化工过程控制

绪论流程工业控制技术的发展和实现

第一篇过程控制基础

第一章拉普拉斯变换

第一节复平面、复变量和复变函数

第二节拉普拉斯变换

第三节拉氏变换原理

第四节拉氏反变换

第五节用拉氏变换求解线性微分方程

习题

第二章矩阵基础

第一节矩阵与向量

第二节分块矩阵

第三节向量的内积和二次型

第四节矩阵的特征值和特征向量

第五节矩阵的微分和积分

第六节多项式矩阵

第七节多项式矩阵的初等变换和标准型

习题

第三章工业过程信息获取和分析处理

第一节主要工业参数测量

第二节信号的频谱分析傅里叶变换

第三节连续小波变换

第四节模糊信息的分析及处理

第五节控制系统中的信息传输和处理

参考文献

第二篇工业系统的数学描述与分析

第四章化工过程的数学建模

第一节工业过程的状态空间描述

第二节化工过程基本方程和建模实例

第三节偏微分方程数学描述的集中化处理

第四节工业模型的线性化和量纲一化处理

第五节线性状态方程的一般解

习题

第五章过程的传递函数描述

第一节工业过程的传递函数模型

第二节传递函数的机理建模

第三节一阶传递函数分析和简易建模

第四节二阶系统的受控分析

第五节复合传递函数

第六节过程的频率特性

第七节多变量过程的传递函数描述

第八节状态空间模型与传递函数描述的关系

第九节脉冲响应矩阵

习题

第六章连续系统的离散化描述

第一节保持器和曲线复原

第二节采样描述和z变换

第三节微分方程的有限差分离散化

第四节工业过程的计算机仿真

第五节状态空间离散化

习题

第七章系统分析

第一节状态可控性

第二节工业过程的函数可控性

第三节状态可观性

第四节一般系统稳定性分析

第五节线性定常系统的系统矩阵分析方法

习题

第八章系统辨识和智能建模

第一节数学基础随机变量的统计特性

第二节多元模拟与最小二乘估计方法

第三节离散模型辨识

第四节非参数模型辨识

第五节神经元及人工神经网络

第六节误差反向传播神经网络(BP网)

第七节RBF网络

第八节小波神经网络

参考文献

第三篇过程控制系统

第九章单人单出系统的常规控制

第一节负反馈闭环控制系统的组成分析

第二节控制系统性能要求

第三节PID控制器

第四节单人单出闭环控制系统稳定性分析

第五节单人单出闭环控制器设计

第六节单回路闭环控制系统的lT程整定

第七节串级控制系统

第八节Smith预估控制

习题

第十章工业过程的多回路控制

第一节多人多出控制系统特点和存在问题

第二节多回路控制系统闭环关联的衡量

第三节多回路反馈控制系统的闭环数学描述

第四节多回路反馈控制系统的闭环稳定性分析

第五节对角优势系统与奈奎斯特阵列法

第十一章先进控制技术

第一节基于状态反馈的极点配置技术

第二节状态观测器

第三节内模控制

第四节线性二次型控制

第五节模型预测控制

第六节自校正控制

第七节智能控制

参考文献

附录

附表1拉氏变换表

附表2z变换表

附表3z变换的主要性质

　　本书以深入浅出的方式系统地阐述了工业过程控制的基本理论和近年来发展的新方法、新思路。全书共11章。本书可作为化工工艺、生物工程、热工等工艺类专业和工业自动化专业高年级本科生和研究生教材，也可供从事相关工作的技术人员参考。　　本书以深入浅出的方式系统地阐述了工业过程控制的基本理论和近年来发展的新方法、新思路。全书共11章，第一部分包括第一、二、三章，为数学基础知识和过程信息获取和基本处理方法；第二部分包括第四、五、六、七、八章，为数学描述及工业系统分析，一是介绍工业过程的动态建模和仿真，二是结合传递函数模型和状态空间模型介绍控制理论的基本知识。其中第四、五、六章为基本教学内容，第七、八章讨论可控性、可观性和稳定性，并介绍一些新型过程信息处理方法，包括统计方法、模糊方法、神经网络、小波等。第三部分即过程控制，包括第九、十、十一章，其中第九章是单人一单出控制，主要结合奈氏定理介绍PID控制器的频率特性设计方法和常用的工业控制方案，第十章介绍多回路控制，第十一章为流程先进控制技术，介绍状态反馈、观测器、预测控制、自适应控制、模糊控制、智能控制等新型控制技术。