Analisis dinamico de sistemas industriales/ Dynamic Analisis of Industrial System pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Campos, Miguel Gaston Cedillo/ Ramirez, Cuauhtemoc Sanchez

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页数:0

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价格:30.95

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isbn号码:9789682481963

丛书系列:

图书标签:

• 工业系统
• 动态分析
• 系统建模
• 控制系统
• 优化
• 仿真
• 生产系统
• 过程控制
• 工业工程
• 自动化

《现代制造业流程优化与控制：理论、方法与实践》 本书概述： 在当前全球化竞争日益激烈、技术迭代加速的背景下，工业系统的复杂性呈指数级增长。从汽车制造、航空航天到精密电子元件生产，任何环节的微小波动都可能引发连锁反应，严重影响生产效率、产品质量乃至企业的整体盈利能力。传统基于经验的生产管理模式已无法应对现代工业的动态挑战。《现代制造业流程优化与控制：理论、方法与实践》正是为了填补这一知识鸿沟而出版的一本前沿专著。 本书并非聚焦于单一的技术分析工具，而是提供了一套整合的、跨学科的视角，用以理解、建模、诊断和改进现代工业系统的复杂行为。它深入探讨了如何将先进的数学优化理论、实时数据分析技术与成熟的工程实践相结合，构建出更具韧性、更高效能的制造系统。全书内容严格围绕工业流程的实际运行优化和实时控制策略展开，内容充实且具有高度的工程实用价值。 --- 第一部分：现代工业系统建模基础与挑战 本部分为后续高级分析奠定理论基石，侧重于如何将复杂的物理世界转化为可计算、可分析的数学模型。 第一章：复杂工业系统的结构化描述 本章首先界定“工业系统”的范畴，涵盖了从离散事件驱动的装配线到连续流动的化工过程。重点阐述了多尺度建模的必要性——从微观的材料特性到宏观的供应链协同。讨论了系统边界的确定、状态变量的选择以及约束条件的精确定义。强调了在建模初期，如何平衡模型的精度与计算的可行性，避免“过度参数化”带来的实际应用障碍。 第二章：时变与随机性建模技术 现代制造环境充斥着不确定性：设备故障、原料批次差异、工人技能波动以及市场需求的突变。本章详细介绍了处理这些不确定性的核心工具。首先，深入探讨随机过程在描述设备生命周期与故障率中的应用。其次，详细讲解马尔可夫链（Markov Chains）和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering, EKF）在状态估计中的应用，特别是如何利用传感器数据对模型参数进行在线校准。最后，对混合整数线性规划（MILP）在处理离散决策（如资源分配、调度）中的优势与局限性进行了详尽的比较分析。 第三章：网络化制造与耦合系统的分析 随着工业物联网（IIoT）和智能工厂的兴起，系统间的互联性成为新的复杂性来源。本章关注系统耦合问题。分析了物理系统（生产设备）与信息系统（ERP/MES）之间的数据流和控制反馈回路。引入了图论和网络流模型来分析关键路径依赖和信息瓶颈。特别分析了多级生产网络中，上游决策如何通过延迟效应（Time Lags）和缓冲库存（Buffers）影响下游的稳定运行。 --- 第二部分：流程优化的高级方法论 本部分聚焦于如何在既定的系统模型基础上，设计出最优的运行策略，以最小化成本、最大化吞吐量或提高能效。 第四章：基于模型的优化求解技术 本章深入研究求解优化问题的核心算法。详细介绍了内点法（Interior Point Methods）和分解算法（Decomposition Techniques, 如Benders分解）在处理大规模线性与非线性约束优化问题时的性能差异与适用场景。重点讨论了多目标优化（如同时优化成本与碳排放）的帕累托前沿分析方法，并提供了在实际生产中如何选择最优折衷点的实用准则。 第五章：动态调度与实时资源分配 这是优化流程控制的核心。本章摒弃了静态的甘特图排程，转而关注动态调度（Dynamic Scheduling）。详细阐述了基于规则的调度系统（Rule-Based Scheduling）的局限性，并重点介绍了预测控制（Model Predictive Control, MPC）在调度中的应用。通过滚动时域优化，系统能够根据最新的生产反馈，实时调整机器分配、工件流向和缓冲区管理，以应对突发事件。案例研究部分涵盖了高混杂度、小批量生产中的动态分派策略。 第六章：鲁棒性与容错优化设计 优化结果的实际价值取决于其在面对现实世界干扰时的健壮性。本章探讨如何将鲁棒优化（Robust Optimization）思想融入流程设计。分析了不确定性集的构建方法，以及如何求解“最坏情况”下仍能保证可接受性能的解。同时，详细讲解了故障诊断与隔离（FDI）系统如何与优化模块协同工作，一旦检测到系统性能偏离预期，立即触发预设的切换（Switching）控制策略，实现系统状态的快速恢复。 --- 第三部分：过程控制与智能化实施 本部分将理论转化为实际的控制架构，关注如何通过先进的控制技术确保流程的稳定运行，并探讨向智能制造过渡的关键技术。 第七章：先进过程控制（APC）的工程应用 本章专注于连续过程和半连续过程的控制。详细介绍先进过程控制（APC）的实现细节，特别是多变量控制（Multivariable Control）的设计流程，用于解决工业中普遍存在的变量间相互耦合的问题。对比了PID控制的局限性与基于模型的前馈/反馈控制的优势。案例侧重于热力学过程的温度和压力控制，强调控制回路的集成与解耦。 第八章：基于数据的决策支持与机器学习集成 本章探讨如何利用大数据提升控制和优化的质量。重点关注过程监控与异常检测。详细分析了主成分分析（PCA）和自编码器（Autoencoders）在识别复杂系统中的“软测量”（Soft Sensors）和早期异常信号方面的应用，无需昂贵或慢速的在线分析仪。此外，探讨了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）来训练代理（Agent）以发现人类专家难以直观发现的、具有高阶非线性的最优操作点。 第九章：系统集成、验证与部署 成功的优化方案必须能够无缝集成到现有的控制架构中。本章从工程实施的角度，讨论了仿真验证（Simulation Validation）的重要性，强调了使用高保真数字孪生模型（Digital Twin）进行控制策略预先测试的流程。详细介绍了工业控制系统（ICS）中的数据安全、实时数据通信协议（如OPC UA）的部署规范，并提供了系统生命周期管理中持续改进与再优化的框架。 --- 本书特色： 本书的结构严谨，理论深度足够支撑高级研究，同时兼顾了工业现场对实用性和可操作性的要求。书中穿插了大量的真实工业案例分析，图表丰富，数学推导清晰。它并非一本关于特定软件工具的使用手册，而是致力于培养读者系统思维和解决复杂工业工程问题的能力，是流程工程师、控制专家、工业自动化研发人员以及相关专业研究生不可或缺的参考资料。

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