- سال انتشار: 2008
- صفحات: 238
- اندازه فایل: 4 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Springer-Verlag London
- تعداد مشاهده: 5
- امتیاز کاربران: 4.701041404184025
-
شابک/ISBN:
9781848002326
9781848002333
2008923061
Dynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring: A Data-driven Subspace Approach
4.701041404184025
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینمعرفی کتاب: مدل‌سازی دینامیکی، کنترل پیش‌بین و پایش عملکرد: رویکرد زیرفضای مبتنی بر داده
کتاب "مدل‌سازی دینامیکی، کنترل پیش‌بین و پایش عملکرد: رویکرد زیرفضای مبتنی بر داده" توسط بیائو هوانگ و رامش کادالی نوشته شده است و حوزه‌ای پیشرفته و پیچیده از مهندسی شیمی و فرآیندهای صنعتی را پوشش می‌دهد. این کتاب به کاوش و بررسی روش‌های نوین در مدل‌سازی فرآیندهای دینامیکی و کاربردهای آن در کنترل پیش‌بین و پایش عملکرد پرداخته است.
خلاصه‌ای از کتاب
در این کتاب، نویسندگان به بررسی دقیق و جامع تکنیک‌های مختلف در مدل‌سازی دینامیکی پرداخته‌اند و بر روش‌های زیرفضای مبتنی بر داده برای تحلیل و کنترل سیستم‌های پیچیده تاکید کرده‌اند. مدل‌سازی دینامیکی شامل تحلیل رفتار سیستم‌های مختلف به مرور زمان و پیش‌بینی پاسخ‌های آنها به ورودی‌های مختلف است. این کتاب به صورت خاص به رویکردهای داده‌محور پرداخته و نحوه استخراج اطلاعات موثر از داده‌ها برای بهبود عملکرد سیستم‌ها را شرح داده است.
همچنین، بخش‌های کتاب به توضیح مفاهیم کنترل پیش‌بین Model Predictive Control و پیاده‌سازی آنها در سیستم‌های واقعی تمرکز دارد. کنترل پیش‌بین به عنوان یک ابزار قوی برای مدیریت سیستم‌های پیچیده و غیردلخواه شناخته شده است که می‌تواند به بهبود کارایی و بهره‌وری سیستم‌ها کمک شایانی کند.
نکات کلیدی
- توضیح مبانی و اصول مدل‌سازی دینامیکی با استفاده از روش‌های زیرفضای مبتنی بر داده
- نحوه طراحی و پیاده‌سازی کنترل پیش‌بین برای سیستم‌های چندمتغیره
- تکنیک‌های پایش عملکرد و تشخیص ناهنجاری‌ها در فرآیندهای صنعتی
- استفاده از روش‌های داده‌محور برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها
نقل‌قول‌های مشهور از کتاب
"در دنیای امروز، مدیریت و بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی بدون به‌کارگیری روش‌های پیشرفته همچون مدل‌سازی داده‌محور و کنترل پیش‌بین، غیرممکن است."
"کلید موفقیت در پایش عملکرد، درک عمیق از رفتار سیستم‌ها و استفاده هوشمندانه از داده‌هاست."
اهمیت این کتاب
این کتاب به عنوان یک منبع ارزشمند و علمی در حوزه مدل‌سازی دینامیکی و کنترل پیش‌بین، برای دانشجویان و متخصصان مهندسی شیمی و مهندسی فرآیندها بسیار حائز اهمیت است. ارائه رویکردهای نوین و کاربردی برای بهینه‌سازی فرآیندها در صنعت، از جمله دلایلی است که این کتاب را مورد توجه فراوان قرار داده است. علاوه بر این، تمرکز بر روش‌های زیرفضای مبتنی بر داده نشان دهنده تغییر نحوه برخورد با مشکلات پیچیده در دنیای صنعتی مدرن است. این کتاب می‌تواند به عنوان یک راهنمای جامع برای بهبود عملکرد سیستم‌های صنعتی و بهینه‌سازی فرآیندها مورد استفاده قرار گیرد.
Introduction to "Dynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring"
Welcome to an insightful journey into the world of dynamic modeling and predictive control using a data-driven subspace approach. This book offers a nuanced exploration of contemporary methodologies that harness the power of data for system analysis and control, targeting both academic researchers and industry practitioners.
Detailed Summary of the Book
The book, "Dynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring: A Data-driven Subspace Approach," delves into the methodological innovations brought by data-driven techniques in control engineering. The core focus is on subspace methods for system identification, predictive control strategies, and performance evaluation. With a strong foundation in theory backed by practical applications, the book serves as a comprehensive guide for understanding and implementing advanced control solutions.
Throughout the chapters, readers are introduced to the fundamental principles of data-driven modeling. The book outlines essential concepts in state-space models, emphasizing their ability to accurately represent real-world dynamics without explicit a-priori model equations. The discussion extends to predictive control, showcasing how these models drive performance improvements across various industrial applications. Moreover, the text provides detailed algorithms and examples to facilitate a deep understanding of the subspace approach in practical scenarios.
Key Takeaways
- Understanding the fundamentals of subspace methods and their application in system identification.
- Insights into predictive control techniques and their role in enhancing process performance.
- Comprehensive guides on performance monitoring strategies built on data-driven insights.
- Real-world applications and examples that demonstrate the effectiveness of the subspace method in various industries.
Famous Quotes from the Book
"The true power of data lies not only in its ability to inform, but in its capacity to drive decisions in a dynamically uncertain world."
"Predictive control redefines how we approach system dynamics by shifting focus from reaction to anticipation."
Why This Book Matters
The modern industrial landscape demands agility and precision, which can be achieved through sophisticated control and monitoring systems. This book is crucial as it captures the essence of how data-driven methods revolutionize system control and performance. It bridges the gap between traditional model-based approaches and emerging data-centric strategies, providing readers with actionable insights to harness the potential of their data resources.
As industries continue to evolve, the importance of responsive, efficient, and robust control strategies becomes increasingly paramount. This book stands out as a critical resource, equipping professionals with the knowledge to navigate complex systems and enhance operational outputs through innovative control methodologies.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
