《先進控制技術》內容簡介：先進控制是一門隨著生產過程對控制系統要求不斷提高而迅速發展起來的控制技術。《先進控制技術》針對複雜工業過程可能具有的非線性、大滯後、強幹擾、參數時變、變數耦合及部分變數不可測等問題，重點介紹了目前能有效解決這些問題的先進控制技術和方法，其中包括一些作者及同行的教學經驗及科研成果，主要包括推理控制、自適應控制、預測控制、多變數控制、智慧型控制、過程最佳化及故障檢測與診斷等相關內容。 《先進控制技術》可作為自動化學科高年級選修課或控制理論與控制工程學科研究生課程的教材，也可供相關學科科研或工程技術人員參考。
基本介紹
- 書名：先進控制技術
- 出版社：科學出版社
- 頁數：265頁
- 開本：8
- 品牌：科學出版社
- 作者：毛志忠 常玉清
- 出版日期：2012年6月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030348974, 9787030348975
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《先進控制技術》是一門研究隨著生產過程對控制系統要求不斷提高而迅速發展起來的控制技術，《先進控制技術》可作為自動化學科高年級選修課或控制理論與控制工程學科研究生課程的教材，也可供相關學科科研或工程技術人員參考。
圖書目錄
前言
第1章 緒論
1.1 過程控制系統的基本組成
1.2 複雜工業過程的特點及對控制系統的要求
1.2.1 複雜工業過程的特點
1.2.2 複雜工業過程對控制系統的要求
1.3 先進控制技術的產生背景
1.3.1 PID控制器的特點
1.3.2 先進控制技術的產生背景
第2章 推理控制
2.1 概述
2.2 推理控制系統的原理
2.2.1 問題的提出
2.2.2 推理控制系統的組成
2.2.3 推理控制器的設計
2.2.4 推理-反饋控制系統
2.3 推理控制系統模型誤差對系統性能的影響
2.3.1 擾動通道模型誤差的影響
2.3.2 控制通道模型誤差的影響
2.4 輸出可測條件下的推理控制
2.4.1 系統構成
2.4.2 模型誤差對系統性能的影響
2.5 多變數推理控制
2.5.1 多變數推理控制系統的基本結構
2.5.2 多變數推理控制器的V規範型結構
2.5.3 帶時間滯後多變數系統的V規範型推理控制器設計
2.5.4 濾波矩陣的選擇
第3章 自適應控制
3.1 自適應控制概述
3.1.1 自適應控制系統的功能及特點
3.1.2 自適應控制系統的分類
3.1.3 自適應控制系統的發展及套用
3.2 模型參考自適應控制
3.2.1 模型參考自適應控制的數學描述
3.2.2 採用Lyapunov穩定性理論的設計方法
3.2.3 模型參考自適應系統的魯棒性
3.3 自校正控制
3.3.1 概述
3.3.2 動態過程參數估計的最小二乘法
3.3.3 最小方差自校正控制器
3.3.4 廣義最小方差自校正控制器
3.3.5 零極點配置自校正控制器
3.3.6 自校正PID控制器
3.4 多變數自校正控制器
3.4.1 多變數最小方差自校正控制器
3.4.2 多變數廣義自校正控制器
第4章 預測控制
4.1 概述
4.2 預測控制的基本原理
4.3 模型算法控制
4.3.1 預測模型
4.3.2 模型校正
4.3.3 參考軌跡
4.3.4 滾動最佳化
4.4 動態矩陣控制的基本原理
4.4.1 預測模型
4.4.2 反饋校正
4.4.3 滾動最佳化
4.4.4 動態矩陣控制的基本算法
4.4.5 動態矩陣控制的性能分析
4.5 廣義預測控制
4.5.1 預測模型
4.5.2 預測模型參數的求取
4.5.3 滾動最佳化
4.5.4 反饋校正
4.5.5 廣義預測控制的穩定性
4.6 面向實際套用中的預測控制
4.6.1 前饋-反饋預測控制
4.6.2 串級預測控制
第5章 多變數控制
5.1 概述
5.2 多變數系統的數學描述
5.2.1 對象模型的內部描述法
5.2.2 對象模型的外部描述法
5.3 多變數系統分析
5.3.1 閉環系統的傳遞函式矩陣
5.3.2 閉環傳遞函式矩陣的極點和零點
5.3.3 系統的極點和零點
5.3.4 能控性和能觀性
5.4 互聯分析
5.4.1 多迴路控制系統的互聯
5.4.2 互聯的度量
5.5 極點配置問題
5.5.1 狀態反饋極點配置
5.5.2 輸出反饋極點配置
5.6 解耦控制
5.6.1 串聯解耦
5.6.2 線性狀態反饋解耦
5.6.3 線性輸出反饋解耦
第6章 智慧型控制
6.1 模糊控制
6.1.1 模糊數學簡介
6.1.2 模糊控制的工作原理
6.1.3 模糊控制器的基本結構與組成
6.1.4 基本模糊控制器的設計
6.1.5 模糊PID控制器
6.2 神經網路控制
6.2.1 神經網路簡介
6.2.2 神經網路直接反饋控制
6.2.3 神經網路逆控制
6.2.4 神經網路自適應控制
6.2.5 神經網路PID控制
6.2.6 神經網路預測控制
6.3 專家控制
6.3.1 專家系統概述
6.3.2 專家控制系統
6.3.3 專家控制系統套用實例
第7章 過程最佳化
7.1 概述
7.1.1 基本概念
7.1.2 過程最佳化的主要工作
7.2 過程最佳化模型
7.2.1 目標函式
7.2.2 決策變數
7.2.3 約束條件
7.2.4 過程最佳化模型的建立
7.3 過程最佳化模型的求解
7.3.1 最佳化算法的選擇
7.3.2 遺傳算法
7.3.3 過程最佳化實例
7.3.4 過程最佳化控制的結構
7.4 大工業過程穩態最佳化
7.4.1 大工業過程穩態最佳化問題的引入
7.4.2 大工業過程穩態最佳化問題的數學描述
7.4.3 三種基本協調方法
第8章 故障檢測與診斷
8.1 概述
8.1.1 故障診斷技術的發展
8.1.2 故障的定義及分類
8.1.3 故障診斷的定義及分類
8.1.4 故障診斷系統性能評價
8.1.5 故障診斷方法
8.2 基於狀態估計的故障診斷
8.2.1 引言
8.2.2 冗餘信號的產生
8.2.3 IFD診斷方案
8.2.4 IFD系統實例
8.3 基於時序分析的故障診斷
8.3.1 引言
8.3.2 時序建模
8.3.3 判別函式
8.4 基於多元統計的故障診斷
8.4.1 主成分分析原理
8.4.2 基於主元分析的故障檢測
8.4.3 基於主元分析的故障診斷
8.4.4 基於主成分分析的故障診斷實例
8.5 智慧型故障診斷方法
8.5.1 引言
8.5.2 基於專家系統的故障診斷
8.5.3 基於RBF神經網路的故障診斷
參考文獻
第1章 緒論
1.1 過程控制系統的基本組成
1.2 複雜工業過程的特點及對控制系統的要求
1.2.1 複雜工業過程的特點
1.2.2 複雜工業過程對控制系統的要求
1.3 先進控制技術的產生背景
1.3.1 PID控制器的特點
1.3.2 先進控制技術的產生背景
第2章 推理控制
2.1 概述
2.2 推理控制系統的原理
2.2.1 問題的提出
2.2.2 推理控制系統的組成
2.2.3 推理控制器的設計
2.2.4 推理-反饋控制系統
2.3 推理控制系統模型誤差對系統性能的影響
2.3.1 擾動通道模型誤差的影響
2.3.2 控制通道模型誤差的影響
2.4 輸出可測條件下的推理控制
2.4.1 系統構成
2.4.2 模型誤差對系統性能的影響
2.5 多變數推理控制
2.5.1 多變數推理控制系統的基本結構
2.5.2 多變數推理控制器的V規範型結構
2.5.3 帶時間滯後多變數系統的V規範型推理控制器設計
2.5.4 濾波矩陣的選擇
第3章 自適應控制
3.1 自適應控制概述
3.1.1 自適應控制系統的功能及特點
3.1.2 自適應控制系統的分類
3.1.3 自適應控制系統的發展及套用
3.2 模型參考自適應控制
3.2.1 模型參考自適應控制的數學描述
3.2.2 採用Lyapunov穩定性理論的設計方法
3.2.3 模型參考自適應系統的魯棒性
3.3 自校正控制
3.3.1 概述
3.3.2 動態過程參數估計的最小二乘法
3.3.3 最小方差自校正控制器
3.3.4 廣義最小方差自校正控制器
3.3.5 零極點配置自校正控制器
3.3.6 自校正PID控制器
3.4 多變數自校正控制器
3.4.1 多變數最小方差自校正控制器
3.4.2 多變數廣義自校正控制器
第4章 預測控制
4.1 概述
4.2 預測控制的基本原理
4.3 模型算法控制
4.3.1 預測模型
4.3.2 模型校正
4.3.3 參考軌跡
4.3.4 滾動最佳化
4.4 動態矩陣控制的基本原理
4.4.1 預測模型
4.4.2 反饋校正
4.4.3 滾動最佳化
4.4.4 動態矩陣控制的基本算法
4.4.5 動態矩陣控制的性能分析
4.5 廣義預測控制
4.5.1 預測模型
4.5.2 預測模型參數的求取
4.5.3 滾動最佳化
4.5.4 反饋校正
4.5.5 廣義預測控制的穩定性
4.6 面向實際套用中的預測控制
4.6.1 前饋-反饋預測控制
4.6.2 串級預測控制
第5章 多變數控制
5.1 概述
5.2 多變數系統的數學描述
5.2.1 對象模型的內部描述法
5.2.2 對象模型的外部描述法
5.3 多變數系統分析
5.3.1 閉環系統的傳遞函式矩陣
5.3.2 閉環傳遞函式矩陣的極點和零點
5.3.3 系統的極點和零點
5.3.4 能控性和能觀性
5.4 互聯分析
5.4.1 多迴路控制系統的互聯
5.4.2 互聯的度量
5.5 極點配置問題
5.5.1 狀態反饋極點配置
5.5.2 輸出反饋極點配置
5.6 解耦控制
5.6.1 串聯解耦
5.6.2 線性狀態反饋解耦
5.6.3 線性輸出反饋解耦
第6章 智慧型控制
6.1 模糊控制
6.1.1 模糊數學簡介
6.1.2 模糊控制的工作原理
6.1.3 模糊控制器的基本結構與組成
6.1.4 基本模糊控制器的設計
6.1.5 模糊PID控制器
6.2 神經網路控制
6.2.1 神經網路簡介
6.2.2 神經網路直接反饋控制
6.2.3 神經網路逆控制
6.2.4 神經網路自適應控制
6.2.5 神經網路PID控制
6.2.6 神經網路預測控制
6.3 專家控制
6.3.1 專家系統概述
6.3.2 專家控制系統
6.3.3 專家控制系統套用實例
第7章 過程最佳化
7.1 概述
7.1.1 基本概念
7.1.2 過程最佳化的主要工作
7.2 過程最佳化模型
7.2.1 目標函式
7.2.2 決策變數
7.2.3 約束條件
7.2.4 過程最佳化模型的建立
7.3 過程最佳化模型的求解
7.3.1 最佳化算法的選擇
7.3.2 遺傳算法
7.3.3 過程最佳化實例
7.3.4 過程最佳化控制的結構
7.4 大工業過程穩態最佳化
7.4.1 大工業過程穩態最佳化問題的引入
7.4.2 大工業過程穩態最佳化問題的數學描述
7.4.3 三種基本協調方法
第8章 故障檢測與診斷
8.1 概述
8.1.1 故障診斷技術的發展
8.1.2 故障的定義及分類
8.1.3 故障診斷的定義及分類
8.1.4 故障診斷系統性能評價
8.1.5 故障診斷方法
8.2 基於狀態估計的故障診斷
8.2.1 引言
8.2.2 冗餘信號的產生
8.2.3 IFD診斷方案
8.2.4 IFD系統實例
8.3 基於時序分析的故障診斷
8.3.1 引言
8.3.2 時序建模
8.3.3 判別函式
8.4 基於多元統計的故障診斷
8.4.1 主成分分析原理
8.4.2 基於主元分析的故障檢測
8.4.3 基於主元分析的故障診斷
8.4.4 基於主成分分析的故障診斷實例
8.5 智慧型故障診斷方法
8.5.1 引言
8.5.2 基於專家系統的故障診斷
8.5.3 基於RBF神經網路的故障診斷
參考文獻
