Model-based Fault Diagnosis in Dynamic Systems Using Identification Techniques pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Silvio Simani

出品人:

页数:282

译者:

出版时间:2002-11-13

价格:USD 209.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781852336851

丛书系列:

图书标签:

• 故障诊断
• 模型识别
• 动态系统
• 可观测性
• 状态估计
• 故障检测
• 故障隔离
• 自适应控制
• 系统辨识
• 控制系统

《工业过程控制与优化：新一代智能系统的设计与实施》 图书简介 本书聚焦于当前工业界对高效、可靠和可持续运营的迫切需求，深入探讨了新一代智能控制系统在复杂动态工业过程中的设计、实施与性能评估。全书结构严谨，内容涵盖了从理论基础到前沿应用的全链条知识体系，旨在为过程工程师、控制系统设计师以及相关领域的研究人员提供一份全面且深入的技术参考。 第一部分：工业过程建模与系统辨识基础 本部分首先为读者构建了理解复杂工业过程的理论框架。传统的线性模型在描述高度非线性和强耦合的现代化工、能源和制造系统中往往力不从心。因此，我们从非线性动力学建模的视角出发，详细阐述了基于物理机理的建模方法（如反应动力学、流体力学方程）与数据驱动建模方法的融合策略。 在系统辨识方面，本书着重介绍了针对高维、多输入多输出（MIMO）系统的先进辨识技术。重点讨论了子空间辨识方法（如N4SID、MOESP），它们在不依赖精确先验模型结构的情况下，能有效提取系统的动态特性。此外，还深入分析了非线性辨识中的Volterra级数展开、核回归（Kernel Regression）方法，以及在存在严重噪声和测量延迟情况下的鲁棒辨识策略。特别地，对于在线运行的工业过程，我们详述了自适应辨识算法，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）及其在参数跟踪上的局限性与改进方案，确保模型能够实时反映过程工况的变化。 第二部分：高级过程控制策略的理论与实践 在精确的模型基础上，本书转向了当代工业控制的核心——先进控制技术。我们不再局限于传统的PID控制，而是将重点放在了能够有效处理约束、耦合性和不确定性的控制律设计上。 模型预测控制（MPC）作为核心内容，占据了重要篇幅。我们不仅复习了经典线性MPC（LMPC）的原理，更侧重于非线性MPC（NMPC）的实施细节。NMPC的求解效率是其在实时应用中的主要挑战，因此，本书详细介绍了实时优化算法的最新进展，包括一阶梯度法、准牛顿法（如BFGS）以及适用于大规模约束问题的有效步长选择策略。同时，我们探讨了如何处理约束条件的动态变化，例如在安全关键系统中如何实施约束松弛与优先级排序。 除了MPC，本书还全面覆盖了鲁棒控制和最优控制。在鲁棒控制方面，重点剖析了$H_{infty}$控制的设计流程，以及如何通过结构化奇异值（Structured Singular Value, $mu$）分析来量化控制系统的性能裕度。在最优控制方面，则详述了动态规划的原理及其在有限时间窗口下的近似解法。 第三部分：面向智能化的控制系统架构 现代工业正在向工业4.0迈进，控制系统不再是孤立的回路，而是集成于更广泛的信息物理系统（CPS）之中。本部分探讨了如何利用人工智能和大数据技术来增强传统控制系统的能力。 模糊逻辑与神经网络控制的融合： 我们展示了如何利用自组织模糊推理系统（ANFIS）实现知识与数据的有效结合。更重要的是，本书详细阐述了深度强化学习（DRL）在复杂控制策略制定中的潜力与挑战。我们分析了DRL（如DDPG, SAC算法）在模拟环境中进行策略学习的步骤，并提出了针对工业环境的安全层（Safety Layer）设计，以确保学习到的策略在实际操作中不会违反操作限制。 数字孪生与仿真验证： 数字孪生（Digital Twin）是连接物理世界与虚拟世界的桥梁。本书阐述了构建高保真过程数字孪生的关键技术，包括如何利用同态加密保证数据流动的安全性，以及如何通过集成先进模型与实时数据来实现孪生的状态同步。我们强调了在部署任何新控制策略之前，必须在精确的数字孪生环境中进行全面的敏感性分析和故障注入测试。 第四部分：运行优化与性能提升 控制系统的最终目标是实现过程性能的最优化。本部分聚焦于如何在既定的操作边界内，持续地提升系统的经济效益和能效。 我们深入探讨了实时优化（RTO）技术在操作层面的应用。RTO通过求解一个基于当前系统状态和未来预测的优化问题，动态调整控制器的设定值。本书详细对比了静态优化器（Static Optimizer）与动态优化器（Dynamic Optimizer）的优劣，并特别强调了模型失配对RTO性能的影响及相应的校正机制。 在能效管理方面，本书提供了针对热力系统、反应器系统以及分离过程的能源消耗最小化控制策略。这包括了利用模型关联的能耗指标来指导控制器的调整，实现全过程的集成优化，从而显著降低单位产品能耗。 结论与展望 全书最后总结了当前先进过程控制领域面临的挑战，包括对异构数据的有效融合、保证AI算法的可解释性（Explainable AI, XAI）在关键决策中的应用，以及面向分布式和边缘计算的轻量化控制算法的开发。本书为读者提供了一个全面的路线图，以应对未来复杂工业系统对智能、高效控制提出的更高要求。

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