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《现代流程工业优化控制：基础理论与先进应用》 内容简介 本书系统深入地探讨了现代流程工业中控制系统设计、分析与实施的关键技术与前沿方法。本书旨在为流程控制工程师、研究人员以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一本全面而实用的参考指南，重点关注如何利用先进的数学模型、算法和计算工具，实现复杂工业过程的精确、稳定和高效运行。 第一部分：流程工业控制基础与建模 第一部分首先回顾了流程工业中常见过程单元（如反应器、蒸馏塔、热交换器和管道流动系统）的特性和控制挑战。我们详细阐述了建立精确过程模型的必要性，涵盖了从第一性原理（基于质量、能量和动量守恒）建立的非线性微分方程模型，到基于系统辨识技术的参数模型。 系统辨识与模型结构选择： 深入讨论了在线和离线辨识方法，包括最小二乘法、子空间辨识方法，以及如何根据系统的动态特性选择合适的模型结构（如ARX、ARMAX、状态空间模型）。重点分析了模型阶次选择、参数估计的准确性和模型有效性的验证。 线性化与近似模型： 鉴于许多流程系统本质上是非线性的，本书详细介绍了在操作点附近进行线性化处理的方法及其局限性。我们探讨了如何利用泰勒级数展开或局部线性回归技术获得适用于经典控制设计的线性模型，并讨论了在模型失配情况下线性模型的鲁棒性问题。 过程动态特性分析： 涵盖了流程控制中至关重要的动态特性分析，包括时间常数、增益、时间延迟（Dead Time）的确定。重点讲解了脉冲响应和阶跃响应的测量与解释，以及如何利用这些信息初步判断系统的可控性和稳定性裕度。 第二部分：经典控制理论在流程工业中的应用 本部分回归到控制工程的基石——经典控制理论，并着重探讨其在处理实际工业流程时的适应性和局限性。 PID 控制器的深入设计与整定： PID（比例-积分-微分）控制器仍然是工业控制的主流。本书不满足于简单的Ziegler-Nichols方法，而是深入讲解了基于过程模型（如一阶加延迟模型）的精确整定方法，例如内部模型控制（IMC）整定法和基于优化准则（如最小平方误差）的参数整定。此外，还详细讨论了抗饱和、反积分饱和和退耦合等高级PID技术，以应对流程系统常见的非线性现象。 反馈与前馈控制策略： 详细分析了串联控制（Cascade Control）在消除过程扰动对输出影响方面的优势，特别适用于具有快慢动态特性的系统。前馈控制的设计与实施被视为处理可测量扰动输入的关键技术，本书提供了基于动态补偿的前馈控制器的设计流程和参数计算。 控制回路的可靠性与互锁： 探讨了流程控制中安全和可靠性的重要性。详细阐述了连锁保护系统（Interlock）的设计原则，确保在设备故障或操作异常时系统能够安全地进入预设状态，避免事故发生。 第三部分：面向多变量和约束的先进控制策略 现代流程工业面临的主要挑战是控制回路间的强耦合性和操作变量的严格约束。第三部分聚焦于解决这些复杂问题的先进控制技术。 多变量控制系统（MIMO）： 流程系统中，多个输出变量往往同时受到多个输入变量的影响。本书详细介绍了相对增益阵列（RGA）在解耦设计中的应用，以及如何利用它来指导传感器和执行器的选择。 解耦控制： 讨论了动态解耦和静态解耦技术的实现。重点分析了逆系统法在设计对角解耦控制器中的原理，以及在模型不精确时如何保证解耦效果的鲁棒性。 模型预测控制（MPC）的原理与实践： MPC是当前流程控制领域最强大的工具之一。本书全面剖析了线性MPC（LMPC）的数学基础，包括滚动时域优化、约束处理（对输入、状态和输出的硬/软约束）以及对模型误差的鲁棒性。随后，深入探讨了非线性MPC（NMPC）的基本框架，特别是如何利用在线优化求解器处理非线性模型，并讨论了计算效率的提升策略。 约束处理与优化目标： 详细阐述了MPC中如何将经济目标函数（如最小化能耗、最大化产率）与控制性能目标结合起来，并通过权重矩阵的选择来平衡它们之间的关系。 第四部分：鲁棒性、适应性与在线优化 为了应对流程参数随时间漂移、催化剂失活或外部环境变化等问题，控制系统必须具备一定的自适应能力和对不确定性的抵抗力。 鲁棒控制基础： 介绍了如何量化模型不确定性，并设计对这种不确定性不敏感的控制器。重点讨论了$H_{infty}$控制的设计理念，旨在最小化最坏情况下的性能损失。 自整定控制与自适应控制： 解释了自整定控制器如何结合在线参数估计和PID参数在线重整定的概念，以维持最佳的控制性能。深入分析了基于模型参考自适应控制（MRAC）的原理，特别是在流程动态特性发生显著变化时的应用。 过程控制与优化集成： 探讨了如何将实时优化（RTO）的结果无缝集成到控制层。重点关注在线优化模型（通常是线性或二次规划模型）如何为下层的MPC或PID控制器提供最优的设定点或操作目标，从而实现全厂范围内的经济性最大化。 第五部分：新兴技术与未来趋势 本书最后展望了流程控制领域的新兴技术，特别是数据驱动方法与经典方法的融合。 数据驱动建模与控制： 讨论了如何利用大量的历史操作数据来构建数据驱动模型，并将其应用于预测和控制。这包括浅层学习模型（如高斯过程回归）在过程预测中的应用潜力。 控制系统架构的现代化： 涵盖了分布式控制系统（DCS）和基于软件的控制平台在现代工厂中的集成。强调了网络化控制系统（NCS）的延迟和安全性对控制性能的影响。 本书的特点在于其深度与广度的平衡，既提供了坚实的理论基础，又通过大量的流程工业案例分析，展示了先进控制策略在提高生产效率、确保操作安全和降低运营成本方面的实际价值。
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