绪论——流程工业控制技术的发展和实现 1
第一篇 过程控制基础 6
第一章 拉普拉斯变换 6
第一节 复平面、复变量和复变函数 6
第二节 拉普拉斯变换 6
第三节 拉氏变换原理 7
第四节 拉氏反变换 12
第五节 用拉氏变换求解线性微分方程 14
习题 15
第二章 矩阵基础 17
第一节 矩阵与向量 17
第二节 分块矩阵 20
第三节 向量的内积和二次型 23
第四节 矩阵的特征值和特征向量 27
第五节 矩阵的微分和积分 30
第六节 多项式矩阵 33
第七节 多项式矩阵的初等变换和标准型 36
习题 42
第三章 工业过程信息获取和分析处理 43
第一节 主要工业参数测量 43
第二节 信号的频谱分析——傅里叶变换 48
第三节 连续小波变换 52
第四节 模糊信息的分析及处理 54
第五节 控制系统中的信息传输和处理 60
参考文献 66
第二篇 工业系统的数学描述与分析 67
第四章 化工过程的数学建模 67
第一节 工业过程的状态空间描述 67
第二节 化工过程基本方程和建模实例 70
第三节 偏微分方程数学描述的集中化处理 75
第四节 工业模型的线性化和量纲一化处理 76
第五节 线性状态方程的一般解 80
习题 82
第五章 过程的传递函数描述 83
第一节 工业过程的传递函数模型 83
第二节 传递函数的机理建模 84
第三节 一阶传递函数分析和简易建模 87
第四节 二阶系统的受控分析 90
第五节 复合传递函数 92
第六节 过程的频率特性 94
第七节 多变量过程的传递函数描述 99
第八节 状态空间模型与传递函数描述的关系 104
第九节 脉冲响应矩阵 106
习题 108
第六章 连续系统的离散化描述 111
第一节 保持器和曲线复原 111
第二节 采样描述和z变换 112
第三节 微分方程的有限差分离散化 114
第四节 工业过程的计算机仿真 116
第五节 状态空间离散化 121
习题 121
第七章 系统分析 123
第一节 状态可控性 123
第二节 工业过程的函数可控性 125
第三节 状态可观性 126
第四节 一般系统稳定性分析 127
第五节 线性定常系统的系统矩阵分析方法 133
习题 141
第八章 系统辨识和智能建模 143
第一节 数学基础——随机变量的统计特性 143
第二节 多元模拟与最小二乘估计方法 145
第三节 离散模型辨识 149
第四节 非参数模型辨识 150
第五节 神经元及人工神经网络 151
第六节 误差反向传播神经网络（BP网） 153
第七节 RBF网络 157
第八节 小波神经网络 161
参考文献 166
第三篇 过程控制系统 168
第九章 单入-单出系统的常规控制 168
第一节 负反馈闭环控制系统的组成分析 168
第二节 控制系统性能要求 172
第三节 PID控制器 173
第四节 单入-单出闭环控制系统稳定性分析 179
第五节 单入-单出闭环控制器设计 181
第六节 单回路闭环控制系统的工程整定 184
第七节 串级控制系统 186
第八节 Smith预估控制 188
习题 189
第十章 工业过程的多回路控制 190
第一节 多入-多出控制系统特点和存在问题 190
第二节 多回路控制系统闭环关联的衡量 191
第三节 多回路反馈控制系统的闭环数学描述 196
第四节 多回路反馈控制系统的闭环稳定性分析 199
第五节 对角优势系统与奈奎斯特阵列法 203
第十一章 先进控制技术 214
第一节 基于状态反馈的极点配置技术 214
第二节 状态观测器 216
第三节 内模控制 219
第四节 线性二次型控制（Linear Quadratic Control） 223
第五节 模型预测控制（MPC:Model Predictive Control） 228
第六节 自校正控制（STC:Self-turning Control） 234
第七节 智能控制 237
参考文献 246
附录 247
附表1 拉氏变换表 247
附表2 z变换表 248
附表3 z变换的主要性质 249