过程控制实验教程 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:厦门大学出版社

作者:姚铭，刘萍，林少君

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:2008-9

价格:16.00元

装帧:

isbn号码:9787561530665

丛书系列:

图书标签:

过程控制
自动化
实验教学
化工
仪表
控制工程
工业自动化
传感器
PID控制
MATLAB

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具体描述

《过程控制实验教程》内容简介：过程控制通常是指在石油、化工、电力、冶金、轻工、建材、核能等工业生产中，以温度、流量、液位、压力和成分为主要被控变量的被控系统，是自动化技术的重要组成部分。《过程控制实验教程》共分为四篇，分别介绍了对象特性测试实验、单回路控制系统实验、复杂控制、基于组态王的开发及应用，可供读者学习阅读。

《过程控制系统设计与优化》第一章引论过程控制作为现代工业生产的基石，其重要性不言而喻。从石油化工、精细化工到制药、食品饮料，乃至能源、环保等领域，稳定、高效、安全的生产过程都离不开精密的控制系统。本书旨在深入探讨过程控制系统的设计理论、工程实践以及优化方法，为读者构建一个全面而深入的理解框架。本章我们将首先梳理过程控制的基本概念，阐述其在工业生产中的核心作用。接着，我们会回顾过程控制技术的发展历程，从早期的模拟控制到如今的智能、分布式控制，了解技术演进背后的驱动力与关键突破。在此基础上，我们将明确本书的学习目标与内容架构，帮助读者建立清晰的学习路线图。最后，将重点强调过程控制在现代工业中的战略地位，以及掌握过程控制技术对于工程师职业发展的重要性，为后续的学习内容奠定坚实的理论基础和思想认识。第二章过程系统建模准确的过程模型是设计和优化控制系统的基础。本章将系统介绍不同类型过程模型的建立方法，从基础的物理机理模型到实用的辨识模型。 2.1 物理机理模型： 2.1.1 质量守恒方程：讲解如何基于物质平衡原理，推导出反应器、分离塔等关键单元的质量动态方程。重点关注物料衡算、组分衡算的应用。 2.1.2 能量守恒方程：阐述热平衡原理在模型建立中的应用，特别是在温度控制、相变过程中的重要性。涉及焓、热容、传热系数等参数的推导。 2.1.3 动量守恒方程：介绍流体流动、压力变化等动力学特性的模型建立，如泵、阀门的特性曲线。 2.1.4 反应动力学模型：针对化学反应过程，详细讲解化学反应速率方程、转化率、产物分布等模型参数的确定与应用。 2.1.5 总结与案例分析：通过具体的工业设备（如连续搅拌反应器CSTR、固定床反应器、蒸馏塔）建模实例，加深对物理机理模型建立过程的理解。 2.2 辨识模型： 2.2.1 模型结构选择：介绍线性模型（如ARX, ARMAX, OE, BJ模型）、非线性模型（如NARX, SISO, MIMO）以及基于状态空间的模型结构。 2.2.2 数据采集与预处理：强调实验数据质量的重要性，讲解信号滤波、去噪、归一化等预处理技术。 2.2.3 参数估计方法：详述最小二乘法、最大似然估计法等参数辨识算法，并探讨其优缺点。 2.2.4 模型验证与选择：介绍模型预测能力评估指标（如AIC, BIC），以及模型在时域和频域上的验证方法。 2.2.5 案例分析：通过对实际过程（如换热器、液位系统）进行数据采集和模型辨识，展示辨识模型的实际应用。 2.3 线性化与降阶模型： 2.3.1 非线性系统的线性化：讲解泰勒展开法、雅可比矩阵法等线性化技术，将复杂非线性模型转化为局部线性模型。 2.3.2 模型降阶技术：介绍基于极点/零点保留法、Hankel奇异值分解法等模型降阶方法，以简化控制系统设计。 2.3.3 降阶模型的意义与应用：阐述降阶模型在实时控制、系统分析中的优势。第三章 PID控制及其改进 PID（比例-积分-微分）控制器是应用最广泛的控制器类型。本章将深入剖析PID控制原理，并介绍多种PID改进算法，以应对不同过程的控制挑战。 3.1 PID控制器原理： 3.1.1 比例（P）控制：讲解比例增益（Kp）的作用，及其对系统响应速度和静态误差的影响。 3.1.2 积分（I）控制：阐述积分环节（Ki）如何消除稳态误差，以及其可能带来的超调和振荡。 3.1.3 微分（D）控制：分析微分环节（Kd）如何预测未来误差，抑制超调，提高系统稳定性。 3.1.4 PID控制器算法实现：介绍位置型与增量型PID算法的数学形式及在数字控制器中的实现。 3.2 PID参数整定方法： 3.2.1 手动整定法（试凑法）：描述通过反复试验调整参数的直观方法。 3.2.2 经验整定法（Ziegler-Nichols法）：详细介绍临界比例区法和延时区法，分析其适用范围和局限性。 3.2.3 模型基准整定法：基于过程模型（如模型阶跃响应）推导PID参数的理论方法。 3.2.4 优化算法整定：介绍基于遗传算法、粒子群算法等智能优化算法的PID参数整定。 3.3 PID控制器改进算法： 3.3.1 抗积分饱和（Anti-windup）策略：讲解积分环节在执行器饱和时的处理方法，防止积分累积过大。 3.3.2 变结构PID：探讨如何根据系统状态调整PID参数，以提高控制性能。 3.3.3 模糊PID控制：介绍如何利用模糊逻辑规则来实时调整PID参数，实现自适应控制。 3.3.4 智能PID控制（如神经网络PID）：简述利用神经网络学习和逼近控制规律的PID控制器。 3.3.5 PID在存在扰动和噪声时的应用：讨论如何通过滤波、改进算法等方式提高PID控制器在复杂环境下的鲁棒性。 3.4 PID在工业中的应用实例： 3.4.1 温度控制：分析PID在反应器、换热器等设备温度控制中的应用，重点讨论响应速度与稳定性之间的权衡。 3.4.2 液位控制：讲解PID在储罐、分离塔等液位控制中的原理与参数整定。 3.4.3 压力与流量控制：阐述PID在锅炉、管线等压力与流量控制中的应用。第四章先进过程控制策略随着工业过程的复杂化和控制要求的提高，PID控制已不足以满足所有需求。本章将介绍一系列先进的过程控制策略，为读者提供更强大的控制工具。 4.1 模型预测控制（MPC）： 4.1.1 MPC基本原理：详细阐述MPC的滚动优化思想，包括预测模型、约束处理和优化求解。 4.1.2 线性MPC（LMPC）：介绍基于线性模型和线性约束的MPC实现方法。 4.1.3 非线性MPC（NMPC）：探讨如何处理非线性过程和非线性约束，以及其在复杂系统中的优势。 4.1.4 MPC的应用领域：分析MPC在炼油、化工、电力等行业中的成功案例，如多变量协调控制、品控优化等。 4.2 状态反馈控制： 4.2.1 状态观测器设计：讲解Luenberger观测器、卡尔曼滤波器等状态观测器的原理与设计，解决状态变量难以直接测量的问题。 4.2.2 全状态反馈与极点配置：介绍如何通过状态反馈矩阵设计，将系统的闭环极点配置到期望位置，从而实现期望的系统动态响应。 4.2.3 LQR（线性二次调节器）：深入讲解LQR的设计原理，如何通过优化二次型性能指标来设计状态反馈控制器。 4.3 鲁棒控制与自适应控制： 4.3.1 鲁棒控制：介绍模型不确定性对控制系统的影响，以及H∞控制、μ-合成等鲁棒控制方法，确保系统在不确定性下的稳定性与性能。 4.3.2 自适应控制：讲解当过程参数发生变化时，控制器如何自动调整自身参数以维持控制性能。重点介绍自调整控制器（如MIT规则）、模型参考自适应系统（MRAS）和自适应观测器。 4.4 模糊逻辑控制与神经网络控制： 4.4.1 模糊逻辑控制：介绍模糊化、模糊推理和解模糊等过程，以及如何设计模糊规则库和隶属度函数。 4.4.2 神经网络控制：讲解神经网络在建模、辨识和控制中的应用，包括前馈神经网络、循环神经网络等。 4.4.3 模糊神经网络混合控制：探讨将模糊逻辑和神经网络的优势结合起来，实现更优的控制性能。 4.5 多变量控制与解耦： 4.5.1 多变量系统的挑战：分析多变量系统中的变量耦合、相互干扰问题。 4.5.2 相对增益阵（RGA）分析：介绍RGA在变量配对和解耦策略选择中的应用。 4.5.3 解耦控制策略：讲解前馈解耦、反馈解耦（如Smith预报器）、以及基于模型的多变量解耦方法。第五章控制系统集成与优化成功的设计还需要有效的集成和持续的优化。本章将关注控制系统的实际落地、性能监控与改进。 5.1 DCS（集散控制系统）与PLC（可编程逻辑控制器）集成： 5.1.1 DCS/PLC系统架构：介绍DCS和PLC在现代工业自动化中的角色和基本组成。 5.1.2 控制算法在DCS/PLC中的实现：讲解如何将PID、MPC等控制算法部署到DCS/PLC平台。 5.1.3 通信协议与网络集成：讨论工业通信协议（如Modbus, Profibus, OPC UA）在系统集成中的作用。 5.2 过程性能监控与诊断： 5.2.1 性能指标定义：确定关键控制回路的性能指标，如超调量、调节时间、积分绝对误差（IAE）、积分平方误差（ISE）等。 5.2.2 性能监控工具：介绍趋势图分析、SPC（统计过程控制）图表在监控中的应用。 5.2.3 故障诊断与根源分析：探讨如何识别控制器故障、传感器故障、执行器故障以及过程扰动。 5.3 控制系统优化策略： 5.3.1 参数优化：基于历史数据和实时反馈，对控制器参数进行动态调整。 5.3.2 结构优化：评估现有控制结构是否满足新的生产需求，考虑引入更先进的控制策略。 5.3.3 能源与效率优化：结合过程模型和经济性指标，优化控制策略以降低能耗，提高产品收率。 5.3.4 安全与可靠性优化：强调控制系统在保障生产安全、防止事故发生中的作用，以及如何设计冗余和安全联锁。 5.4 过程控制仿真与虚拟化： 5.4.1 仿真软件介绍：简述常用的过程模拟软件（如Aspen Plus, HYSYS, MATLAB/Simulink）及其在控制系统设计和验证中的作用。 5.4.2 虚拟化控制系统：探讨虚拟现实（VR）、增强现实（AR）技术在控制室操作、维护培训中的应用。 5.5 案例研究与最佳实践： 5.5.1 综合性控制系统优化项目：通过一个完整的工业案例，展示从建模、设计、集成到优化的全过程。 5.5.2 行业最佳实践分享：总结不同行业在过程控制应用中的成功经验和关键注意事项。第六章结论与展望本章将对全书内容进行总结，并展望过程控制技术未来的发展趋势。 6.1 总结：回顾本书核心内容，强调过程控制系统设计与优化的关键要素。 6.2 未来发展趋势： 6.2.1 工业物联网（IIoT）与大数据：探讨IIoT如何为过程控制提供海量数据，以及大数据分析在优化控制中的潜力。 6.2.2 人工智能（AI）与机器学习：展望AI和机器学习在过程建模、故障诊断、自适应控制等方面的更深入应用。 6.2.3 数字孪生（Digital Twin）：介绍数字孪生技术如何实现过程的实时监控、模拟与优化。 6.2.4 绿色与可持续过程控制：关注过程控制在节能减排、资源循环利用中的作用。 6.3 工程师的持续学习：鼓励读者不断更新知识，紧跟技术发展步伐。

作者简介

目录信息

序
前言
第一篇对象特性测试实验
实验一（1）基于调节器控制的上水箱特性测试
实验一（2）基于计算机控制的上水箱特性测试
实验二（1）基于调节器控制的中水箱特性测试
实验二（2）基于计算机控制的中水箱特性测试
实验三（1）基于调节器控制的二阶液位特性测试
实验三（2）基于计算机控制的二阶液位特性测试
实验四（1）基于调节器控制的温度加热器特性测试
实验四（2）基于计算机控制的温度加热器特性测试
实验四（补充）温度变送器的调校与使用
实验五（1）基于调节器控制的调节阀流量特性测试
实验五（2）基于计算机控制的调节阀流量特性测试
第二篇单回路控制系统实验
实验一（1）基于调节器的压力单闭环控制系统
实验一（2）基于计算机的压力单闭环控制系统
实验二（1）基于调节器的液位单闭环控制系统
实验二（2）基于计算机的液位单闭环控制系统
实验三（1）基于调节器的流量单闭环控制系统
实验三（2）基于计算机的流量单闭环控制系统
实验四（1）基于调节器的温度单闭环控制系统
实验四（2）基于计算机的温度单闭环控制系统
实验五（1）基于涮节器的双溶液位控制系统
实验五（2）基于计算机的双溶液位控制系统
第三篇复杂控制
实验一（1）基于调节器的上水箱液位和流量串级系统
实验一（2）基于计算机的上水箱液位和流量串级系统
实验二基于调节器的上、中水箱液位的串级系统
实验三（1）基于调节器的流量比值控制系统
实验三（2）基于计算机的流量比值控制系统
实验四基于计算机的变比值控制系统
实验五（1）基于调节器的前馈反馈控制系统
实验五（2）基于计算机控制的前馈反馈控制
实验六基于计算机的施密斯预估控制系统
实验七基于计算机的解耦控制系统
第四篇基于组态王的开发及应用
实验一基于BP神经网络PID的水箱液位控制实验
实验二 BP神经网络PID算法
附录A 实验装置的认识及使用
一、调节器
二、变频器、水泵
三、电动调节阀
四、电磁流量计、流量转换器
五、压力变送器、液位变送器
六、热电阻、可控硅
七、牛顿模块
附录B 组态王的初级使用教程
附录C 牛顿模块端口定义（厦门大学）
附录D 实验设备接线参考
收起全部↑
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的一点，是其对不确定性处理的哲学观。在很多控制理论书籍中，系统通常被假设为理想的、线性的，但现实世界充满了变数。这本书勇敢地正视了这一点，并且在多个章节中反复强调了“鲁棒性”的重要性。例如，在讨论反馈控制器设计时，除了标准的根轨迹法和波特图分析外，书中还专门辟出篇幅，讲解了如何利用灵敏度函数来量化控制系统对参数变化的抵抗能力。这种深层次的分析，远远超出了满足于“系统稳定”的初级要求。我特别喜欢书中对“裕度”概念的强调，作者不仅计算了增益裕度和相位裕度，还结合实际的实验现象解释了为什么过度保守的设计会导致系统响应迟缓，而设计不足又会引发振荡。这种对“度”的把握，是工程实践中最为精髓的部分。它引导读者思考的不是“如何设计一个能工作的控制器”，而是“如何设计一个在各种可能出现的工况下都能持续可靠运行的控制器”，这无疑为我们构建高可靠性的自动化系统奠定了坚实的思维基础。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读完这本书后，我深刻体会到作者在内容组织上的匠心独运，特别是针对现代控制理论的介绍部分，其叙述方式极具启发性。与市面上许多教材不同，它没有将状态空间法视为一个孤立的理论分支，而是将其定位为分析和综合复杂多输入多输出（MIMO）系统的核心工具。书中对可控性、可观测性这些核心概念的阐释，采用了直观的几何解释辅以严谨的代数证明，使得即便是对线性代数不太敏感的读者也能快速抓住本质。更值得称道的是，它将这些高级理论直接落地到了仿真环境的搭建上，例如在设计观测器（如卡尔曼滤波器的简化形式）时，作者不仅给出了算法的推导，更重要的是，它探讨了在传感器精度有限、系统模型存在误差的情况下，如何通过调整观测器的权重矩阵来平衡估计的速度和噪声抑制能力。这部分的讨论非常成熟和务实，反映出作者深厚的工程经验。我尤其欣赏它对于鲁棒控制基础概念的引入，虽然篇幅不长，但它清晰地指出了传统反馈控制的局限性，并为读者打开了深入研究更高级控制策略的大门，为后续的自主学习提供了清晰的路线图，而非仅仅停留在基础知识的堆砌。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，阅读这本书的过程中，我发现它在涵盖范围的广度上做到了令人印象深刻的平衡，尤其是在对新兴控制技术和传统经典控制的衔接上处理得非常流畅。当谈到先进的基于模型的预测控制（MPC）时，它并未直接跳入复杂的二次规划求解器，而是首先回顾了状态空间模型在描述系统动态中的优势，并以此为基础，自然地过渡到如何利用模型预测未来的系统行为。书中对于MPC核心思想——滚动优化——的解释非常形象，用一个不断前进的“视野”来比喻，帮助理解其前瞻性控制的优势。更难能可贵的是，它并没有将这些前沿技术束之高阁，而是将其嵌入到一系列具体的实验案例中，比如在物流分拣系统中的路径优化应用。这使得原本晦涩难懂的优化控制理论，立刻变得生动起来，读者能够清晰地看到理论成果如何转化为实际的性能提升。这种紧密的理论与应用整合，充分体现了编写者对该领域最新发展趋势的把握，以及将其转化为可教、可学的教育资源的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

这本名为《过程控制实验教程》的图书，我从头到尾细细研读了一遍，感触良多，尤其是在理论与实践结合的层面，它展现出的深度和广度，确实让我眼前一亮。首先，书中对于经典控制理论的引入部分处理得极为精妙，它并没有仅仅停留在教科书式的公式推导上，而是巧妙地将这些抽象的数学工具与实际工业过程中的动态特性紧密联系起来。例如，在讲解PID控制器设计时，作者引入了好几个不同类型的流程系统模型，从简单的液位控制到复杂的温度串级控制，每一步的分析都层层递进，使得读者在学习离散时间控制算法的同时，也能清晰地感受到参数整定对系统稳定性和响应速度的实际影响。特别是关于模型辨识的章节，其详尽程度超出了我的预期，它没有回避实际数据中常见的噪声和非线性和不确定性问题，而是提供了多种鲁棒性较好的辨识方法，并附带有详细的操作步骤和结果分析范例，这对于初入实验室的工程师而言，无疑是极佳的实战指南。我个人认为，这本书的价值就在于，它成功地架起了从“知道”到“做到”之间的桥梁，使得那些原本只存在于书本上的最优控制策略，能够在实际的硬件平台上得到验证和优化。这种强调动手能力和结果导向的编排方式，极大地提升了学习的趣味性和有效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计，尤其是其对实验环节的重视程度，让我感觉它更像是一本“工作手册”而非纯粹的理论参考书。我发现作者在描述每一个实验项目时，都非常细致地考虑到了从设备准备到数据处理的完整流程。例如，在一个非线性系统（如反应釜的温度控制）的实验章节中，作者不仅要求学生使用线性化模型进行初步设计，还专门设置了一个环节，要求学生利用如泰森逼近或分段线性化等方法，来处理系统在不同操作点下的动态特性差异。这种循序渐进、不断深化的实验要求，极大地培养了我们对实际工程中“模型失配”现象的敏感度。此外，书中对数据采集和后处理的要求也十分严格，它强调了采样周期的选择对数字控制效果的影响，并提供了几种基本的数字滤波技术（如移动平均和低通IIR滤波）的实现建议，而不是简单地要求使用现成的工具箱函数。这种注重底层原理和工程细节的讲解方式，对于培养扎实的工程素养至关重要，它教会我们不仅仅是“让程序跑起来”，更是要理解“为什么程序能跑起来，以及如何让它跑得更好”。

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