基于模糊神经网络的电站锅炉燃烧优化系统建模
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究与工程开发现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 电站锅炉燃烧系统分析 | 第13-18页 |
| ·燃烧系统介绍 | 第13-14页 |
| ·四角切圆与对冲燃烧技术的研究 | 第14-16页 |
| ·燃烧经济性 | 第14-15页 |
| ·结渣、磨损与高温腐蚀 | 第15页 |
| ·低NOX燃烧 | 第15页 |
| ·汽温的调节 | 第15-16页 |
| ·烟气偏差 | 第16页 |
| ·电站锅炉运行优化调整的要求 | 第16-18页 |
| ·稳定性 | 第16页 |
| ·经济性 | 第16-17页 |
| ·安全性 | 第17页 |
| ·环保性 | 第17-18页 |
| 第3章 模糊神经网络方法研究与应用 | 第18-28页 |
| ·神经网络方法 | 第18-20页 |
| ·神经网络综述 | 第18页 |
| ·神经元结构模型 | 第18-19页 |
| ·神经网络的特点和分类 | 第19-20页 |
| ·模糊系统理论 | 第20-22页 |
| ·模糊集与模糊规则 | 第20-21页 |
| ·模糊推理系统 | 第21-22页 |
| ·模糊系统用于非线性系统逼近 | 第22页 |
| ·模糊神经网络 | 第22-28页 |
| ·模糊信息处理与神经网络的融合 | 第22-23页 |
| ·动态模糊神经网络 | 第23-24页 |
| ·广义动态模糊神经网络 | 第24-28页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的燃烧优化系统建模 | 第28-35页 |
| ·数据的处理方法 | 第28-30页 |
| ·数据的采集 | 第28页 |
| ·数据的变换处理 | 第28-29页 |
| ·数据的特征参数提取与建模变量的选取 | 第29页 |
| ·样本集的构造 | 第29-30页 |
| ·模糊神经网络模型的仿真实现 | 第30-32页 |
| ·模型的一些改进方向 | 第32-35页 |
| ·优化神经网络参数 | 第32页 |
| ·神经网络集成方法 | 第32-33页 |
| ·双网络切换技术 | 第33-35页 |
| 第5章 电站锅炉燃烧优化系统的设计与实现 | 第35-42页 |
| ·综述 | 第35-36页 |
| ·一种电站燃烧优化平台架构设计方案 | 第36-40页 |
| ·DPU与虚拟DPU | 第36页 |
| ·基于虚拟DPU技术的电站燃烧优化平台架构设计 | 第36-39页 |
| ·神经网络模型与样本数据库的软件实现 | 第39-40页 |
| ·一些相关问题的研究 | 第40-42页 |
| ·燃烧优化系统的安全性问题 | 第40页 |
| ·燃烧优化系统可行性分析 | 第40-42页 |
| 第6章 结论与展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研情况 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
