最新火电厂主汽温控制系统研究.docx
- 文档编号:10932322
- 上传时间:2023-02-23
- 格式:DOCX
- 页数:40
- 大小:393.83KB
最新火电厂主汽温控制系统研究.docx
《最新火电厂主汽温控制系统研究.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《最新火电厂主汽温控制系统研究.docx(40页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
最新火电厂主汽温控制系统研究
过热蒸汽温度是锅炉运行质量的重要指标之一,过热蒸汽温度过高,可能造成过热其蒸汽管道和汽轮机的高压部分损坏;过热蒸汽温度过低,会引起电厂热耗上升,并使汽轮机轴向推力增大而造成推力轴承过载,还会引起汽轮机末级蒸汽湿度增加,从而降低汽轮机的内效率,加剧对叶片的腐蚀。
所以锅炉运行中必须保持过热汽温稳定在规定值附近。
因此,火电厂锅炉过热汽温,通常要求它保持在额定值±5°C范围内山。
而汽温调节过程是典型的大延迟热工过程,山于大延迟的存在使过程可控指数很低,受控对象为多容、大惯性系统,受控系统存在严重的非线性和时变特性,且影响汽温变化的扰动因素很多,如蒸汽负荷、火焰中心位置等。
这就给汽温调节带来很大的困难。
而一些常规的控制方案用于大机组汽温调节效果不够理想,因此研究火电厂的主蒸汽温度控制系统的新型控制策略具有重要的意义。
模糊控制是当今控制领域中令人嘱L1的控制方法和技术,它通过把专家的经验和要求总结成若干规则,釆用简便、快速、灵活的手段,来完成那些用经典和现代控制手段难以实现的自动化的忖标,因而在多个领域中得到越来越广泛的应用。
由于常规模糊控制器的控制规则是根据现场操作人员或专家的经验总结出来的,其语言规则和合成推理往往是固定的,它假设控制过程不会产生超出这些经验范围的显著变化,从而有一定的局限性㈢。
对于一个非线性、大延迟的系统,使用常规的PID控制,或是简单的模糊控制将难以达到满意的控制效果。
大型火电厂锅护主蒸汽温度控制系统是提高电厂经济效益,保证机组安全运行的不可缺少的环节。
主蒸汽温度一般可看作多容分布参数受控对象,其动态特性表现为具有明显的滞后特性,因此对该对象的控制比较困难,本文结合模糊控制和串级控制的优点,提出主汽温FUZZY-PI吊级控制方法,并且使用MATLAB中的SIMULINK软件进行仿真,仿真结果表明该控制器可以使系统具有很好的抗干扰性能和鲁棒性⑶。
第一章绪论
1.1论文的选题背景和意义
在火电厂中,热工对象普遍存在着大滞后和大惯性的特征,如电厂汽包锅炉蒸汽压力和燃料控制系统,汽包锅炉过热蒸汽的温度控制系统,这给控制带来了一定的困难。
本文以汽包锅炉过热蒸汽温系统为研究对象,对汽温动态特性分析。
过热蒸汽温度一般可以看成多容分布参数受控对象,其动态特性描述一般可用多容惯性环节来表示,通过其阶跃扰动动态特性实验结果可以看出,该对象具有明显的滞后特性。
原因主要有:
1锅炉燃烧工况不稳定,烟气侧扰动频繁且扰动量较大,影响过热蒸汽温度变化快;
2曲于工艺特性决定各级过热汽管道较长,造成过热汽温对其控制输入一一喷水减温器的减温水量变化反应较慢;
3外部扰动(如主蒸汽流量波动、主汽压力波动、汽水分离器水位波动、给水温度及流量变化、蒸汽吹灰投入等)变化频繁且扰动量较大,而使主汽温度长期不能稳定;
4由于参数整定不当引起一、二级喷水量不匹配,使得喷水量内扰较大,造成过热汽温在外扰较小时仍偏离设定值较大。
因此,针对上述悄况设计的过热汽温控制系统,既要求对烟气侧扰动及负荷波动等较大外扰具有足够快的校正速度,同时乂要求对减温水内扰有较强的抑制能力,从而使系统具有足够的稳定性和良好的控制品质,并能保证系统运行的安全性。
常规控制方案:
一种是串级控制,另一种是导前汽温微分信号控制。
当工况变化大时,难以保证控制品质。
因而考虑在串级控制系统中引入模糊控制器,根据运行人员的操作经验,采用复合模糊串级控制系统。
仿真结果表明:
与传统的PID控制相比,复合模糊串级控制具有更快的响应、更小的超调和更强的抗干扰能力⑷o
1965年,美国加利福尼亚大学的扎德教授发表了开创性的论文,从而产生了模糊集合论,并奠定了模糊集理论和应用研究的基础。
其后,一些学者把模糊集的思想引入系统控制,提出了模糊控制的概念,并开展了理论及应用方面的研究。
1974年,英国的E.H.Mamdani首先把模糊控制语言组成的模糊控制器用于控制蒸汽发动机;在以后的20多年中,模糊控制在控制领域的应用越来越受到人们的重视。
国外不少专家、学者、工程技术人员都致力于模糊控制的研究,并将模糊控制器用于工业过程控制方面,取得了良好的效果。
在高度工业化的日本,其模糊控制理论和研究都处于世界领先地位。
从家用电器到生产过程控制,应用模糊控制技术的新一代产品已大量上市。
从1979年开始,我国也开始了模糊控制理论及应用方面的研究。
口前,模糊理论方面的研究已取得了重要的成果。
在各种模糊控制算法和模糊与常规复合控制算法的研究中取得了许多有价值的成就。
传统的PID控制器,山于其控制规律简单,参数设置亦不复杂,在过程控制中仍得到广泛的应用。
但其致命的缺点是事先设定好的控制参数不能适应过程的不确定性而做出相应的调整。
当系统参数变化时,山于控制参数不能随之而变化,不能对受控过程参数做出适时调整,从而使过程的品质指标恶化。
Carcia和Morari在1982年提出了内模控制,这一控制的优点是能将PID控制、SIML'LINK预佔控制、确定性线性二次最优反馈控制和多种预测控制等归纳在同一架构之下,内模控制设计简单、跟踪性能好、鲁棒性强、能消除不可测干扰的影响,是一种设计和分析预测控制系统的有力工具⑸。
在控制工程中,被控对象总是含有种种不确定性。
如果用精确数学模型设计相应的控制器,那么当不确定参数变化剧烈时,往往难以获得满意的控制效果,其至造成无法控制。
为了解决这个问题,出现模糊控制等方法。
这些方法在一定条件下是可行的。
但是当系统操作环境突变例如被控对象发生故障或运行环境发生突变,系统的参数变化很大,常规自适应控制器中的辨识器难以跟随参数的实际变化,导致控制器性能不佳;另外,基于对象模型识别的常规自适应控制器以及U前已提出的模糊自适应控制器或者基于神经网络实现的自适应控制器.山于计算量大,控制规律复杂,很难满足实时性要求,尤其是在操作环境突变的暂态性比较差。
1-2论文需要解决的问题
论文主要有以下儿个方面的工作需要完成:
1.通过给定的数据和传递函数,根据给定的衰减率进行串级控制系统调节器整定计算,并进行仿真实验。
2.熟悉MATLAB仿真工具SIMULINKo
3.利用上述模糊控制方法针对过热器这一温度对象,进行模糊控制器设计,进行仿真实验。
第二章模糊控制理论的数学基础
及模糊控制算法概述
2.1模糊控制的数学基础
2.1.1模糊集合及其运算
定义1:
设(7为以{“}表示的一个论域空间,此空间可以是连续的,也可以是离散的。
论域空间U上的模糊集合尸由隶属函数“F表示,在区间[0,1]上取值,即:
UE[0,l]o模糊集合可看成普通集合概念的推广。
普通集合的隶属函数只能取两值{0,1}。
因此模糊集合可以用其元素"和它的隶属度来表示:
F={(“,“f(“)丨uEU]
当U连续时,模糊集合F可以简写为:
当U离散是:
模糊集合F可简写为:
F=Z—。
定义2:
设A和B为论域(7上的两个模糊集合,规定Ar^B.Ac的隶属函数分别为卩5“4"、///,并且对于U上的每一个元素有:
///I5=“4(”)V/JBg
“4cB=“4(”)A“3(”)
jLlA—1—“A(“)
上三式分别为A与3的并集、交集和A的补集。
式中“v”表示取大运算,“八”表示取小运算,成为Zadeh算子。
定义3:
笛卡尔乘积,若知,A2,……,A”分别为口,(/2,……,S中的模糊集合,AlfA2,,的笛卡尔乘积在乘积空间UixUixxS的隶属函数为:
Ua\X42X……XAn(Hl5M2,,Un)=Illin{Uai(U\).Ua2(U2),•••,UAn{lln)}
或者:
x4n(«l,M2,,Un)=Ua\(U\)•Uai(U2)•・
2.1.2模糊关系及其合成
定义4:
模糊关系:
一个n维的模糊关系为UWx…xS中的模糊集合并表示为:
定义5:
模糊关系的合成:
若/?
和S分别为UxV和UxW中的模糊关系,则R和S的合成也为一个模糊关系,表示为R°S,定义为:
/?
oS={[(匕w),sup(v,w)],V.weW}
其中:
。
可以使最小算子,也可以使代数积、有界积等⑹。
2.1.3语言变量
定义6:
模糊数:
设A为论域U上的模糊集合,妙(“)为其隶属函数,乂设0=sup(“.\(“)),若对任意几已(0,0),=刃都是一个闭区间,则称A是一个
模糊数。
凡具有连续隶属函数“血,)的凸模糊子集都是模糊数,凸模糊集是指以实数为论域且隶属函数“4(")满足
jua(u)>min(“\(o)j〃(b))a 的模糊子集而言。 定义7: 语言变量: 语言变量由一个5元素的集合(N、T(N)、U、GM、来表征,其中 1N是语言变量的名称,如年龄、颜色、速度、体积等; 2“是N的论域; 3T(N)是语言变量值X的集合,每个语言值都是定义在论域U上的一个模糊集合; 4G是语法规则,用以产生语言变量N的语言值X的名称; 5M是语义规则,使与语言变量相联系的算法规则,用以产生模糊子集X的隶属函数。 例: “年龄”为一个语言变量,他的语义项集合T(年龄)可为: T(年龄)二{老,非常老,比较老,年轻,年少,……} 2.1.4模糊逻辑和近似推理 在模糊逻辑和近似推理中,有两类重要的模糊推理规则,即: 广义肯定式推理(GMP) 前提1ifxisAthenyisB 前提2ifxisA' 结论yisB‘ 广义否定式推理(GMT) 前提1ifxisAthenyisB 前提2ifyisB, 结论xisA' 在广义肯定式推理中,当A=AZ.B=B‘时,广义肯定式推理就成了肯定式推理;在广义否定式推理中,当B'二非B,A'二非A时,广义否定式推理就成了否定式推理。 山于广义肯定式推理是询向数据驱动式推理,所以在模糊控制中这种形式的推理更常用。 定义8: 复合推理规则: 若R为UxV中的一个模糊关系,且x为U中的一个模糊集合,y为V中的一个模糊集合,由x推出V的方法定义为 Y=XoR [7]若式中。 取最小算子,则上式即为Zadeh提出的取大-取小复合推理规则。 2.2基本模糊控制系统 在工业过程中,由于一系列原因(例如被控对象和过程是非线性、时变性、多参数间的强耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂以及现场测量仪表条件的不足等),不可能建立被控对象的精确数学模型,而通常只能测得其参数间模糊的关系佔ilo因此,往往采用传统的控制方法,包括基于现代控制理论的控制方法,不如一个有实践经验的操作人员所进行的手动控制效果好。 所谓模糊控制,就是在控制方法上应用模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理的知识来模拟人的模糊逻辑思维方法,用计算机实现与操作者相同的控制。 基本Fuzzy控制系统框图如图2-1所示: 图2-1基本Fuzzy控制系统方框图 要设汁一个模糊控制器以实现语言控制必须经过以下三步: 1.精确量的模糊化,把语言量的语言值化为某适当区域上的模糊子集; 2.模糊控制算法的设计,通过一组模糊条件语句构成模糊控制规则,并汁算模糊控制规则决定的模糊关系; 3.输出信息的模糊判决,并完成山模糊量到精确量的转化。 现用一简单的模糊控制器图2-1来说明Fuzzy控制的实现步骤。 图中R是系统设定值(精确量);e、ec分别是系统误差和误差变化(精确 量);E和EC分别为反映系统误差与误差变化的语言变量的模糊集合(模糊量);u为模糊控制器输出的控制作用(精确量);y为输出量(精确量),下面简要介绍模糊控制器的设计方法。 2.2.1精确量的模糊化 设误差的基本论域为[~e,e],误差所取的模糊集合的论域为 X={T,_“+1,・.・,O,.・・,n-l,n),这时需要通过量化因子进行论域变换,量化因子h的定义是 一旦量化因子匕选定,系统的任何误差&总可以量化为论域X上的某一元素。 例如,已知实测误差为曰,则它必属于下列3种情况之一: (1)I (2)kid<—n (3)kea>n 对于情况 (2)及(3),分别将&量化为w与”。 对于情况 (1),若1*泾屮,则 ■ 将&量化为/;若/+|<^+1,则需要将&量化为/+1,I为某一整数。 从式(2-1)可以看出,一旦给定论域X,量化因子亿•的取值大小可使基本论域 [ye]发生不同程度的缩小与放大,即当匕大时,基本论域[-恋]缩小,而当匕小时, 基本论域[-e,e]放大,从而提高了误差控制的灵敏度。 同理,对于误差变化率的基本论域[~ec.ec],若选定构成论域 丫={_仏_卄1,...,0,..・,的元素量化档数小则误差变化率“的量化因子定义为 ec 对于系统控制量的变化",基本量化因子的概念,定义为 为其比例因子。 其中,为控制量变化的基本论域;〃为基本论域的量化档数。 一般来说,等级分的越细,控制精度越高,但占用的汁算机内存也越大,速度下降,所以在划分等级时,必须综合这两项指标。 本文E、EC和U分别规定为下列模糊子集: E={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} EC={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} U={NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB} 它们的论域划分为14个等级,隶属函数是正态分布的,这符合传统习惯和人的思维特点。 在给定论域上确定模糊子集的隶属函数时要注意下面三个问题: 1、任意两个相邻子集的最大隶属度值0在0.4~0.7之间。 这个值取得较小时,控制作用比较灵敏;较大时,对被控对象参数的变化适应性较强,即鲁棒性强。 2、隶属函数的形状对控制效果影响较大。 窄型隶属函数,控制灵敬度高;宽型隶属函数控制特性比较平缓,系统较为稳定。 因此,一般在系统误差较大的范用内,采用具有低分辨率隶属函数的模糊集合,而在误差较小,或接近于零时,宜采用高分辨率隶属函数的模糊集合。 3、为了保证控制作用的隶属函数是单峰的,各模糊子集必须是正规凸的。 2.2.2模糊推理算法 模糊控制规则的一般形式为: ifEisEi,ECisCjthenUisUi}i=1,2,-••j/n;j=1,2, 这里E、G、5是模糊子集;E表示被控量的设定值R对其实际值Y的偏差e=R-Y所对应的模糊子集,EC用来表示偏差变化率的模糊子集,U表示输出控制量的模糊子集,m是E的模糊子集划分数口,用2是EC的模糊子集的划分数 上述模糊条件语句可归结为一个模糊关系R,B|J: R=[—EixCj]xUtj 式中,符号"x”表示Cartesian积。 如果偏差、偏差变化率分别取E和EC,根据模糊推理合成规则,输出的控制量应当是模糊子集U, U=(ExEC)T°R 式中符号“。 ”表示模糊合成运算。 这样,若已知输入量E、EC和输出控制量U,就可以根据上述规则把相应的模糊关系R求出来;凡过来,若系统的模糊关系R为已知时,就可以根据E和EC求出模糊控制量U。 2.2.3输出量的模糊判决 通过模糊推理得到的模糊控制器的输出是一个模糊子集,但被控对象只能接受精确的控制量,因此需要解决将模糊量转化为精确量的判决问题。 现有的解模糊方法很多,如重心法、最大隶属度法、系数加权平均数法和取中位数法等。 其中,重心法不仅有公式可循,而且在理论上比较合理,它涵盖和利用了模糊集合的所有信息,并根据隶属度的不同而有所侧重,所以本文采用重心法。 2.3模糊控制的特点 通过基本模糊控制设计过程可知,模糊控制具有以下优点: ⑴模糊控制系统不依赖系统精确的数学模型,特别适宜于系统(过程)与模糊性对象采用,因为它们的精确数学模型很难获得或根本无法找到。 ⑵模糊控制的知识表示,模糊规则和合成推理是基于专家知识或熟练操作者的成熟经验,并通过学习可不断更新,因此,它具有智能性和自学习性。 ⑶模糊控制的核心是模糊控制器。 而模糊控制器均以计算机(微机、单片机等)为主体,因此它兼有计算机控制系统的特点,如具有数字控制的精确性和软件编程的柔软性等。 ⑷模糊控制系统的人-机界面具有一定程度的友好性,它对于有一定操作经验的而对控制理论并不熟悉的工作人员来说,很容易掌握和学会,并且易于使用“语言”进行人-机对话,更好的为操作者提供控制信息。 ⑸模糊控制系统的鲁棒性强,干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱,尤其适合非线性、时变及纯滞后系统的控制。 尽管模糊控制有许多优点,但在理论研究和实际应用中尚有许多问题需要深入研究。 2.4模糊控制算法概述 作者在查阅、综合、分析了大量文献的基础上,选定了儿种具有代表性的新型模糊控制算法加以概述。 2.4.1Fuzzy-PID复合控制 Fuzzy-PID复合控制指的是模糊技术与常规的PID控制算法相结合的一种控制算法。 这种控制方法常见的一种是模糊控制与PI调节器相结合应用的Fuzzy-PI双模控制形式。 这种改进的控制方法的出发点主要是因为一般模糊控制器消除系统稳态误差的性能比较差,难以达到较高的控制精度。 尤其是在离散有限论域设计时,更为明显。 而PI调节器的积分作用从理论上可使系统的稳态误差控制为零,有着很好的消除误差作用。 因此,有人提出了模糊控制和PI控制相结合的一种方案,以增加稳态控制性能。 当误差在一个阀值以外时,则釆用模糊控制以获得更好的瞬态性能;当误差落到阀值以内的范围时,则采用PI控制,以获得更好的稳态性能。 这种复合控制器的结构框图如图2-2所示。 图2-2Fuzzy-PI复合串级控制系统 2.4.2自组织模糊控制 模糊控制器具有良好控制效果的关键是有一个完善的控制规则。 但对于高阶、非线性、大时滞、时变以及随机干扰严重的复杂被控过程,仅靠对操作者实践经验的总结或模糊信息的归纳,很难设计出适合被控过程的所有不同运行状态的控制规则。 为解决这类设计问题,人们设汁了一种可以在运动过程中自动对本身或控制规则进行调整的模糊控制器,即自组织模糊控制器。 它可使系统的性能不断完善,能适应不断变化的情况。 目前主要有以下两种自组织模糊控制器。 1、带修正因子的自组织模糊控制器在采用公式法的常规模糊控制器中,是利用以下计•算控制量U的: U=ov+(l_d)y 其中: 小y分别为模糊控制量偏差及偏差变化率的论域元素,G是介于[0,1]之间实数。 "值的大小,直接反应了对偏差e及偏差变化率△£的加权程度。 因此通过调整单一因子"的值,就可以方便地修改控制规则,以改善系统的控制效果。 但这种单因子自调整方法存在一些不足,就是其控制规则只依赖一个。 值,“值一旦确定,则偏差e及偏差变化率的权重就确定了。 这在实际系统中,显然不能满足系统状态发生变化的需要。 为了克服单因子的缺点,后来乂有人提出带两个因子及带四个因子的自组织模糊控制器,但其结果,从理论上还是会存在稳态误差的。 最近乂有人提出对多因子进行寻优的模糊控制器,即采用ITAE积分性能指标: 0C J(ITAE)=Jr#(/)#〃=min 式中,丿(•)表示误差歯数加权时间之后的积分面积的大小。 括号中英文字母汉译分别是: I-积分;T-时间;A-绝对值;E-误差。 该指标能够综合评价控制系统的动态和静态性能,从理论上来讲,应具有良好的品质,但在实际工程中,采用寻优的方法很难达到理想的控制效果。 尽管如此,带修正因子的自组织模糊控制器可以抛开控制表。 把模糊控制规则综合成一个简单算式,直接求出控制器,并可以根据系统的运行状态,通过调整。 值,很方便的进行在线调整控制规则,以改善系统的控制性能。 因此这是一种既方便乂有效的自组织模糊控制器,特别适合于工程应用。 2、参数自整定模糊控制器 模糊控制系统的性能不但与控制规则有关,而且模糊化和精确化的两个过程直接影响被控过程动态特性的优劣,这主要反映在量化因子山、K2和比例因子K3的选取上。 通常这三个因子都是一次确定的,这样做往往不能全面适应被控对象变化的情况。 借鉴PID参数自整定的思想,乂提出了在线自整定模糊控制器的概念,其结构如图2~3所示。 我们知道,典型的单变量•二维模糊控制器代数模型可用下式表示: U=K3f{K\e,Kiec} 比例因子K和K2分别相当于模糊控制的比例作用和微分作用的系数,Ks则相当于总的放大系数。 K,K2增大,相当于控制器的比例作用和微分作用增强;而心增大,相当于控制器总的放大倍数增大。 因此,若要加快系统的响应速度,减少稳态误差与误差变化率,就必须增大Ki、K2,但可能引起系统较大的超调,调节时间增长、,严重时还会产生振荡乃至系统不稳定。 Ks过大,会导致系统输出上升速率过大,从而产生过大超调乃至振荡或发散。 系统参数自调整的思想是: 当偏差较大时,缩小K和K2,放大K-降低对e和ec的分辨率;而当偏差和偏差变化率较小时,参数整定思想与上述相反。 图2-3参数自整定模糊控制系统 参数自整定模糊控制器的提出和实现,无疑为提高控制器的性能提供了一种有益的方法。 但通常对三个因子的自整定过程中,变化不大,因而仍然不能保证对人和系统都有优良的品质。 2.4.3自适应模糊控制器 一个控制过程,如果不能完全预知其环境和控制对象,但能够在其运行过程中,利用输入和输出观察到的信息,逐步减少对系统进行有效控制的先验不确定性,以逐步达到最优或次优,则称其为一个自适应模糊控制过程。 采用模糊信息处理技术,具有自适应功能的控制系统称为自适应模糊控制系统。 自适应模糊控制器是在基本模糊控制器的基础上,增设了三个功能块儿构成的,其结构如图2-4所示。 性能测量: 根据测量出的实际输出特性与希望特性的偏差,确定输出响应的校正量;控制量校正: 通过修正控制规则来实现对控制量的校正;模糊控制的过程为每一个采样周期过程的每一个输出的校验,给出关于该输出的性能测量,然后算出每一个采样周期的输出特性的校正量P(nT),通过控制量校正求出控制量校正量R(nT),进而修正控制规则。 2.4.4多变量模糊控制 前面提到的儿种模糊控制是针对简单系统采用的双输入单输出的模糊控制器,而 R+ 图24自适应模糊控制系统 对于多变量复杂系统,各输入输出变量之间存在着不同程度的相互影响。 当多个输出变量之间耦合程度较强时,便无法分为儿个独立的单回路控制系统,这时必须才用多变量控制策略。 对于多变量被控过程,如果釆用模糊控制,即模糊集合表达的控制规则,那么其表达形式与单变量系统的模糊控制基本相同,所不同的是多变量模糊控制规则更难提取,同时,山于多变量系统变量增多,用于表达多变量控制规则的计算量增大,对计算机存储量的要求增大。 为了解决多变量模糊控制系统中的这些问题,Gupta等在1986年对多变量控制系统的表达式进行了研究,给出了多变量模糊控制规则的分解近似表达式。 这样,不但为研究多变量模糊控制系统提供了基本结构,而且降低了汁算机存储容量的要求。 可是,对于建立规则库仍不易实现。 徐承伟分别用模糊关系和语言变量描述方法对多变量被控过程建模,并利用解耦思想在模糊模型上设汁解耦补偿器,但还不够成功,存在求解汁算量大,棋至描述不正确等问题。 但是到LI前为止,还没有很好的方法解 第三章汽温调节对象的动态特性及常规控制方式 3.1汽温控制系统介绍 3.1.1汽温调节的目的
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 最新 火电 厂主 温控 系统 研究