Automatic Control of Bioprocesses pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Paul & Co Pub Consortium

作者:Dochain, Denis

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:

价格:150

装帧:HRD

isbn号码:9781905209361

丛书系列:

图书标签:

• Bioprocess Control
• Automatic Control
• Biotechnology
• Chemical Engineering
• Process Systems
• Modeling
• Optimization
• Fermentation
• Bioreactors
• Systems Biology

《Advanced Process Dynamics and Control for Chemical and Pharmaceutical Manufacturing》 图书简介 本书深入探讨了化学与制药工业中先进过程动力学与控制的前沿理论与实用技术。在当今对过程效率、产品质量和安全标准要求日益严苛的背景下，传统的基于经典控制理论的方法已难以满足复杂、非线性、高扰动过程的控制需求。本书旨在为过程工程师、研发人员以及高级过程控制（APC）领域的专业人士提供一套全面、系统且高度实用的技术框架，以应对这些挑战。 全书结构精心设计，从基础的系统辨识与模型建立开始，逐步深入到复杂的先进控制策略设计与实施。我们专注于构建高保真度的过程模型，这是所有高级控制策略有效性的基石。 第一部分：过程建模与系统辨识基础 本部分聚焦于如何精确描述和理解复杂的化工与制药单元操作的动态行为。我们首先回顾了基本的质量、能量和动量守恒原理，并将其应用于建立过程的数学模型。重点讨论了偏微分方程（PDE）模型的简化方法，例如模型降阶技术（Model Order Reduction），以适应实时控制的需求。 随后，本书详尽介绍了系统辨识（System Identification）的现代方法。我们不局限于经典的最小二乘法，而是深入讲解了基于子空间辨识（Subspace Identification）的技术，尤其适用于多输入多输出（MIMO）系统的辨识。讨论了辨识实验的设计，包括输入信号的选择（如PRBS和步长信号的优化设计），以及模型验证的标准（如残差分析和预测误差的统计检验）。特别强调了在存在过程噪声和结构不确定性时，如何获得鲁棒且具有预测能力的动态模型。 第二部分：高级过程控制策略 本部分构成了本书的核心，详细阐述了超越经典PID控制的先进控制技术。 模型预测控制（MPC）作为工业界最成功的APC技术之一，占据了核心地位。我们从理论基础出发，详细推导了线性MPC（LMPC）的二次规划（QP）求解过程，并探讨了在实际应用中处理约束（输入软约束、状态硬约束以及不等式约束）的有效策略。关键部分在于非线性模型预测控制（NMPC）的引入，探讨了使用如伪谱法（Pseudospectral Methods）或收敛性强的实时迭代线性化（Real-Time Iteration, RTI）方案来解决大规模非线性优化问题的实时性挑战。本书提供了大量的案例研究，涉及反应器温度控制、精馏塔分离优化以及结晶过程的晶体尺寸分布（CSD）控制。 鲁棒控制理论的应用是应对模型不确定性和外部扰动的关键。我们详细介绍了$mathcal{H}_{infty}$控制的设计流程，重点讨论了如何通过设计加权函数来平衡性能与鲁棒性。此外，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）作为一种对模型不确定性和外部扰动具有内在鲁棒性的非线性控制方法，也被深入剖析，包括设计二阶SMC以减少传统SMC的抖振问题。 第三部分：复杂系统的先进控制与优化 随着制药和精细化工过程复杂度的增加，对多变量耦合系统的控制需求也同步增长。 解耦控制与反馈线性化： 对于强耦合的MIMO系统，本书介绍了基于输入-输出线性化（Input-Output Linearization）的精确解耦技术，以及在存在零点（Non-Minimum Phase Zeros）时的局部线性化策略。 自适应控制与参数估计： 针对过程特性随时间漂移（如催化剂失活、换热器结垢）的情况，本书深入研究了自适应控制（Adaptive Control），特别是基于参数估计的自适应方案。讨论了基于梯度下降和卡尔曼滤波的参数在线更新机制，以及如何在自适应框架下保持系统的稳定性（如引入切换机制或基于持久激励的策略）。 优化与控制的融合： 本部分强调了如何将经济优化目标融入控制循环。讨论了动态优化（Dynamic Optimization）与MPC的结合，例如如何通过在线求解最优控制问题来实现产能最大化或能耗最小化。我们还探讨了分层控制结构，其中高层调度层负责设定优化目标，底层控制层（如MPC）负责执行跟踪。 第四部分：数字孪生与智能控制导论 面向工业4.0和未来智能制造，本书探讨了前沿的数字化技术在过程控制中的应用。 数据驱动的控制： 介绍了如何利用深度学习（如RNN和LSTM）来捕捉高维、非线性的动态关系，构建数据驱动的替代模型（Surrogate Models），并将其嵌入到MPC框架中，形成混合模型预测控制（Hybrid MPC）。 过程监测与故障诊断： 强调了基于模型的残差分析（如卡尔曼滤波器残差或MPC残差）在早期检测传感器漂移或执行器故障中的作用。介绍了多变量统计过程控制（MSPC）技术，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）在建立过程基线和实时监测中的应用。 本书内容组织严谨，理论推导详实，并配以大量的实际工程案例和MATLAB/Python仿真代码示例（非专门针对某一软件平台），旨在确保读者不仅理解先进控制的“是什么”，更能掌握其“如何做”以及在实际工业环境中“如何维护和改进”。本书是过程控制领域专业人士必备的深度参考手册。

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