| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 主要符号表 | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| ·引言 | 第13-15页 |
| ·电站锅炉受热面污染监测及优化吹灰研究现状 | 第15-23页 |
| ·受热面灰污形成的机理和模型 | 第15-16页 |
| ·受热面污染在线监测 | 第16-21页 |
| ·炉膛污染监测 | 第17-19页 |
| ·对流受热面污染监测 | 第19-21页 |
| ·优化吹灰模型及优化策略 | 第21-23页 |
| ·目前尚未完全解决的理论与实践问题 | 第23-26页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第26-29页 |
| 第二章 锅炉受热面污染监测的机理模型研究 | 第29-48页 |
| ·锅炉受热面污染形成的机理 | 第29-32页 |
| ·锅炉受热面积灰结渣形成的机理 | 第29-30页 |
| ·煤中矿物成分对积灰结渣的影响 | 第30-31页 |
| ·灰粒向受热面沉积运动时的受力分析 | 第31-32页 |
| ·锅炉对流受热面污染增长预测模型 | 第32-38页 |
| ·模型的推导 | 第33-35页 |
| ·污染增长预测模型的分析 | 第35-37页 |
| ·现场试验验证 | 第37-38页 |
| ·受热面积灰结渣监测模型 | 第38-45页 |
| ·炉膛污染软测量模型 | 第38-41页 |
| ·回转式空气预热器污染监测模型 | 第41-44页 |
| ·对流受热面污染监测模型 | 第44-45页 |
| ·受热面污染监测效果的影响因素分析 | 第45-47页 |
| ·快速变负荷过程的影响 | 第45-46页 |
| ·尾部竖井两侧烟气份额不确定的影响 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于人工神经网络的受热面污染监测非机理模型研究 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48-50页 |
| ·锅炉炉膛污染监测机理模型的不足之处 | 第48-49页 |
| ·人工神经网络简介 | 第49页 |
| ·人工神经网络应用于电站锅炉炉膛污染监测 | 第49-50页 |
| ·现有BP网络的分析和BP算法的改进 | 第50-55页 |
| ·现有BP网络的分析 | 第50-51页 |
| ·BP算法的改进方案 | 第51-53页 |
| ·改进BP算法的仿真检验 | 第53-55页 |
| ·基于人工神经网络的电站锅炉辐射受热面污染监测模型 | 第55-58页 |
| ·特征参数的选取 | 第55-56页 |
| ·神经网络模型的结构 | 第56-57页 |
| ·样本库的建立及其训练 | 第57-58页 |
| ·应用实例 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 优化吹灰基础试验研究 | 第60-77页 |
| ·引言 | 第60-61页 |
| ·试验对象简介 | 第61-63页 |
| ·逆烟气流程吹灰试验 | 第63-65页 |
| ·试验目的及试验方案 | 第63-65页 |
| ·试验结果 | 第65页 |
| ·试验结论 | 第65页 |
| ·变蒸汽压力吹灰试验 | 第65-70页 |
| ·试验目的 | 第65-66页 |
| ·试验方案 | 第66页 |
| ·试验结果及分析 | 第66-70页 |
| ·试验结论 | 第70页 |
| ·受热面积灰上下限试验 | 第70-74页 |
| ·试验目的 | 第71页 |
| ·试验方案 | 第71页 |
| ·试验结果 | 第71-74页 |
| ·试验结论 | 第74页 |
| ·吹灰器单独运作试验 | 第74-75页 |
| ·试验目的及试验方案 | 第74页 |
| ·试验结果 | 第74-75页 |
| ·试验结论 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 优化吹灰模型、吹灰策略和吹灰模式的研究 | 第77-91页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·优化吹灰模型研究 | 第78-81页 |
| ·受热面污染增长的基本规律 | 第78页 |
| ·吹灰频率与吹灰净收益之间的关系 | 第78-79页 |
| ·最佳吹灰频率与临界污染率的确定 | 第79-80页 |
| ·不同负荷下临界污染率的调整 | 第80页 |
| ·吹灰经济收益评估模型 | 第80-81页 |
| ·优化吹灰策略研究 | 第81-85页 |
| ·吹灰器合理分组策略 | 第82-83页 |
| ·主再热蒸汽汽温控制策略 | 第83-84页 |
| ·危险点壁温控制策略 | 第84-85页 |
| ·炉内关键点烟温控制策略 | 第85页 |
| ·优化吹灰模式研究 | 第85-89页 |
| ·热经济模式 | 第85-86页 |
| ·延长管道寿命模式 | 第86-88页 |
| ·烟尘排放控制模式 | 第88-89页 |
| ·优化吹灰系统实现的步骤 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第六章 优化吹灰系统的构成与实现 | 第91-100页 |
| ·引言 | 第91页 |
| ·热工参数预处理 | 第91-94页 |
| ·热工检测参数预处理的数学模型 | 第91-93页 |
| ·数据处理实例 | 第93-94页 |
| ·基于在线检测数据的电站锅炉热效率实时计算 | 第94-96页 |
| ·排烟热损失 | 第94-95页 |
| ·固体未完全燃烧损失 | 第95-96页 |
| ·系统硬件集成 | 第96页 |
| ·系统软件结构 | 第96-97页 |
| ·部分用户界面及运行结果 | 第97-99页 |
| ·本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 基于模糊模式识别的优化吹灰模型研究 | 第100-111页 |
| ·引言 | 第100-101页 |
| ·模糊模式识别基础 | 第101-103页 |
| ·模糊模式识别概念 | 第101-102页 |
| ·模糊模式识别的基本思路 | 第102页 |
| ·模糊模式识别的主要研究内容 | 第102-103页 |
| ·基于模糊模式识别的优化吹灰模型 | 第103-107页 |
| ·模糊特征指标的提取 | 第103-104页 |
| ·吹灰模式集和吹灰知识库的建立 | 第104-106页 |
| ·隶属函数的构造及模糊模式识别方法的确定 | 第106-107页 |
| ·基于模糊模式识别的优化吹灰模型计算流程 | 第107页 |
| ·实例分析 | 第107-109页 |
| ·本章小结 | 第109-111页 |
| 第八章 结论与展望 | 第111-114页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第111-112页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第122-123页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第123-124页 |