| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract（英文摘要) | 第6-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-34页 |
| 1．1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1．2 热力控制系统优化技术的发展 | 第13-17页 |
| 1．2．1 热力系统自动控制发展 | 第13-15页 |
| 1．2．2 热力控制系统优化技术的发展 | 第15-17页 |
| 1．3 模拟进化理论的基本思想和研究进展 | 第17-29页 |
| 1．3．1 遗传算法 | 第19-20页 |
| 1．3．2 遗传规划 | 第20-22页 |
| 1．3．3 进化策略 | 第22-23页 |
| 1．3．4 进化规划 | 第23-24页 |
| 1．3．5 其它模拟进化方法介绍 | 第24-26页 |
| 1．3．6 模拟进化方法比较 | 第26-28页 |
| 1．3．7 模拟进化理论的实际应用 | 第28-29页 |
| 1．4 火焰检测技术发展 | 第29-31页 |
| 1．5 本论文主要创新点 | 第31-32页 |
| 1．6 本论文主要工作内容 | 第32-34页 |
| 第二章 模拟进化理论研究 | 第34-54页 |
| 2．1 引言 | 第34页 |
| 2．2 模拟进化理论与传统优化方法的比较 | 第34-36页 |
| 2．3 模拟进化理论的生物学含义 | 第36-37页 |
| 2．4 模拟进化算法的可计算性分析 | 第37-39页 |
| 2．4．1 群体集合的划分 | 第37页 |
| 2．4．2 进化算子作用分析 | 第37-38页 |
| 2．4．3 分析和结论 | 第38-39页 |
| 2．5 模拟进化算法通用框架研究 | 第39-43页 |
| 2．5．1 表示方法 | 第39-40页 |
| 2．5．2 进化算子 | 第40-42页 |
| 2．5．3 算法定义 | 第42-43页 |
| 2．6 各模拟进化算法在通用框架中的描述及实现策略 | 第43-51页 |
| 2．6．1 遗传算法 | 第43-46页 |
| 2．6．2 遗传规划 | 第46-48页 |
| 2．6．3 进化策略 | 第48-50页 |
| 2．6．4 进化规划 | 第50-51页 |
| 2．7 模拟进化算法的并行性研究 | 第51-52页 |
| 2．8 本章小结 | 第52-54页 |
| 第三章 热力控制系统进化优化体系设计 | 第54-68页 |
| 3．1 引言 | 第54页 |
| 3．2 热力控制系统进化优化体系设计 | 第54-61页 |
| 3．2．1 热力控制系统进化优化体系分析 | 第55-58页 |
| 3．2．2 热力控制系统进化优化体系工作过程 | 第58-60页 |
| 3．2．3 热力控制系统进化优化体系特点 | 第60-61页 |
| 3．3 热力控制系统进化优化体系实现 | 第61-66页 |
| 3．3．1 设计思想 | 第61-63页 |
| 3．3．2 系统实现分析 | 第63-65页 |
| 3．3．2．1 可靠性分析 | 第63-64页 |
| 3．3．2．2 适用性分析 | 第64-65页 |
| 3．3．3 主要功能 | 第65-66页 |
| 3．4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第四章 热力控制系统进化优化体系具体实现 | 第68-108页 |
| 4．1 引言 | 第68页 |
| 4．2 基于遗传算法的PID参数优化研究 | 第68-77页 |
| 4．2．1 适应度选择 | 第69-71页 |
| 4．2．2 编码规则与初始化 | 第71-72页 |
| 4．2．3 遗传算法优化PID控制参数过程 | 第72-73页 |
| 4．2．4 优化结果 | 第73-77页 |
| 4．2．5 结论 | 第77页 |
| 4．3 基于遗传规划（GP）的进化自适应建模 | 第77-96页 |
| 4．3．1 闭环系统辨识问题研究 | 第77-88页 |
| 4．3．1．1 典型闭环辨识方法介绍 | 第79-85页 |
| 4．3．1．2 辨识与控制的结合问题 | 第85-88页 |
| 4．3．2 仿真对象介绍 | 第88-91页 |
| 4．3．3 适应度选择 | 第91-92页 |
| 4．3．4 编码规则和初始化 | 第92-93页 |
| 4．3．5 动态建模过程和结果 | 第93-95页 |
| 4．3．6 结论 | 第95-96页 |
| 4．4 热力控制系统进化优化体系工程实践 | 第96-106页 |
| 4．4．1 被控对象模型的建立 | 第97-98页 |
| 4．4．2 遗传算法优化模糊控制器 | 第98-106页 |
| 4．4．2．1 模糊规则的建立 | 第99-101页 |
| 4．4．2．2 编码方式 | 第101-103页 |
| 4．4．2．3 适应度选择 | 第103页 |
| 4．4．2．4 优化过程和结果 | 第103-105页 |
| 4．4．2．5 现场运行结果 | 第105-106页 |
| 4．4．3 结论 | 第106页 |
| 4．5 本章小结 | 第106-108页 |
| 第五章 基于辐射能检测的燃烧进化优化系统设计 | 第108-150页 |
| 5．1 引言 | 第108页 |
| 5．2 炉膛火焰监测系统介绍 | 第108-119页 |
| 5．2．1 炉膛火焰可视化技术概述 | 第108-110页 |
| 5．2．2 炉膛火焰监测系统硬件组成和工作原理 | 第110-112页 |
| 5．2．3 温度场测量原理 | 第112-116页 |
| 5．2．3．1 温度场测量方法的介绍选取 | 第112-114页 |
| 5．2．3．2 灰度归一化 | 第114页 |
| 5．2．3．3 改进的比色测温法 | 第114-116页 |
| 5．2．4 误差分析及校正方法研究 | 第116-119页 |
| 5．2．4．1 CCD原因造成的误差 | 第117-118页 |
| 5．2．4．2 辐射特性引起的误差 | 第118-119页 |
| 5．3 基于辐射能信号的锅炉燃烧调节系统的研究 | 第119-132页 |
| 5．3．1 现有锅炉燃烧调节系统分析 | 第119-123页 |
| 5．3．1．1 锅炉燃烧单级控制系统 | 第120页 |
| 5．3．1．2 采用炉膛燃烧温度的串级燃烧控制系统 | 第120-121页 |
| 5．3．1．3 采用热量信号的串级燃烧控制系统 | 第121-123页 |
| 5．3．2 基于辐射能信号的锅炉燃烧调节系统的分析设计 | 第123-124页 |
| 5．3．3 基于辐射能信号的锅炉燃烧调节系统的仿真试验研究 | 第124-132页 |
| 5．3．3．1 锅炉燃烧系统数学模型建立 | 第124-128页 |
| 5．3．3．2 控制效果仿真 | 第128-130页 |
| 5．3．3．3 实际控制效果 | 第130-132页 |
| 5．4 基于辐射能检测的智能燃烧进化优化系统设计 | 第132-149页 |
| 5．4．1 基于辐射能检测的智能燃烧进化优化系统分析 | 第132-137页 |
| 5．4．1．1 现有燃烧控制系统的分析 | 第132-135页 |
| 5．4．1．2 系统定性模型的分析 | 第135-137页 |
| 5．4．2 基于辐射能检测的智能燃烧进化优化系统设计 | 第137-149页 |
| 5．4．2．1 系统介绍 | 第138-140页 |
| 5．4．2．2 系统工作过程说明 | 第140-142页 |
| 5．4．2．3 模糊自寻优控制器的建立 | 第142-144页 |
| 5．4．2．4 实际寻优过程 | 第144-147页 |
| 5．4．2．5 风／煤比进化优化器 | 第147-149页 |
| 5．5 本章小节 | 第149-150页 |
| 第六章 结论与展望 | 第150-152页 |
| 参考文献 | 第152-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第161页 |
