| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 选题背景 | 第10-11页 |
| 1.2.2 课题来源 | 第11页 |
| 1.2.3 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展 | 第12-17页 |
| 1.3.1 IWO算法的相关研究 | 第12页 |
| 1.3.2 IWO算法的相关应用 | 第12-16页 |
| 1.3.3 基于现场数据的热工过程辨识 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文研究难点 | 第18-19页 |
| 第2章 入侵杂草优化算法与系统辨识 | 第19-38页 |
| 2.1 入侵杂草算法的原理及实现 | 第19-20页 |
| 2.2 入侵杂草算法性能测试 | 第20-25页 |
| 2.2.1 Griewank函数和Rastrigin函数测试 | 第20-24页 |
| 2.2.2 传递函数测试 | 第24-25页 |
| 2.3 差分进化算法 | 第25-27页 |
| 2.4 IWO与DE-IWO算法性能比较 | 第27-28页 |
| 2.5 系统辨识的理论研究和工程应用 | 第28-32页 |
| 2.5.1 系统辨识 | 第28-32页 |
| 2.6 热工过程辨识常见方法 | 第32-36页 |
| 2.6.1 最小二乘法原理和实现 | 第33-35页 |
| 2.6.2 梯度校正辨识方法 | 第35-36页 |
| 2.6.3 极大似然辨识方法 | 第36页 |
| 2.7 模型结构的辨识 | 第36页 |
| 2.8 本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 主汽温影响因素分析和SISO系统辨识 | 第38-55页 |
| 3.1 箱线图分析法 | 第38-40页 |
| 3.2 基于DE-IWO算法的单入单出系统辨识 | 第40-54页 |
| 3.2.1 给水流量-主汽温模型辨识及验证 | 第40-41页 |
| 3.2.2 给煤量-主汽温模型辨识及验证 | 第41-42页 |
| 3.2.3 主蒸汽流量-主汽温模型辨识与验证 | 第42-43页 |
| 3.2.4 一级减温水-主汽温模型辨识与验证 | 第43-45页 |
| 3.2.5 二级减温水-主汽温模型辨识及验证 | 第45-46页 |
| 3.2.6 烟气含氧量-主汽温模型辨识及验证 | 第46-48页 |
| 3.2.7 主蒸汽压力-主汽温模型辨识及验证 | 第48-49页 |
| 3.2.8 机组负荷-主汽温模型辨识及验证 | 第49-50页 |
| 3.2.9 水煤比-主汽温模型辨识及验证 | 第50-54页 |
| 3.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于主元分析的主汽温系统分析与辨识 | 第55-75页 |
| 4.1 主元分析法 | 第55-65页 |
| 4.1.1 主元分析的基本思想 | 第55页 |
| 4.1.2 主元分析数学模型 | 第55-56页 |
| 4.1.3 计算方法和步骤 | 第56-57页 |
| 4.1.4 现场数据的主元分析 | 第57-59页 |
| 4.1.5 基于主元分析的系统辨识 | 第59-65页 |
| 4.1.6 基于主元分析的2入1出模型 | 第65页 |
| 4.2 基于主元分析的最小二乘类辨识 | 第65-68页 |
| 4.2.1 递推最小二乘法辨识 | 第65-66页 |
| 4.2.2 遗忘因子最小二乘法 | 第66-67页 |
| 4.2.3 限定记忆长度最小二乘法 | 第67-68页 |
| 4.3 多变量系统辨识 | 第68-69页 |
| 4.4 基于主元分析的线性回归模型 | 第69-72页 |
| 4.5 非线性组合模型(Wiener & Hammerstein) | 第72-74页 |
| 4.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 结论与展望 | 第75-76页 |
| 5.1 结论 | 第75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79页 |