| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| ·冷凝器污垢的产生及其影响 | 第13-15页 |
| ·冷凝器污垢测量的一般方法 | 第15-17页 |
| ·热阻法 | 第15-16页 |
| ·传热系数法 | 第16-17页 |
| ·温差法 | 第17页 |
| ·冷凝器污垢清洗的主要方法 | 第17-22页 |
| ·机械清洗 | 第18-19页 |
| ·水力清洗 | 第19-21页 |
| ·化学清洗 | 第21页 |
| ·热干燥清洗 | 第21-22页 |
| ·智能技术概述 | 第22-25页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第25-27页 |
| 第2章 冷凝器污垢清洗系统的总体设计 | 第27-40页 |
| ·清洗方案 | 第27-28页 |
| ·污垢清洗系统结构及工作原理 | 第28-31页 |
| ·清洗系统总体结构 | 第28-29页 |
| ·清洗喷枪结构 | 第29-31页 |
| ·控制系统 | 第31-39页 |
| ·控制系统总体结构 | 第31页 |
| ·上位机硬件结构 | 第31-33页 |
| ·下位机硬件结构—高压水射流清洗子系统 | 第33-36页 |
| ·下位机硬件结构—化学清洗子系统 | 第36-37页 |
| ·上位机软件结构 | 第37-38页 |
| ·下位机软件结构 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于特征选取的冷凝器污垢智能测量方法 | 第40-63页 |
| ·污垢特征变量的选取 | 第40-43页 |
| ·灵敏度的计算 | 第40-41页 |
| ·偏导数的计算 | 第41-42页 |
| ·计算结果 | 第42-43页 |
| ·测量方法 | 第43-44页 |
| ·基于模糊建模的冷凝器污垢软测量 | 第44-53页 |
| ·T-S模型 | 第44页 |
| ·基于模糊聚类的模型结构辨识 | 第44-46页 |
| ·常规的模型参数辨识方法 | 第46-47页 |
| ·基于遗传算法的模型参数辨识 | 第47-48页 |
| ·试验结果 | 第48-53页 |
| ·基于多RBF神经网络的冷凝器污垢软测量 | 第53-59页 |
| ·建模方案 | 第53-54页 |
| ·RBF神经网络 | 第54-56页 |
| ·建模步骤 | 第56页 |
| ·试验结果 | 第56-59页 |
| ·基于对角递归神经网络的冷凝器污垢软测量 | 第59-61页 |
| ·对角递归神经网络 | 第59-60页 |
| ·试验结果 | 第60-61页 |
| ·冷凝器污垢测量仪的研制 | 第61-62页 |
| ·仪器硬件结构 | 第61页 |
| ·仪器软件结构 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 冷凝器污垢的智能预测方法 | 第63-83页 |
| ·冷凝器污垢预测的常规模型 | 第63-65页 |
| ·冷凝器周期性结垢过程分析 | 第65-66页 |
| ·基于ELMAN神经网络的冷凝器污垢预测 | 第66-71页 |
| ·ElMAN神经网络的结构和算法 | 第66-68页 |
| ·污垢预测方案 | 第68页 |
| ·试验结果 | 第68-71页 |
| ·基于灰色模型的冷凝器污垢预测 | 第71-76页 |
| ·灰色预测的基本概念 | 第72页 |
| ·冷凝器污垢预测的灰色模型 | 第72-75页 |
| ·试验结果 | 第75-76页 |
| ·基于多模型组合的冷凝器污垢预测 | 第76-82页 |
| ·组合预测的基本原理 | 第77页 |
| ·污垢组合预测模型 | 第77-78页 |
| ·组合模型的自适应滚动优化 | 第78-80页 |
| ·组合模型输入的确定 | 第80页 |
| ·试验结果 | 第80-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 两机器臂清洗喷枪轨迹跟踪的智能控制 | 第83-101页 |
| ·坐标变换 | 第83-84页 |
| ·清洗喷枪轨迹跟踪的自适应模糊控制 | 第84-89页 |
| ·控制系统结构 | 第85页 |
| ·自适应模糊控制器的设计 | 第85-87页 |
| ·实验结果 | 第87-89页 |
| ·清洗喷枪轨迹跟踪的滑模变结构控制 | 第89-95页 |
| ·滑模变结构的基本概念 | 第89-91页 |
| ·清洗喷枪的滑模变结构控制 | 第91-93页 |
| ·实验结果 | 第93-95页 |
| ·清洗喷枪的神经网络滑模控制 | 第95-100页 |
| ·神经网络补偿 | 第95-96页 |
| ·滑模控制器和神经网络学习算法的设计 | 第96-98页 |
| ·实验结果 | 第98-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 清洗参数的优化与控制 | 第101-117页 |
| ·水力清洗参数的计算与优化 | 第101-105页 |
| ·污垢耐压强度极限应力的软测量 | 第101-103页 |
| ·清洗压力、清洗流量的计算 | 第103页 |
| ·清洗周期的优化 | 第103-105页 |
| ·化学清洗参数的优化 | 第105-109页 |
| ·化学清洗机制 | 第105-106页 |
| ·除垢时间、腐蚀速度的建模 | 第106页 |
| ·基于改进GA的多目标优化 | 第106-109页 |
| ·优化结果 | 第109页 |
| ·清洗液浓度的神经网络预测控制 | 第109-116页 |
| ·神经网络预测控制系统的基本结构 | 第110-111页 |
| ·神经网络多步预测模型 | 第111页 |
| ·目标函数与约束 | 第111-112页 |
| ·遗传算法优化 | 第112-113页 |
| ·试验结果 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-117页 |
| 结论 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 附录A (攻读学位期间的主要成果及所发表的学术论文) | 第130-131页 |