Tuning of Industrial Control Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Corripio, Armando B.

出品人:

页数:254

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价格:765.00 元

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isbn号码:9781556177132

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• 工业控制
• 控制系统
• 调谐
• 优化
• 自动化
• 过程控制
• PID控制
• 系统辨识
• 控制工程
• 动态系统

工业系统控制理论与实践：从基础到前沿 本书深入探讨了现代工业控制系统的设计、分析与实现，旨在为工程师、研究人员及相关领域的专业人士提供一个全面而深入的知识框架。内容涵盖了控制理论的经典原理、先进的数字控制技术、系统建模与仿真，以及在复杂工业环境下实施可靠控制策略的实际操作指南。 第一部分：控制系统基础与数学工具 本部分首先回顾了控制工程的核心概念，包括反馈控制的必要性、系统响应的特性（如瞬态响应和稳态误差），并详细介绍了用于系统描述和分析的数学工具。 1.1 经典控制理论回顾 时域分析与动态特性：深入剖析一阶和二阶系统的动态行为，如上升时间、超调量、建立时间。讨论了开环和闭环系统的稳定性判据，侧重于利用时间响应特征来指导控制器参数的初步设定。 频域分析的基石：详细介绍拉普拉斯变换在系统分析中的应用，包括传递函数的建立和简化。重点讲解了频率响应的概念，阐述了伯德图（Bode Plot）、奈奎斯特图（Nyquist Plot）在评估系统稳定裕度和性能方面的作用。 根轨迹法：系统地阐述了根轨迹法的构建规则及其在系统设计中的应用。如何通过移动控制器的增益来观察闭环极点变化，并据此优化系统的阻尼比和自然频率，以达到期望的过渡过程性能。 1.2 系统建模与状态空间描述 为应对多输入多输出（MIMO）系统的挑战，本部分引入了现代控制理论的核心工具——状态空间表示法。 线性系统的状态空间建模：讲解如何根据物理定律（如电路、机械、热力学）建立系统的状态方程 $dot{x} = Ax + Bu$ 和输出方程 $y = Cx + Du$。详细讨论了系统的可控性和可观测性分析，这是设计现代控制器的前提。 模型简化与等效：探讨了高阶系统降阶（Model Reduction）的技术，例如模态分析法，以获得更简洁但能保留关键动态信息的低阶模型，便于后续的控制器设计和仿真。 非线性系统的初步处理：简要介绍了描述函数法和相平面分析法，用于初步理解简单非线性系统（如存在死区、饱和）的定性行为。 第二部分：数字控制系统的设计与实现 鉴于现代工业控制系统几乎全部依赖于微处理器和可编程逻辑控制器（PLC），本部分专注于离散时间系统的理论与设计方法。 2.1 离散时间系统分析 Z变换与离散化：详细阐述Z变换的性质及其在离散系统分析中的应用。重点讲解了如何将连续时间系统通过零阶保持器（ZOH）或一阶保持器转换为等效的离散时间模型。 脉冲传递函数与稳定性：分析离散系统的脉冲传递函数，并介绍 Jury 判据，这是判断离散系统稳定性的关键工具。 2.2 PID 控制器的精细调优 PID 控制器因其简单性和鲁棒性，仍是工业界的主流。本部分超越了基本的Ziegler-Nichols整定法，深入探讨高级调优策略。 基于模型的精确整定：利用系统辨识得到的精确模型，通过频率响应匹配法或最小二乘法来计算最优的 $K_p, K_i, K_d$ 参数组合。 抗饱和与抗积分谡化（Anti-Windup）：详细设计和比较不同类型的抗饱和控制策略，确保在执行器饱和时，系统依然能快速恢复控制能力，避免积分项过度累积。 增量式 PID 与死区补偿：讨论如何优化增量式 PID 算法以提高控制精度，并介绍对低成本传感器和执行器带来的非线性效应（如死区）的补偿技术。 第三部分：现代控制方法与先进技术 本部分聚焦于利用现代控制理论工具解决复杂、高维或具有不确定性的控制问题。 3.1 状态反馈与最优控制 极点配置（Pole Placement）：详细讲解如何通过设计状态反馈矩阵 $K$ ($mathbf{u} = -Kmathbf{x} + r$) 将闭环系统极点任意放置到期望的位置，从而实现期望的动态响应。 观测器设计（Observer Design）：鉴于状态变量往往无法直接测量，本节详细介绍 Luenberger 观测器和卡尔曼滤波器的原理与实现，用于精确估计不可测量的系统状态。 线性二次型调节器（LQR）：阐述 LQR 理论，该理论通过最小化一个二次型代价函数（包含状态误差和控制输入的加权）来自动确定最优的状态反馈增益 $K$，是实现性能与控制律“成本”之间平衡的强大工具。 3.2 鲁棒控制与不确定性处理 工业现场充满模型不确定性、传感器噪声和外部干扰。本部分介绍如何设计在这些不利条件下依然表现良好的控制器。 H-无穷范（$H_{infty}$）控制：介绍 $H_{infty}$ 控制的基本思想，即最小化系统对特定干扰或参考输入的敏感度（以 $H_{infty}$ 范数衡量），从而确保在最坏情况下的性能。 滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）：深入探讨SMC的结构，包括设计滑模面和切换律。重点分析其在处理外部扰动和模型不确定性方面表现出的固有鲁棒性，并讨论如何设计连续切换以避免高频抖振（Chattering）。 第四部分：系统辨识与自适应控制 为应对生产过程参数随时间漂移或工况变化的情况，系统辨识和自适应控制技术至关重要。 4.1 工业系统辨识 数据驱动的系统辨识：介绍参数估计的经典方法，如最小二乘法（LS）及其扩展（如递归最小二乘法，RLS）。讨论如何设计激励信号（如PRBS序列），以获取信息丰富的输入/输出数据。 模型结构选择：讲解如何利用自相关和互相关函数来确定合适的 ARX、ARMAX 或 OE 模型结构。 4.2 自适应控制基础 参数自整定：介绍如何结合系统辨识技术，使控制器参数实时跟随过程参数的变化。详细分析基于模型参考自适应控制（MRAC）的两种主要结构（直接法与间接法）。 基于增益调度的控制：阐述如何预先建立不同操作点下的控制器数据库，并通过一个调度变量（如负载率、温度）来平滑过渡，实现全局范围内的精确控制。 第五部分：工业应用与前沿趋势 本部分将理论知识与实际工程问题相结合，并展望未来控制技术的发展方向。 时间延迟系统的处理：分析具有明显时间延迟的系统（如长距离管道、大型热交换器）对稳定性的影响，并介绍如戴维斯方法（Davison’s method）或精确预测控制（EPC）等处理延迟的策略。 先进过程控制（APC）：详细介绍模型预测控制（MPC）的核心算法。阐述如何利用在线优化技术，显式地处理系统约束（如阀门开度限制、安全温度上限），是实现高效率生产的关键技术。 控制系统的网络化与安全：探讨现场总线（Fieldbus）、工业以太网等网络化控制系统的延迟与同步问题，并引入控制系统网络安全的基本概念，以保护关键基础设施免受网络攻击。 本书的最终目标是使读者不仅理解“如何”设计一个控制器，更能理解“为什么”选择特定的控制策略，从而具备分析、诊断和优化复杂工业控制系统的能力。

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我原本是抱着学习一些“高深”自动化技术的想法来翻阅这本《工业控制系统调优》的，没想到它带来的惊喜远超预期。这本书的叙述方式非常独特，它不是那种枯燥的教科书风格，而是更像一位经验丰富的工程师在娓娓道来。书中在讲解每一个控制策略时，都会先从实际的工业应用场景出发，引出需要解决的问题，然后再循序渐进地介绍相应的理论和方法。例如，在讨论多变量耦合系统的控制时，它并没有直接抛出复杂的矩阵运算，而是先用一个实际的化工过程作为例子，说明了为什么传统的单回路控制在这里会失效，以及为什么需要引入解耦控制。书中的许多章节都包含了大量的案例研究，这些案例都非常贴近实际生产中的常见问题，比如传感器噪声的处理、执行器饱和的影响、以及如何应对生产过程中的非线性特性。作者在描述这些案例时，语言非常生动，仿佛我就置身于那个生产车间，亲身经历着那些调优的挑战。我尤其欣赏的是它对“软测量”技术的介绍，这对于那些无法直接测量关键过程变量的场景来说，简直是福音。这本书让我看到了理论与实践之间完美的结合点，也让我对工业控制系统的优化有了更深刻的理解。

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作为一名资深的自动化工程师，我阅过的技术书籍不在少数，但《工业控制系统调优》这本书无疑给我留下了极其深刻的印象。它所涵盖的范围之广，论述的深度之透彻，都让我感到惊叹。这本书在介绍各种先进控制策略时，并没有停留在概念层面，而是深入到算法的细节，并提供了详尽的数学推导和实现思路。我特别喜欢书中关于“鲁棒控制”和“最优控制”的章节。在实际的工业生产中，我们经常会面临各种不确定性和扰动，例如原材料的变化、环境温度的波动、甚至设备的老化。鲁棒控制的引入，能够有效地保证系统在这些不确定性存在的情况下，仍然能够保持稳定的性能。而最优控制的原理，则为我们提供了一个寻找最佳控制策略的理论框架，这对于那些对性能有极高要求的关键过程来说，无疑是至关重要的。书中对这些高级控制理论的讲解，逻辑清晰，条理分明，即使是初学者，也能通过细读掌握其精髓。而且，书中还穿插了一些关于系统辨识和模型更新的内容，这对于那些需要根据实际运行数据来动态调整控制参数的系统，提供了非常有价值的指导。

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这本《工业控制系统调优》简直是为我量身定做的！我一直觉得自己的PLC编程能力还不错，但每次面对那些复杂的模糊控制算法或者PID参数整定时的头疼，总让我觉得自己离真正的“专家”还有距离。这本书的到来，就像黑暗中的一盏明灯，精准地照亮了我的知识盲区。它不仅仅是简单地罗列公式，更注重的是原理的深入剖析。比如，对于许多工程师来说，PID参数整定往往是靠经验和试错，耗时耗力，效果也参差不齐。这本书却详细地讲解了多种调优方法，从Ziegler-Nichols方法到更现代的软件仿真优化，甚至还提到了基于模型预测控制（MPC）的自适应调优策略。更让我惊喜的是，它没有回避那些理论上的难点，而是用通俗易懂的语言，结合实际的工业案例，将复杂的概念变得清晰明了。书中大量的图表和流程图，更是将抽象的算法逻辑具象化，让我在理解时事半功倍。我已经迫不及待地想将书中学到的知识应用到我负责的生产线上，相信这次的参数调整，一定能带来质的飞跃，提升生产效率，降低能耗，这正是我一直追求的目标。

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这本《工业控制系统调优》简直是我在工业自动化领域的一本“宝典”！我之前一直觉得，做好一个自动化项目，无非就是选好PLC、HMI、以及一些传感器和执行器，然后进行基本的逻辑编程。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它让我意识到，真正的“精髓”在于如何让这些硬件和软件协同工作，达到最优的运行状态。书中关于“性能指标”的讨论，让我对如何量化评估控制系统的表现有了全新的认识，不再是模糊的“运行顺畅”，而是具体的响应时间、超调量、稳态误差等。我尤其对书中关于“模型预测控制（MPC）”的讲解印象深刻。MPC的先进性在于它能够预先预测未来的系统行为，并根据预测结果来优化控制指令，这对于处理具有长时滞和耦合特性的复杂系统来说，简直是“神器”。书中通过详细的案例分析，展示了MPC在炼油、化工、电力等行业的成功应用，让我看到了将这些前沿技术应用到我所在行业的巨大潜力。这本书不仅提升了我的理论认知，更给了我实际操作的信心，让我相信通过科学的调优，我能够将现有的生产线提升到一个全新的水平。

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不得不说，《工业控制系统调优》这本书的价值，远远超出了我对一本技术书籍的期待。它不仅仅是一本关于“怎么做”的书，更是一本关于“为什么这么做”的书。书中对于每一个调优方法的介绍，都追溯到了其背后的数学原理和物理意义，这使得我在理解和应用时，能够做到知其然，更知其所以然。我尤其欣赏书中关于“安全和可靠性”的章节。在工业控制领域，系统的稳定性固然重要，但安全更是重中之重。这本书详细地探讨了如何通过调优来提高系统的容错能力，以及如何在故障发生时，采取有效的应对措施，将风险降到最低。书中的内容并非空中楼阁，而是充满了大量的实际应用案例，这些案例都来自真实的工业生产场景，并且详细描述了调优前后的效果对比。例如，书中关于如何处理“开关量控制”在连续过程中的调优问题，就为我解决了不少实际难题。总而言之，这本书为我打开了一扇通往工业控制系统优化新世界的大门，让我看到了理论与实践结合的无限可能，也为我未来的职业发展提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导。

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