Automatic Control of Bioprocesses pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

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出版者:Paul & Co Pub Consortium

作者:Dochain, Denis

出品人:

頁數:256

译者:

出版時間:

價格:150

裝幀:HRD

isbn號碼:9781905209361

叢書系列:

圖書標籤:

• Bioprocess Control
• Automatic Control
• Biotechnology
• Chemical Engineering
• Process Systems
• Modeling
• Optimization
• Fermentation
• Bioreactors
• Systems Biology

《Advanced Process Dynamics and Control for Chemical and Pharmaceutical Manufacturing》 圖書簡介 本書深入探討瞭化學與製藥工業中先進過程動力學與控製的前沿理論與實用技術。在當今對過程效率、産品質量和安全標準要求日益嚴苛的背景下，傳統的基於經典控製理論的方法已難以滿足復雜、非綫性、高擾動過程的控製需求。本書旨在為過程工程師、研發人員以及高級過程控製（APC）領域的專業人士提供一套全麵、係統且高度實用的技術框架，以應對這些挑戰。 全書結構精心設計，從基礎的係統辨識與模型建立開始，逐步深入到復雜的先進控製策略設計與實施。我們專注於構建高保真度的過程模型，這是所有高級控製策略有效性的基石。 第一部分：過程建模與係統辨識基礎 本部分聚焦於如何精確描述和理解復雜的化工與製藥單元操作的動態行為。我們首先迴顧瞭基本的質量、能量和動量守恒原理，並將其應用於建立過程的數學模型。重點討論瞭偏微分方程（PDE）模型的簡化方法，例如模型降階技術（Model Order Reduction），以適應實時控製的需求。 隨後，本書詳盡介紹瞭係統辨識（System Identification）的現代方法。我們不局限於經典的最小二乘法，而是深入講解瞭基於子空間辨識（Subspace Identification）的技術，尤其適用於多輸入多輸齣（MIMO）係統的辨識。討論瞭辨識實驗的設計，包括輸入信號的選擇（如PRBS和步長信號的優化設計），以及模型驗證的標準（如殘差分析和預測誤差的統計檢驗）。特彆強調瞭在存在過程噪聲和結構不確定性時，如何獲得魯棒且具有預測能力的動態模型。 第二部分：高級過程控製策略 本部分構成瞭本書的核心，詳細闡述瞭超越經典PID控製的先進控製技術。 模型預測控製（MPC）作為工業界最成功的APC技術之一，占據瞭核心地位。我們從理論基礎齣發，詳細推導瞭綫性MPC（LMPC）的二次規劃（QP）求解過程，並探討瞭在實際應用中處理約束（輸入軟約束、狀態硬約束以及不等式約束）的有效策略。關鍵部分在於非綫性模型預測控製（NMPC）的引入，探討瞭使用如僞譜法（Pseudospectral Methods）或收斂性強的實時迭代綫性化（Real-Time Iteration, RTI）方案來解決大規模非綫性優化問題的實時性挑戰。本書提供瞭大量的案例研究，涉及反應器溫度控製、精餾塔分離優化以及結晶過程的晶體尺寸分布（CSD）控製。 魯棒控製理論的應用是應對模型不確定性和外部擾動的關鍵。我們詳細介紹瞭$mathcal{H}_{infty}$控製的設計流程，重點討論瞭如何通過設計加權函數來平衡性能與魯棒性。此外，滑模控製（Sliding Mode Control, SMC）作為一種對模型不確定性和外部擾動具有內在魯棒性的非綫性控製方法，也被深入剖析，包括設計二階SMC以減少傳統SMC的抖振問題。 第三部分：復雜係統的先進控製與優化 隨著製藥和精細化工過程復雜度的增加，對多變量耦閤係統的控製需求也同步增長。 解耦控製與反饋綫性化： 對於強耦閤的MIMO係統，本書介紹瞭基於輸入-輸齣綫性化（Input-Output Linearization）的精確解耦技術，以及在存在零點（Non-Minimum Phase Zeros）時的局部綫性化策略。 自適應控製與參數估計： 針對過程特性隨時間漂移（如催化劑失活、換熱器結垢）的情況，本書深入研究瞭自適應控製（Adaptive Control），特彆是基於參數估計的自適應方案。討論瞭基於梯度下降和卡爾曼濾波的參數在綫更新機製，以及如何在自適應框架下保持係統的穩定性（如引入切換機製或基於持久激勵的策略）。 優化與控製的融閤： 本部分強調瞭如何將經濟優化目標融入控製循環。討論瞭動態優化（Dynamic Optimization）與MPC的結閤，例如如何通過在綫求解最優控製問題來實現産能最大化或能耗最小化。我們還探討瞭分層控製結構，其中高層調度層負責設定優化目標，底層控製層（如MPC）負責執行跟蹤。 第四部分：數字孿生與智能控製導論 麵嚮工業4.0和未來智能製造，本書探討瞭前沿的數字化技術在過程控製中的應用。 數據驅動的控製： 介紹瞭如何利用深度學習（如RNN和LSTM）來捕捉高維、非綫性的動態關係，構建數據驅動的替代模型（Surrogate Models），並將其嵌入到MPC框架中，形成混閤模型預測控製（Hybrid MPC）。 過程監測與故障診斷： 強調瞭基於模型的殘差分析（如卡爾曼濾波器殘差或MPC殘差）在早期檢測傳感器漂移或執行器故障中的作用。介紹瞭多變量統計過程控製（MSPC）技術，如主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA）在建立過程基綫和實時監測中的應用。 本書內容組織嚴謹，理論推導詳實，並配以大量的實際工程案例和MATLAB/Python仿真代碼示例（非專門針對某一軟件平颱），旨在確保讀者不僅理解先進控製的“是什麼”，更能掌握其“如何做”以及在實際工業環境中“如何維護和改進”。本書是過程控製領域專業人士必備的深度參考手冊。

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