| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-13页 |
| 1 绪论 | 第13-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·大型电站锅炉汽温控制的研究现状 | 第14页 |
| ·几种先进控制在汽温控制中的研究现状 | 第14-16页 |
| ·预测控制在火电厂汽温控制中的研究现状 | 第16页 |
| ·预测控制的发展历史 | 第16-17页 |
| ·课题研究内容与章节安排 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 锅炉汽温调节系统与现场试验数据获取 | 第19-31页 |
| ·过热器机理模型 | 第19-21页 |
| ·汽温调节对象的动态特性 | 第21-23页 |
| ·蒸汽流量扰动下汽温对象的动态特性 | 第21-22页 |
| ·烟气量扰动下的汽温对象的动态特性 | 第22页 |
| ·减温水量扰动下汽温对象的动态特性 | 第22-23页 |
| ·实际汽温对象结构 | 第23-24页 |
| ·过热部分 | 第23-24页 |
| ·再热部分 | 第24页 |
| ·串级PID汽温控制策略 | 第24-26页 |
| ·现场试验 | 第26-29页 |
| ·试验方案 | 第26页 |
| ·数据分析 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 3 基于现场数据的汽温对象建模研究 | 第31-43页 |
| ·系统建模概述 | 第31页 |
| ·基于阶跃响应的对象建模 | 第31-37页 |
| ·切线法 | 第31-33页 |
| ·两点法 | 第33-35页 |
| ·面积法 | 第35-37页 |
| ·基于神经网络的对象辨识 | 第37-41页 |
| ·BP神经网络辨识 | 第38-40页 |
| ·RBF神经网络辨识 | 第40-41页 |
| ·训练结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 模型预测控制的理论与应用研究 | 第43-63页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·动态矩阵控制的基本原理 | 第43-46页 |
| ·预测模型 | 第43-45页 |
| ·滚动优化 | 第45页 |
| ·误差校正 | 第45-46页 |
| ·动态矩阵控制算法的简化研究 | 第46-47页 |
| ·动态矩阵的仿真研究 | 第47-50页 |
| ·过热部分 | 第47-48页 |
| ·再热部分 | 第48-50页 |
| ·模型变参数控制研究 | 第50页 |
| ·广义预测控制理论及其性能研究 | 第50-53页 |
| ·预测模型 | 第50-51页 |
| ·滚动优化 | 第51-53页 |
| ·反馈校正 | 第53页 |
| ·基于改进混合粒子群优化算法的广义预测控制在线优化 | 第53-59页 |
| ·基本粒子群优化算法 | 第53-55页 |
| ·改进混合粒子群优化算法 | 第55-58页 |
| ·改进混合粒子群优化算法的测试 | 第58-59页 |
| ·广义预测控制的仿真研究 | 第59-61页 |
| ·线性系统 | 第59-60页 |
| ·非线性系统 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 5 基于间接能量平衡法的广义预测控制策略应用研究 | 第63-71页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·能量平衡原理 | 第63-64页 |
| ·间接能量平衡法 | 第64-65页 |
| ·基于间接能量平衡法的广义预测控制策略 | 第65-67页 |
| ·仿真研究 | 第67-69页 |
| ·数值仿真 | 第67-68页 |
| ·实际应用仿真 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 6 基于EDPF-NT Plus DCS平台的预测控制软件的开发应用 | 第71-83页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·EDPF-NT Plus DCS系统简介 | 第71-73页 |
| ·软件的模块设计与测试 | 第73-77页 |
| ·常用功能模块 | 第73-74页 |
| ·模块功能设计 | 第74-75页 |
| ·软件测试 | 第75-76页 |
| ·模块化设计与生成 | 第76-77页 |
| ·基于EDPF-NT Plus DCS的SAMA图组态 | 第77-81页 |
| ·建立域和站 | 第77-79页 |
| ·点记录 | 第79页 |
| ·SAMA图组态 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 7 总结与展望 | 第83-86页 |
| ·结论 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 作者简历 | 第89-93页 |
| 学位论文数据集 | 第93页 |
