HJ561-2010危险废物(含医疗废物)焚烧处置设施性能测试技术规范 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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isbn号码:9781351110822

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• 危险废物
• 医疗废物
• 焚烧
• 处置
• 性能测试
• 技术规范
• HJ561-2010
• 环保
• 环境工程
• 污染控制

现代工业过程控制与优化：面向可持续发展的智能系统集成 图书简介 本书旨在系统阐述现代工业领域中过程控制理论、先进控制策略的应用，以及如何通过集成智能系统实现生产过程的优化与可持续发展。全书内容紧密围绕如何利用现代信息技术和自动化手段，提高复杂工业系统的运行效率、产品质量、安全性和环境友好性。 第一部分：现代过程控制基础与经典理论 本部分回顾了工业控制系统的基本组成和工作原理，为后续高级主题的深入学习奠定理论基础。 第一章：工业过程控制系统架构 详细介绍了分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）和监控与数据采集系统（SCADA）的结构、功能及其在不同行业中的应用场景。重点分析了现代控制系统的网络化、集成化趋势，以及现场总线技术（如Profibus、Foundation Fieldbus）在提高数据传输实时性和可靠性方面的作用。讨论了控制系统的网络安全基础，这是确保工业信息系统稳定运行的关键要素。 第二章：经典过程控制理论回顾 深入探讨了经典的PID控制算法的原理、结构及其在工业过程中的广泛应用。分析了PID参数整定（如Ziegler-Nichols法、IMC法）的常用方法和局限性。同时，系统介绍了反馈控制、前馈控制、串级控制、比值控制等经典控制方案的设计思想与工程实现，强调了针对不同过程特性选择最优控制结构的原则。 第三章：过程辨识与模型建立 过程辨识是设计先进控制策略的前提。本章详细阐述了工业过程动态特性的获取方法，包括实验设计（如阶跃、脉冲输入）和数据采集技术。系统介绍了时域模型（如ARX、ARMAX模型）和频域模型的辨识方法，并讨论了模型失配对控制性能的影响及在线模型修正技术。 第二部分：先进过程控制（APC）策略与工程应用 本部分聚焦于处理传统PID控制难以应对的复杂多变量、强耦合或具有严格约束的工业过程的先进控制技术。 第四章：多变量控制理论与解耦 分析了工业生产中常见的强耦合多变量系统特性。重点介绍了基于矩阵代数的解耦控制方法，包括静态解耦和动态解耦。讨论了针对具有纯时间滞后的多变量系统，如何运用Smith预估控制器（Smith Predictor）来提高控制的超前性和稳定性。 第五章：模型预测控制（MPC） 模型预测控制作为当前最主流的先进控制技术，占据了本章的核心地位。详细讲解了MPC的基本原理，包括滚动优化、预测模型和控制约束的处理。深入探讨了线性MPC（LMPC）的算法实现，以及非线性MPC（NMPC）在处理强非线性系统时的优势和计算挑战。通过实际案例，展示了MPC在优化生产率和满足操作约束方面的强大能力。 第六章：模糊控制与神经网络控制 针对那些难以建立精确数学模型的系统，本章介绍了基于知识和数据驱动的智能控制方法。阐述了模糊逻辑控制器的设计步骤，包括模糊化、知识库构建和去模糊化过程，并探讨了其在非线性、不确定系统中的鲁棒性。同时，介绍了如何利用神经网络（如RBF网络、BP网络）对工业过程进行建模和在线控制，特别是在自适应控制方面的应用。 第三部分：工业过程优化与可持续性 本部分探讨了如何将先进控制技术与优化理论相结合，实现工业过程的经济性和环境效益最大化，迈向可持续制造。 第七章：实时优化（RTO）与集成 实时优化是实现操作目标最大化的核心。本章区分了过程控制层和优化层的功能，详细介绍了RTO系统的架构、模型构建（稳态模型或简化动态模型）以及优化算法的选择（如梯度法、内点法）。重点讨论了如何将RTO的优化结果作为先进控制器的设定值（Setpoint），实现对生产的平稳、经济运行的指导，确保系统始终运行在最优操作点附近。 第八章：过程监测、故障诊断与安全完整性 强调了在复杂工业环境中，状态监测和故障诊断对于保障连续运行的关键性。介绍了基于残差分析、模式识别和基于模型的故障检测方法。深入讨论了安全仪表系统（SIS）的设计与实施，引用了IEC 61511标准，阐述了安全完整性等级（SIL）的概念及其在风险评估和安全联锁系统设计中的应用，确保在工艺失控或设备故障时能安全停车。 第九章：节能减排与绿色过程控制 面向全球可持续发展的要求，本章探讨了控制系统在能源效率和环境管理中的作用。分析了余热回收、蒸汽网络优化等节能控制策略。详细介绍了污染物排放的在线监测技术及其与控制系统的集成，如何通过精确控制燃烧过程、废水处理单元等，实现污染物排放的实时最小化，推动工业过程向低碳和环境友好型转变。 第十章：工业大数据、物联网与数字化转型 展望了未来工业控制的发展方向。介绍了工业物联网（IIoT）的传感器技术、边缘计算及其在海量过程数据采集中的应用。探讨了如何利用大数据分析技术，如数据挖掘和机器学习，从历史操作数据中提取新的工艺知识，用于改进控制模型和预测设备健康状况（预测性维护），最终实现工厂的全面数字化和智能化运营。 本书特色： 本书的理论深度与工程实践紧密结合，不仅提供了严谨的数学模型和控制算法推导，更辅以大量典型的工业案例分析（如化工反应器温度控制、精馏塔塔顶压力控制、电力系统负荷频率控制等），帮助读者理解如何将复杂的理论转化为可部署、可操作的工程解决方案。本书适合流程工业的工程师、自动化专业的研究生及致力于工业智能化转型的技术人员参考使用。

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