电站锅炉高温受热面管壁温度的反向建模研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状与发展 | 第10-12页 |
| ·研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 第2章 反向建模理论介绍 | 第13-24页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·反向建模基本思想 | 第13-15页 |
| ·反向建模与常规建模的区别 | 第13-14页 |
| ·反向建模的信息源及一般过程 | 第14-15页 |
| ·反向建模常用方法简介 | 第15-23页 |
| ·人工神经网络 | 第15-19页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第19-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 统计判别准则在异常点挖掘中的应用 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·多测点参数的异常点挖掘 | 第24-26页 |
| ·异常数据判定的基本思想 | 第24-25页 |
| ·格拉布斯准则检验异常点 | 第25-26页 |
| ·多测点参数的异常点挖掘 | 第26-28页 |
| ·测量值序列中异常点挖掘的基本思想 | 第26页 |
| ·基于相邻测量值变化量的拉依达准则 | 第26-27页 |
| ·基于曲线拟合残差的拉依达准则 | 第27-28页 |
| ·仿真研究 | 第28-30页 |
| ·单测点参数的应用实例 | 第28页 |
| ·多测点参数的应用实例 | 第28-30页 |
| ·数据标准化简介 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于机理分析和灰关联的变量选取 | 第32-40页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·锅炉受热面管壁温度分析 | 第32-34页 |
| ·锅炉设备介绍 | 第32-33页 |
| ·最危管壁温度的选择 | 第33-34页 |
| ·管壁温度的主要影响因素 | 第34-35页 |
| ·管壁受热分析 | 第34-35页 |
| ·影响末级再热器管壁温度的主要因素 | 第35页 |
| ·灰关联选取模型输入变量 | 第35-38页 |
| ·灰关联分析的基本原理 | 第35-37页 |
| ·灰关联度计算及分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第5章 管壁温度模型的建立与验证 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·建模方法的选择原则 | 第40-41页 |
| ·管壁温度模型的线性程度 | 第41-42页 |
| ·管壁温度的非线性模型仿真比较 | 第42-51页 |
| ·最小二乘支持向量机模型的建立 | 第42-45页 |
| ·改变适应度函数对模型的影响 | 第45-46页 |
| ·改变输入变量组对模型的影响 | 第46-48页 |
| ·模型对其他负荷段的适应性 | 第48-50页 |
| ·BP神经网络模型的建立及比较 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·本文结论 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
