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 |
