过程控制系统

第1章  绪论 1
1.1  过程控制发展概况 1
1.2  过程控制的特点 3
1.3  过程控制系统的组成及其分类 4
1.3.1  过程控制系统的组成 4
1.3.2  过程控制系统的分类 8
1.4  “过程控制”课程的性质和任务 9
思考题与习题 10
第2章  被控过程特性及其数学模型 11
2.1  被控过程的数学模型 11
2.2  工业过程数学模型建立 12
2.2.1  机理建模方法 12
2.2.2  系统辨识法（实验模型） 14
2.2.3  混合建模法 15
2.3  单容对象的动态特性 16
2.3.1  自平衡过程的动态特性 16
2.3.2  无自平衡过程的动态特性 18
2.4  多容对象的动态特性 19
2.4.1  具有自平衡能力的双容过程 19
2.4.2  不具有自平衡能力的双容过程 21
2.5  用响应曲线法辨识过程的数学模型 22
2.5.1  无滞后一阶惯性环节的参数确定 22
2.5.2  一阶纯滞后惯性环节的参数确定 23
2.5.3  二阶环节的参数确定 24
2.5.4  n阶环节的参数确定 24
2.6  最小二乘法辨识过程的模型 25
思考题与习题 26
第3章  过程控制系统——单回路控制系统的工程设计 27
3.1  过程控制系统工程设计概述 27
3.1.1  对过程控制系统设计的一般要求 28
3.1.2  过程控制系统设计步骤 28
3.1.3  过程控制系统设计的主要内容 29
3.1.4  过程控制系统设计中的若干问题 29
3.2  控制方案设计 30
3.2.1  过程控制系统的性能指标 30
3.2.2  被控变量确定 31
3.2.3  控制变量确定 32
3.3  过程控制系统设备选择 39
3.3.1  测量仪表与传感器选型原则 39
3.3.2  执行器（调节阀）选择 42
3.3.3  控制器（调节器）选择 44
3.4  简单过程控制系统的投运和控制器参数整定 45
3.4.1  简单控制系统投运 45
3.4.2  控制器参数整定 46
3.5  单回路控制系统工程设计实例 51
3.5.1  喷雾式干燥设备控制系统设计 51
3.5.2  贮槽液位控制系统设计 53
思考题与习题 54
第4章  复杂过程控制系统 57
4.1  串级控制 57
4.1.1  串级控制系统的结构与工作过程 57
4.1.2  串级控制系统的特点与分析 59
4.1.3  串级控制系统的设计 64
4.1.4  串级控制系统控制器参数整定 65
4.1.5  串级控制系统的工业应用 67
4.2  前馈控制 69
4.2.1  前馈控制系统的基本概念 69
4.2.2  前馈控制系统的结构 72
4.2.3  前馈控制的选用与稳定性 76
4.2.4  前馈控制系统的工程整定 76
4.2.5  前馈控制系统的工业应用 79
4.3  大滞后补偿控制 82
4.3.1  大滞后过程与常规控制方案 82
4.3.2  大滞后过程的预估补偿控制 85
4.3.3  大滞后过程的采样控制 87
4.3.4  大滞后控制系统工业应用举例 88
4.4  比值控制 92
4.4.1  常用的比值控制方案 93
4.4.2  比值控制系统的设计与整定 95
4.4.3  比值控制系统的工业应用 96
4.5  分程与选择性控制 97
4.5.1  分程控制系统原理与设计 97
4.5.2  分程控制系统的工业应用 99
4.5.3   选择性控制系统原理与设计 101
4.5.4  选择性控制系统的工业应用 103
4.5.5  选择性控制系统中的积分饱和与防止 103
4.6  多变量解耦控制 105
4.6.1  概述 105
4.6.2  相对增益及其性质 106
4.6.3  复杂过程控制通道的选择 113
4.6.4  耦合过程控制器参数整定 116
4.6.5  解耦设计 117
4.6.6  解耦控制中的一些问题 120
4.7  计算机过程控制 122
4.7.1  计算机过程控制系统的组成与特点 123
4.7.2  数字控制器的模拟化设计 126
4.7.3  计算机过程控制系统的设计 135
思考题与习题 139
第5章  先进过程控制 146
5.1  预测控制 146
5.1.1  概述 146
5.1.2  预测控制的基本原理 147
5.1.3  预测控制的实现 152
5.1.4  预测控制的工业应用 153
5.2  模糊控制 158
5.2.1  模糊数学基础 158
5.2.2  模糊控制器工作原理 163
5.2.3  模糊控制器的设计 166
5.2.4  模糊控制器的改进 172
5.2.5  模糊控制系统的工业应用 174
5.3  神经网络控制 178
5.3.1  神经元网络的基本原理与结构 178
5.3.2  神经元网络的模型 182
5.3.3模糊神经网络 186
5.3.4  神经网络控制系统结构 189
5.3.5  基于神经网络的控制系统设计 191
思考题与习题 198
第6章  聚类融合控制 200
6.1  聚类融合控制的基本概念 200
6.1.1  问题的提出 200
6.1.2  聚类融合控制的基本思想 200
6.2  聚类融合控制系统的结构 201
6.3  模式窗口及时间序列融合 202
6.3.1  模式窗口的概念 202
6.3.2  融合窗口及其选择 203
6.4  聚类融合控制系统的设计 204
6.4.1  输入信息空间 204
6.4.2  聚类融合空间 206
6.4.3  类别空间 207
6.4.4  控制输出空间 208
6.5  类别空间的特性 209
6.5.1  类别空间坐标系统 209
6.5.2  定性类别空间 210
6.5.3  过程行为的基本类别 211
6.5.4  行为空间和行为轨迹 212
6.6  ART在聚类融合控制中的应用 213
6.6.1  ART神经网络的特点 213
6.6.2   ART-2的参数设计 213
6.7  ART-2应用中的几个实际问题 218
6.7.1  小幅值分量特征的判别 218
6.7.2  幅值大小的问题 219
6.8  时间序列信息融合的结构 220
6.8.1  集中式和分布式融合 220
6.8.2  用二进制编码进行二次融合 222
6.9  模糊聚类融合控制 224
6.9.1  模糊控制存在的问题 224
6.9.2  模糊聚类融合控制的基本思想 226
6.9.3  模糊聚类融合控制系统的结构 227
6.9.4  模糊聚类融合控制的设计 228
6.10  聚类融合控制系统的工业应用 229
6.10.1  概述 229
6.10.2  循环流化床锅炉简介 229
6.10.3  循环流化床锅炉燃烧过程聚类融合控制 230
思考题与习题 239
第7章  计算机集散控制系统 240
7.1  概述 240
7.1.1  集散控制系统的组成 240
7.1.2  集散控制系统的特点 242
7.1.3  集散控制系统的发展 242
7.2  集散控制系统的现场控制站 243
7.2.1  参数控制 245
7.2.2  逻辑和顺序控制 251
7.2.3  数据监测 254
7.3  集散控制系统的操作员站和工程师站 255
7.3.1  操作员站和工程师站的功能 255
7.3.2  操作员站和工程师站的硬设备 256
7.3.3  操作员站和工程师站的软件 257
7.4  集散控制系统的网络与通信 261
7.4.1  概述 261
7.4.2  网络技术初步 261
7.4.3  信息传输技术初步 263
7.4.4  典型系统的通信网络 265
7.5  集散控制系统的工程化设计 267
7.5.1  工程化设计的特点 267
7.5.2  集散控制系统的方案论证 268
7.5.3  集散控制系统的评估 268
7.5.4  集散控制系统的工程设计 270
思考题与习题 271
第8章  过程控制工程应用实例 272
8.1  化肥厂H2/N2比例控制 272
8.2  氯乙烯精馏过程控制 275
8.3  TDC-3000在聚苯乙烯装置上的应用 277
8.4  CENTUM系统在合成氨装置中的应用 282
思考题与习题 284
附录A  信息融合基础知识 285
A.1  自适应谐振神经网络 285
A.1.1  自适应谐振理论 285
A.1.2  ART-2神经网络 289
A.2  模式识别和聚类分析基础 295
A.2.1  模式和模式空间 295
A.2.2  模式类和类别空间 295
A.2.3  模式识别 296
A.2.4  聚类分析 296
A.3  多传感器信息融合 297
A.3.1  多传感器系统 297
A.3.2  多传感器的信息融合 298
A.3.3  多传感器信息融合的方法 301
参考文献 305