具体描述
《汽轮机分册》是汽轮机分册。主要内容包括汽轮机本体、调节系统、水泵、辅机、管道阀门的检修，同时也介绍了大机组检修项目管理的理论。本丛书适合于从事火电机组检修的各专业检修技术人员、管理人员、检修公司、监理公司专业技术人员使用。同时可作为火电机组检修的技术培训教材，并可供高等学校师生参考。
《大型火电机组检修实用技术丛书》是一套以机组大修过程为主，概括总结了300MW及以上等级火电机组设备检修为主要内容的技术丛书。全书介绍了多年来对300MW及以上等级机组的检修实践、设备缺陷处理、检修工序、工艺及有关的检修质量标准，内容丰富，实用性强。该丛书对于规范检修，保证质量，杜绝反工，解决检修过程中遇到的疑难检修问题指导意义。对于普及大机组检修知识技能、提高检修技术人员和管理干部的检修技术水平有很大帮助。
全套丛书共分汽轮机、锅炉、电气、金属与焊接四个分册。
《现代化工过程控制系统设计与优化》 第一章：引言：化工过程控制的时代背景与核心挑战 化工行业是国民经济的重要支柱，其生产过程的复杂性、高能耗性以及对安全、环保的严苛要求，使得先进过程控制技术成为提升竞争力的关键。本章首先阐述了全球化工产业向智能化、绿色化转型的宏观趋势，并深入剖析了当前化工过程控制面临的几大核心挑战：强耦合多变量系统（MIMO）的精确解耦、非线性动力学的实时补偿、能源优化与污染物排放的同步控制，以及复杂工况下的自适应控制策略的构建。 传统PID控制在处理大规模、强扰动、时滞显著的化工单元操作时，其局限性日益凸显。因此，系统辨识、模型预测控制（MPC）、先进故障诊断与容错控制（FTC）等现代控制理论的应用已成为行业刚需。本章将为读者建立起一个宏观认知框架，明确高级控制在保障化工生产安全、提高产品收率、降低运行成本中的不可替代性。 第二章：化工过程动态特性辨识与系统建模 精确的过程模型是所有高级控制策略实施的基础。本章聚焦于如何获取可靠的化工过程数学模型，特别是针对那些难以通过第一性原理（如质量、能量守恒定律）精确描述的复杂反应器和分离过程。 2.1 工业现场数据采集与预处理： 详细介绍工业控制系统（DCS/PLC）的历史数据库（Historian）中数据的清洗、降噪、异常值剔除技术，以及如何构建有效激励信号（如PRBS序列）进行在线辨识。 2.2 线性时不变（LTI）系统辨识方法： 深入探讨参数估计方法，包括最小二乘法（LS）、加权最小二乘法（WLS）及其在化工搅拌罐反应器（CSTR）和精馏塔模型辨识中的应用案例。重点讲解如何确定模型的阶数和时间延迟，并对模型精度进行交叉验证。 2.3 非线性系统建模技术： 鉴于化工系统普遍存在的非线性特征，本章详细介绍了基于软测量（Soft Sensing）的建模技术，包括偏最小二乘回归（PLSR）、人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVM）。此外，还阐述了如何利用局部线性模型（LVM）或多模型（Multiple Models）框架来逼近全局的非线性特性。 第三章：模型预测控制（MPC）理论与化工应用 模型预测控制是当前公认的最先进的工业过程控制技术之一。本章将从理论推导到工程实践，系统阐述MPC的架构、算法及其在复杂过程中的优化能力。 3.1 MPC的基本原理与核心要素： 详述滚动时域优化（Receding Horizon Optimization）、预测模型、约束处理（硬约束与软约束）以及优化目标函数的构建。重点解析了线性MPC（LMPC）和非线性MPC（NMPC）在计算复杂度和控制性能上的权衡。 3.2 优化问题的求解方法： 针对MPC中高频进行的二次规划（QP）或非线性规划（NLP）问题，介绍了高效的求解器选择与在线计算策略，包括内点法（Interior-Point Methods）和激活集法（Active Set Methods）在实际DCS平台上的工程实现考量。 3.3 MPC在典型化工单元中的集成应用： 提供了多个详实的案例研究，包括： 精馏塔的节能操作： 如何利用MPC同时控制塔顶纯度和塔底回收率，并最小化蒸汽消耗。 多组分反应器的温度与浓度控制： 应对强耦合和催化剂失活导致的系统动态变化。 锅炉/加热炉的燃料优化控制： 结合烟气分析仪和热平衡模型，实现污染物排放限制下的最小燃料消耗。 第四章：先进过程控制中的约束处理与优化 化工过程的安全性与经济性，很大程度上取决于对设备操作范围和环境排放标准的严格遵守。本章专门探讨了如何在控制系统中有效地集成和处理各种运行约束。 4.1 硬约束与软约束的数学描述： 区分对物理安全至关重要的硬约束（如阀门开度极限、反应器最大压力）与追求经济最优的软约束（如目标值偏差的惩罚）。 4.2 约束预测与主动约束管理： 深入研究了MPC如何通过预测未来时域内的系统行为，提前规避约束违反。讨论了在模型不确定性下，如何使用概率约束（Chance Constrained）方法来提高控制系统的鲁棒性。 4.3 经济优化与多目标控制： 阐述如何构建一个综合考虑了生产成本、能源消耗和产品质量的加权目标函数。例如，在石油炼化装置中，如何平衡原油进料速率、催化剂再生频率与市场需求之间的复杂关系。 第五章：故障诊断、自适应与鲁棒控制策略 化工过程运行环境复杂多变，设备老化、传感器漂移、催化剂活性变化等因素要求控制系统具备高度的自适应和故障容忍能力。 5.1 经典故障诊断技术（FDD）： 介绍了基于残差分析（Residual Analysis）的监测方法，包括卡尔曼滤波器（Kalman Filter）在状态估计和异常检测中的应用。重点讲解了如何区分传感器故障和过程参数突变。 5.2 自适应控制（Adaptive Control）： 详细阐述了基于模型的自适应控制（MRAC），特别是切换自适应控制（Gain Scheduling）在处理明显不同操作区间的系统增益变化时的有效性，如在流体泵的变频驱动控制中的应用。 5.3 鲁棒控制在强扰动环境下的应用： 探讨了H$infty$控制理论在设计对模型不确定性（如模型误差、外部扰动）具有最优边界性能的控制器方面的优势，并将其应用于高精度温度控制回路中，以应对外部环境温度的剧烈波动。 第六章：分布式控制系统（DCS）与先进控制的集成 现代化工控制已不再是孤立的控制器设计，而是涉及整个工厂的集成化信息与控制架构。本章探讨了先进控制模块如何无缝嵌入到现有的DCS或SIS（安全仪表系统）架构中。 6.1 控制系统架构选择： 比较了基于DCS平台的高级控制模块、基于PCS7/AspenTech等专业平台以及基于实时操作系统的独立控制服务器（如RT-Linux）的优劣。 6.2 软件工具链与仿真验证： 介绍了用于模型开发、离线仿真和在线部署的常用工程软件工具包。强调了在将先进控制策略投入实际生产前，必须经过严格的动态仿真验证（包括软硬件在环 HIL 仿真）以确保控制器的稳定性和安全性。 6.3 工业物联网（IIoT）与过程优化： 展望了结合云计算、大数据分析与边缘计算技术，实现对多个控制回路进行宏观协调和优化调度的未来趋势，从而将过程控制提升到工厂级优化（FCO）的层面。 结论： 本书全面覆盖了从过程建模到高级控制策略设计、再到工程实施的完整技术链条，旨在为化工工程师提供一套可操作、高价值的现代过程控制理论与工程实践指导。
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