| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于燃烧调整试验的燃烧优化技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于检测技术的燃烧优化技术 | 第11页 |
| 1.2.3 基于人工智能算法的燃烧优化技术 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究内容、目标以及拟解决的关键问题 | 第12页 |
| 1.4 采取的研究方案、可行性分析 | 第12-14页 |
| 第2章 煤质软测量的理论与应用 | 第14-24页 |
| 2.1 煤质在线监测的物理方法 | 第14-15页 |
| 2.2 煤质软测量技术 | 第15-16页 |
| 2.3 煤质软测量模型 | 第16-23页 |
| 2.3.1 燃煤水分的软测量 | 第16-18页 |
| 2.3.2 燃煤元素分析的软测量 | 第18-21页 |
| 2.3.3 煤质软测量模型的算例 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于因子分析的锅炉配风分析 | 第24-35页 |
| 3.1 因子分析的意义 | 第24页 |
| 3.2 因子分析的基本原理 | 第24-26页 |
| 3.2.1 因子分析的数学模型 | 第24-25页 |
| 3.2.2 因子分析的相关概念 | 第25-26页 |
| 3.3 因素分析的步骤 | 第26-28页 |
| 3.3.1 因子分析的前提条件 | 第26-27页 |
| 3.3.2 共同因子的提取 | 第27页 |
| 3.3.3 因子的命名 | 第27页 |
| 3.3.4 因子得分的计算 | 第27-28页 |
| 3.4 锅炉配风的因子分析 | 第28-34页 |
| 3.4.1 锅炉设备概况 | 第28-31页 |
| 3.4.2 锅炉燃烧调节变量的因子分析 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于最小二乘支持向量机的 W 型火焰锅炉性能预测模型 | 第35-50页 |
| 4.1 燃烧优化人工智能算法原理 | 第35-39页 |
| 4.1.1 支持向量机的基本思想 | 第35-37页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本原理 | 第37-39页 |
| 4.2 基于支持向量机的锅炉性能预测 | 第39-49页 |
| 4.2.1 原始数据 | 第39页 |
| 4.2.2 锅炉性能预测模型的计算结果与分析 | 第39-45页 |
| 4.2.3 样本库的更新方法 | 第45-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 W 型火焰锅炉多目标在线燃烧优化指导系统 | 第50-57页 |
| 5.1 软件系统构成 | 第50-51页 |
| 5.2 硬件系统构成 | 第51页 |
| 5.3 燃烧优化系统指导界面 | 第51-54页 |
| 5.3.1 燃烧优化指导主画面 | 第51-52页 |
| 5.3.2 煤质变更界面 | 第52-53页 |
| 5.3.3 图表界面 | 第53页 |
| 5.3.4 历史曲线界面 | 第53-54页 |
| 5.4 W型火焰锅炉多目标燃烧优化系统运行优化结果 | 第54-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 主要结论及研究成果 | 第57页 |
| 6.2 后续工作建议与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |