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1 过程控制的基本概念1

1.1 工业过程控制系统1

1.2 PID控制3

1.2.1 比例作用3

1.2.2 积分作用4

1.2.3 微分作用5

1.2.4 闭环系统的稳定性6

1.3 控制器设计的时域方法12

1.4 控制器设计的频域方法16

1.4.1 基于频域响应-稳态增益的控制器设计16

1.4.2 采用频域响应判据设计控制器17

2 高级过程控制21

2.1 高级过程控制系统结构21

2.1.1 直接合成21

2.1.2 内模控制近似模型调整规律22

2.2 过程控制系统的积分饱和现象和抗饱和方案24

2.2.1 输入受限24

2.2.2 反馈补偿25

2.2.3 可实现参考值27

2.2.4 条件积分29

2.3 先进PID控制器参数调整31

2.3.1 图表法31

2.3.2 两点法32

2.3.3 面积法32

2.4 继电器反馈33

3 复杂动态系统的控制器设计37

3.1 复杂过程动态特性37

3.2 时间延迟系统的控制39

3.2.1 常规反馈控制器设计40

3.2.2 Smith预估器42

3.2.3 改进的Smith预估器46

3.3 负响应系统47

3.3.1 负响应系统的控制48

3.3.2 负响应补偿51

3.4 开环不稳定系统54

3.4.1 控制系统设计的难点55

3.4.2 两步法设计56

4 复杂控制系统59

4.1 基本概念59

4.2 串级控制系统60

4.2.1 串级控制的基本原理62

4.2.2 串级控制器参数调整65

4.2.3 串级控制系统的防积分饱和66

4.3 前馈控制67

4.3.1 前馈控制器的设计67

4.3.2 实际中需要注意的事项70

4.3.3 反馈／前馈控制71

4.4 比值控制72

4.5 单个输入控制多个输出74

4.6 多个输入控制单个输出76

4.7 推断控制77

4.7.1 反馈控制方法79

4.7.2 串级控制79

4.7.3 基于估计器的控制80

4.7.4 推断控制81

5 工业过程系统的经验建模与辨识84

5.1 基础概念84

5.1.1 过程辨识的基本定义84

5.1.2 经验建模的原则86

5.2 最小二乘法89

5.2.1 线性方法89

5.2.2 线性化模型93

5.2.3 加权最小二乘法94

5.2.4 递推最小二乘法94

5.2.5 指数型遗忘最小二乘法95

5.3 傅里叶理论96

5.3.1 傅里叶变换96

5.3.2 傅里叶变换的性质98

5.3.3 离散傅里叶变换（DFT）101

5.3.4 快速傅里叶变换（FFT）101

5.4 描述函数101

5.4.1 基本概念101

5.4.2 描述函数估计102

5.4.3 典型的非线性环节103

5.4.4 极限环106

6 基于阶跃响应的参数辨识108

6.1 阶跃响应辨识的基本概念108

6.2 开环阶跃测试的典型方法109

6.2.1 LOG方法109

6.2.2 两点法109

6.2.3 面积法110

6.3 用于开环回路测试的最小二乘法112

6.4 经典的闭环回路阶跃测试115

6.5 系统在PID控制下的最小二乘法117

6.5.1 问题描述117

6.5.2 递归求解119

6.5.3 传递函数模型辨识120

6.5.4 应用和仿真实例122

7 基于继电测试的参数辨识125

7.1 继电反馈的基本原理125

7.1.1 产生稳定的振荡125

7.1.2 估计传递函数128

7.1.3 傅里叶变换法130

7.2 改进的继电反馈测试131

7.2.1 不对称的开关反馈131

7.2.2 带磁滞的开关133

7.2.3 带滞后的磁滞的实现135

7.2.4 不对称磁滞开关136

7.3 非传统的继电反馈方法137

7.3.1 带积分的开关反馈137

7.3.2 双开关测试140

7.3.3 开关加阶跃142

8 基于脉冲响应的参数辨识144

8.1 脉冲响应辨识144

8.1.1 基本原理144

8.1.2 一般理论145

8.1.3 简单模型形式的辨识147

8.1.4 从实验数据中获得矩150

8.1.5 从其他响应中得到脉冲响应数据151

8.2 基于脉冲响应的频率辨识153

8.2.1 频率响应153

8.2.2 频谱155

8.3 用于自调节过程的辨识156

8.4 仿真实例159

9 多变量过程系统的参数辨识162

9.1 多变量系统辨识的基础概念162

9.2 TITO过程闭环阶跃测试163

9.2.1 分散辨识163

9.2.2 时域辨识167

9.2.3 频域辨识169

9.3 一般MIMO过程的辨识171

9.3.1 测试过程和一般公式171

9.3.2 解耦辨识系统174

9.4 不对称双边脉冲辨识176

9.5 仿真举例179

10 多变量系统控制基础知识185

10.1 基本概念185

10.1.1 输入／输出配对185

10.1.2 相互关联186

10.1.3 操作窗口187

10.1.4 能控性与能观测性188

10.2 多变量过程模型190

10.2.1 状态空间模型形式190

10.2.2 传递函数模型形式190

10.2.3 两种模型之间的关系190

10.3 开环分析192

10.3.1 解析解192

10.3.2 稳定性193

10.3.3 开环传递函数分析195

10.3.4 奇异性-奇异值197

10.3.5 动态分析198

10.4 闭环动态分析200

10.4.1 多变量方框图200

10.4.2 闭环传递函数201

10.4.3 闭环暂态响应202

10.4.4 闭环稳定性202

11 多变量系统的耦合性分析204

11.1 预备知识204

11.1.1 控制回路耦合性的测度204

11.1.2 基于耦合分析的回路配对206

11.2 相对增益序列（RGA）206

11.2.1 RGA的性质207

11.2.2 由第一原理计算RGA207

11.2.3 计算RGA的矩阵方法209

11.3 利用RGA进行回路配对210

11.3.1 RGA元素的说明210

11.3.2 基本配对规则211

11.4 附加规则212

11.4.1 Niederlinski定理212

11.4.2 Niederlinski配对规则213

11.4.3 Jacobi特征值判据213

11.4.4 回路配对规则的应用214

11.5 其他系统的配对215

11.5.1 非线性系统的回路配对215

11.5.2 带积分环节的系统回路配对219

11.5.3 非方系统的回路配对219

11.5.4 时间解耦222

11.5.5 无过程模型的回路配对224

11.6 相对干扰增益224

12 MIMO过程分散控制228

12.1 预备知识228

12.1.1 一般概念228

12.1.2 两入两出系统230

12.2 经典的多回路控制器设计232

12.2.1 采用试凑-误差法设计多回路控制器233

12.2.2 采用最优化方法设计多回路控制器233

12.2.3 采用RGA失调因子法设计多回路控制器233

12.3 基于回路分解的控制器设计238

12.3.1 结构分解238

12.3.2 增益裕度和相角裕度设计239

12.3.3 仿真实例240

12.4 基于Nyquist稳定性判据设计243

12.4.1 分散控制系统稳定性分析243

12.4.2 分散系统的稳定域245

12.4.3 仿真实例247

参考文献250