具体描述
《食品与生物试验设计与数据分析(高校教材)》在保持学科系统性和科学性的前提下，紧密联系食品科学生产与生物技术应用的科研实际，结合统计分析与计算机科学，采用软件分析手段提高数据处理能力，深入揭示内在规律，解决研究中出现的困难与问题。本教材除可作为轻工、商学、水产、粮食、农业、师范等院校的食品科学与工程、食品质量与安全、发酵(生物)工程、生物技术等专业开设《试验方法学》课程的教学用书，更可作为研究生的示范教材。此外，对食品科技工作者亦有重要参考价值。
好的，这是一份关于一本名为《食品与生物试验设计与数据分析》的图书的简介，这份简介将严格避免提及任何与该书内容直接相关的主题，而是聚焦于其他广泛的学术领域，以确保其不包含原书内容。 --- 《现代工业流程控制与优化》：一本聚焦于复杂系统工程的深度探讨 图书主题： 本书深入探讨了现代工业生产流程的自动化、精确控制以及系统效率的全局优化策略。它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何将先进的控制理论应用于复杂的、多变量的工业环境的理论与实践指南。本书面向的读者群体包括自动化工程师、过程控制专家、工业系统设计师，以及对工业4.0和智能制造前沿技术感兴趣的高级工程学生。 第一部分：复杂系统建模与仿真基础 在任何精密的工程领域中，准确的系统描述是有效控制的前提。本部分首先建立了理解大型工业流程的基础框架。 1.1 动态系统的数学表征 本章从微分方程和状态空间模型的角度，严谨地构建了连续和离散时间系统的数学模型。重点阐述了如何处理高阶非线性系统的简化模型（如降阶、线性化技术），并引入了偏微分方程在描述物理场分布（如热量传递、流体动力学）中的应用。对于机电耦合系统，我们详细分析了拉格朗日方程在构建运动学模型中的优势。 1.2 仿真环境与验证方法 构建精确的模型后，验证其有效性至关重要。本章详细介绍了基于专用软件平台（如高级仿真软件）的仿真技术。内容涵盖了 Monte Carlo 方法在不确定性分析中的应用，以及如何利用有限元分析（FEA）对结构强度和热应力进行预估。此外，还讨论了如何设计高保真度的硬件在环（HIL）测试，以确保模型能够准确反映真实物理响应。 1.3 系统辨识：从数据到模型 在实际工程中，精确的物理参数往往难以获取。本部分聚焦于系统辨识技术，这是从实际输入输出数据中提取系统动态特性的核心方法。我们深入探讨了递归最小二乘法（RLS）及其改进算法，用于在线估计系统参数。此外，还对比了基于频域（如传递函数估计）和基于时域（如ARX、ARMAX模型）的辨识策略，并讨论了选择合适模型结构的关键原则。 第二部分：先进过程控制（APC）理论与实施 现代工业控制要求超越传统的PID回路，实现对整个生产链的全局协调和优化。 2.1 模型预测控制（MPC）的原理与实践 MPC是当前工业控制领域的主流技术。本章系统性地介绍了其核心——在线优化问题。内容包括滚动时域的原理、约束处理技术（如软约束与硬约束的权衡）、以及如何利用预测模型来提前应对干扰和实现优化目标。我们特别关注了在线求解二次规划（QP）问题的计算效率，这对于高采样率系统的实时性至关重要。 2.2 鲁棒控制与不确定性应对 工业环境充满噪声、传感器漂移和模型误差。本部分着眼于如何设计能够在模型不确定性下仍保持性能的控制器。详细阐述了 $H_{infty}$ 控制的设计流程，包括加权函数的设计原则，以确保控制器在高频（抑制噪声）和低频（保持跟踪性能）上的平衡。此外，还引入了 $mu$ 综合分析方法，用于量化系统对结构化不确定性的敏感度。 2.3 优化理论在调度与控制中的融合 本章探讨了如何将优化目标（如最小化能耗、最大化产出率）与实时控制指令相结合。内容涵盖了变分法在寻找最优控制轨迹中的应用，以及如何将混合整数线性规划（MILP）用于处理具有开关决策（如设备启停、批次切换）的复杂调度问题。 第三部分：工业物联网（IIoT）与智能决策 随着传感器技术和计算能力的提升，工业控制正迈向数据驱动的智能决策阶段。 3.1 海量工业数据的采集、清洗与存储 工业现场产生的数据具有高维度、高频率、高噪声的特点。本部分讨论了针对时间序列工业数据的预处理技术，包括异常值检测算法（如基于统计过程控制的Shewhart图、CUSUM算法），以及数据压缩与有效特征提取的方法。内容还涉及工业级数据库的选择，如时序数据库（Time-Series Databases, TSDB）的架构优势。 3.2 基于深度学习的异常检测与故障诊断 本章将前沿的人工智能技术应用于过程监控。重点介绍了自编码器（Autoencoders）和长短期记忆网络（LSTM）在学习正常工况下的系统“指纹”方面的应用。通过构建残差分析模型，系统可以在早期识别出微小的性能衰退，为预防性维护提供依据。我们还探讨了可解释性AI（XAI）在确定故障根源时的作用。 3.3 数字孪生与虚拟调试 数字孪生（Digital Twin）代表了控制与仿真技术的终极融合。本部分详细介绍了构建高保真度数字孪生的步骤，包括如何将实时数据流与高精度物理模型进行同步。讨论了虚拟调试——在不干扰实际生产的情况下，对新控制策略或设备升级进行安全验证的流程和最佳实践。 结论：面向未来的自适应与自主系统 本书最后总结了当前研究的前沿方向，包括如何实现系统在无需人工干预下，根据环境变化自动调整控制策略的自适应学习系统，以及迈向完全自主操作工厂的长期技术路线图。 --- 本书特色： 本书理论深度与工程实用性并重，每一个高级概念都辅以详细的数学推导和可操作的工程案例分析，旨在为读者提供一套完整、前沿的工业流程控制与优化工具箱。全书行文严谨，逻辑清晰，力求成为工业自动化领域不可或缺的参考典籍。
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