软测量技术原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业

作者:李海青等编

出品人:

页数:138

译者:

出版时间:2000-9

价格:20.00元

装帧:其他

isbn号码:9787502529079

丛书系列:

图书标签:

• 软测量
• 过程控制
• 数据分析
• 建模
• 工业应用
• 人工智能
• 机器学习
• 优化
• 预测
• 化学工程

现代控制理论与先进过程控制 本书是为过程控制领域的研究人员、高级工程师和研究生精心编写的一本深入、全面的专著。它系统地阐述了从经典的控制理论基础到当前最前沿的先进过程控制（APC）技术，旨在为读者提供一个坚实的理论框架和实用的工程化解决方案。 本书结构严谨，内容覆盖面广，旨在弥合传统控制理论与复杂工业过程实时优化之间的鸿沟。全书共分为六个主要部分，共计二十章，层层递进，确保读者能够构建起一个完整的知识体系。 --- 第一部分：经典控制理论的深化与回顾 (Foundation and Refinement) 本部分首先回顾了经典控制理论的核心概念，如传递函数、状态空间表示、频率响应分析等，但重点聚焦于这些理论在实际高维、非线性系统中的局限性。 第一章：系统建模的挑战与选择： 详细讨论了不同建模方法（如物理建模、系统辨识、黑箱/灰箱模型）的优缺点。着重分析了工业界常用的多输入多输出（MIMO）系统的结构化建模，特别是针对时滞环节和非最小相位特性的处理技巧。 第二章：经典控制器设计在高复杂系统中的重审： 深入探讨了PID控制器在处理强耦合、大延迟和长流程系统时的固有缺陷。本章引入了更为精细的鲁棒性分析工具，如郭德鲁（Nyquist-Schur）判据的现代拓展应用，以及如何利用H-无穷范数对控制器的性能进行严格的界定。 第三章：线性系统理论的极限与过渡： 状态空间方法的深入应用，重点分析了可控性、可观测性在大型反应器网络中的实际意义。引入了基于Lyapunov稳定性理论的间接稳定性分析方法，为后续非线性控制打下基础。 --- 第二部分：先进过程控制的核心：模型预测控制（MPC） (Model Predictive Control Mastery) 模型预测控制是现代化工、石油和冶金过程中实现经济效益最大化的核心工具。本部分将MPC的理论与实践提升到新的高度。 第四章：MPC的基本原理与优化基础： 详细介绍了滚动时域优化（Receding Horizon Optimization）的数学原理，包括目标函数的构建（运行成本、能耗、产品质量指标）和约束处理机制（硬约束与软约束的转化）。 第五章：线性模型预测控制（LMPC）的实施细节： 重点阐述了如何处理约束优化问题的求解器选择（如内点法、序列二次规划SQP），以及在线计算效率的提升策略。引入了准对角化技术以加速大型LMPC的求解速度。 第六章：非线性模型预测控制（NMPC）的理论突破： 针对化工过程普遍存在的强非线性，本章深入讲解了使用高阶泰勒展开、奇异摄动法对非线性模型进行线性化处理的策略，以及直接配点法（Direct Collocation）在NMPC中的应用，探讨了其在保证实时性方面的计算代价与优化效果的权衡。 第七章：MPC的鲁棒性设计与不确定性处理： 这是MPC实际应用中的关键瓶颈。本章详述了鲁棒MPC（RMPC）的构建，包括多模型方法、集合上的模型预测控制（SMPC），以及如何利用概率模型来处理传感器噪声和模型失配带来的影响。 --- 第三部分：多变量控制系统设计 (Multivariable Control Systems Design) 本部分专注于处理工业生产中常见的强耦合MIMO系统，超越了传统的解耦思路。 第八章：耦合系统的解耦技术： 传统的前馈解耦和反馈解耦的局限性分析。重点讲解了基于逆模型的前馈补偿策略，以及在存在模型不确定性时，如何设计具有鲁棒性的动态解耦器。 第九章：奇异值分解（SVD）在MIMO分析中的应用： 利用SVD来量化系统增益、识别系统主方向（输入/输出增益最大的方向），以及确定系统的固有耦合程度，这对于选择最佳的控制结构至关重要。 第十章：基于$mathcal{H}_{infty}$控制器的多变量鲁棒设计： 详细阐述了如何将控制目标（抗扰动、跟踪误差）和系统动态转化为标准的$mathcal{H}_{infty}$控制问题，并通过求解所得的代数Riccati不等式（ARE）来获得一个能够保证全局稳定性和性能边界的控制器。 --- 第四部分：智能与优化驱动的控制策略 (Intelligent and Optimization-Driven Control) 本部分探索了如何结合数据驱动方法和高级优化理论来应对传统方法难以处理的复杂工况。 第十一章：模糊逻辑与专家系统在控制中的融合： 讨论了如何利用操作人员的经验知识构建模糊推理系统，并将其与基于模型的控制层集成，形成混合控制架构，特别适用于难以精确建模的相变或阶段性过程。 第十二章：自适应控制系统的先进形式： 重点分析了基于切换机制的自适应控制（Gain Scheduling）和基于参数估计的自适应控制（如MRAC）。详细分析了这些方法在系统动态变化（如催化剂失活）时的收敛性和稳定性保证。 第十三章：基于进化算法的控制器优化： 探讨了遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）在寻找最优PID参数集、最优MPC权重矩阵以及最优控制律结构方面的应用，强调了计算效率与优化质量的平衡。 --- 第五部分：过程控制中的估计与状态重构 (Estimation and State Reconstruction) 准确的状态估计是先进控制得以有效实施的前提。 第十四章：卡尔曼滤波的深入应用与扩展： 从经典离散卡尔曼滤波出发，详细推导了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在线性化假设失效时的性能表现和修正策略，特别关注其在非线性传感信号处理中的应用。 第十五章：观测器设计：Luenberger观测器到非线性观测器： 讨论了高增益观测器在处理传感器噪声敏感性问题上的局限性，并介绍了基于全局特征的非线性观测器设计方法，以确保在系统处于非线性区时依然能可靠地重构状态变量。 --- 第六部分：工业实施与案例分析 (Industrial Implementation and Case Studies) 本部分将理论知识与实际工程应用紧密结合，展示了先进控制技术在真实工业场景中的落地。 第十六章：采样、量化与控制器的实时性挑战： 分析了离散化对连续时间系统的影响，讨论了高频数据采集、时间延迟对稳定性和性能的实际影响，以及实时操作系统（RTOS）的选择标准。 第十七章：自动化系统集成与安全防护： 探讨了先进控制器（如APC层）与基础控制系统（DCS/PLC）之间的接口标准（如OPC UA），以及如何设计安全层（Safety Instrumented System, SIS）与优化控制层之间的交互逻辑，以防止优化层的故障影响基本安全运行。 第十八章：精馏塔的能效优化控制案例： 以典型的高分离度精馏塔为例，演示如何利用MPC同时优化塔顶塔釜产品纯度与能耗（再沸器蒸汽消耗），展示了MPC在经济指标优化中的优势。 第十九章：复杂反应堆的温度和组分控制： 分析了高度放热反应器中，如何利用先进的反馈与前馈相结合的策略，精确控制反应温度，以规避热失控风险，并最大化目标产物收率。 第二十章：系统辨识在控制回路优化中的闭环应用： 总结了系统辨识技术如何被集成到控制系统的自适应维护策略中，即在系统性能下降时自动触发模型更新流程，确保控制器的长期有效性。 --- 本书特色： 数学严谨性与工程实用性的完美结合： 理论推导详实，同时提供了大量的MATLAB/Simulink验证案例和工业参数设置指南。 前沿性： 重点涵盖了当前工业界急需的鲁棒MPC和NMPC的实施细节。 面向复杂系统： 专注于解决高维、强耦合、时滞和非线性等现代化工过程中的核心难题。 本书是从事过程控制系统设计、优化和研发的高级技术人员不可或缺的参考手册。

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我是一名在读的硕士研究生，研究方向是过程控制。导师推荐我阅读《软测量技术原理及应用》，说这本书在理论深度和应用广度上都做得相当不错。我翻看了目录，发现书中涵盖了许多我感兴趣的主题，比如基于深度学习的软测量模型构建、在线模型更新以及模型的可解释性研究。我最希望的是，这本书能够提供一些非常具有指导意义的算法实现细节，不仅仅是理论公式的推导，而是能够看到具体的代码框架或者算法流程。同时，如果书中能提供一些公开的软测量数据集，或者指导读者如何获取和处理实际数据，那将大大提升其学习价值。我目前正在进行一个关于高炉过程软测量的项目，非常希望能从这本书中找到一些关于如何处理高温、高压、多变量耦合等复杂工艺数据的灵感和方法。

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这是一本非常出色的关于测量技术入门的书籍。对于那些和我一样，对物理世界的各种量化现象感到好奇，但又不知道从何入手的朋友来说，《软测量技术原理及应用》提供了一个非常好的起点。它不仅仅是一本枯燥的理论书，从序言和目录来看，它似乎还穿插了许多生动有趣的例子，将复杂的原理用通俗易懂的方式解释出来。我尤其对书中关于如何从看似杂乱无章的数据中提炼出有价值信息的技术感兴趣。如果这本书能够引导读者认识到，即使是看似简单的测量，背后也可能蕴含着深刻的科学原理，并教会我们如何运用一些“聪明”的方法来解决问题，那么它就绝对是一本值得反复阅读的佳作。我希望在阅读过程中，能够逐渐培养起一种用数据说话、用模型思考的思维方式。

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这本书的封面设计相当吸引眼球，是那种一眼就能让人记住的类型。书名《软测量技术原理及应用》本身就充满了科技感和实用性，让我对它充满了期待。我是一名刚刚接触计量领域的学生，对于一些复杂的物理量测量和数据处理总是感到束手无策。这本书的出现，恰好解决了我的燃眉之急。从目录来看，它系统地介绍了软测量技术的核心概念，包括模糊逻辑、神经网络、支持向量机等，并且详细阐述了这些技术的数学原理。我特别感兴趣的是关于模型建立和优化的部分，这对于实际应用至关重要。书中是否会提供丰富的实例，让我能够将理论知识与实际操作相结合，是决定我是否会推荐给其他同学的关键。如果书中能够深入讲解如何针对不同的测量对象和环境选择合适的软测量模型，并给出具体的建模步骤和调参技巧，那就太完美了。我希望这本书能够帮助我建立起对软测量技术的全面认识，并为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

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作为一个在工业自动化领域摸爬滚打了十多年的工程师，我对各种测量和控制技术都有着深刻的理解。近些年，随着大数据和人工智能的兴起，软测量技术也越来越受到重视。我购买《软测量技术原理及应用》这本书，主要是想系统地梳理一下自己在这方面的知识体系，并了解最新的研究进展。《软测量技术原理及应用》这本书的厚度适中，排版清晰，看起来就是一本干货十足的专业书籍。我对书中关于高级软测量模型，例如混合模型和集成模型的部分非常期待，这通常是解决复杂工业过程问题的关键。另外，书中在应用案例的选取上，是否能够覆盖到炼油、化工、冶金等多个工业领域，并详细分析模型在这些场景下的性能表现和改进空间，对我来说非常重要。我希望这本书能够提供一些在实际工程中遇到的疑难杂症的解决方案，或者是一些前沿的研究思路，能够为我当前的研发项目提供一些启发。

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这本书的装帧设计非常简洁大气，拿在手里感觉沉甸甸的，一看就是经过精心编撰的。我是一名有着丰富经验的研发人员，主要负责开发高性能传感器和测量系统。《软测量技术原理及应用》这本书的题目让我眼前一亮，因为它触及到了当前计量技术发展的前沿。我特别关注书中在模型鲁棒性、实时性以及抗干扰能力方面的论述。在实际应用中，这些往往是决定软测量系统能否成功的关键因素。我希望这本书能够深入探讨一些先进的建模技术，例如在处理非线性、时变和噪声数据方面的创新方法。此外，如果书中还能包含关于软测量系统在异常检测、故障诊断以及预测性维护等方面的应用案例，那将为我带来极大的启发，帮助我思考如何将软测量技术更好地融入到我所处的领域。

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