Process Dynamics, Modeling, and Control (Topics in Chemical Engineering) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Babatunde A. Ogunnaike

出品人:

页数:1280

译者:

出版时间:1994-11-17

价格:USD 140.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780195091199

丛书系列:

图书标签:

• Chemical Engineering
• Process Control
• Process Dynamics
• Modeling
• Simulation
• Chemical Reactor
• Distillation
• Control Systems
• Feedback Control
• Process Optimization

《化工过程控制：原理、建模与应用》 一本深入剖析化工过程动态行为、建模技术与先进控制策略的专业著作。 在瞬息万变的现代工业生产中，化工过程的平稳运行、高效产出以及环境友好性，无不依赖于对复杂动态过程的深刻理解和精准控制。本书正是为满足这一需求而生，它不仅系统地梳理了化工过程控制的基础理论，更将目光投向了前沿的建模技术和多样化的控制应用，旨在为化工领域的研究者、工程师以及相关专业的学生提供一本全面、深入且极具实践指导意义的参考书。 核心内容概览： 本书的结构设计清晰，层层递进，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的理论和应用。 第一部分：化工过程的动态行为与建模基础 化工过程的动态特性： 这一部分将首先探讨化工过程固有的动态特性，包括其非线性、时滞、耦合性以及不确定性等特点。通过对单元操作（如反应器、蒸馏塔、换热器、泵、压缩机等）的详细分析，阐释不同类型设备在操作扰动下的响应规律。理解这些动态特性是进行有效建模和控制的前提。我们将深入讲解诸如一阶惯性、二阶惯性、纯滞后等经典动态模型，以及它们在描述不同过程中的适用性。 过程建模： 建模是理解和控制过程的关键。本书将全面介绍多种过程建模方法。 物理模型（机理模型）： 从质量守恒、能量守恒、动量守恒以及组分守恒等基本守恒定律出发，建立描述过程内在物理化学机理的微分方程组。重点将放在如何简化这些方程以获得更便于分析和控制的模型，例如准稳态假设、平衡级模型等。 数据驱动模型： 在机理模型难以建立或过于复杂的情况下，数据驱动建模技术显得尤为重要。本书将详细介绍如何利用历史运行数据，通过统计方法和机器学习算法来辨识过程模型。内容将涵盖： 时间序列模型： 如ARIMA模型，用于描述单变量过程的动态。 系统辨识： 包括模型结构的选择、参数估计（如最小二乘法、最大似然估计）、模型验证等步骤。 基于神经网络的模型： 介绍如何利用前馈神经网络、循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）来捕捉高度非线性和动态变化的系统特征。 支持向量机（SVM）在过程建模中的应用： 探讨其在回归和分类任务中的优势。 模型降阶技术： 针对高阶复杂模型，介绍模型降阶的方法，以降低模型复杂度，便于后续的控制设计。 模型验证与评估： 无论采用何种建模方法，模型的准确性和可靠性都至关重要。本书将详细介绍模型验证的各种指标和技术，如均方误差（MSE）、R平方值、残差分析、模型预测性能的评估等，确保所建模型能够真实反映过程行为。 第二部分：经典与先进的控制策略 反馈控制基础： 深入讲解PID（比例-积分-微分）控制器。 PID控制原理： 详细剖析P、I、D各部分的作用及其对系统响应的影响。 PID参数整定： 介绍多种经典的PID参数整定方法，如Ziegler-Nichols方法、临界比例度法、IMC（Internal Model Control）整定方法等，并讨论其优缺点及适用范围。 PID的改进： 探讨抗积分饱和、抗微分噪声、增量式PID等改进算法，以应对实际生产中的挑战。 串级控制、前馈控制、比值控制等基本控制结构： 分析这些基本控制结构的原理、设计原则以及在化工过程中的典型应用案例。 模型预测控制（MPC）： 作为一种高级控制策略，MPC在化工领域具有广泛的应用。 MPC的核心思想： 介绍MPC基于滚动优化和预测模型对未来过程输出进行预测，并计算最优控制序列的原理。 MPC的组成部分： 详细阐述预测模型、代价函数、约束条件（输入约束、输出约束、状态约束）以及优化算法（如二次规划、线性规划）等关键要素。 MPC的类型： 介绍线性MPC、非线性MPC（NMPC）、多变量MPC（GMPC）等不同类型，并分析其适用的过程特性。 MPC的实际应用： 结合蒸馏、反应、换热网络等具体化工过程，演示MPC的设计与实现。 模糊逻辑控制与神经网络控制： 探讨基于人工智能的控制方法。 模糊逻辑控制： 介绍模糊逻辑的基本概念（模糊集、隶属函数、模糊规则、模糊推理），以及如何设计模糊逻辑控制器来处理非线性、参数不确定或难以建模的过程。 神经网络控制： 深入讲解如何利用神经网络（如径向基函数网络、多层感知机）来逼近非线性被控对象，实现自适应控制或模型参考自适应控制。 其他先进控制策略： 自适应控制： 介绍参数自适应与模型自适应的控制原理，以及在过程参数随时间变化时的应用。 鲁棒控制： 讨论如何设计能够在参数不确定或存在扰动的情况下仍能保持稳定性和良好性能的控制器。 解耦控制： 针对强耦合的多变量系统，介绍解耦控制技术，以实现对每个输出的独立控制。 第三部分：化工过程控制的应用与案例研究 典型化工单元操作的控制： 反应器控制： 重点讨论温度控制、浓度控制、pH控制以及安全联锁控制等。 蒸馏塔控制： 深入分析塔顶、塔底产品组成控制，以及能量优化控制策略。 换热器网络控制： 探讨温度控制、流量控制以及节能优化控制。 泵与压缩机控制： 关注流量控制、压力控制以及防喘振控制。 过程优化与协调控制： 操作优化： 介绍如何通过控制策略实现过程的经济性优化，例如提高产品收率、降低能耗、减少排放。 协调控制： 针对复杂的集成工艺，探讨如何设计协调控制器，实现各个单元操作之间的协同工作，整体提升生产效率和稳定性。 安全仪表系统（SIS）与过程安全： 强调过程控制在保障安全生产中的关键作用，介绍安全仪表系统的设计原则、功能安全等级（SIL）以及在关键危险工艺中的应用。 先进过程控制（APC）系统的实施： 讨论APC系统从概念设计、模型开发、控制器实施到后期维护的整个生命周期，以及在实际工业项目中的成功案例。 过程分析技术（PAT）与控制： 介绍PAT如何通过在线或近线测量技术，实时获取过程信息，并将其反馈给控制系统，从而实现更精细化的过程控制和质量管理。 本书的特点： 理论与实践紧密结合： 本书不仅提供了坚实的理论基础，更通过丰富的案例研究和实际应用分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进，逻辑清晰： 内容从基础概念到高级技术，结构严谨，易于理解和学习。 涵盖广泛： 涵盖了化工过程控制的多个重要方面，包括动态建模、经典控制、先进控制以及实际应用，能够满足不同层次读者的需求。 面向未来： 关注人工智能、大数据等新兴技术在过程控制领域的应用，为读者提供前瞻性的视野。 本书适合读者： 化工、化学工程、制药工程、环境工程等相关专业的本科生和研究生。 从事化工过程设计、操作、优化和控制的工程师。 对过程控制领域感兴趣的研究人员。 需要深入了解化工过程动态行为和控制技术的行业从业者。 通过研读本书，读者将能够深刻理解化工过程的动态本质，掌握多样化的建模工具，并熟练运用各种经典与先进的控制策略，最终实现对化工过程的精准、高效、安全和经济的控制，为推动化工行业的智能化和可持续发展贡献力量。

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