Automated Continuous Process Control pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Smith, Carlos A.

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2002-3

价格:1050.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9780471215783

丛书系列:

图书标签:

大学
Process Control
Automation
Continuous Processes
Industrial Automation
Control Systems
Chemical Engineering
Manufacturing
Optimization
Modeling
Simulation

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具体描述

Automated Continuous Process Control pulls together-in one compact and practical volume-the essentials for understanding, designing, and operating process control systems. This comprehensive guide covers the major elements of process control in a well-defined and ordered framework. Concepts are clearly presented, with minimal reliance on mathematical equations and strong emphasis on practical, real-life examples. Beginning with the very basics of process control, Automated Continuous Process Control builds upon each chapter to help the reader understand and efficiently practice industrial process control. This complete presentation includes:* A discussion of processes from a physical point of view* Feedback controllers and the workhorse in the industry-the PID controller* The concept and implementation of cascade control* Ratio, override (or constraint), and selective control* Block diagrams and stability* Feedforward control* Techniques to control processes with long dead times* Multivariable process control Applicable for electrical, industrial, chemical, or mechanical engineers, Automated Continuous Process Control offers proven process control guidance that can actually be used in day-to-day operations. The reader will also benefit from the companion CD-ROM, which contains processes that have been successfully used for many years to practice tuning feedback and cascade controllers, as well as designing feedforward controllers.

现代过程优化与数字孪生：面向工业4.0的实时决策系统本书聚焦于面向未来智能制造环境的复杂系统控制、优化与决策支持，深入探讨如何利用先进的数学模型、计算智能以及数据驱动方法，构建高度自动化、自适应和鲁棒的过程控制系统。 --- 第一部分：复杂系统建模与先进过程控制基础第一章：工业过程的复杂性解析与控制挑战本章首先对当代大型工业流程（如化工、冶金、能源系统）的固有特性进行深入剖析，包括非线性和时滞效应、多变量耦合、模型不确定性以及环境扰动的随机性。我们明确了传统PID控制和基础反馈控制在应对这些复杂性时的局限性。重点分析了如何从物理机理出发，结合实验数据，建立既具有解释性又适应实时操作的数学模型，为后续的高级控制策略奠定基础。第二章：模型预测控制（MPC）的理论与实践深化模型预测控制是现代过程控制的核心技术。本章不仅复习了标准MPC的滚动时域优化原理和约束处理能力，更深入探讨了其在工业应用中的进阶主题。这包括：非线性模型预测控制（NMPC）：针对强非线性系统的精确轨迹跟踪和优化求解技术，包括高效的二次规划（QP）和非线性规划（NLP）求解器的工业级实现。多速率控制与事件驱动型MPC：解决传感器数据采集频率不一致和控制动作按需触发的实际工程问题。约束处理与安全边界维护：探讨如何通过软约束、硬约束的动态调整以及基于不确定性的鲁棒约束保证，确保系统在操作边界内安全稳定运行。第三章：基于人工智能的系统辨识与自适应控制在模型参数随时间变化的动态系统中，精确的实时模型辨识至关重要。本章着重介绍如何融合深度学习技术与经典系统辨识理论：神经网络与模糊系统在系统辨识中的应用：利用长短期记忆网络（LSTM）和图神经网络（GNN）处理时序依赖性强的过程数据，实现高精度的在线模型重构。自整定与自适应MPC (AMPC)：详细阐述了如何将在线辨识结果无缝集成到MPC框架中，实现控制器的自动调谐和性能维持，特别是在催化剂失活或原料波动等缓慢变化的工况下。鲁棒控制理论在不确定性建模中的地位：回顾 $mathcal{H}_{infty}$ 和 $mu$-综合理论，并展示如何将其与数据驱动模型相结合，确保控制性能不受模型误差和外部扰动的影响。 --- 第二部分：数字孪生与实时优化前沿第四章：工业数字孪生的构建原理与信息融合架构数字孪生（Digital Twin）不再是简单的仿真模型，而是贯穿物理资产全生命周期的动态、高保真虚拟对应体。本章构建了数字孪生的多层架构：数据层：探讨大规模工业物联网（IIoT）数据流的清洗、标准化与时间同步技术。模型层：集成第一部分建立的机理模型、数据驱动模型和代理模型（Surrogate Models），实现对物理过程的精确映射。服务层：构建基于孪生的预测性维护、性能诊断和操作员培训环境。重点解析了如何实现物理世界与虚拟世界之间的高频、低延迟数据双向通信。第五章：实时优化（RTO）与闭环集成实时优化是实现过程效益最大化的关键。本章深入研究如何将RTO算法嵌入到闭环控制系统中，克服传统RTO与APC解耦的弊端。多层级优化结构：设计从高层经济性优化到中层轨迹规划，再到底层执行控制的层级体系。梯度的计算与传递：讨论了如何高效计算目标函数相对于控制器的灵敏度（雅可比矩阵），并将最优解作为MPC的优化目标或参考轨迹，实现闭环优化。在线非线性规划的求解策略：针对求解时间要求极高的工业场景，介绍内点法、序列二次规划（SQP）的加速技术，以及基于强化学习的求解器选择机制。第六章：基于强化学习的决策与控制强化学习（RL）为解决传统控制方法难以处理的复杂决策问题提供了新的范式。本章侧重于将RL应用于过程控制的实际工程约束。离散事件与连续动作空间处理：探讨如何将连续过程变量转化为RL智能体可理解的状态和动作空间，并解决采样效率低下的问题。安全强化学习（Safe RL）：引入基于势场（Potential Fields）和约束满足（Constraint Satisfaction）的机制，确保RL智能体在探索阶段或最优策略学习过程中，绝不违反关键的安全或操作约束。模型基强化学习（Model-Based RL）：利用系统辨识获得的模型作为RL智能体的“世界模型”，显著提升学习效率和样本利用率，使其更适用于昂贵且难以重启的工业实验。 --- 第三部分：系统可靠性与前瞻性应用第七章：不确定性下的鲁棒性与容错控制过程系统的可靠性要求系统在面对传感器故障、执行器漂移或模型误差时仍能保持稳定。本章详细阐述了如何设计具备内在鲁棒性的控制结构。故障检测与隔离（FDI）：应用卡尔曼滤波、残差分析和基于模型的诊断技术，实现对微小故障的早期预警和精确隔离。自重构控制（Self-Reconfiguration）：在识别故障后，系统如何自动修改控制结构（如切换控制律、重新分配执行器或调整冗余度），以维持关键性能指标。基于概率不确定性的控制设计：利用概率分布（如高斯过程）量化模型误差，并设计能够保证特定概率水平下性能指标的控制策略。第八章：面向人机协作的智能监控与操作界面先进控制系统的复杂性要求人机交互界面（HMI）必须能够清晰、高效地传达系统的状态、优化结果和潜在风险。可解释性AI（XAI）在控制中的应用：不仅提供控制输出，更要解释“为什么”系统选择了当前的控制动作，增强操作员对自动化决策的信任度。异常诊断的可视化与情景感知：开发能够根据实时数据流自动识别和分类异常事件，并以分层级联图表形式展示复杂系统故障路径的界面技术。操作员干预的无缝切换：设计在专家接管和自动模式之间平滑过渡的机制，确保在关键时刻，人类专家的干预是有效且安全的。第九章：面向可持续发展与能源效率的优化控制本章将过程控制的目标从单纯的产量和质量最大化，扩展到能源消耗、碳排放和资源利用率的综合优化。集成能源管理系统（IEMS）的控制：如何将电网负荷预测、内部热力平衡与过程操作调度相结合，实现全厂范围内的能源优化。反应器过程的低碳化控制策略：针对高能耗单元（如精馏塔、炉窑），设计主动降低反应温度或压力梯度，同时维持产品规格的先进控制方案。生命周期评估（LCA）驱动的控制：将产品的环境影响指标纳入实时优化目标函数，引导工厂向更可持续的生产路径演进。本书旨在为过程控制工程师、自动化专家以及从事工业互联网和智能制造研发的科研人员提供一个全面、深入且具有前瞻性的技术框架，指导他们构建下一代能够自我感知、自我优化和自我决策的工业控制系统。