| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 球磨机控制的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 大脑情感学习模型研究与应用现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 火电厂球磨机制粉系统介绍 | 第18-27页 |
| 2.1 球磨机制粉系统的工作原理 | 第18-20页 |
| 2.1.1 引言 | 第18页 |
| 2.1.2 球磨机制粉系统的结构和工作过程 | 第18-20页 |
| 2.2 球磨机制粉系统的控制任务 | 第20页 |
| 2.3 球磨机制粉系统的对象特性 | 第20-24页 |
| 2.3.1 热风量对球磨机入口负压的影响 | 第20-21页 |
| 2.3.2 再循环风量对磨煤机入口负压的影响 | 第21页 |
| 2.3.3 给煤量对磨煤机入口负压的影响 | 第21-22页 |
| 2.3.4 热风量对磨煤机出口温度的影响 | 第22页 |
| 2.3.5 再循环风量对磨煤机出口温度的影响 | 第22页 |
| 2.3.6 给煤量对磨煤机出口温度的影响 | 第22-23页 |
| 2.3.7 干燥热空气流量对磨煤机负荷的影响 | 第23页 |
| 2.3.8 再循环风量对磨煤机负荷的影响 | 第23页 |
| 2.3.9 给煤量对磨负荷(磨内存煤量)的影响 | 第23-24页 |
| 2.4 球磨机制粉系统的数学模型 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 大脑情感学习模型 | 第27-39页 |
| 3.1 情感系统的生理学基础 | 第27-28页 |
| 3.2 情感、学习与认知 | 第28-30页 |
| 3.2.1 情感系统描述 | 第28-29页 |
| 3.2.2 学习系统概述 | 第29-30页 |
| 3.2.3 情感、学习与认知的关系 | 第30页 |
| 3.3 大脑情感学习模型 | 第30-34页 |
| 3.3.1 大脑情感学习的计算模型 | 第30-32页 |
| 3.3.2 大脑情感学习模型权值调节律分析 | 第32-34页 |
| 3.4 基于大脑情感学习模型的智能控制器 | 第34-35页 |
| 3.5 大脑情感学习模型的SIMULINK实现 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于PSO-BEL模型的球磨机智能自适应辨识 | 第39-53页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 粒子群优化算法 | 第39-42页 |
| 4.3 基于PSO-BEL的球磨机正向模型辨识 | 第42-44页 |
| 4.4 基于PSO-BEL的球磨机逆向模型辨识 | 第44-46页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.5.1 基于PSO-BEL的球磨机正向模型辨识实验仿真与结果 | 第46-48页 |
| 4.5.2 基于PSO-BEL的球磨机逆向模型辨识实验仿真与结果 | 第48-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于BEL模型的球磨机系统内模控制策略设计 | 第53-62页 |
| 5.1 内模控制的基本结构和原理 | 第53-55页 |
| 5.2 基于大脑情感学习模型的内模控制设计 | 第55-57页 |
| 5.2.1 内模控制系统的BEL内部模型的建立 | 第55-56页 |
| 5.2.2 基于BEL模型的内模控制器建立 | 第56-57页 |
| 5.3 基于BEL模型的钢球磨煤机的内模控制设计 | 第57-59页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 未来与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68-69页 |
