具体描述
本书主要介绍钢坯、板带钢生产设备、线材轧机、钢管轧机和万能轧机以及轧钢机械设备的结构、工作原理与设计计算的理论及方法。为了适应技术发展和技术进步的要求，本书还简要介绍了目前国内外多种主要的新型轧机，并对其发展原理、特点、结构和应用等。
本书内容特点是；突出实用性，根据高职高专教育的特点，突出应用能力的培养，强调实用性；体现先进性，注重轧钢机械新技术贯穿教材各章节；突出理论联系实际。
本书可作为冶金机械专业、金属压力加工专业和机械工程专业的选修课教材或教学参考书。也可供从事轧钢生产、设计和设备制造与维修等工程技术人员参考。
现代化工流程控制系统与优化设计 本书导读： 在二十一世纪，化工行业作为国民经济的支柱产业之一，正面临着前所未有的技术革新与环保压力。传统化工生产模式已难以满足高效、安全、绿色的发展要求。本书《现代化工流程控制系统与优化设计》正是基于这一时代背景应运而生的一部集理论深度、工程实践与前沿技术于一体的专业著作。它旨在为化工、化学工程、过程控制领域的工程师、研究人员及高年级学生提供一套系统化、现代化、可操作的知识体系，助力其掌握新一代化工流程的智能控制与优化策略。 第一章：化工过程控制的理论基础与演进 本章从化工过程的基本特性入手，深入剖析了影响化工过程稳定运行的关键因素，如非线性和时滞性。系统回顾了经典控制理论（如PID控制、根轨迹分析、频率响应分析）在化工领域的成功应用及其局限性。重点阐述了现代控制理论的引入如何革新了过程控制的思路，包括状态空间法、最优控制理论的基础框架。此外，本章还追踪了控制技术的发展脉络，从传统的模拟控制、数字控制，到集散控制系统（DCS）和可编程逻辑控制器（PLC）的广泛应用，为后续的先进控制技术打下坚实的理论基础。 第二章：先进过程控制（APC）技术详解 先进过程控制是提升化工装置经济效益和安全性的核心技术。本章将重点聚焦于当前工业界最为主流和有效的APC技术。 模型预测控制（MPC）： 详细介绍MPC的核心原理——在线优化、滚动时域预测和约束处理。通过具体的案例分析，阐述如何建立准确的系统动态模型（如基于系统辨识的辨识模型或第一性原理模型），如何求解复杂的二次规划问题，以及MPC在大型反应器温度控制、精馏塔塔顶压力与组分控制中的应用。 自适应控制与鲁棒控制： 探讨系统参数时变或模型不确定性对控制性能的影响。阐述自适应控制（如增量学习、基于模型的自适应控制）如何实时调整控制律。鲁棒控制理论则侧重于在模型误差和外部扰动下保证控制系统的稳定性与性能裕度。 智能与模糊控制： 介绍模糊逻辑控制如何有效处理那些难以用精确数学模型描述的非线性、定性信息。同时，探讨神经网络和遗传算法在构建非线性控制器中的初步应用潜力。 第三章：化工过程的系统辨识与建模 精确的模型是所有先进控制策略的基石。本章专注于如何从实际化工装置中获取可靠的动态模型。 辨识实验设计： 讲解如何设计有效的激励信号（如PRBS序列、阶跃信号），以最大化信息的获取效率，并避免对生产造成过度干扰。 参数估计方法： 系统介绍在线与离线参数估计技术，包括最小二乘法及其改进算法（如递推最小二乘法、加权最小二乘法）。 模型结构选择与验证： 探讨如何选择合适的模型结构（如ARX、ARMAX、OE模型），以及如何进行模型的相关性分析、残差检验和交叉验证，确保模型的准确性和适用性。本章将强调在复杂多变量系统中，如何有效解耦和分离关键动态特性。 第四章：化工过程优化设计与集成 控制的最终目标是优化。本章将视线从单回路控制提升至全流程的优化与集成层面。 实时优化（RTO）： 深入解析RTO的原理，包括建立精确的稳态模型、定义经济性目标函数（如最大利润、最小能耗）以及处理操作约束。重点讨论RTO与APC系统的集成方式，实现从高层决策到底层执行的无缝衔接。 流程模拟与优化： 介绍主流的流程模拟软件（如Aspen Plus, HYSYS）在优化设计中的应用。如何利用这些工具进行灵敏度分析、工艺包优化以及“What-If”场景模拟，为控制系统设计提供最优操作窗口。 能量集成与节能优化： 结合化工生产中的热力学约束，探讨如何通过热集成网络（如Pinch分析）来优化能源使用效率，并将节能目标融入到控制系统的设计指标中。 第五章：安全仪表系统（SIS）与关键设备健康管理 现代化工生产对安全性的要求达到了前所未有的高度。 安全仪表系统（SIS）设计： 详细介绍SIS的架构、等级划分（SIL等级）及功能安全管理标准（如IEC 61511）。重点分析如何进行危害与可操作性分析（HAZOP）和保护层分析（LOPA），以量化和降低风险。 过程安全信息管理（PSIM）： 阐述如何构建和维护动态的安全信息数据库，确保在控制系统变更或故障发生时，所有安全相关参数和逻辑得到正确执行。 设备健康监控与预测性维护： 介绍振动分析、热成像、油液分析等技术在关键旋转设备（泵、压缩机）上的应用。结合大数据分析和机器学习方法，实现故障的早期预警和预测性维护策略的制定，最大化设备运行时间。 第六章：数字化工厂与工业物联网（IIoT）在化工中的应用 本章展望未来，探讨信息技术与过程控制的深度融合。 工业物联网（IIoT）架构： 介绍传感器、边缘计算、云计算在化工数据采集与处理中的角色。讨论OPC UA等工业通信协议的应用。 大数据分析与流程挖掘： 如何有效地处理和分析海量的历史操作数据和实时数据流，以发现潜在的工艺瓶颈、优化控制参数或识别非预期工况。 数字孪生（Digital Twin）技术： 阐述数字孪生在化工流程中的构建方法，包括其在操作员培训、控制策略验证、以及“虚拟调试”中的关键作用。 总结与展望： 本书不仅是对现有控制技术的系统梳理，更是对未来智能化工工厂的探索。通过对先进控制理论、系统辨识、实时优化以及数字化技术的整合阐述，读者将能够构建起一个面向未来、具备高效率、高安全性、低能耗特点的现代化工流程控制与优化解决方案。本书的编写风格力求严谨、详实，结合大量工程实例，确保理论与实践的完美结合。
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