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基于改进模糊神经网络的电站锅炉燃烧系统建模及优化控制研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 燃煤锅炉燃烧优化研究现状第10-12页
    1.3 模糊神经网络研究现状第12-13页
    1.4 遗传算法研究现状第13页
    1.5 本文研究内容第13-15页
第二章 锅炉燃烧系统特性分析及燃烧试验第15-34页
    2.1 锅炉燃烧系统第15-18页
        2.1.1 锅炉工作过程简介第15页
        2.1.2 锅炉工作原理及结构第15-16页
        2.1.3 锅炉燃烧系统简介第16-18页
    2.2 电站锅炉NO_x排放特性分析第18-21页
        2.2.1 电站锅炉NO_x生成机理第18-20页
        2.2.2 电站锅炉NO_x生成的主要影响因素第20-21页
    2.3 电站锅炉热效率分析第21-24页
        2.3.1 电站锅炉热效率的测定第22-23页
        2.3.2 电站锅炉热效率的主要影响因素第23-24页
    2.4 锅炉燃烧特性试验第24-33页
        2.4.1 氧量调整试验第24-26页
        2.4.2 燃尽风量调整试验第26-28页
        2.4.3 配煤方式调整试验第28-30页
        2.4.4 配风方式调整试验第30-32页
        2.4.5 燃烧试验数据获取及数据处理第32-33页
    2.5 本章小结第33-34页
第三章 锅炉燃烧过程改进模糊神经网络建模第34-52页
    3.1 模糊神经网络简介第34-37页
        3.1.1 神经网络简介第34页
        3.1.2 模糊理论简介第34-35页
        3.1.3 神经网络与模糊理论的结合第35页
        3.1.4 基于T-S模型的模糊神经网络第35-37页
    3.2 一种基于对象燃烧机理的改进模糊神经网络第37-44页
        3.2.1 基于燃烧机理的模糊神经网络理论基础第37页
        3.2.2 基于燃烧机理的模糊神经网络的结构和各层功能第37-39页
        3.2.3 基于燃烧机理的改进模糊神经网络的特点第39-40页
        3.2.4 基于燃烧机理的改进模糊神经网络的学习算法第40-44页
    3.3 基于燃烧机理的电站锅炉燃烧系统模糊神经网络模型的建立第44-50页
        3.3.1 模糊神经网络结构辨识初始参数设定的结果第44页
        3.3.2 模糊神经网络参数逼近初始参数设定的结果第44页
        3.3.3 燃煤锅炉NO_x排放量模糊神经网络训练结果第44-46页
        3.3.4 燃煤锅炉热效率模糊神经网络训练结果第46-47页
        3.3.5 燃烧模型的机理分析第47页
        3.3.6 燃烧模型的增量分析第47-49页
        3.3.7 改进模型与传统模型的比较第49-50页
    3.4 本章小结第50-52页
第四章 锅炉燃烧模型多目标遗传算法优化第52-62页
    4.1 遗传算法及多目标优化第52-54页
        4.1.1 遗传算法简介第52页
        4.1.2 遗传算法基本步骤第52-53页
        4.1.3 多目标优化第53-54页
    4.2 基于NSGA-Ⅱ的多目标遗传算法第54-56页
        4.2.1 NSGA-Ⅱ算法简介及算法流程第54-56页
        4.2.2 NSGA-Ⅱ算法的优点第56页
    4.3 基于NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的锅炉燃烧优化第56-60页
    4.4 本章小结第60-62页
第五章 锅炉燃烧优化控制系统的现场实现第62-68页
    5.1 燃烧优化控制系统的现场实现方式第62-65页
    5.2 燃烧优化控制系统投用效果第65-67页
        5.2.1 SCR入口NO_x浓度第65-66页
        5.2.2 CO排放浓度第66-67页
    5.3 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68页
    6.2 展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-73页
附表A第73-74页
附表B (NO_x排放量模型)第74-75页
附表C (锅炉热效率模型)第75-76页
硕士期间发表的科研成果第76页

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