General Decoupling Theory of Multivariable Process Control Systems (Lecture Notes in Control and Inf pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer-Verlag

作者:Liu Chen Hui

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1983-05

價格:USD 42.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780387124964

叢書系列:

圖書標籤:

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

多變量過程控製係統的解耦理論：理論與實踐 本書深入探討瞭多變量過程控製係統中解耦理論的核心概念、關鍵技術及其在實際工程中的應用。我們旨在為讀者提供一個全麵而深入的理解框架，幫助他們有效地處理和控製復雜的多變量係統，以剋服傳統單變量控製方法在麵對相互耦閤的係統時所遇到的局限性。 核心內容概述： 第一章：多變量過程控製係統的挑戰與需求 本章首先介紹多變量過程控製係統的普遍性及其在化工、製藥、能源、製造業等眾多領域中的關鍵作用。 深入分析多變量係統固有的耦閤特性，即一個輸齣變量的變化會影響多個輸入變量，反之亦然。這種耦閤性導緻瞭傳統PID控製等單變量控製器在應對時性能不佳，容易引起振蕩、響應延遲，甚至係統不穩定。 闡述瞭實現有效解耦的必要性和重要性，包括提高控製精度、縮短響應時間、改善係統穩定性、優化能源消耗以及提升産品質量等。 介紹多變量控製理論的發展曆程，以及解耦作為一種關鍵技術在其中扮演的角色。 為後續章節奠定理論基礎，引導讀者理解為何需要專門的解耦理論來解決多變量係統的控製難題。 第二章：耦閤度的度量與分析 本章緻力於量化和分析多變量係統中的耦閤程度。 詳細介紹常用的耦閤度量指標，如相對增益排序（RGA）、增益矩陣的條件數、極點-零點分布分析等。 解釋RGA如何通過分析增益矩陣的相對比值來預測一對輸入-輸齣變量的解耦程度，並指導控製器的分配。 探討增益矩陣條件數與係統耦閤性和魯棒性的關係，以及如何利用條件數來評估係統的可控性和可觀性。 介紹使用係統零極點圖來識彆和理解係統內部的耦閤模式，特彆是共振現象和零點-極點抵消可能導緻的耦閤效應。 通過具體的工程案例，演示如何應用這些分析工具來診斷現有係統的耦閤問題，為後續的解耦設計提供依據。 第三章：基於模型的前饋解耦技術 本章重點介紹如何利用過程的數學模型來實現精確的前饋解耦。 詳細闡述模型預測控製（MPC）中的內置解耦機製，以及如何通過優化算法在預測模型中直接考慮變量間的相互影響。 介紹動態矩陣控製（DMC）等模型預測控製算法的工作原理，以及它們如何通過預測未來輸齣並製定控製律來主動抵消耦閤效應。 探討基於狀態空間模型和傳遞函數模型的解耦方法，包括零極點對消、逆係統方法等。 分析不同模型精度對前饋解耦效果的影響，以及如何選擇閤適的模型階數和辨識方法。 通過仿真和實際數據演示，展示前饋解耦在提升係統響應速度和抑製擾動方麵的優勢。 第四章：基於反饋的解耦策略 本章深入研究反饋控製在解耦多變量係統中的作用。 介紹設計解耦控製器（Decoupling Controller）的各種方法，如補償器設計、逆係統設計等。 詳細講解如何設計一個解耦補償矩陣（Decoupling Matrix），該矩陣能夠抵消原始係統中的耦閤效應，使得閉環係統錶現得像一組獨立的單變量係統。 討論在設計解耦補償器時需要考慮的實際因素，如模型不確定性、傳感器噪聲、執行器飽和等。 介紹魯棒解耦控製器的設計方法，以應對模型參數變化和外部擾動。 分析與純粹的前饋解耦相比，反饋解耦在處理模型不確定性和抑製隨機擾動方麵的優勢。 第五章：解耦控製器的實現與優化 本章關注如何將理論上的解耦控製器轉化為實際可操作的工程實現。 討論不同類型的解耦控製器在硬件和軟件上的實現細節，包括數字信號處理（DSP）和嵌入式係統的應用。 介紹解耦參數的整定方法，包括在綫整定和離綫整定。 探討如何結閤先進的優化算法（如遺傳算法、粒子群優化等）來優化解耦控製器的參數，以獲得最佳的控製性能。 分析解耦控製係統在實際運行中可能遇到的問題，如控製器增益漂移、飽和效應、以及如何進行故障診斷和恢復。 討論解耦控製與其他控製策略（如模糊控製、神經網絡控製）的集成，以進一步提升控製係統的性能和魯棒性。 第六章：工業應用案例分析 本章通過一係列具體的工業應用案例，展示解耦理論的實際價值。 化工反應器控製： 分析多變量反應器中溫度、濃度、壓力等變量之間的耦閤，以及如何應用解耦控製來優化産品收率和保證反應安全。 蒸餾塔控製： 探討蒸餾塔中塔頂、塔底産品組成與迴流、進料速率等變量的復雜耦閤關係，並展示解耦控製如何實現精確的産品分離。 電力係統協調控製： 討論發電機組輸齣、電網頻率、電壓等變量的相互影響，以及解耦控製在維持電網穩定運行中的作用。 航空航天姿態控製： 分析飛行器在不同軸嚮的姿態控製之間的耦閤，以及如何通過解耦來提高飛行的穩定性和機動性。 機器人運動協調： 探討多關節機器人運動過程中各關節力矩和速度的耦閤，以及解耦控製如何實現平滑高效的運動軌跡。 每一個案例都將詳細剖析問題的本質、應用到的解耦方法、以及實際取得的性能提升。 第七章：未來發展趨勢與挑戰 本章展望多變量過程控製和解耦理論的未來發展方嚮。 探討大數據、人工智能（AI）和機器學習（ML）在解耦模型辨識、參數整定和自適應控製中的潛力。 分析智能解耦控製的發展，即能夠根據係統工況和外部環境動態調整解耦策略的控製器。 討論網絡化控製係統（NCS）和分布式控製係統（DCS）中解耦控製麵臨的新挑戰和機遇。 探討將解耦理論與更高級的控製理論（如最優控製、自適應控製、魯棒控製）相結閤的可能性。 總結解耦理論在應對日益復雜和動態變化的多變量係統中的持續重要性，並指齣未來研究需要關注的重點領域。 本書不僅適閤於在校的控製工程、自動化、化工過程控製等專業的學生，也為相關領域的工程師、研究人員和技術決策者提供瞭寶貴的參考。通過係統地學習本書內容，讀者將能夠深刻理解多變量耦閤係統的控製本質，掌握有效的解耦設計方法，並將其成功應用於解決實際工程問題，從而顯著提升控製係統的性能和效率。

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