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火电厂湿法烟气脱硫控制系统的研究与应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题的背景和意义第9-10页
    1.2 火电厂烟气脱硫技术的国内外现状第10-11页
    1.3 火电厂湿法烟气脱硫pH值控制策略研究现状第11-13页
    1.4 本课题主要研究的内容第13-15页
第2章 石灰石-石膏湿法脱硫工艺要求及被控对象建模第15-29页
    2.1 烟气脱硫技术的分类第15-16页
    2.2 石灰石-石膏湿法脱硫工艺流程及系统介绍第16-18页
    2.3 石灰石-石膏湿法脱硫的化学反应过程第18-19页
    2.4 影响脱硫效率的因素分析第19-20页
    2.5 吸收塔浆液pH值控制系统分析第20-22页
        2.5.1 吸收塔浆液pH值模型的特性分析第20-21页
        2.5.2 影响吸收塔浆液pH值控制过程的参数分析第21-22页
    2.6 吸收塔浆液pH值控制对象建模第22-28页
        2.6.1 最小二乘法的辨识原理第22-23页
        2.6.2 模型结构的确定第23-24页
        2.6.3 吸收塔浆液pH值模型的最小二乘法参数辨识第24-27页
        2.6.4 模型校验第27-28页
    2.7 本章小结第28-29页
第3章 火电厂烟气脱硫控制方案设计第29-33页
    3.1 增压风机入口压力控制第29-30页
    3.2 吸收塔液位控制第30页
    3.3 石灰石浆液浓度控制第30-31页
    3.4 石膏饼厚度控制第31页
    3.5 工艺水箱液位控制第31-32页
    3.6 吸收塔浆液pH值控制第32页
    3.7 本章小结第32-33页
第4章 基于RBF-PID算法的吸收塔浆液pH值控制及仿真研究第33-43页
    4.1 石灰石-石膏湿法烟气脱硫过程的pH值控制策略分析第33页
    4.2 PID控制的基本原理第33-34页
    4.3 RBF神经网络自适应控制系统的结构设计第34-39页
        4.3.1 神经网络基本理论第34-36页
        4.3.2 RBF神经网络结构第36-38页
        4.3.3 基于RBF神经网络整定的PID控制第38-39页
    4.4 仿真研究第39-42页
        4.4.1 传统PID与RBF-PID仿真结果比较第39-40页
        4.4.2 RBF-PID控制与PID控制的鲁棒性比较第40-42页
        4.4.3 RBF-PID控制与PID控制的抗干扰性比较第42页
    4.5 本章小结第42-43页
第5章 基于神经网络内模控制的吸收塔浆液pH值控制及仿真研究第43-55页
    5.1 Smith预估补偿控制方案第43-44页
    5.2 内模控制器的结构和特点第44-45页
    5.3 神经网络内模控制器的结构与原理介绍第45-50页
        5.3.1 神经网络内部模型的建立第45-47页
        5.3.2 神经网络内模控制器的建立第47-50页
        5.3.3 系统控制方案第50页
    5.4 仿真研究第50-53页
        5.4.1 神经网络内模、Smith预估PID和传统PID仿真结果比较第50-52页
        5.4.2 神经网络内模与传统PID、Smith预估PID控制算法的鲁棒性比较第52-53页
    5.5 本章小结第53-55页
第6章 火电厂湿法烟气脱硫控制系统实验研究第55-63页
    6.1 MCGS的简介第55页
    6.2 火电厂湿法FGD控制系统设计第55-57页
    6.3 基于OPC技术的MCGS与MATLAB实时数据通讯第57-59页
        6.3.1 OPC技术第57页
        6.3.2 接口通信流程第57-58页
        6.3.3 MATLAB和MCGS的实时通讯第58-59页
    6.4 基于MATLAB/Simulink和MCGS智能控制算法的实现第59-61页
        6.4.1 控制算法仿真系统操作步骤第59-60页
        6.4.2 仿真系统调试第60-61页
    6.5 本章小结第61-63页
结论第63-65页
参考文献第65-71页
攻读硕士学位期间所发表的论文第71-73页
致谢第73页

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