具体描述
《计算机控制系统》对计算机控制系统的基本概念、组成原理、设计方法及应用进行了全面和系统的论述，主要内容包括计算机控制系统概述、计算机控制系统的理论基础、数字PID控制器、直接数字控制器、基于状态空间模型的设计方法、模型预测控制、模糊控制与神经元网络控制、过程输入输出通道、人机接口与抗干扰技术、微型计算机控制系统的工程设计、工业控制计算机和网络化控制系统。
《计算机控制系统》是作者在早期出版的《微型计算机控制系统》和《微型计算机控制技术》基础上，结合了作者近年来的教学和科研成果，吸收了国内外先进控制理论、技术和方法编写而成的。《计算机控制系统》重视理论联系实际，列举了大量工程实用技术和应用实例，可作为自动化、电气工程和计算机应用等专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为广大科研和工程技术人员的参考书。
好的，这是一份关于一本名为《计算机控制系统》的图书的简介，严格按照您的要求，详细描述其内容，但不包含您提及的图书的任何信息，并且力求自然流畅，不带任何人工智能生成痕迹。 --- 图书简介：《工业自动化与过程优化》 导言：新时代的工业脉搏 在当今高速迭代的制造业和能源领域，对生产效率、产品质量和能源消耗的精细化控制已不再是可选项，而是生存与发展的核心竞争力。《工业自动化与过程优化》一书，正是聚焦于这一时代命题，旨在为工程师、研究人员以及致力于提升运营效能的管理者提供一套全面、深入且实用的理论框架与技术路径。本书避开基础的电子电路或编程语言的冗余叙述，直接切入控制科学与现代生产力融合的交叉点，探讨如何运用先进的工程手段，实现对复杂物理过程的精准驾驭。 第一部分：现代控制理论的基石与升级 本书的开篇部分，扎实地奠定了理解现代工业控制系统的理论基础，但其视角并非停留在教科书的经典模型上，而是立刻转向这些模型在实际工程中的局限性与突破口。 第一章：系统建模与辨识的实用性挑战 本章首先回顾了传统的传递函数和状态空间模型，随后重点剖析了在非线性、时变系统（如大型化工反应釜、高精度机床）中，如何运用系统辨识技术，如子空间辨识法（Subspace Identification）和非线性动力学建模（如NARX模型），从实际采集的数据中提取出具有工程意义的数学描述。我们将详细探讨模型失真对控制性能的影响，并介绍模型验证的工业标准流程，确保所建模型能够可靠地反映真实物理世界的动态特性。 第二章：经典控制的现代诠释与局限 虽然现代控制占据主导地位，但PID控制依然是工业应用中最广泛的工具。本章不会简单复述PID的结构，而是深入探讨增益整定（Tuning）的先进方法。内容涵盖基于模型参考自适应控制（MRAC）的自整定技术，以及如何利用频率响应分析（如Nyquist和Bode图）来精确判断系统稳定裕度，并处理实际工况中常见的纯时间延迟（Dead Time）对控制环路的影响。 第二部分：先进控制策略的深度剖析 本部分是全书的核心，详述了解决复杂多变量、强耦合系统问题的尖端控制算法。 第三章：多变量解耦与先进状态反馈 针对化工、冶金等流程工业中常见的、多个控制目标相互制约的情况，本章着重介绍了动态矩阵控制（DMC）和模型预测控制（MPC）的精髓。我们将通过详尽的算例，演示如何构建一个预测模型，并在每个采样周期内求解一个有限时域优化问题，从而实现对未来行为的预见性控制。书中尤其关注MPC在约束处理（如阀门开度限制、温度安全上限）方面的应用，这是其区别于传统控制的关键优势。 第四章：非线性系统的补偿与适应 现代工业设备（如机器人关节、伺服驱动器）往往展现出显著的非线性特性。本章探讨了应对这些特性的策略。内容包括反馈线性化技术，它如何通过巧妙的坐标变换将非线性系统转化为线性系统进行控制；以及在系统参数不确定或发生显著漂移时，自适应控制（如基于Lyapunov理论的设计方法）如何动态调整控制器参数，以维持最优性能。 第五章：鲁棒性设计与不确定性管理 在存在传感器噪声、执行器故障和外部干扰的真实环境中，控制系统的鲁棒性至关重要。《工业自动化与过程优化》花费大量篇幅讲解$mathcal{H}_{infty}$控制理论。本章会清晰阐述如何将性能要求（如干扰抑制）和稳定性裕度转化为数学上的范数最小化问题，并通过LMI（线性矩阵不等式）求解器来合成具有严格性能保证的控制器。 第三部分：数字化集成与智能优化 随着工业4.0的浪潮，控制系统不再是孤立的执行单元，而是深度融入数据生态的智能节点。 第六章：实时数据采集与高性能计算平台 本章探讨了支持现代控制策略所需的高速数据处理基础设施。内容涵盖高性能分布式控制系统（DCS）的架构选择，现场总线技术（如EtherCAT和PROFINET IRT）在时间确定性方面的对比分析，以及如何利用FPGA/GPU加速来执行高频次的MPC或复杂滤波算法，从而打破传统PLC的计算瓶颈。 第七章：基于数据的学习与强化 本章将视角转向控制的未来方向——将机器学习引入闭环控制。我们介绍数据驱动的控制方法，特别是强化学习（Reinforcement Learning）在复杂流程优化中的潜力。重点讨论如何在安全的前提下（即在安全约束强化学习框架内），训练一个控制策略，使其能够在没有精确数学模型的情况下，通过与环境的持续交互，发现比专家设计更优化的操作点和过渡轨迹。 第八章：系统集成、诊断与容错 控制系统的可靠性是工业生产的生命线。本章聚焦于在线故障诊断（FDD）技术，包括基于残差生成与判别的方法，以及如何利用观测器（如卡尔曼滤波器的扩展形式）来实时估计系统状态和未测量的干扰。最后，探讨容错控制（FTC）的设计，确保在执行器部分失效或传感器漂移时，系统能够自动切换到备用策略或降级运行模式，保障关键生产任务的连续性。 结语：面向未来的工程师思维 《工业自动化与过程优化》最终的目标，是培养读者从“执行指令”到“设计系统”的思维转变。通过对这些前沿理论和工业实践的深度结合，读者将能够掌握驾驭下一代智能制造系统的核心能力，推动生产过程的持续、高效与安全。本书适合作为高等院校过程控制、自动化工程专业的高年级教材或研究生参考书，更是所有寻求技术突破的行业专业人士的案头必备。
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