燃煤电站锅炉受热面玷污在线监测系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及研究的目的和意义 | 第11-13页 |
| ·受热面污染的机理 | 第11页 |
| ·受热面污染带来的经济损失 | 第11-12页 |
| ·受热面污染对电厂运行的影响 | 第12页 |
| ·受热面污染的监测 | 第12-13页 |
| ·本课题国内外研究现状 | 第13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 神经网络技术应用于火电厂技术流程 | 第15-23页 |
| ·人工神经网络简介 | 第15-17页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络的功能、特点 | 第16-17页 |
| ·BP网络和BP算法的局限性 | 第17-18页 |
| ·训练数据的选择和处理 | 第18-19页 |
| ·训练数据的采集 | 第18页 |
| ·训练数据的筛选 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络模型的建立 | 第19-21页 |
| ·输入输出参数的选择 | 第19-20页 |
| ·网络结构的确定及训练 | 第20-21页 |
| ·参数敏感性测试 | 第21页 |
| ·用对照组数据验证人工神经网络 | 第21页 |
| ·应用ANNTOOLBOX的神经网络设计 | 第21-22页 |
| ·ANNtoolbox简介 | 第21页 |
| ·ANNtoolbox神经网络设计流程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 受热面污染监测的机理 | 第23-27页 |
| ·对流受热面污染检测的机理 | 第23-25页 |
| ·灰污参数 | 第23-24页 |
| ·清洁吸热量的获得 | 第24-25页 |
| ·水冷壁污染监测的机理 | 第25-26页 |
| ·灰污参数的定义 | 第25页 |
| ·炉膛清洁时炉膛出口烟气温度的获取 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 受热面污染监测的实验研究 | 第27-48页 |
| ·实验背景 | 第27-29页 |
| ·锅炉参数 | 第27-29页 |
| ·锅炉结构特点 | 第29页 |
| ·对流受热面灰污监测的实现 | 第29页 |
| ·实验数据收集、处理 | 第29-34页 |
| ·样本点收集 | 第30-33页 |
| ·样本点筛选 | 第33页 |
| ·样本点集的特征 | 第33-34页 |
| ·神经网络模型的建立与调试 | 第34-46页 |
| ·人工神经网络输入、输出参数选择 | 第34-35页 |
| ·人工神经网络结构的设计 | 第35-36页 |
| ·样本点的训练 | 第36-42页 |
| ·样本点的敏感性测试 | 第42-46页 |
| ·人工神经网络的验证 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 电站锅炉吹灰优化系统的开发和研究 | 第48-56页 |
| ·系统方案 | 第48页 |
| ·硬件架构 | 第48-49页 |
| ·软件架构 | 第49-52页 |
| ·逻辑结构 | 第50页 |
| ·数据库结构 | 第50-52页 |
| ·软件功能介绍 | 第52-53页 |
| ·污染程度在线监测 | 第52页 |
| ·历史查询 | 第52-53页 |
| ·报表服务 | 第53页 |
| ·系统应用情况分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文主要的研究成果 | 第56页 |
| ·进一步研究的展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
