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出版者:上海交通大学出版社

作者:邵惠鹤

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页数:0

译者:

出版时间:2003-03-01

价格:35.0

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isbn号码:9787313018731

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现代化工与过程优化：理论基础与工程实践 图书名称：现代化工与过程优化：理论基础与工程实践 作者： [此处可填写作者姓名或单位，例如：张伟、李明] 出版社： [此处可填写出版社名称，例如：化学工业出版社] ISBN： [此处可填写ISBN号] --- 内容概述 本书系统深入地探讨了现代化学工程与过程控制领域的前沿理论、关键技术及其在复杂工业生产中的工程应用。全书聚焦于如何利用先进的数学模型、数据驱动方法和智能算法，实现化工过程的高效能、高可靠性、环境友好型运行。我们摒弃了传统过程控制中相对初级的反馈与前馈策略，转而深入研究那些能够应对强非线性、大滞后、多变量耦合等挑战的高级过程优化与智能调控技术。 本书旨在为化工、石油、冶金、制药、能源等领域的工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生提供一本兼具理论深度和工程实用性的参考手册。 --- 详细章节结构与核心内容 本书共分为五大部分，共十六章，逐步引导读者从基础理论迈向尖端应用： 第一部分：过程建模与系统辨识的深化 本部分着重于构建精确描述复杂工业过程特性的数学模型，这是所有高级控制策略实施的前提。 第一章：非线性过程的机理建模与简化 详细阐述了化工单元操作（如反应器、精馏塔、换热器网络）的非线性微分代数方程（DAE）组建方法。 重点讨论了模型降阶（Model Order Reduction, MOR）技术，特别是基于平衡点附近的线性化、中心流形理论以及平衡点迭代方法在大型模型简化中的应用，以满足实时控制系统的计算要求。 引入反应动力学数据挖掘，将实验数据融入到机理模型中，形成半机理模型。 第二章：高维多变量系统的系统辨识 超越传统的ARX、BJ模型，深入介绍非线性辨识，包括核主成分回归（KPCA）、高斯过程回归（GPR）在动态系统辨识中的应用。 探讨在线自适应辨识技术，特别是针对催化剂失活、物料性质变化等引起的模型漂移问题，采用卡尔曼滤波（EKF/UKF）和迭代最小二乘法的改进版本。 可分辨性分析（Identifiability Analysis）：确保所选模型结构能够从输入输出数据中唯一确定参数。 --- 第二部分：高级过程控制策略的理论基石 本部分是本书的核心，全面覆盖了现代控制理论中针对复杂过程的先进解决方案。 第三章：先进的反馈控制与解耦技术 非最小相位系统（NMP）的控制挑战与策略：重点分析带有时滞和零点的系统，应用逆系统理论和预测控制来处理右半平面零点。 奇异矩阵控制与动态矩阵控制（DMC）的原理与矩阵代数基础，着重于多输入多输出（MIMO）系统中的相互作用与解耦设计。 第四章：模型预测控制（MPC）的深入应用 标准二次规划（QP）MPC的推导与算法实现，并分析其在线求解的效率瓶颈。 非线性模型预测控制（NMPC）：基于优化理论，采用微分平坦性和实时迭代优化算法（如SQP、IPOPT）进行轨迹优化和控制律计算。 约束处理的精细化：引入软约束、优先级约束以及安全屏障函数（Barrier Functions）在NMPC中的应用，确保操作的鲁棒性和安全性。 第五章：鲁棒控制与不确定性处理 $mathcal{H}_{infty}$ 控制的频率响应分析与控制器综合：如何设计在模型误差和外部扰动下仍能保持性能的控制器。 $H_2$/$mathcal{H}_{infty}$混合控制：兼顾最优性能和鲁棒稳定性。 基于区间分析的鲁棒优化控制，用于处理参数不确定性。 --- 第三部分：智能化与数据驱动的控制方法 本部分聚焦于利用现代计算能力和大数据技术来解决传统方法难以处理的黑箱或高度不确定性问题。 第六章：基于人工智能的动态系统建模与控制 人工神经网络（ANN）在过程建模中的结构选择（如RNN、LSTM）及其训练方法（如BP、Levenberg-Marquardt）。 模糊逻辑控制（FLC）的专家系统设计与自适应规则库构建。 遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）在控制器参数整定和优化调度中的应用。 第七章：强化学习（RL）在过程优化中的前沿探索 将化工过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），详细介绍DQN、A2C等算法在连续动作空间中的映射。 安全强化学习（Safe RL）：在RL框架内嵌入物理约束和安全界限，防止训练过程中的危险试错。 第八章：软测量与状态估计 偏最小二乘（PLS）和主元回归（PCR）在快速分析和软测量中的局限与改进。 非线性状态估计器：扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）在传感器故障诊断和状态重构中的性能对比。 --- 第四部分：过程优化与调度 本部分转向宏观层面的优化，关注如何在多个时间尺度上协调生产，以实现全局经济效益最大化。 第九章：静态优化与经济效益最大化 拉格朗日乘数法与KKT条件在稳态最优操作点求解中的应用。 线性规划（LP）与非线性规划（NLP）在原料配比、能耗最小化中的建模。 第十章：动态优化与实时调度 实时优化（RTO）系统架构：模型管理、数据清洗、优化求解器的集成与验证。 时变操作窗口与模型预测控制的集成：构建RTO-MPC层级控制结构，实现经济性和控制性能的动态平衡。 第十一章：批次过程的优化控制 批次过程模型构建：基于时变参数和轨迹跟踪的控制设计。 最优轨迹规划：利用变分法和最优控制理论，设计最优的升温、加料速率曲线。 --- 第五部分：系统集成、安全与应用案例 本部分关注将理论转化为可实际部署的工业解决方案，并探讨系统可靠性问题。 第十二章：分布式控制系统（DCS）与先进控制（APC）集成 APC在现有DCS环境中的软件/硬件接口标准（OPC UA）。 控制回路的性能评估与监控：应用相对增益矩阵（RGA）和控制性能指标（如时间误差积分）进行持续监控。 第十三章：过程安全仪表系统（SIS）与控制系统间的协同 高完整性保护层（HIPPS）的设计原则。 故障诊断与隔离（FDI）在系统可靠性维护中的作用。 第十四章：工业案例研究：高精度乙烯裂解炉控制 针对裂解炉的强耦合、高时滞特性，应用NMPC结合自适应辨识的解决方案。 案例分析：能耗降低和产品收率提升的具体数据展示。 第十五章：工业案例研究：复杂精馏塔的集成控制 针对高回流比、多组分精馏塔的解耦控制与动态优化策略。 应对塔釜液位、回流液位等关键变量的强耦合问题。 第十六章：前瞻与挑战 总结当前领域内尚未解决的挑战，如大数据下的隐私保护与模型透明度，以及量子计算对优化算法的潜在影响。 --- 本书的特色与优势 1. 理论与工程的紧密结合： 每项高级控制理论的介绍都辅以详细的数学推导和明确的工程实现步骤，确保读者不仅“知其然”，更“知其所以然”。 2. 聚焦于现代挑战： 本书完全避开了对PID（比例-积分-微分）控制的冗余论述，直接切入MIMO系统、非线性、强耦合、约束优化等当前工业界面临的核心难题。 3. 强调数据驱动与智能融合： 大量章节专门探讨了如何将机器学习、强化学习等现代计算工具融入传统的基于模型的控制框架（如NMPC/RTO），构建混合智能控制系统。 4. 案例支撑： 丰富的工业案例研究（如裂解炉、精馏塔）展示了理论在实际生产环境中如何转化为可量化的经济效益。 本书内容旨在构建一个面向未来工业4.0和智能制造所需的先进过程控制与优化知识体系。

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最近有幸读到了《工业过程高级控制(第二版)》，虽然我并非科班出身，但抱着对工业自动化领域的好奇心，我还是硬着头皮啃了下来。不得不说，这本书给我带来了很多颠覆性的认知，也让我对工业过程的控制有了更深刻的理解。在翻阅的过程中，我时不时会停下来，回想起自己工作中所遇到的一些实际问题，然后尝试将书中的理论与现实联系起来。书中对于模型预测控制（MPC）的深入讲解，尤其是其在处理多变量、强耦合系统中的优势，令我印象深刻。过去，我总觉得这些复杂的控制策略离我们很远，但这本书通过清晰的推导和丰富的实例，让我看到了将其应用于实际生产的可能性。特别是关于约束处理和优化目标设定的部分，让我明白了如何在保证产品质量、降低能耗的同时，最大限度地提升生产效率。这本书并非枯燥的理论堆砌，它在理论讲解之后，往往会跟随相关的仿真算例，这对于我这样需要通过实践来加深理解的学习者来说，无疑是雪中送炭。通过这些算例，我不仅能够检验自己对理论的掌握程度，还能直观地看到不同控制参数对系统性能的影响。而且，作者在行文中也十分注意引导读者思考，常常会在关键概念点上提出一些开放性的问题，鼓励读者自己去探索和发现。这种互动式的学习体验，让我在阅读的过程中始终保持着高度的参与感。总而言之，《工业过程高级控制(第二版)》为我打开了一扇通往更先进控制理论的大门，让我看到了工业自动化领域未来的发展方向，也激发了我进一步深入学习和探索的动力。

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《工业过程高级控制(第二版)》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术手册，更像是一本启迪思想的指南。在阅读的过程中，我时常会停下来，思考书中的理论如何在我的实际工作场景中得到应用。作者在阐述每一种高级控制方法时，都力求做到清晰、准确，并且注重理论与实践的结合。我特别喜欢书中对模型预测控制（MPC）的深入剖析。MPC之所以能够成为高级控制的代表，在于它能够将未来的预测信息融入控制决策，从而实现更优的控制效果。本书作者详细地介绍了MPC的数学框架，包括如何建立系统的预测模型、如何设计优化目标函数以及如何求解优化问题。我尤其对书中关于如何处理各种操作约束的讲解印象深刻。在实际的工业生产中，各种设备都有其固有的操作限制，能否有效地将这些约束纳入控制策略，直接关系到控制系统的性能和安全性。书中提供的多种方法，让我对如何克服这些挑战有了更清晰的认识。此外，书中对模糊逻辑控制和神经网络控制的介绍，也为我打开了新的视野。这些基于人工智能的控制方法，在处理那些难以建立精确数学模型的复杂系统时，展现出了强大的优势。总而言之，《工业过程高级控制(第二版)》是一本内容丰富、逻辑严谨、实用性强的专业书籍，它能够帮助我们这些自动化工程师，不断提升自己的专业技能，更好地应对工业自动化领域的挑战。

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这本书的内容对我来说，既熟悉又陌生。熟悉是因为我在工业自动化领域摸爬滚打多年，对过程控制的一些基本概念并不陌生，但陌生则是因为《工业过程高级控制(第二版)》所涵盖的知识深度和广度，远远超出了我以往的认知范围。这本书在基础控制理论之上，系统地介绍了各种高级控制策略，例如状态空间方法、卡尔曼滤波、自适应控制、鲁棒控制以及模型预测控制（MPC）等。尤其让我着迷的是对MPC的深入剖析。过去，我总觉得MPC离我们普通工程师有些遥远，认为它只是一些大型企业和研究机构才会使用的“高科技”。但通过这本书的讲解，我发现MPC的核心思想并不复杂，而且其在处理多变量、强耦合、带约束的工业过程方面具有无可比拟的优势。书中关于MPC的推导过程清晰明了，并且还通过多种实际案例，展示了MPC如何有效地应用于化工、冶金、电力等各个行业。我尤其对书中关于如何选择合适的模型、如何设置控制目标以及如何处理约束条件等方面的内容印象深刻，这对我理解MPC的实际落地非常重要。此外，书中对自适应控制的讲解也让我受益匪浅。自适应控制能够根据系统的动态特性变化而自动调整控制参数，这对于处理那些生产条件不断变化的工业过程至关重要。总而言之，《工业过程高级控制(第二版)》是一本非常优秀的专业书籍，它不仅为我提供了丰富的理论知识，更重要的是，它启发了我思考如何将这些先进的控制技术应用于实际生产，从而提高生产效率，降低成本，并最终实现智能制造的目标。

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在我接触《工业过程高级控制(第二版)》之前，我对“高级控制”的理解仅限于一些零散的概念，并没有形成系统性的认识。这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，为我们构建了一个完整的工业过程高级控制知识体系。书中对每一种高级控制方法的讲解都非常细致，从其理论基础、数学推导，到其在不同工业场景下的应用，都进行了深入的阐述。我尤其对书中关于模型预测控制（MPC）的部分印象深刻。MPC的核心思想在于利用系统模型预测未来一段时间的系统行为，并基于此优化控制策略，以达到最优的性能。本书作者详细地介绍了MPC的数学框架，包括目标函数的设计、约束条件的处理以及求解算法的选择，并且通过具体的仿真案例，展示了MPC在化工、冶金、电力等领域的实际应用效果。这让我明白了MPC为何能够如此有效地处理复杂工业过程，并为我提供了将其应用于实际项目中的思路。此外，书中对模糊逻辑控制和神经网络控制的介绍，也让我看到了人工智能技术在过程控制领域的巨大潜力。这些技术能够有效地处理那些难以建立精确数学模型的系统，并通过学习和适应来不断优化控制性能。这本书的价值在于，它不仅传授了先进的控制理论，更重要的是，它能够启发读者进行批判性思考，并培养解决实际问题的能力。

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作为一名在流程工业领域工作的工程师，我深知优化和控制是提升生产效率、保障产品质量的关键。《工业过程高级控制(第二版)》这本书，如同一把钥匙，为我打开了通往更先进控制技术的大门。本书的体系结构非常完善，从基础的系统辨识，到各种先进的控制算法，再到实际的应用案例，环环相扣，层层递进。我特别欣赏作者在讲解模型预测控制（MPC）时的严谨性和系统性。MPC之所以被称为“高级控制”，很大程度上是因为它能够同时考虑系统的动态特性、未来的预测以及各种操作约束。本书作者不仅详细地介绍了MPC的数学原理，例如预测模型、成本函数和滚动优化等，还重点阐述了MPC在实际工业过程中的应用，包括如何建立精确的预测模型、如何有效地处理各种约束条件（如设备操作限、安全限等），以及如何选择合适的求解器来满足实时性的要求。这些内容对于我理解如何在实际生产环境中部署和优化MPC系统至关重要。此外，书中关于自适应控制的讲解也让我受益匪浅。自适应控制能够根据系统的动态变化自动调整控制器参数，这对于那些生产条件变化剧烈、模型参数时变的工业过程来说，具有非常重要的意义。通过对这本书的学习，我不仅巩固了基础知识，更重要的是，我获得了将先进控制技术应用于实际生产的信心和方法。

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坦白说，在拿到《工业过程高级控制(第二版)》之前，我曾对“高级控制”这个词汇抱有一种敬畏感，觉得它充满了复杂的数学公式和抽象的理论，可能离我的实际工作场景有些遥远。然而，当我开始阅读这本书后，这种顾虑很快就被一扫而空。作者的写作风格非常平易近人，他善于将深奥的理论用通俗易懂的语言进行解释，并且在必要的时候辅以生动的比喻和形象的图示，这使得原本可能令人望而却步的复杂概念，变得清晰而具体。我尤其欣赏作者在讲解模型预测控制（MPC）时，那种“由浅入深”的讲解方式。他首先介绍了MPC的核心思想——利用系统模型预测未来一段时间的输出，并据此优化控制输入，然后再逐步深入到MPC的数学框架，包括目标函数、约束条件以及求解算法等方面。这种循序渐进的学习路径，让我这个对MPC初学者能够轻松地跟上作者的思路，并且逐步建立起对MPC的完整理解。书中对各种控制策略的比较分析，也为我提供了重要的参考。通过对不同控制方法在性能、鲁棒性、计算复杂度等方面的比较，我能够更清晰地认识到每种方法的优缺点，并根据实际应用场景选择最合适的控制策略。这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于它能够启发读者进行思考，并培养解决实际问题的能力。

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作为一名在制造行业自动化部门工作的资深工程师，我一直关注着工业过程控制技术的最新发展。读完《工业过程高级控制(第二版)》后，我深感这本书的价值所在。它并非仅仅是对传统PID控制的简单补充，而是提供了一个更广阔的视野，让我们能够深入理解和掌握更先进、更强大的控制技术。《工业过程高级控制(第二版)》最令我印象深刻的一点是，它将理论与实践紧密结合。书中不仅详细介绍了各种高级控制算法的原理和数学推导，还提供了大量的仿真算例和实际工业应用案例。这些案例的分析，让我看到了这些先进控制技术在解决复杂工业问题时的巨大潜力。例如，在化工生产过程中，许多反应器都存在着多变量耦合、非线性强等特点，传统的PID控制往往难以达到理想的控制效果。而书中关于模型预测控制（MPC）的应用，则展示了如何通过建立精确的模型，并考虑各种操作约束，从而实现对这些复杂系统的最优控制。这对于我理解如何在实际生产中优化操作参数，提高产品收率，降低能耗，有着非常直接的指导意义。此外，书中对模糊逻辑控制和神经网络控制的介绍，也让我认识到人工智能技术在过程控制领域的应用前景。这些技术能够有效地处理那些难以建立精确数学模型的系统，并通过学习和适应来不断提升控制性能。总的来说，《工业过程高级控制(第二版)》是一本非常值得推荐的专业书籍，它能够帮助我们这些一线工程师开阔思路，提升技能，更好地应对现代工业生产中的挑战。

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这本书的深度和广度着实让我惊叹。作为一名在自动化一线摸爬滚打多年的工程师，我原以为自己对过程控制已经有了相当的了解，但《工业过程高级控制(第二版)》的出现，无疑是给我上了一堂生动而深刻的“补习课”。书中对各种高级控制策略的剖析，从最基础的PID控制的局限性讲起，逐步深入到状态空间方法、卡尔曼滤波、自适应控制，再到我之前鲜有接触的鲁棒控制和模型预测控制，每一个章节都仿佛为我揭示了工业控制领域的新天地。我特别欣赏作者在介绍卡尔曼滤波时，那种循序渐进的逻辑推理，以及如何将其巧妙地应用于实际传感器噪声的滤除和状态的估计。这让我明白，即使是看似简单的“噪声”，背后也有着严谨的数学理论作为支撑。而对于自适应控制的阐述，则更是让我看到了控制系统在面对不确定性和时变特性的工况时，如何能够“自我学习”和“自我调整”，这对于我们处理那些生产条件变化剧烈的设备来说，具有极其重要的指导意义。书中关于模型预测控制（MPC）部分的篇幅占比较大，这反映了该技术在现代工业过程控制中的重要地位。作者不仅详细介绍了MPC的基本原理，还深入探讨了其在实际应用中会遇到的各种挑战，例如模型辨识的准确性、计算量的要求以及约束条件的有效处理等。通过阅读这些内容，我对自己过去在实践中遇到的一些控制难题有了新的认识，也找到了解决问题的方向。这本书的价值在于，它不仅提供理论知识，更重要的是，它能够启发读者将这些知识转化为解决实际问题的能力。

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一直以来，我都在寻找一本能够系统性地介绍工业过程高级控制理论的书籍，而《工业过程高级控制(第二版)》无疑满足了我的期望。这本书的结构非常清晰，从最基础的PID控制及其局限性入手，逐步深入到各种更高级的控制方法，如状态空间控制、卡尔曼滤波、自适应控制、鲁棒控制和模型预测控制（MPC）。作者在讲解这些内容时，不仅注重理论的严谨性，还通过丰富的实例和图示，将抽象的概念变得生动易懂。我特别欣赏书中对模型预测控制（MPC）的详细阐述。MPC作为一种先进的控制策略，在处理多变量、强耦合、带约束的工业过程方面具有显著优势。本书作者详细介绍了MPC的基本原理、数学模型、优化目标和求解方法，并且通过具体的案例，展示了MPC在化工、石油、电力等领域的成功应用。这让我对MPC的理解更加深刻，也看到了其在提升工业过程性能和经济效益方面的巨大潜力。此外，书中对鲁棒控制的介绍也给我留下了深刻印象。鲁棒控制旨在设计出对模型不确定性和外部扰动具有良好适应性的控制器，这对于确保工业过程的稳定运行至关重要。作者通过对不同鲁棒控制方法的介绍，为我提供了解决实际工程问题的思路和方法。总而言之，《工业过程高级控制(第二版)》是一本集理论深度、实践指导和前沿视野于一体的优秀著作，对于工业自动化领域的从业人员和研究者来说，都具有重要的参考价值。

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作为一名对工业自动化领域充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够系统性、全面性地介绍高级过程控制技术的书籍。《工业过程高级控制(第二版)》正是满足了我这一需求。这本书的结构设计非常合理，从基础理论的铺垫，到各种高级控制方法的详细介绍，再到实际应用的探讨，层层递进，让读者能够逐步建立起完整的知识体系。我尤其对书中关于“模型”在高级控制中的核心作用的强调印象深刻。作者反复阐述了建立准确、有效的过程模型对于实现高效控制的重要性，并通过多种模型辨识方法，如脉冲响应法、步长响应法以及基于系统辨识理论的多种算法，为读者提供了实际操作的指南。这对于我进行模型预测控制的研究至关重要。此外，书中对非线性控制方法的介绍，如反步法、反馈线性化等，也极大地拓宽了我的视野。在很多工业过程中，线性化处理往往会丢失重要的信息，而这些非线性控制方法则能够更精确地描述和控制复杂的非线性系统。作者在讲解这些方法时，并没有回避其数学上的复杂性，而是通过清晰的推导和直观的比喻，让这些理论变得易于理解。书中的案例研究也非常具有代表性，涵盖了化工、石油、电力等多个重要工业领域，这些案例的分析不仅验证了理论的有效性，也为我将所学知识应用于实际研究提供了宝贵的参考。

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