| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| ·背景和意义 | 第9-10页 |
| ·循环流化床锅炉燃烧控制系统的研究现状 | 第10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第2章 循环流化床锅炉控制系统分析 | 第12-17页 |
| ·循环流化床锅炉的工艺流程简介 | 第12-13页 |
| ·循环流化床锅炉控制要求 | 第13-15页 |
| ·主蒸汽温度控制 | 第13页 |
| ·燃烧控制 | 第13-15页 |
| ·汽包液位控制 | 第15页 |
| ·循环流化床锅炉燃烧系统的动态模型 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 BP 神经网络广义预测控制策略 | 第17-30页 |
| ·广义预测控制算法介绍 | 第17-22页 |
| ·GPC 的基本原理 | 第17-19页 |
| ·广义预测控制算法推导 | 第19-21页 |
| ·模型误差修正 | 第21-22页 |
| ·神经网络辨识 | 第22-23页 |
| ·基于神经网络的广义预测控制 | 第23-29页 |
| ·改进的 BP 算法 | 第23-26页 |
| ·改进的 BP 网络广义预测控制算法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 循环流化床锅炉燃烧控制仿真研究 | 第30-39页 |
| ·改进 BP 网络模型辨识的仿真研究 | 第30-32页 |
| ·GPC 应用于 CFBB 控制系统的仿真研究 | 第32-35页 |
| ·采样周期 T | 第33页 |
| ·预测时域长度 p 的选取 | 第33页 |
| ·控制时域长度 m 的选取 | 第33-34页 |
| ·控制权矩阵与误差加权阵 Q 的选取 | 第34页 |
| ·模型误差校正参数 h 的选取 | 第34-35页 |
| ·GPC 应用于 CFBB 燃烧控制系统的仿真 | 第35-36页 |
| ·将改进的 BP 神经网络 GPC 应用于 CFBB 燃烧系统的仿真研究 | 第36页 |
| ·NNGPC 应用于 CFBB 燃烧控制的抗干扰仿真研究 | 第36-37页 |
| ·PID 对 CFBB 燃烧控制的仿真研究 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 结论 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 作者简介 | 第44页 |