General Decoupling Theory of Multivariable Process Control Systems (Lecture Notes in Control and Inf pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer-Verlag

作者:Liu Chen Hui

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983-05

价格:USD 42.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780387124964

丛书系列:

图书标签:

Process Control
Multivariable Control
Decoupling Control
Control Systems
Chemical Engineering
Automation
Systems Engineering
Control Theory
Lecture Notes
Industrial Automation

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具体描述

多变量过程控制系统的解耦理论：理论与实践本书深入探讨了多变量过程控制系统中解耦理论的核心概念、关键技术及其在实际工程中的应用。我们旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，帮助他们有效地处理和控制复杂的多变量系统，以克服传统单变量控制方法在面对相互耦合的系统时所遇到的局限性。核心内容概述：第一章：多变量过程控制系统的挑战与需求本章首先介绍多变量过程控制系统的普遍性及其在化工、制药、能源、制造业等众多领域中的关键作用。深入分析多变量系统固有的耦合特性，即一个输出变量的变化会影响多个输入变量，反之亦然。这种耦合性导致了传统PID控制等单变量控制器在应对时性能不佳，容易引起振荡、响应延迟，甚至系统不稳定。阐述了实现有效解耦的必要性和重要性，包括提高控制精度、缩短响应时间、改善系统稳定性、优化能源消耗以及提升产品质量等。介绍多变量控制理论的发展历程，以及解耦作为一种关键技术在其中扮演的角色。为后续章节奠定理论基础，引导读者理解为何需要专门的解耦理论来解决多变量系统的控制难题。第二章：耦合度的度量与分析本章致力于量化和分析多变量系统中的耦合程度。详细介绍常用的耦合度量指标，如相对增益排序（RGA）、增益矩阵的条件数、极点-零点分布分析等。解释RGA如何通过分析增益矩阵的相对比值来预测一对输入-输出变量的解耦程度，并指导控制器的分配。探讨增益矩阵条件数与系统耦合性和鲁棒性的关系，以及如何利用条件数来评估系统的可控性和可观性。介绍使用系统零极点图来识别和理解系统内部的耦合模式，特别是共振现象和零点-极点抵消可能导致的耦合效应。通过具体的工程案例，演示如何应用这些分析工具来诊断现有系统的耦合问题，为后续的解耦设计提供依据。第三章：基于模型的前馈解耦技术本章重点介绍如何利用过程的数学模型来实现精确的前馈解耦。详细阐述模型预测控制（MPC）中的内置解耦机制，以及如何通过优化算法在预测模型中直接考虑变量间的相互影响。介绍动态矩阵控制（DMC）等模型预测控制算法的工作原理，以及它们如何通过预测未来输出并制定控制律来主动抵消耦合效应。探讨基于状态空间模型和传递函数模型的解耦方法，包括零极点对消、逆系统方法等。分析不同模型精度对前馈解耦效果的影响，以及如何选择合适的模型阶数和辨识方法。通过仿真和实际数据演示，展示前馈解耦在提升系统响应速度和抑制扰动方面的优势。第四章：基于反馈的解耦策略本章深入研究反馈控制在解耦多变量系统中的作用。介绍设计解耦控制器（Decoupling Controller）的各种方法，如补偿器设计、逆系统设计等。详细讲解如何设计一个解耦补偿矩阵（Decoupling Matrix），该矩阵能够抵消原始系统中的耦合效应，使得闭环系统表现得像一组独立的单变量系统。讨论在设计解耦补偿器时需要考虑的实际因素，如模型不确定性、传感器噪声、执行器饱和等。介绍鲁棒解耦控制器的设计方法，以应对模型参数变化和外部扰动。分析与纯粹的前馈解耦相比，反馈解耦在处理模型不确定性和抑制随机扰动方面的优势。第五章：解耦控制器的实现与优化本章关注如何将理论上的解耦控制器转化为实际可操作的工程实现。讨论不同类型的解耦控制器在硬件和软件上的实现细节，包括数字信号处理（DSP）和嵌入式系统的应用。介绍解耦参数的整定方法，包括在线整定和离线整定。探讨如何结合先进的优化算法（如遗传算法、粒子群优化等）来优化解耦控制器的参数，以获得最佳的控制性能。分析解耦控制系统在实际运行中可能遇到的问题，如控制器增益漂移、饱和效应、以及如何进行故障诊断和恢复。讨论解耦控制与其他控制策略（如模糊控制、神经网络控制）的集成，以进一步提升控制系统的性能和鲁棒性。第六章：工业应用案例分析本章通过一系列具体的工业应用案例，展示解耦理论的实际价值。化工反应器控制：分析多变量反应器中温度、浓度、压力等变量之间的耦合，以及如何应用解耦控制来优化产品收率和保证反应安全。蒸馏塔控制：探讨蒸馏塔中塔顶、塔底产品组成与回流、进料速率等变量的复杂耦合关系，并展示解耦控制如何实现精确的产品分离。电力系统协调控制：讨论发电机组输出、电网频率、电压等变量的相互影响，以及解耦控制在维持电网稳定运行中的作用。航空航天姿态控制：分析飞行器在不同轴向的姿态控制之间的耦合，以及如何通过解耦来提高飞行的稳定性和机动性。机器人运动协调：探讨多关节机器人运动过程中各关节力矩和速度的耦合，以及解耦控制如何实现平滑高效的运动轨迹。每一个案例都将详细剖析问题的本质、应用到的解耦方法、以及实际取得的性能提升。第七章：未来发展趋势与挑战本章展望多变量过程控制和解耦理论的未来发展方向。探讨大数据、人工智能（AI）和机器学习（ML）在解耦模型辨识、参数整定和自适应控制中的潜力。分析智能解耦控制的发展，即能够根据系统工况和外部环境动态调整解耦策略的控制器。讨论网络化控制系统（NCS）和分布式控制系统（DCS）中解耦控制面临的新挑战和机遇。探讨将解耦理论与更高级的控制理论（如最优控制、自适应控制、鲁棒控制）相结合的可能性。总结解耦理论在应对日益复杂和动态变化的多变量系统中的持续重要性，并指出未来研究需要关注的重点领域。本书不仅适合于在校的控制工程、自动化、化工过程控制等专业的学生，也为相关领域的工程师、研究人员和技术决策者提供了宝贵的参考。通过系统地学习本书内容，读者将能够深刻理解多变量耦合系统的控制本质，掌握有效的解耦设计方法，并将其成功应用于解决实际工程问题，从而显著提升控制系统的性能和效率。