变频器原理与维修 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业

作者:李方园

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2010-5

价格:46.00元

装帧:

isbn号码:9787111298083

丛书系列:

图书标签:

• 文学
• 变频器
• 电力电子
• 电机控制
• 维修
• 原理
• 故障诊断
• 工业自动化
• 驱动器
• 电路分析
• 电工

现代化工过程控制系统设计与优化 本书导读： 在飞速发展的现代工业体系中，化工过程的精确控制与高效优化是保障生产安全、提高产品质量、降低运营成本的关键所在。本书《现代化工过程控制系统设计与优化》深度聚焦于这一核心需求，系统性地阐述了从基础理论到前沿应用的全景知识体系，旨在为化工、石油、制药、冶金等流程工业领域的工程师、技术人员及相关专业学生提供一本兼具理论深度与工程实践指导价值的参考著作。 第一部分：化工过程控制基础理论与建模 本书开篇部分奠定了扎实的理论基础。首先，我们深入剖析了化工过程的物理化学特性，特别是复杂反应器、精馏塔、换热网络等典型单元操作的动态行为特征。强调了过程放大效应、非线性特性对控制策略选择的制约。 随后，本书详细讲解了化工过程建模的方法论。内容涵盖了机理建模（基于质量、能量、动量守恒定律的微分方程组建立）、系统辨识（参数估计、状态空间模型辨识）以及混合整数非线性规划（MINLP）在间歇过程优化中的应用。特别引入了软测量技术（Soft Sensing），探讨如何利用神经网络、偏最小二乘（PLS）等数据驱动方法，对难以在线测量的关键质量指标进行实时估计，为后续的先进控制打下数据基础。 第二部分：经典控制与回路设计 本章聚焦于工业界应用最为广泛的经典控制技术。详细阐述了比例-积分-微分（PID）控制器的设计原理，并超越了传统的Ziegler-Nichols方法，引入了基于模型预测误差的自整定技术（Auto-tuning）和时间优化（Time-Optimal Control）思想。 书中对单回路控制系统的鲁棒性设计进行了深入探讨，包括根轨迹分析、频率响应分析（Bode图、Nyquist图）在确定系统稳定裕度和控制性能中的作用。对于存在显著时间延迟的系统，如长距离管道输送，本书着重介绍了史密斯预测器（Smith Predictor）的设计与实施细节，并比较了其在不同模型失配情况下的表现。 第三部分：先进过程控制（APC）技术精讲 先进过程控制是本书的核心与亮点。我们系统地介绍了当前主流的APC技术，并结合化工实际案例进行了深入剖析。 1. 模型预测控制（MPC）： 本章是MPC理论与实践的集大成者。详细讲解了在线优化问题的求解算法（如梯度下降法、序列二次规划SQP），多变量控制（MIMO）的约束处理机制（如操作变量软约束、硬约束的精确实现）。特别关注了非线性模型预测控制（NMPC）在强耦合、高度非线性系统（如催化裂化装置反应器）中的应用挑战与解决方案，如模型误差补偿和滚动时域优化策略。 2. 系统解耦与前馈控制： 针对化工装置中常见的强耦合现象（如精馏塔的侧线采出对塔顶塔釜组分的影响），本书详细阐述了基于逆系统法和奇异值分解（SVD）的动态解耦技术。同时，阐述了如何利用在线测量或预测的扰动信息，通过前馈补偿系统，提前抵消负荷变化对被控变量的影响，提高过程的抗扰性能。 3. 自适应控制与鲁棒控制： 考虑到化工催化剂失活、换热器结垢等引起的系统参数时变性，本书介绍了基于最小二乘法的参数跟踪自适应控制（Self-Tuning Regulators, STR）和基于模型参考的自适应控制（MRAC）。在鲁棒控制方面，重点讲解了$H_{infty}$控制的设计思想，即在模型不确定性范围内保证控制系统的性能和稳定性。 第四部分：分布式控制系统（DCS）与集成化 现代化工生产依赖于可靠的DCS平台。本书不仅描述了DCS的硬件架构（控制器、I/O模块、工程师站、操作员站），更侧重于软件集成和功能实现。详细讨论了控制策略在DCS中的组态流程，特别是复杂顺序控制（Batch Control）的实现标准（如ISA-88模型），包括配方管理、批次跟踪和历史数据追溯。 此外，本书前瞻性地探讨了过程数据基础设施（PDI）与控制系统的集成。内容涵盖了OPC UA通信协议在工厂异构设备互联中的应用，以及如何利用历史数据库（Historian）对控制性能进行长期监控和趋势分析，为实现更高层次的制造执行系统（MES）打下基础。 第五部分：过程优化与智能制造 本书的最终目标是将控制系统提升至优化层面。 1. 实时优化（RTO）： 详细介绍了RTO在操作窗口内进行经济性最优调度的原理。涵盖了如何将APC的控制目标与工厂的全局经济模型（成本函数、市场价格等）耦合，实现控制层面的目标设定（Set-point Optimization）。重点讨论了RTO与APC之间的数据交互接口、收敛性保证以及如何处理优化模型中的不确定性。 2. 数据驱动与人工智能： 顺应工业4.0的趋势，本书引入了机器学习在化工过程中的应用。探讨了基于深度学习的故障诊断与预测性维护（PdM）模型构建，以及利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来训练控制代理（Agent），在特定复杂操作场景下发现超越传统PID和MPC的非直觉优化策略。 总结与展望： 《现代化工过程控制系统设计与优化》不仅是一本技术手册，更是一部系统化的知识地图。通过对理论的严谨阐述和对工程实践的贴近，读者将能够构建起一个全面、深入的现代化工控制系统认知框架，从而有效应对日益严苛的生产效率和环保要求，推动化工过程控制技术向更智能、更绿色的方向发展。

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