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作者:Chidambaram, M.

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价格:54.95

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isbn号码:9780849310102

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• 控制系统
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• 过程仪表
• 控制工程
• 系统工程
• 建模与仿真
• 优化控制

过程控制的理论与实践：复杂系统动态行为的精确驾驭 本书导读： 在现代工业、能源、生物技术乃至环境工程领域，对复杂物理和化学过程的精确、稳定和高效控制已成为核心竞争力所在。本书《过程控制的理论与实践：复杂系统动态行为的精确驾驭》并非侧重于经典的数字控制算法或特定的硬件实现，而是深入探讨了使这些控制成为可能的底层数学原理、系统辨识方法，以及面向非线性、大延迟和多变量耦合的先进控制策略的哲学基础与工程应用。 本书的重点在于构建一个坚实的理论框架，使读者能够理解并设计出能够应对现实世界中瞬息万变和固有不确定性的控制系统。我们专注于从系统建模的起点开始，系统地引导读者穿越经典的控制理论，直至前沿的智能与自适应技术。 --- 第一部分：过程动力学与系统建模基础 第一章：过程物理的数学映射 本章首先建立了从物理现象到数学模型的桥梁。过程控制的本质在于对物理系统（如反应器、热交换器、蒸馏塔等）的动态行为进行准确描述。我们详细讨论了一阶、二阶乃至高阶线性微分方程在描述过程瞬态响应中的作用。重点阐述了质量、能量和动量守恒定律在建立过程数学模型中的应用，包括常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的简化与离散化。尤其关注了非等温反应器和大型换热网络中热力学和流体力学耦合带来的建模挑战。 第二章：线性化与状态空间表示的威力 虽然实际过程大多是非线性的，但线性化是分析和设计控制器的关键第一步。本章深入探讨了泰勒级数展开在平衡点附近线性化过程动力学的方法。随后，重点转向状态空间表示法。详细讲解了如何将高阶微分方程转化为标准的状态空间形式 $dot{mathbf{x}} = mathbf{Ax} + mathbf{Bu}$，以及这种表示法在分析系统可控性 (Controllability) 和可观测性 (Observability) 方面提供的强大工具。我们通过实例展示了状态空间法如何揭示系统内在的结构特性，这是传统传递函数方法难以捕捉的。 第三章：辨识：从数据到模型 在许多情况下，精确的物理模型难以获得，或者由于操作条件变化而失效。本章聚焦于系统辨识 (System Identification) 技术，即利用输入/输出数据来估计过程模型参数或结构。内容涵盖了经典最小二乘法、递推最小二乘法 (RLS)，以及针对存在过程噪声和测量误差的工具变量法 (Instrumental Variables)。我们详细讨论了如何设计实验激励信号（如PRBS和步长信号），以及如何评估所获模型的一致性、渐近性和可信度，确保模型对实际控制设计的有效性。 --- 第二部分：经典反馈控制器的理论基础与设计 第四章：闭环系统的稳定性分析 稳定性是过程控制的基石。本章从扎实的代数和频率域角度，全面分析了闭环系统的稳定性。内容包括劳斯-赫尔维茨判据在时间域中确定特征多项式的根的位置，以及奈奎斯特 (Nyquist) 稳定性判据在频率响应分析中的应用。我们强调了增益裕度和相位裕度的概念，它们是衡量系统稳定裕度和鲁棒性的工程指标，并解释了如何通过这些指标来指导控制器的初步整定。 第五章：根轨迹法与频率响应设计 本章探讨了两种经典且直观的控制器设计方法。根轨迹法侧重于展示开环极点如何随控制器增益 $K$ 的变化而在s平面上移动，帮助设计者直观地选择控制器参数以满足瞬态响应要求（如超调量和沉降时间）。频率响应法（波德图与尼奎斯特图）则侧重于分析系统对不同频率扰动的响应特性，并指导超前-滞后 (Lead-Lag) 补偿器的设计，以在保持稳定性的同时改善暂态性能和消除稳态误差。 第六章：PID 控制器的深度剖析与局限性 PID（比例-积分-微分）控制器仍然是工业界应用最广泛的工具。本章超越了简单的“P、I、D”公式，深入探讨了数字PID的实现细节，包括采样时间的影响、微分项的噪声放大问题以及积分饱和的处理。更重要的是，本章分析了PID在处理严重非线性、大延迟和强耦合系统时的内在局限性，为引入更高级的控制方法奠定了基础。 --- 第三部分：现代控制：面向复杂性的应对策略 第七章：最优控制与线性二次型调节器 (LQR) 本章引入了“最优”控制的概念，即在满足特定性能指标的同时，优化控制器的设计。变分法和庞特里亚金最小原理的理论背景被用于推导最优控制解。重点详细阐述了线性二次型调节器 (LQR) 的设计过程，它通过最小化一个包含状态误差和控制努力的二次型成本函数，来计算最优的反馈增益矩阵 $mathbf{K}$。我们强调了LQR在多输入多输出（MIMO）系统设计中的优越性，尽管其应用受限于系统必须是线性的。 第八章：观测器设计与状态估计 当系统状态变量（如反应器内的温度分布或液位）无法直接测量时，必须依赖状态观测器进行估计。本章详细介绍了卡尔曼滤波 (Kalman Filter) 的原理，这是一个最优线性估计器，它结合了系统模型预测和测量数据的修正，以最小化估计误差的协方差。我们区分了全维观测器（如Luenberger观测器）和简化型观测器，并讨论了观测器设计与控制器设计（如分离原理）之间的关系。 第九章：针对非线性和延迟的先进控制 本部分聚焦于传统线性方法失效的领域。 1. 非线性控制基础：介绍了反馈线性化 (Feedback Linearization) 的概念，目标是通过一个非线性状态变换和反馈律，将原非线性系统转化为一个线性的、可控的系统。同时，探讨了滑模控制 (Sliding Mode Control, SMC) 的原理，利用快速切换控制律实现对外部扰动和模型不确定性的强大鲁棒性。 2. 大延迟系统处理：详细分析了死区时间 (Dead Time) 对过程控制的毁灭性影响。系统性地介绍了预测控制 (Predictive Control) 的核心思想，特别是内部模型控制 (Internal Model Control, IMC) 结构，它如何通过前馈补偿死区，并解释了动态矩阵控制 (DMC) 和模型预测控制 (MPC) 的基本机制，即利用模型在未来时间步进行优化以应对延迟。 --- 第四部分：面向实际应用的优化与鲁棒性 第十章：模型预测控制 (MPC) 的工程实现 MPC作为最成功的先进过程控制技术之一，在本章得到重点阐述。内容涵盖了MPC的滚动时域优化原理，如何建立随时间变化的约束条件（如阀门限位、安全温度范围），以及如何利用二次规划 (QP) 或非线性规划 (NLP) 求解器在每个采样周期内确定最优的控制序列。本书将分析MPC在实际工厂中如何平衡性能与计算资源，以及其对模型准确性的依赖性。 第十一章：鲁棒性设计与不确定性处理 一个可靠的控制系统必须能够容忍模型误差、传感器漂移和外部扰动。本章探讨了鲁棒控制的理念。重点介绍$mathcal{H}_{infty}$ 控制的基本思想，即设计控制器，使其在所有可能存在的模型不确定性范围内，将性能指标（如扰动到输出的增益）最小化。这提供了一种系统化的方法来量化和优化控制系统的最坏情况性能。 第十二章：控制系统的自适应与学习 在过程参数随时间漂移（如催化剂失活、污垢积累）的情况下，固定增益的控制器表现不佳。本章介绍了自适应控制 (Adaptive Control) 的概念，包括基于参数估计的自适应控制 (MRAC) 和自整定 PID 的方法。重点分析了如何使用在线辨识技术来跟踪过程参数的变化，并实时调整控制律，以确保系统在长期运行中维持最优性能。 --- 结论：控制系统的未来视野 本书的最终目标是培养读者将理论深度与工程实用性相结合的能力。我们坚信，理解过程的物理本质、选择恰当的数学模型，并根据系统的动态复杂性选择匹配的控制策略，是实现高效、安全和可持续工业自动化的关键。本书为读者打下了坚实的基础，使其能够自信地迎接从经典控制到现代优化、从线性到非线性系统的所有挑战。

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《Computer Control of Processes》这个书名，在我脑海里勾勒出了一幅由代码和机器组成的智慧图景。我一直对那些能够让冰冷机械拥有“智慧”的幕后技术充满好奇。 我猜想，这本书会从最基础的控制理论讲起，逐步深入到如何利用计算机的强大计算能力来模拟、分析和优化工业生产的每一个环节。 我尤其期待书中是否会涵盖一些关于实时操作系统（RTOS）的内容，因为在工业控制中，毫秒级的响应速度至关重要。 同时，我好奇书中是否会介绍一些关于网络安全在工业控制系统中的应用，毕竟，一个被攻破的控制系统可能会带来灾难性的后果。 我想象这本书会充满各种图表、流程图和技术术语，需要我集中精力去理解每一个概念。 我相信，读完这本书，我将能更清晰地看到，计算机是如何将传统的自动化流程提升到一个全新的智能水平，从而推动整个工业界的革新。

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这本书的封面设计，给我的第一印象是那种严谨而专业的学术风格，让人一看就知道它不是一本轻松的读物，而是需要投入时间和精力去消化吸收的。虽然我还没来得及阅读正文，但仅仅是这个书名《Computer Control of Processes》就让我联想到了一系列我一直以来思考的问题。 我常常在想，在工业自动化的浪潮中，计算机控制究竟扮演着一个怎样的核心角色？ 它是不是就像人类的大脑一样，通过接收各种传感器传来的“感觉”信号，然后进行“思考”和“决策”，最终指挥“身体”——也就是各种执行器——来完成特定的任务？ 我特别好奇，这本书会不会涉及到一些具体的控制算法，比如PID控制器，以及它们是如何在实际应用中进行参数整定的。 我也想象书中可能会有很多图表和公式，用来描述不同控制策略的数学模型，以及它们在不同工况下的性能表现。 毫无疑问，这本书的内容会非常扎实，而且需要一定的工程或计算机科学背景才能完全领会。 我相信，通过阅读这本书，我能够更清晰地认识到，计算机技术是如何将传统工业流程变得更加高效、精准和可靠的。

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仅仅凭借《Computer Control of Processes》这个书名，我就能想象到这本书会是一本关于如何让计算机成为工业流程“大脑”的深度探讨。我脑海里浮现的是，在现代工业的巨大车间里，无数的机器和传感器通过计算机网络连接在一起，它们协同工作，仿佛拥有了生命一般。 我特别好奇，书中会不会详细讲解各种控制器的设计原理，比如比例-积分-微分（PID）控制器，以及它们在实际应用中是如何根据实时数据进行调整的。 我也期待能看到关于高级控制策略的介绍，例如模型预测控制（MPC），这种能够预判未来系统状态并提前做出最优决策的控制方法。 想象一下，这本书就像一本技术手册，它不仅会告诉我们“是什么”，还会深入剖析“为什么”和“怎么做”。 我预感，阅读这本书将会是一次严谨的学术训练，它会让我更加深刻地理解，计算机技术是如何驱动着现代工业的进步，让生产过程变得前所未有的精确和高效。

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这本书，虽然我还没有真正翻开它的书页，但光是书名《Computer Control of Processes》就足以勾起我对这个领域的好奇心。我经常会设想，这本书会如何巧妙地将抽象的计算机科学概念与现实世界中复杂多变的工业流程联系起来。我期待着它能够深入浅出地解释，究竟是什么样的算法和模型，才能让计算机如此精准地“理解”并“操控”诸如化工厂的反应器、发电厂的涡轮机，甚至是航空母舰的推进系统。 我脑海中浮现出的是，作者或许会从基础的反馈控制理论讲起，然后循序渐进地引入数字信号处理、状态空间方法，乃至更高级的自适应控制和模糊逻辑。我猜测，书中可能还会包含一些引人入胜的案例研究，例如如何通过计算机控制来优化生产效率，降低能耗，或者提高产品的质量稳定性。 尤其令我感兴趣的是，这本书会不会探讨在面对突发状况，比如设备故障或者原材料成分波动时，计算机控制系统是如何做出实时决策，并采取相应的应对措施的。 这绝对是一本需要认真研读的书，我预感它将为我打开一扇新的窗户，让我对现代工业的智能化运转有一个更加深刻的理解。

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当我第一次看到《Computer Control of Processes》这个书名时，我的脑海中立刻闪过了一系列关于自动化和智能化工厂的画面。我一直对那些能够自我调节、优化运行的复杂系统非常着迷，而这本书似乎正是打开这个奥秘之门的钥匙。 我很好奇，这本书会不会深入探讨不同类型的计算机控制架构，比如集中式控制、分布式控制，甚至是最新的网络化控制系统。 我也猜测，它可能会涉及一些关于系统辨识和模型建立的技术，因为只有准确地理解被控对象，才能设计出有效的控制策略。 此外，我还对书中关于鲁棒控制和最优控制的论述充满了期待。 在工业生产中，不确定性和扰动是不可避免的，能够设计出在各种不利条件下都能稳定工作的控制系统，无疑是技术上的一个巨大挑战。 我想象这本书会提供一些理论上的指导和实践上的案例，帮助我们理解如何应对这些挑战。 毫无疑问，这本书将是一次深入的理论学习之旅，也可能是一次对工业自动化前沿技术的探索。

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