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基于自由搜索算法的电站燃煤锅炉燃烧优化应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题的背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-14页
   ·存在的问题与难点第14页
   ·本文主要内容和组织结构第14-16页
第2章 电站燃煤锅炉结构与燃烧优化第16-26页
   ·电站燃煤锅炉与发电机组简介第16页
   ·电站煤粉锅炉燃烧设备第16-17页
   ·燃煤锅炉 NO_X 的生成机理第17-20页
     ·热力型 NOx第18页
     ·燃料型 NOx第18-19页
     ·快速型 NOx第19-20页
   ·电站锅炉的热效率计算第20-24页
     ·热效率计算方法第20-21页
     ·反平衡法计算锅炉热效率第21页
     ·输入热量与各项热损失的计算方法第21-24页
   ·锅炉燃烧优化要求第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第3章 支持向量机理论及自由搜索算法第26-42页
   ·数据挖掘与机器学习第26-27页
     ·数据挖掘的基本问题第26页
     ·机器学习的基本问题第26-27页
   ·支持向量机理论第27-36页
     ·结构风险最小化第28-29页
     ·SVM 的主要优点第29页
     ·支持向量机基本思想与分类问题第29-34页
     ·常用核函数第34页
     ·支持向量回归机的数学模型第34-36页
   ·自由搜索算法第36-39页
     ·FS 算法原理介绍第36-37页
     ·FS 算法的详细描述第37-39页
     ·FS 算法的实现流程第39页
   ·交叉验证法第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 电站锅炉燃烧系统建模第42-57页
   ·实验设备介绍及数据采集第42-45页
     ·实验设备介绍第42-43页
     ·实验数据采集第43-45页
   ·锅炉燃烧系统特点分析与建模方法选择第45-46页
   ·参数寻优算法与 SVM 核函数的选择第46页
   ·对电站锅炉的 NOX排放特性建模第46-52页
     ·参数 C 和δ~2对 NO_X模型的影响第47-49页
     ·建立电站锅炉的 NOX排放特性模型第49-52页
   ·对电站锅炉的热效率特性建模第52-55页
     ·参数 C 和δ~2对热效率模型的影响第52-53页
     ·热效率特性模型第53-55页
   ·本章小结第55-57页
第5章 电站燃煤锅炉的燃烧优化第57-69页
   ·燃烧优化目标与优化算法流程第57-59页
     ·燃烧优化目标分析第57-58页
     ·优化算法流程第58-59页
   ·电站锅炉单目标燃烧优化第59-66页
     ·以 NO_x 排放量降低为目标第59-63页
     ·以提高燃烧热效率为目标第63-66页
   ·电站锅炉多目标燃烧优化第66-68页
   ·本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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