《工业生产过程控制(第2版)》讨论过程控制系统的结构、原理、特点、适用场合、系统分析和应用等问题,并与工艺设备和工业生产过程中控制系统的应用结合。《工业生产过程控制(第2版)》理论与实际结合,所附光盘提供CAI课件,可用于网络教育和供学生自学。在第一版基础上,《工业生产过程控制(第2版)》增补了近年来控制工程领域的新成果。
《工业生产过程控制(第2版)》共分8章。分别按控制结构、工业过程设备、工业生产过程三部分进行讨论。第一部分内容涉及简单控制系统各组成环节的分析和相互影响;常见的串级控制、均匀控制、比值控制、前馈控制、分程控制、选择性控制、双重控制和基于模型计算的控制系统等复杂控制系统;先进控制系统,包括预测控制、解耦控制、软测量和推断控制、自适应和鲁棒控制、时滞补偿控制、智能控制、监督控制、故障检测诊断和容错控制及综合自动化等。第二部分以工业过程设备为主线,分析和讨论不同类型工业设备的控制,包括流体输送设备、传热设备、精馏塔和化学反应器的控制。第三部分按工业生产过程分类,分别对合成氨过程、间歇过程、常减压过程、催化裂化过程、乙烯过程、聚合过程、生物发酵过程、制浆造纸过程和冶金过程的控制进行分析。针对特定的工业生产过程,分析各自的特点,并提出相应控制方案。
《工业生产过程控制(第2版)》可作为自动化、测控技术与仪器及相关专业本科生和研究生的教材,亦可供工业生产过程控制领域的工程技术人员和设计部门的工程技术人员参考。
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这本书在理解和应用复杂系统的建模方面,提供了非常系统性的方法。我之前在学习控制理论时,经常会遇到一些复杂的动态系统,而这本书提供了非常清晰的建模思路和工具。作者从不同角度出发,详细讲解了如何构建描述工业生产过程的数学模型,包括微分方程模型、状态空间模型和传递函数模型等。 我特别欣赏书中关于模型辨识的章节。作者详细介绍了如何从实验数据中辨识系统的参数,并验证模型的准确性。他提供的多种模型辨识算法和验证方法,让我能够更有信心地构建能够准确反映实际过程的数学模型。这些模型不仅是进行理论分析和仿真实验的基础,也是设计和优化控制器的重要依据。
评分这本书在关于生产过程的优化和效率提升方面,给我带来了很多实用的方法和思路。我一直对如何提高生产线的效率和降低成本感到好奇,而这本书在这方面的内容,简直是一本操作指南。作者不仅介绍了经典的优化技术,还深入探讨了如何利用现代的计算工具和数据分析方法来实现生产过程的持续优化。 书中关于调度和排产优化的章节,让我印象深刻。作者详细介绍了如何利用数学规划模型,例如线性规划和整数规划,来解决复杂的生产调度问题,以最大化产量、最小化成本或缩短交货期。他强调了在动态变化的市场需求下,灵活和智能的调度系统的重要性。书中提供的案例分析,让我能够更直观地理解这些优化方法的应用,以及它们在实际生产中带来的显著效益。
评分我一直在寻找一本能够系统性地梳理工业生产过程控制的图书,而这本《工业生产过程控制》无疑满足了我的需求。从基础的传感器技术到复杂的先进控制算法,这本书几乎涵盖了所有重要的方面。我尤其欣赏作者在介绍控制回路设计和整定时所付出的努力。他详细阐述了如何根据过程的动态特性来选择合适的控制器类型,并提供了几种常用的整定方法,比如Ziegler-Nichols法和Cohen-Coon法。 最令我欣喜的是,书中不仅提供了理论知识,还辅以大量的工程实例。这些案例涵盖了不同行业,从食品饮料到电力生产,展示了控制系统在实际应用中的挑战和解决方案。我通过阅读这些案例,能够更深入地理解不同过程的控制需求,以及如何根据实际情况来设计和优化控制策略。这种理论与实践相结合的方式,让这本书的实用价值大大提升。
评分这本书简直让我大开眼界,尤其是在关于机器学习在预测性维护中的应用部分。我一直对如何最大化设备寿命和减少意外停机时间感到好奇,而这本书提供了一个非常系统性的框架。作者不仅仅停留在理论层面,而是深入剖析了各种算法,比如支持向量机(SVM)和神经网络,以及它们如何被用来分析传感器数据,识别潜在的故障模式。让我印象深刻的是,书中列举了大量实际案例,从石油化工到制造业,详细描述了如何将这些模型部署到生产环境中,并进行了严谨的验证。 我特别喜欢书中关于数据采集和预处理的章节。在很多关于工业自动化和控制的书籍中,这部分内容往往被一带而过,但这本书却非常扎实地讲解了如何从不同的工业传感器(如温度、压力、流量、振动等)获取高质量的数据,以及如何处理缺失值、异常值和噪声。它详细介绍了数据清洗、特征工程以及如何选择合适的特征来训练模型。作者强调了数据质量对模型性能的关键影响,并提供了一些实用的技巧和工具,让我受益匪浅。
评分我对这本书中关于操作员培训和人机交互部分的论述,感到非常满意。在很多技术性的书籍中,这部分内容往往被忽略,但这本书却给予了足够的重视。作者深入分析了在复杂的工业生产过程中,操作员所扮演的关键角色,以及如何通过有效的培训和友好的用户界面来提高操作员的效率和决策能力。 书中关于可视化和用户体验设计的章节,让我看到了信息技术在改善人机交互方面的巨大潜力。作者详细介绍了如何设计直观易懂的监控界面,如何有效地呈现关键的生产数据和警报,以及如何通过模拟训练来提高操作员的应变能力。他强调了减少人为错误和提高操作员的满意度,对于整个生产过程的稳定性和安全性都至关重要。
评分这本书在理解和优化工业生产中的能源效率方面,提供了非常有价值的见解。我一直认为能源消耗是工业生产中一个至关重要的环节,而这本书在这方面的讨论,让我受益匪浅。作者不仅介绍了如何通过精确的控制来减少不必要的能源浪费,还深入探讨了如何利用先进的控制技术来实现能源的最优调度和管理。 书中关于能源消耗建模和优化的章节,让我印象深刻。作者详细介绍了如何建立不同生产单元的能源消耗模型,并利用这些模型来优化生产计划和操作参数,从而最大限度地降低能源的总体消耗。他强调了数据在能源管理中的关键作用,并提供了几种实用工具和方法,可以帮助企业更有效地监测和管理能源的使用。
评分这本书在数据驱动的控制方法方面,给了我全新的视角。我一直认为控制系统主要依赖于物理模型的建立,但这本书向我展示了大数据和人工智能在现代过程控制中的巨大潜力。作者详细介绍了如何利用机器学习和深度学习技术,从海量的生产数据中提取有用的信息,并构建预测模型或控制策略。 我特别关注了关于强化学习在优化控制中的应用章节。书中通过具体的例子,解释了如何通过让智能体与生产过程进行交互,学习最优的控制策略,以最大化效益或最小化成本。这对于那些难以建立精确物理模型的复杂系统来说,提供了一个非常有前景的解决方案。书中提供的代码示例和算法讲解,也让我跃跃欲试,希望能将这些方法应用到我自己的研究中。
评分从工业互联网的角度来看,这本书的视野非常开阔,并且有许多前瞻性的思考。我一直在关注工业4.0和物联网的发展,并思考它们如何改变传统的工业生产控制。这本书恰好在这方面的内容,给我带来了很多启发。作者不仅介绍了物联网在工业领域的应用,还深入探讨了如何将来自传感器、设备和系统的海量数据进行整合和分析,从而实现更智能的生产控制。 我特别喜欢书中关于边缘计算和云计算在过程控制中的协同作用的章节。作者详细阐述了如何在本地设备上进行实时的数据处理和初步的分析,以及如何将更复杂的计算任务和数据存储转移到云端。这种分布式和协同的计算模式,不仅提高了控制系统的响应速度和效率,还为实现更高级的分析和优化提供了可能。书中对未来工业控制发展趋势的预测,也让我对这个领域充满了期待。
评分这本书的章节设计非常合理,尤其是它在高级过程控制策略方面的论述,简直是一场思维的盛宴。我之前一直认为PID控制已经足够复杂,但这本书向我展示了模型预测控制(MPC)的强大之处。作者用清晰的语言和生动的图示,解释了MPC如何利用系统模型来预测未来行为,并在此基础上优化控制器的输出,从而实现更精确、更鲁棒的控制。我特别喜欢书中关于MPC在多变量耦合系统中的应用分析,例如在炼油厂复杂的反应器和蒸馏塔中,MPC能够有效地协调各个变量,显著提高产品收率和能源效率。 此外,书中关于自适应控制和鲁棒控制的章节也给我留下了深刻的印象。作者并没有简单地罗列公式,而是深入浅出地讲解了这些控制策略的原理和适用场景。他强调了在工业生产过程中,系统参数常常会发生变化,或者存在不确定性,而自适应和鲁棒控制恰恰能够有效地应对这些挑战。书中提供的具体算法实现和仿真案例,让我能够更直观地理解这些概念,并思考如何在实际工作中应用它们。
评分这本书对于理解现代工业自动化中安全和可靠性方面的内容,提供了非常详尽的解读。我一直对过程安全管理和风险评估非常关注,而这本书在这些方面的内容,简直是一本宝贵的参考手册。作者深入探讨了如何设计具有高可靠性的控制系统,以及如何识别和规避潜在的安全隐患。 书中关于故障检测和诊断(FDD)的章节,让我印象尤为深刻。作者详细介绍了各种FDD技术,从基于模型的诊断到基于数据驱动的诊断,并分析了它们在不同工业场景下的适用性。他强调了早期发现和隔离故障的重要性,以及如何通过有效的FDD系统来防止事故的发生。书中提供的案例研究,让我能够更直观地理解FDD系统的实际应用,以及它在保障生产安全方面的重要作用。
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