第1章 緒論
1.1 過程控制系統(tǒng)的組成和分類
1.1.1 過程控制系統(tǒng)的組成
1.1.2 過程控制系統(tǒng)的分類
1.2 過程控制系統(tǒng)的特點
1.3 過程控制系統(tǒng)的發(fā)展簡況
1.4 過程控制系統(tǒng)的控制質量指標
本章小結
思考題與習題
第2章 過程參數(shù)的檢測及控制儀表
2.1 測量的概念和測量方法
2.2 測量誤差與儀表的精度等級
2.2.1 測量誤差的分類
2.2.2 儀表的基本誤差、精度等級及分度標準
2.2.3 檢測儀表的組成及分類
2.3 溫度測量儀表
2.3.1 溫度的概念
2.3.2 工業(yè)常用接觸式測溫儀表
2.3.3 非接觸式測溫儀表
2.3.4 電動顯示儀表
2.3.5 溫度儀表的工程應用與選型原則
2.4 壓力、壓差和物位測量
2.4.1 壓力、壓差測量
2.4.2 物位測量
2.5 流量測量儀表
2.5.1 概述
2.5.2 差壓式流量計
2.5.3 容積式流量計
2.5.4 渦輪流量計
2.5.5 渦街流量計
2.5.6 靶式流量計
2.5.7 轉子流量計
2.5.8 電磁流量計
2.5.9 超聲流量計
2.6 成分分析儀表
2.6.1 氧化鋯氧分析儀
2.6.2 紅外線氣體分析器
2.7 過程控制儀表
2.7.1 概述
2.7.2 過程控制儀表的常見應用問題
本章小結
思考題與習題
第3章 被控過程的數(shù)學模型
3.1 概述
3.1.1 單變量與多變量的被控過程
3.1.2 自衡過程和無自衡過程
3.1.3 被控過程數(shù)學模型的表示方法
3.2 被控過程的機理建模
3.2.1 建立自衡過程的數(shù)學模型
3.2.2 建立無自衡過程的數(shù)學模型
3.3 被控過程的實驗建模
3.3.1 測取階躍響應曲線
3.3.2 測取矩形脈沖響應曲線
3.3.3 由階躍響應曲線辨識被控過程的模型
3.4 基于神經網絡的數(shù)據(jù)建模
3.4.1 人工神經元和人工神經網絡
3.4.2 典型神經網絡
3.4.3 基于RBF神經網絡的數(shù)據(jù)建模方法
……
第4章 常規(guī)控制系統(tǒng)
第5章 多變量過程控制系統(tǒng)
第6章 推理控制
第7章 預測控制
第8章 過程優(yōu)化
第9章 過程控制系統(tǒng)實例
參考文獻