过程装备与控制工程专业实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:张建伟

出品人:

页数:156

译者:

出版时间:2005-1

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787502561314

丛书系列:

图书标签:

• 过程装备
• 控制工程
• 专业实验
• 化工工程
• 自动化
• 实验教学
• 工业过程
• 仪器仪表
• 过程控制
• 工程实践

现代工程中的数据驱动决策：一种跨学科方法 图书简介 本书深入探讨了在当今复杂的工程实践中，如何有效地融合先进的数据科学、机器学习技术与传统的系统工程原理，以实现更精确、更鲁棒的工程系统设计、优化与运行。我们不再仅仅依赖经验公式和静态模型，而是转向一个动态、自适应的学习框架，用以指导关键的工程决策。 第一部分：工程系统建模的范式转变 传统上，工程系统依赖于基于物理定律和机理的建模。虽然这些模型是理解基础现象的基石，但在面对高度非线性、多尺度或信息不完全的现实系统时，其局限性日益凸显。本书首先回顾了这些经典建模方法（如有限元分析、传递函数模型）的优势与不足，并着重阐述了向数据驱动建模过渡的必要性。 第一章：从白盒到灰箱：数据在现代系统识别中的角色 本章详细介绍了系统辨识（System Identification）的现代视角。我们不再将系统视为一个完全未知的黑箱，而是利用工程先验知识构建一个结构合理的“灰箱”模型。重点讨论了如何利用历史运行数据和传感器信息，结合稀疏性约束和正则化技术（如Lasso、Ridge回归），从海量数据中提取出具有物理意义的低阶模型。特别地，我们探讨了如何使用高维时间序列分析方法（如动态模式分解 DDM 或时空谱分析）来揭示复杂系统（如流体力学、材料扩散过程）的内在低维动力学模式。 第二章：机器学习在复杂工程系统表征中的应用 本部分聚焦于如何利用深度学习架构来处理高维、非结构化的工程数据，例如图像、频谱数据或大规模仿真输出。我们超越了标准的分类与回归任务，深入探讨了在工程领域中应用的关键技术： 自动编码器（Autoencoders）与变分自编码器（VAEs）： 它们被用作强大的降维工具，用于特征提取和异常检测。在化工过程监控中，这些工具能够学习到正常操作状态的潜在空间表示，从而对微小偏差实现早期预警，远超传统基于阈值的报警系统。 图神经网络（GNNs）： 针对具有明确拓扑结构的系统，如管网、电力系统或分子结构，GNNs能够直接在图结构上进行推理，捕捉节点间复杂的相互作用，这在故障传播分析和网络鲁棒性评估中展现出巨大潜力。 物理信息神经网络（PINNs）： 这是本书的核心创新点之一。PINNs 允许我们将已知的物理定律（偏微分方程）作为损失函数的一部分，直接融入神经网络的训练过程。这种方法显著提高了模型的泛化能力和可信度，尤其是在数据稀疏或需要外推预测的场景中。 第二部分：面向操作与控制的决策优化 数据驱动模型只有转化为实际的工程操作和控制策略时，才能体现其价值。本部分探讨了如何将前述模型无缝集成到实时控制循环和宏观决策流程中。 第三章：强化学习在过程优化与实时调度中的实践 传统的 PID 控制和模型预测控制（MPC）依赖于精确的系统模型。然而，当系统参数随时间漂移或存在未建模的动态时，这些控制器的性能会下降。本章详细介绍了强化学习（RL）在解决这些挑战中的应用： 离线策略评估与安全探索： 鉴于工程系统试错成本高昂，我们强调了如何利用历史数据进行离线策略评估（Off-Policy Evaluation, OPE），以量化新控制策略的潜在收益和风险，指导安全、高效的在线探索策略。 鲁棒强化学习（Robust RL）： 针对控制输入扰动和模型不确定性，引入了最小最大（Minimax）框架下的强化学习算法，确保学习到的策略在最坏情况下也能保持可接受的性能。 多目标优化与调度： 结合遗传算法和深度强化学习，探讨了如何平衡能耗、产品质量和设备寿命等相互冲突的目标，实现复杂批次流程或能源系统的长期最优调度。 第四章：不确定性量化与高可信度预测 在工程决策中，仅仅提供一个点预测是远远不够的；决策者必须理解预测的可靠性范围。本章专门讨论了在数据驱动模型中集成不确定性量化的技术： 贝叶斯方法在工程模型中的复兴： 重点介绍了贝叶斯神经网络（BNNs）和高斯过程（Gaussian Processes, GPs）在小数据、高维回归问题中的应用。通过量化参数和预测的不确定性分布，决策者可以基于风险偏好制定策略。 蒙特卡洛 Dropout 与集成学习： 介绍了计算成本较低的集成方法，用于估计模型对输入变化的敏感性，这对于关键设备（如反应堆、热交换器）的健康监测至关重要。 可解释性与因果推理（XAI）： 强调了工程领域对“为什么”的强烈需求。我们讨论了 LIME、SHAP 等工具如何揭示复杂模型预测背后的主要影响因素，以及如何利用因果图结构来区分相关性与系统中的真实因果联系，确保模型的决策是物理上合理的。 第三部分：面向全生命周期的数字孪生构建 本书最后一部分将前述的建模、优化和不确定性量化技术整合到一个统一的框架中——数字孪生（Digital Twin）。 第五章：数字孪生的架构与数据融合挑战 数字孪生不再是一个纯粹的仿真模型，而是一个连接物理世界与信息世界的实时桥梁。本章分析了构建高效孪生的关键技术栈： 异构数据源的同步与对齐： 讨论了如何处理来自 PLC、SCADA、LIMS 和 CFD 仿真等不同频率、不同语义的工程数据流，并建立严格的时间同步机制。 模型与数据的闭环迭代： 详细阐述了如何利用在线监测数据对数字孪生中的物理模型（如腐蚀模型、催化剂失活模型）进行持续的、增量的校准和更新，确保孪生体与物理实体保持高保真度。 边缘计算与实时反馈回路： 探讨了将部分轻量级机器学习模型部署到边缘设备上的必要性，以减少网络延迟，并使控制策略能够在毫秒级的时间尺度内对物理系统做出反应。 结语：迈向自主工程系统 本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础和一套可操作的工具集，以应对现代工程中日益增长的数据复杂性。通过掌握这些跨学科技术，未来的工程师将能够设计出不仅精确，而且具有内在韧性、能够自我优化并对未知环境做出合理反应的自主工程系统。

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这本书的装帧和用材体现了一种对知识的尊重，这在如今快餐式阅读盛行的时代显得尤为难得。我尤其欣赏它在图示方面的精细处理。翻阅其中关于流体力学和传热单元操作的章节时，那些剖面图和三维渲染图，细节丰富到令人发指——管道的连接方式、阀门的选型，甚至是仪表的安装角度，都考虑得非常周全。这对于我们设计工艺流程图（PFD）和管道及仪表流程图（P&ID）至关重要。很多参考书上的图例是概念性的，而这本书的图例几乎可以直接作为施工指导的蓝本。此外，书中对不同材质在高温高压下的腐蚀特性也进行了简要但精准的概述，这无疑是设备选型环节最容易被忽略但又最关键的一环。这种对工程细节的偏执，让我确信作者本人一定是经历过大量实际项目磨砺的专家，才能提供如此扎实可靠的参考信息。

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我花了整整一个下午的时间来试读其中关于反应器操作优化的部分，说实话，那种感觉就像是终于找到了一本真正能“说话”的书。作者的叙事风格非常贴近一线工程师的思维模式，没有太多晦涩的学术术语绕圈子，而是直接切入核心矛盾和解决方案。比如，在讨论温度控制回路的PID参数整定困难时，书中不仅仅是罗列了Ziegler-Nichols等经典方法，而是结合了实际工业界常用的模糊控制和自适应策略的优缺点进行了深入的对比分析。更让我惊喜的是，它没有停留在理论层面，而是附带了一些伪代码和流程图，让人可以清晰地想象出如何在实际的DCS系统中实现这些算法。这种务实的态度，对于我们这些需要快速将知识转化为生产力的学习者来说，简直是福音。读完这部分，我感觉自己对“过程控制”的理解不再是抽象的数学模型，而是活生生的、充满挑战和乐趣的工程实践。这本书的价值，就在于它架起了实验室与工厂之间的那座坚实的桥梁。

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从专业深度上来看，这本书的广度和深度都令人叹服，尤其是在前沿技术的融合方面做得非常出色。我注意到了它对“绿色化工”和“过程强化”理念的融入，这不仅仅是添加几个时髦的词汇，而是真正将这些理念渗透到了设备设计和控制策略的选择中。例如，在描述新型换热器设计时，它不仅比较了传统壳管式和板式换热器的效率，还详细阐述了微通道换热器在提升能量密度和减少物料滞留时间方面的潜力，并附带了相应的操作窗口分析。这种面向未来的视角，对于我们这些需要把握行业未来发展方向的读者来说，提供了极具前瞻性的指导。这本书显然不是为应付考试而编写的，它更像是一份邀请函，邀请读者参与到构建更高效、更环保的未来工业体系中去，其分量感和权威性，绝非市面上那些浅尝辄止的教材可比拟。

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说实话，我原本以为这会是一本枯燥的纯技术手册，但阅读体验却出乎意料地流畅。作者在讲解复杂的控制逻辑时，巧妙地穿插了一些历史背景或者行业内的“黑历史”——比如某个著名工厂曾经因为某个低级控制失误导致的严重事故分析。这些小故事非但没有打断阅读的连贯性，反而如同调味剂一般，瞬间将原本冰冷的公式和流程激活了。它让你明白，为什么我们要花费如此大的精力去优化一个看似微小的反馈回路，因为工程的容错率是极其有限的。这种叙事上的张弛有度，使得即使是面对那些涉及拉普拉斯变换和传递函数的深奥内容时，我也能保持高度的专注力。它成功地将“工程思维”融入了讲解的脉络之中，教会我们如何像一名资深工程师那样去思考问题的优先级和风险点，而不是仅仅停留在计算层面。

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这本书的封面设计着实让人眼前一亮，那种沉稳的蓝色调搭配着现代感的几何图案，立刻就给人一种专业、严谨的印象。我拿起这本书，首先被它的纸张质感所吸引，厚实而细腻，墨迹清晰，排版布局也十分考究，每一个公式、每一张图表都井井有条，读起来非常舒服，不会有那种廉价教科书的刺眼感。作为一名即将步入职场的工科生，我深知理论与实践结合的重要性，而这本书的目录结构就预示着它并非空泛的理论堆砌。它显然是为那些真正想动手解决实际工程问题的人准备的，从基础的参数设定到复杂的系统集成，每一步都像是被精心设计好的路线图，引导读者步步深入。我特别注意到其中关于动态模拟和在线监测系统的章节，这部分内容在很多同类书籍中往往是一笔带过，但这本书似乎给出了更详尽的案例分析，这对我未来参与智能工厂的建设无疑是极大的助力。整体来看，这本书在视觉传达和内容深度上都展现出了极高的水准，无疑是一本值得反复研读的工具书。

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