述模型构建的思路和控制策略的设计过程，这样可以让我更好地理解理论知识与实际工程之间的联系，从而提升我的实际解决问题的能力。总而言之，我对这本书充满了期待，希望它能成为我学习过程建模和控制理论的宝贵资源。

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我抱着极大的热情去探索《Process Modeling for Control》这本书可能带来的知识。我脑海中勾勒出的内容是，它将是一本关于如何将复杂、动态的工业过程转化为能够用于设计和实现有效控制系统的数学模型的权威指南。我期待书中能够全面地介绍各种建模技术，从基于物理原理的机理建模，到基于数据的系统辨识，再到两者结合的混合建模。我希望作者能够详细讲解如何选择最合适的建模方法，如何获取和处理实验数据，以及如何评估和验证模型的准确性。更重要的是，我希望书中能够深入阐述模型在控制器设计中的核心作用，例如如何利用模型来推导出PID参数，如何设计模型预测控制器，以及如何进行鲁棒控制的设计。如果书中能够提供丰富的案例研究，涵盖不同类型的工业过程，例如化工反应器、传热系统、流体动力学系统等，并且附带可操作的仿真代码，那将是我学习的绝佳资源。

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对于《Process Modeling for Control》这本书，我个人的期待是它能够提供一套关于如何将复杂动态系统转化为易于理解和操作的数学模型的全面指南。我希望书中能够涵盖不同层次的建模方法，从简单的线性模型到更复杂的非线性模型，以及如何选择最适合特定应用的模型。我尤其关注书中是否会涉及如何处理不确定性，因为在实际过程中，模型总会有一定的误差，并且过程本身也可能发生变化。我期待书中能够介绍如何量化模型不确定性，以及如何在控制系统设计中考虑这些不确定性，例如鲁棒控制的设计方法。此外，我希望书中能够深入探讨如何利用模型进行仿真和分析，例如预测系统的响应、评估不同控制策略的效果，以及进行故障诊断和安全分析。如果书中能够提供一些关于模型降阶（model reduction）的讨论，那将非常有价值，因为在某些情况下，高阶模型可能过于复杂，难以直接用于实时控制。总的来说，我希望这本书能够成为一本实用的参考书，帮助我解决在过程控制实践中遇到的建模难题。

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我对《Process Modeling for Control》这本书的预期是，它能够提供一套系统性的方法来理解和构建用于控制目的的过程模型。我设想书中会首先介绍过程建模的基本概念和重要性，然后深入讲解各种建模方法，包括基于第一性原理的建模（机理模型）和基于数据的建模（黑箱模型）。我希望作者能够详细介绍如何从物理和化学原理出发，推导出描述过程动态行为的数学方程，例如微分方程和代数方程。同时，我也期望书中能够深入探讨如何利用实验数据来辨识模型的参数，以及如何选择合适的模型结构来最好地拟合数据。在模型应用方面，我希望书中能够重点介绍如何利用建立的模型来设计和优化各种控制器，例如PID控制器、模型预测控制器（MPC）等。我希望书中能够提供一些关于模型在系统仿真、性能分析以及故障检测等方面的应用案例，从而帮助我更全面地理解过程建模的价值。

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《Process Modeling for Control》这个书名唤起了我对学习如何精确描述和预测动态过程的渴望。我脑海中浮现的是书中会详细阐述如何构建能够捕捉过程核心动态特性的模型，这可能涉及对物理定律的深入理解，以及如何将其转化为代数和微分方程。我希望书中能够涵盖诸如质量守恒、能量守恒、动量守恒等基本原理在建模中的应用。同时，我也期望书中能够探讨数据驱动的建模方法，例如神经网络、支持向量机等，以及如何将这些方法与机理模型相结合，形成混合模型，从而提高模型的准确性和适用性。对于控制工程师来说，模型不仅仅是为了理解系统，更是为了设计出能够有效控制系统的控制器。因此，我希望书中能够详细讲解如何利用建立的模型来设计各种控制器，包括PID、模糊逻辑控制器、神经网络控制器，以及如何对控制器进行调优和优化。如果书中能够包含一些跨学科的案例，比如将过程建模技术应用于生物工程、环境工程或能源系统等领域，那将进一步拓展我的视野。

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《Process Modeling for Control》这个书名激发了我对如何用数学语言精确描述和控制工业过程的浓厚兴趣。我期待这本书能够提供一个完整的框架，指导读者如何从实际过程出发，逐步建立起能够用于控制目的的数学模型。我设想书中会详细介绍不同类型的过程模型，包括静态模型和动态模型，以及线性模型和非线性模型。我希望作者能够深入讲解如何将过程的物理和化学特性转化为数学方程，并且能够解释模型参数的物理意义。对于控制工程师而言，模型的可辨识性和鲁棒性至关重要，因此我期待书中能够提供关于模型辨识技术，如最小二乘法、系统辨识方法等的详细介绍，以及如何评估和提高模型的鲁棒性。更重要的是，我希望书中能够详细阐述如何利用建立的模型来设计和实现各种控制策略，例如PID控制、模糊控制、模型预测控制等，并且能够通过具体的工业案例来展示模型在实际应用中的威力。

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