《火电机组先进智能控制及其应用》从基本原理、多种建模与控制方法的设计与分析、工业实际应用等方面,阐述了火电机组先进智能控制方面的应用研究成果。内容包括:面向控制的机组对象建模方法与特性分析;基于智能解耦的机炉协调控制方法,基于继电反馈自整定的协调控制系统设计方法;电厂锅炉汽包水位非自衡系统的预测控制和加权模糊控制策略,基于自整定和模糊自校正的汽包水位积分过程高性能反馈控制;机组蒸汽温度鲁棒串级控制方法,主回路采用基于模糊切换的复合控制器的串级控制,采用具有延迟补偿的先进PID控制器的串级控制;钢球磨中储式制粉系统的智能自适应解耦控制方法及应用;并以电厂300MW大型燃煤机组为例介绍这些方法结合集散控制系统(DCS)的工业实际应用。《火电机组先进智能控制及其应用》是国内全面介绍火电厂复杂热工过程建模和先进智能控制的第一本专著,大部分内容取材于作者近年来在这一领域的研究成果,理论密切联系实际,反映了这一领域近年来所取得的新进展。
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这本书的开篇,我原本期待能看到一些关于新能源接入电网后,传统火电厂如何进行深度调峰和灵活运行的详尽技术探讨,特别是针对现代超超临界机组在负荷快速爬坡和深度低负荷稳定运行中遇到的复杂热力学和锅炉燃烧控制难题。然而,书中更多篇幅似乎集中在对现有控制系统架构的宏观综述,比如DCS系统的基本原理和PID回路的经典调参方法。这种叙述方式虽然为初学者勾勒了一个基础框架,但对于我这种已经熟悉了标准热控流程,希望能深入钻研如何利用先进算法(比如模型预测控制MPC或强化学习RL)来优化蒸汽温度、压力波动,乃至烟气排放耦合控制的专业读者来说,实在有些意犹未尽。我希望能看到更多关于非线性建模、系统辨识在锅炉建模中的实际应用案例,或者是在应对高比例可再生能源波动时,火电机组如何通过优化燃烧策略实现“快速响应”而非“被动跟随”的实战经验分享。目前的章节结构和内容深度,更像是对控制工程入门的系统梳理,而非真正触及“先进智能控制”的核心挑战与前沿突破。期待后续章节能真正展现出“智能”二字所蕴含的复杂性和创新性。
评分整本书的语言风格和图表绘制,也让我感觉与时俱进的步伐稍显迟缓。先进控制理论的表达,通常需要大量使用清晰的数学符号、状态空间模型图示或清晰的流程逻辑图来辅助理解复杂的算法流程。虽然书中包含了一些控制框图,但很多图示显得有些老旧,缺乏现代控制工程中常见的矩阵表示法或模块化设计视图。此外,对于新型算法的介绍,往往只是给出了一个高度抽象的描述,缺乏关键的算法推导过程或收敛性分析,这使得想从书中学习具体实现思路的工程师难以跟进。一本关注“智能”控制的书,理应在可视化和数学严谨性上达到新的高度,用现代化的语言去阐述那些复杂的非线性、最优化的控制目标。现在的呈现方式,更像是对上世纪末控制技术的一次回顾性总结,而非对未来电厂控制方向的引领性探索,阅读体验上缺乏那种扑面而来的前沿科技感。
评分读完关于机组启停过程控制的那一部分,我感到有些困惑。以往阅读的专业文献通常会详细分析启停过程中,从给水、点火到带负荷的每一个关键参数的动态变化曲线,尤其关注快速升温速率对受热面材料疲劳寿命的影响,以及如何通过精确控制蒸汽参数变化率来保障设备安全。但这本书在这一部分的描述显得过于平铺直叙,像是教科书对标准操作规程的复述。真正具有价值的“先进控制”应着眼于如何打破传统启停曲线的限制,例如通过引入人工智能辅助决策,实时根据燃料特性和环境温度动态调整最优的升温速率,从而在保证安全裕度的前提下,将启停时间缩短10%甚至更多。我期待的“智能”应用,比如基于大数据的故障预警模型在启停阶段的早期介入,或者利用模糊逻辑来处理不同工况下给水泵的复杂启停逻辑,都没有得到充分的展开。目前的描述,给我的感觉是,这本书的重点更多地停留在“控制”的“基础”层面,而对于“先进”和“智能”的体现,还略显单薄和概念化,缺乏实操层面的深度挖掘和案例支撑。
评分阅读到关于燃料适应性控制章节时,我开始思考作者对不同煤种特性的理解深度。现代火电厂经常需要在不同地区采购和燃烧差异巨大的燃料,这直接影响了锅炉的燃烧效率、NOx和SO2的排放特性,以及结焦趋势。一个真正“先进”的控制系统,应当具备强大的燃料自适应能力,能够通过实时分析进煤的热值、挥发分、灰熔点等指标,自动调整风量分配、配煤比例和吹灰时序。这本书中对燃料变化的描述,似乎还是停留在传统的经验公式层面,仅仅提及了需要调整燃烧风量以匹配热值变化。对于如何利用先进的在线光谱分析技术来识别煤粉细度分布,并据此优化磨煤机的运行,进而影响到下游燃烧控制的精细化调节,书中完全没有涉及。这让我觉得,作者对“智能”的理解或许还停留在上一个技术迭代周期,未能充分反映当前电力系统对燃料多样性带来的控制挑战所提出的更高要求。
评分关于“应用”这一块的阐述,我深感失望。技术书籍的价值,很大程度上体现在它如何将理论模型与真实的工业现场连接起来。对于火电机组的控制而言,这意味着要处理复杂的测量滞后、传感器噪声、执行器非线性以及工艺约束等实际问题。我特别关注的是,在面对机组负荷波动时,如何利用先进的监测数据(如在线化学分析、振动监测等)来实时修正控制器的参数或结构,实现自适应控制。然而,书中对这些前沿的“交叉应用”介绍得非常简略。例如,如何将先进的故障诊断系统(FDI)的输出信号无缝集成到主控制回路中,以实现对外部扰动的快速抑制,这本应是“智能控制”的亮点所在。现在的叙述,仿佛这些先进的监测和诊断技术是独立于控制系统之外的“附加品”,而不是驱动控制策略优化的核心数据源。这种隔离的视角,限制了对整套系统优化潜力的挖掘,使得这本书的实用价值大打折扣,远没有达到我预期的那种多学科融合的先进技术集成水平。
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