《膜分离过程的优化与控制方法研究》系统介绍了膜分离过程的优化与控制方法，是作者多年从事绿色过程优化与计算机控制系统等交叉学科研究成果的结晶。
《膜分离过程的优化与控制方法研究》共9章，包括绪论，气体膜分离过程两段流程的控制，气体膜分离过程中性能指标的软测量技术研究，气体膜分离过程单级流程性能参数预测研究，气体膜分离过程两级流程性能参数预测研究，气体膜分离过程多级流程性能参数在线预测研究，气体膜分离物料平衡过程的控制与优化，液体膜分离浓缩过程的控制，膜分离过程全集成优化控制系统设计等。每章内容都有相应的膜分离技术的创新应用背景。
《膜分离过程的优化与控制方法研究》各部分内容既相互联系又相互独立，读者可根据自己的需要选择学习。
《膜分离过程的优化与控制方法研究》可供从事生产过程自动化、材料与化工、计算机应用、电子与通信等领域的工程技术人员、科研人员及企业管理人员阅读，也可作为高等院校工业自动化、化学工程、电子通信、计算机应用等专业的本科生及研究生的参考书。

前言
1绪论
1.1膜分离技术的发展和理想膜分离过程目标
1.1.1膜分离技术的发展及应用瓶颈
1.1.2膜分离过程控制的复杂性
1.1.3膜分离过程控制技术的现状及存在的问题
1.1.4理想膜分离过程的概念
1.2过程控制技术的研究现状
1.2.1控制理论与过程控制的发展
1.2.2过程控制系统的发展
1.2.3面向过程的集成优化控制技术
1.3本书的意义
2气体膜分离过程两段流程的控制
2.1气体膜分离机理分析
2.1.1气体膜分离原理
2.1.2气体膜分离过程的数学模型
2.1.3气体膜分离过程的影响因素
2.2炼厂气氢回收装置的控制
2.2.1两段工艺流程
2.2.2基本控制回路
2.3PID参数整定
2.3.1PID参数整定原则
2.3.2PID参数整定方法
2.3.3原料气入膜温度的模糊自整定PID控制
2.4现场应用结果
2.4.1控制系统稳定性
2.4.2基于机理模型模拟的操作优化
2.5本章小结
3气体膜分离过程中性能指标的软测量技术研究
3.1神经网络软测量技术
3.1.1软测量技术
3.1.2神经网络软测量技术
3.2RBF神经网络建模
3.2.1主导变量和辅助变量的选择
3.2.2数据采集和处理
3.2.3RBF神经网络的建模
3.3仿真实验
3.3.1炼厂气氢回收装置的工艺流程
3.3.2样本的选择
3.3.3RBF神经网络模型的训练与校验
3.4结果与讨论
3.5软测量模型的在线校正
3.6本章小结
4气体膜分离过程单级流程性能参数预测研究
4.1引言
4.2炼厂气氢回收膜分离过程单级流程
4.3过程建模变量确定
4.4数据采集处理和主元分析
4.5RBFNN智能建模与过程性能参数预测
4.5.1RBFNN智能建模
4.5.2过程性能参数预测
4.6LSSVM智能建模与过程性能参数预测
4.6.1LSSVM智能建模
4.6.2过程性能参数预测
4.7本章小结
5气体膜分离过程两级流程性能参数预测研究
5.1引言
5.2基于PCA-LSSVM的气体膜分离过程性能参数预测
5.2.1炼厂气氢回收过程两级流程
5.2.2过程建模变量确定
5.2.3数据采集处理与主元分析
5.2.4LSSVM智能建模
5.2.5过程性能参数预测
5.3基于PSO-BPNN的气体膜分离过程性能参数预测
……
6气体膜分离过程多级流程性能参数在线预测研究
7气体膜分离物料平衡过程的控制与优化
8液体膜分离浓缩过程的控制
9膜分离过程全集成优化控制系统设计
结论
参考文献
附录膜分离性能预测
名词索引