本书共分为11章,三部分组成。本书包括过程控制基础、工业系统的数学描述与分析、过程控制系统等内容,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。

绪论——流程工业控制技术的发展和实现
**篇 过程控制基础
**章 拉普拉斯变换
**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
**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
**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
**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
**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
**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
**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
**节 数学基础——随机变量的统计特性
第二节 多元模拟与*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
**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
**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
**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2 z变换表
附表3 z变换的主要性质

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