昨天和大家分享了Instrument Engineers Handbook仪表工程师手册-过程测量与分析，今天和大家分享Instrument Engineers Handbook过程控制和优化by Bela G. Liptak。昨天和今天分享的都是第四版。
第四版的过程控制和优化继续了提供快速和容易获得高度实用的信息的传统。 作者Bela G. Liptak是实践工程师，而不是来自学术界的理论人员，他们的在线沟通建议已经在现实生活应用中反复测试。扩展的覆盖范围包括对海外制造商的产品和概念的描述，控制理论中的基于模型的优化，控制阀新的主要发明和创新，以及专门讨论安全的章节。 拥有超过2000个图形，图形和表格，这个包罗万象的百科全书卷用一个权威参考取代整个图书馆。第四版将以前版本的内容全面更新，结合了过去十年的发展，并将工作的视野从美国扩展到全球视野。
部分目录及内容：
1 General综述
1.1 Analog vs. Digital Instruments模拟与数字仪器
1.2 Computer Configurations of Supervisory Units监控单元的计算机配置
1.3 Computers—Simulation by Analog and Hybrid Systems计算机-模拟和混合系统的仿真
1.4 Electronic vs. Pneumatic Instruments电子气动仪器
1.5 Human Engineering人类工程
1.6 Process Alarm Management过程报警管理
1.7 Speech Synthesis and Voice Recognition语音合成和语音识别
1.8 Wiring Practices and Signal Conditioning布线做法与信号调节
2 Control Theory控制理论
2.1 Control Basics控制基础
2.2 Control Modes—PID Controllers控制模式-PID控制器
2.3 Control Modes—PID Variations控制模式-PID变化
2.4 Control Modes—Digital PID Controllers数字PID控制器
2.5 Control Modes —Closed-Loop Response闭环响应
2.6 Control Systems—Cascade Loops级联环路
2.7 Empirical Process Optimization经验过程优化
2.8 Expert Systems专家系统
2.9 Feedback and Feedforward Control反馈和前馈控制
2.10 Genetic and Other Evolutionary Algorithms遗传和其他进化算法
2.11 Hierarchical Control分层控制
2.12 Interaction and Decoupling交互和去耦
2.13 Model-Based Control基于模型的控制
2.14 Model-Based Predictive Control Patents基于模型的预测控制专利
2.15 Model-Free Adaptive (MFA) Control无模型自适应（MFA）控制
2.16 Modeling and Simulation of Processes过程的建模和仿真
2.17 Model Predictive Control and Optimization模型预测控制和优化
2.18 Neural Networks for Process Modeling过程建模的神经网络
2.19 Nonlinear and Adaptive Control非线性和自适应控制
2.20 Optimizing Control优化控制
2.21 PID Algorithms and ProgrammingPID算法和编程
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1.1 Analog vs. Digital Instruments模拟与数字仪器
仪器是测量物理变量参数的人造装置。 它们可以是模拟的，数字的或两者的组合。 现在，大多数仪器是数字的，因为它们比模拟对应的优势。 然而，许多仪器的前端仍然是模拟的; 也就是说，来自传感器和换能器的大多数信号和第一级信号处理仍然是模拟的。 然而，重要的是要提到，近年来纯粹基于数字原理运行的数字仪器已经快速发展。 今天基于数字原理的智能传感器在单个芯片中包含完整的信号条件电路和传感器。 智能传感器的输出可以直接与其他数字设备连接。
传感器和转换器是所有仪器的最基本和最主要的元素。它们响应物理变化以产生传达有用信息的连续输出。输出可以是电流、电压、功率或能量的幅度、频率或相位差的形式。
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