Soft Sensors for Monitoring And Control of Industrial Processes pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Fortuna, Luigi/ Graziani, Salvatore/ Rizzo, Alessandro/ Xibilia, Maria Gabriella

出品人:

页数:270

译者:

出版时间:

价格:129

装帧:HRD

isbn号码:9781846284793

丛书系列:

图书标签:

• Soft Sensors
• Industrial Processes
• Process Monitoring
• Process Control
• Data-Driven Modeling
• Machine Learning
• Chemical Engineering
• Instrumentation
• Artificial Intelligence
• Predictive Modeling

先进制造中的过程表征与优化：超越传统传感的视野 本书聚焦于现代工业生产环境下面临的关键挑战：如何更准确、更具成本效益地实时监控和控制复杂的物理、化学或生物过程。 随着工业4.0和智能制造的深入推进，对过程状态的实时、精确洞察已成为提升产品质量、保障操作安全和实现能源优化的核心要素。然而，在许多极端或高成本的应用场景中，直接安装物理传感器（如温度计、压力计、色谱仪等）不仅技术上不可行，经济上也难以为继。 本书的叙事轨迹，是建立在对传统传感器局限性的深刻认识之上，并系统地探索一套基于数学模型、数据驱动和系统辨识的替代性测量和预测框架。我们不局限于现有的硬件限制，而是将目光投向那些易于获取、但未被充分利用的过程变量，例如电机电流、振动信号、能耗数据、环境背景信息，以及已知工况参数。 第一部分：过程监控的理论基石与建模范式 本卷首先为读者奠定坚实的基础，理解如何将一个复杂的工业过程转化为可计算的数学实体。 第一章：复杂系统描述与状态空间重构 深入探讨如何使用先进的系统理论来描述动态过程。这包括从传统的微分方程组（ODE/PDE）到现代的状态空间表示法的演进。重点分析了高维系统的降阶建模技术，如平衡截断法和模态分析，旨在提取影响过程特性的核心状态变量。此外，本章详细阐述了非线性系统的特征，以及如何应用李雅普诺夫稳定性理论来评估模型在不确定性下的鲁棒性。 第二章：物理机理模型的构建与不确定性量化 此部分侧重于基于第一性原理（如质量、能量守恒定律）的机理模型构建。我们深入研究了如何将复杂的传热学、流体力学和反应动力学方程集成到一个统一的仿真框架中。至关重要的一点是，本章提出了不确定性量化（UQ）的先进方法，特别是蒙特卡洛模拟和贝叶斯推断在量化模型参数误差和输入扰动对输出预测影响中的应用，为后续的“软测量”提供了置信区间。 第三章：过程数据特征提取与信号处理基础 在转向数据驱动方法之前，理解原始过程数据（如时间序列、频谱数据）的内在结构是必要的。本章覆盖了从基础的傅里叶变换到更高级的小波分析（Wavelet Analysis）在瞬态事件检测和频率成分分离中的应用。重点讲解了如何设计有效的滤波器组来去除噪声，并提取出与目标变量强相关的特征向量，例如过程的功率谱密度、熵值和复杂度指标。 第二部分：数据驱动的测量与预测架构 第二部分是本书的核心，详细阐述了如何利用历史数据和过程知识来“构造”出无法直接测量的变量。 第四章：统计建模与回归分析的演进 本章从经典的多元线性回归（MLR）出发，迅速过渡到更适应高维、多重共线性和低信噪比工业数据的偏最小二乘法（PLS）和主成分回归（PCR）。我们着重分析了这些方法在处理“病态”工业数据集时的正则化策略，如Ridge和Lasso回归，以及如何通过交叉验证来选择最优的模型复杂度。 第五章：基于机器学习的非线性映射 随着计算能力的提升，机器学习已成为构建复杂映射关系的强大工具。本章系统地介绍了用于软测量任务的几种关键算法： 人工神经网络（ANN）：重点是多层感知器（MLP）和径向基函数网络（RBFN）在逼近复杂非线性函数上的性能比较。 支持向量机（SVM）：阐述了其在小样本、高维度问题上的优势，以及如何选择合适的核函数。 集成学习方法：详细分析了随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）在提高预测稳定性和解释性方面的作用。 第六章：深度学习在序列数据中的应用 针对具有强时间依赖性的过程变量，本章聚焦于深度学习模型。重点讲解了循环神经网络（RNN）的结构，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在捕捉长期依赖关系上的优势。讨论了如何使用卷积神经网络（CNN）来从时频域特征图谱中自动提取空间相关性，从而构建更鲁棒的预测模型。 第三部分：融合、验证与集成控制 第三部分关注如何将上述模型无缝集成到实际的生产控制系统中，并确保其长期有效性。 第七章：混合模型（Hybrid Modeling）与数据融合策略 本书强调，最强大的解决方案往往是将机理知识（第一性原理）与数据驱动模型相结合。本章详细探讨了残差建模法——用机理模型预测主要趋势，而用数据模型修正系统性误差。此外，还介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filtering）及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）在实时状态估计和融合多源异构数据流方面的核心作用。 第八章：模型性能评估与在线漂移检测 一个静态训练的模型在面对设备老化、原材料变化或操作条件转变时必然会失效。本章提供了严格的性能验证标准，超越简单的均方误差（MSE）。我们深入探讨了时间序列交叉验证的正确实施，以及如何利用统计过程控制（SPC）图表来持续监控模型的预测残差，从而实现模型漂移的早期预警和自动再训练机制。 第九章：软测量结果在过程优化与实时控制中的应用 最终，软测量的价值体现在其对决策的贡献。本章展示了如何将高频、低延迟的软测量输出作为反馈信号，集成到传统的PID控制器、模型预测控制（MPC）或先进过程控制（APC）架构中。重点讨论了测量延迟对控制性能的影响，以及如何通过优化算法（如遗传算法或序列二次规划SQP）利用软测量变量来寻找全局最优的操作点。 结论：迈向完全自主的工业系统 本书旨在为过程工程师、控制系统设计师和工业数据科学家提供一套全面的工具箱和思维框架，用以克服传统传感技术的瓶颈，实现对工业过程的深层次、智能化掌控。通过本书的学习，读者将能够设计并部署出既经济高效又高度可靠的替代性过程监控和优化方案。

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