模糊神经网络在循环流化床中的应用
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-6页 |
| 第一章 引言 | 第6-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究动态 | 第7-11页 |
| ·国外循环流化床锅炉发展概况 | 第8-10页 |
| ·国内循环流化床技术的发展 | 第10-11页 |
| ·循环流化床锅炉的控制研究 | 第11-13页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 循环流化床简介 | 第14-27页 |
| ·循环流化床的工作原理 | 第14-19页 |
| ·结构组成 | 第14-16页 |
| ·工作过程及原理 | 第16-17页 |
| ·循环流化床锅炉的优点 | 第17-19页 |
| ·燃烧系统的动态特性分析 | 第19-24页 |
| ·循环流化床锅炉燃烧过程的特点 | 第20-21页 |
| ·床稳的动态特性分析 | 第21-23页 |
| ·给煤量对床温的影响 | 第21-22页 |
| ·空气量对床温的影响 | 第22-23页 |
| ·物料循环量对床温的影响 | 第23页 |
| ·蒸汽压力的动态特性分析 | 第23-24页 |
| ·控制模型的选取 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 模糊神经网络控制 | 第27-36页 |
| ·模糊神经网络概述 | 第27-29页 |
| ·模糊神经网络的定义及其特点 | 第27-28页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的结合方式 | 第28-29页 |
| ·模糊神经网络控制器的结构和学习算法 | 第29-33页 |
| ·模糊神经网络控制系统的结构 | 第29-30页 |
| ·模糊神经网络控制器的结构 | 第30-31页 |
| ·模糊神经网络控制器的学习算法 | 第31-33页 |
| ·仿真研究 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 遗传算法与粒子群算法 | 第36-53页 |
| ·遗传算法 | 第36-43页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第36页 |
| ·遗传算法应用设计 | 第36-40页 |
| ·主要参数的选择 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的主要特点及应用领域 | 第41-43页 |
| ·粒子群算法 | 第43-47页 |
| ·粒子群算法的基本思想 | 第43页 |
| ·粒子群算法原理 | 第43-45页 |
| ·粒子群算法流程 | 第45-47页 |
| ·遗传算法与粒子群算法的比较 | 第47页 |
| ·遗传算法与粒子群算法的共性 | 第47页 |
| ·遗传算法与粒子群算法的特性 | 第47页 |
| ·仿真研究 | 第47-52页 |
| ·遗传算法仿真结果 | 第48-50页 |
| ·粒子群算法仿真结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第60页 |
