作 者:(美)特倫斯·布萊文思,(美)威利·K.沃伊什尼斯,(美)馬克·尼克松 著 (美)陳徳基,王泉 譯
定 價:89
出 版 社:清華大學出版社
出版日期:2021年05月01日
頁 數:372
裝 幀:平裝
ISBN:9787302567417
"《優選控制基礎:工具、技術和應用》最初起源於艾默生過程管理集團內部的一個教程,但從那以來對材料的覆蓋廣度和深度已大大增加。書中的許多內容是作者在對過程控制繫統設計和繫統投用期間取得的實際經驗。《優選控制基礎:工具、技術和應用》全面描述了流程工業最常用的主流優選控制技術,包括檢測控制繫統效率的工具、按需和自適應整定技術、模型預測控制、線性規劃優化、批過程和流過程的數據分析、模糊邏輯控制網絡,以及針對使用無線傳感器的PID改進。《優選控制基礎:工具、技術和應用》適用於流程工程師等
●第1章簡介
第2章控制繫統投資的收益優選化
2.1經濟誘因
2.1.1合成氨工廠實例
2.2降低過程變差——實現控制目標
2.2.1單回路控制
2.2.2多回路技術
2.3優選控制
2.3.1紙漿漂白
2.3.2爐溫控制
2.4復雜性和利益性的平衡
參考文獻
第3章評價控制繫統性能
3.1控制性能評估
3.2提高控制的利用率
3.2.1變送器的問題
3.2.2不正確整定
3.2.3閥門/執行器故障
3.2.4改變過程增益
3.2.5不正確的分程設置
3.2.6回路交互
3.3過程可變性的處理
3.3.1過程增益和動態性能的變化
3.3.2非測量過程擾動
3.3.3過程動態性能
3.3.4回路交互
3.3.5條件的變化
3.3.6質量參數——實驗室測量
3.4應用實例
3.5專題練習——介紹
3.6專題練習——評估控制繫統性能
3.7技術基礎
3.7.1控制性能監測構架
3.7.2控制性能評估算法
參考文獻
第4章按需整定
4.1過程識別
4.1.1回路響應的仿真
4.2專題練習
4.3技術基礎
4.3.1繼電振蕩整定基礎
4.3.2基於模型的整定
4.3.3基於魯棒性的整定
4.3.4一些可選擇的整定方法
參考文獻
第5章自適應整定
5.1自適應控制——實例
5.1.1連續反應器控制
5.1.2批量反應器
5.1.3氨生產中的氫氮比
5.1.4中和器
5.1.5工廠主控制
5.2應用實例
5.2.1啟動模型識別
5.2.2將模型應用於回路整定
5.3自適應整定的專題練習
5.4技術基礎
5.4.1無模型的自適應整定
5.4.2基於模型的遞歸整定
5.4.3離散傅裡葉變換的自適應技術
5.4.4帶模型切換和參數插值的自適應整定
參考文獻
第6章模糊邏輯控制
6.1應用舉例
6.2專題練習
6.3技術基礎
6.3.1模糊邏輯控制簡介
6.3.2建立模糊邏輯控制器
6.3.3模糊邏輯PID控制器
6.3.4模糊邏輯控制非線性的PI關繫
6.3.5FPI和PI關繫
6.3.6自動化模糊邏輯控制器的投用
參考文獻
第7章神經網絡
7.1案例——紙漿造紙工業
7.2應用舉例
7.3專題練習
7.4技術基礎
7.4.1數據收集
7.4.2輸入延遲識別
7.4.3輸入敏感性
7.4.4確定輸入加權
7.4.5隱層節點
7.4.6過程變化更正
參考文獻
第8章智能PID
8.1從過程飽和中恢復
8.2使用無線傳輸器的控制
8.3應用舉例
8.3.1使用無線設備的生物反應器控制
8.3.2壓縮機喘振控制
8.4專題練習
8.5技術基礎
8.5.1無線控制
8.5.2從過程飽和中恢復
8.5.3包括速率在內的延期
參考文獻
第9章連續數據分析
9.1應用實例
9.1.1定義模型輸入
9.1.2模型建立
9.2在線觀察數據分析
9.3連續數據分析專題練習
9.4技術基礎
9.4.1預測模型發展的數據轉化
9.4.2過程監控和預測算法評估
9.4.3數據預處理和換算
9.4.4PCA建模和在線故障檢測
9.4.5PLS建模和在線預測
參考文獻
第10章批量數據分析
10.1批量生產挑戰
10.1.1面對批量生產挑戰時分析所發揮的作用
10.1.2批量分析綜述
10.1.3批量分析應用
10.2應用實例——建模和在線操作
10.2.1定義模型輸入
10.2.2查看在線數據分析
10.3批量數據分析專題練習
10.4技術基礎
10.4.1給料屬性建模
10.4.2數據預處理和驗證
10.4.3多階段批量建模
10.4.4批量數據和在線模型的對齊
10.4.5數據安排——展開
10.4.6PCA建模和在線故障檢測
10.4.7PLS建模和在線質量預測
參考文獻
第11章簡單模型預測控制
11.1MPC作為PID的替代
11.2調試MPC
11.3MPC代替前饋PID
11.4MPC代替前饋PID超馳
11.5使用MPC來解決過程交互作用
11.6應用實例
11.6.1蒸發器控制
11.6.2干燥器控制
11.6.3回轉窯控制
11.6.4漂白裝置
11.6.5MPC控制改變生產率
11.6.6批量式化學反應器
11.7MPC應用步驟
11.7.1過程分析
11.7.2過程測試
11.7.3過程模型開發
11.7.4MPC控制器生成
11.7.5在模擬中測試MPC
11.7.6評估MPC操作
11.8簡單MPC專題練習
11.9技術基礎
11.9.1過程建模的基礎
11.9.2過程模型識別
11.9.3無約束模型預測控制
11.9.4集成約束處理、優化和模型預測控制
參考文獻
第12章MPC優化集成
12.1應用實例——多效蒸發器
12.1.1蒸發器過程概述
12.1.2項目動機和設計注意事項
12.1.3為什麼使用模型預測控制
12.1.4模型預測控制的戰略發展
12.1.5模型開發和驗證
12.1.6MPC操作、整定和優化
12.1.7處理一級過程約束
12.1.8蒸發器衝洗控制
12.1.9固體測量
12.1.10操作結果
12.1.11結論
12.1.12近期工作和未來機遇
12.1.13致謝
12.2應用實例——CTMP精煉機
12.2.1過程描述
12.2.2電能消耗模型
12.2.3過程模型識別
12.2.4MPC控制策略
12.2.5結果
12.2.6結論
12.2.7致謝
12.3應用實例——重油分餾塔
12.4專題練習
12.5技術基礎
12.5.1MPC操作概述
12.5.2在線多目標優化器功能概述
12.5.3多目標MPC優化背景
12.5.4不可行問題處理的多目標優化函數
12.5.5擴大LP功能的多目標優化函數
12.5.6多目標優化的繫統功能
12.5.7由優化器監測的無約束MPC控制器
12.5.8集成優化器的約束MPC控制器
參考文獻
第13章在線優化
13.1為什麼優化——以鍋爐負荷分配為例
13.2紙漿和造紙工廠中的能量優化
13.2.1熱電聯產介紹
13.2.2能源管理介紹
13.2.3綜合實時能源管理繫統
13.2.4綜合EMS案例分析
13.2.5結果總結
13.2.6總結
13.3在線優化專題練習
13.4技術基礎
參考文獻
第14章過程仿真
14.1過程仿真技術
14.2從P&ID中開發過程仿真
14.3仿真過程非線性
14.4其他考量
14.5專題練習——過程仿真
14.6理論——基於階躍響應的仿真
參考文獻
第15章集成APC到DCS
15.1與工廠繫統的集成
15.2網絡和繫統設置
15.3應用實例
參考文獻
附錄A
A.1進入網站
A.2下載選項
A.3書籍選項
A.4新聞和更新選項
術語表
《優選控制基礎:工具、技術和應用/智能制造技術譯叢》全面描述了流程工業常用的主流優選控制技術,包括檢測控制繫統效率的工具、按需和自適應整定技術、模型預測控制、線性規劃優化、批過程和流過程的數據分析、模糊邏輯控制網絡,以及針對使用無線傳感器的PID改進。《優選控制基礎:工具、技術和應用/智能制造技術譯叢》適用於流程工程師或控制工程師,在熟悉傳統控制技術基礎上,需要了解優選控制的從業者。該書介紹優選控制涉及的概念和術語,每章的組織方式都便於快速理解所用到的技術及其使用。應用案例則解釋針對某個具體應用的需求和解決方案。每章有一節深入介紹所涉及的技術,滿足那些對技術背後的數學原理感興趣的讀者。介紹具體技術的章節最後都有專題練習供讀者探索。讀者使用的DCS有可能不支持優選控制,該書還介紹了作者認為有用的一些將優選控制工具集成到既有控制繫統中的工具和技巧,以及如何簡便地在DCS中建立動態過程仿等
(美)特倫斯·布萊文思,(美)威利·K.沃伊什尼斯,(美)馬克·尼克松 著 (美)陳徳基,王泉 譯
Deji Chen (陳德基) 已在過程控制工業界工作了15年以上。他是OPC工業標準的始創者之一。他工作過的項目涉及各種現場總線,包括最近的WirelessHART。他合寫了許多論文,擁有多項專利。他與Mark Nixon等合著了WirelessHART:用於工業自動化的實時網狀網絡(WirelessHART: Real-Time Mesh Network for Industrial Automation)。Deji於1999年在德州大學奧斯汀分校 (University of Texas at Austin) 計算機繫獲得博士學位,研究方向是實時繫統。他是艾默生過程管理集團DeltaV產等