电站锅炉性能诊断与优化系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·相关课题研究现状 | 第10-12页 |
| ·锅炉燃烧诊断技术的研究现状 | 第10-11页 |
| ·锅炉燃烧优化技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究工作 | 第12-14页 |
| ·本文主要组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 多目标燃烧优化的相关问题 | 第15-24页 |
| ·燃烧的安全、经济与环保性 | 第15-20页 |
| ·过热汽温与再热汽温研究 | 第15页 |
| ·锅炉效率计算模型 | 第15-17页 |
| ·制粉系统负荷分配原则及制粉单耗计算模型 | 第17-19页 |
| ·NO_X排放机理研究 | 第19-20页 |
| ·燃烧优化要求与运行参数 | 第20-21页 |
| ·实验数据预处理 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 锅炉燃烧系统智能优化算法 | 第24-40页 |
| ·锅炉燃烧系统的建模算法 | 第24-31页 |
| ·锅炉燃烧系统的特殊性 | 第24-25页 |
| ·燃烧系统建模算法-神经网络 | 第25-27页 |
| ·BP神经网络结构算法 | 第27-31页 |
| ·神经网络模型基础上的燃烧系统性能诊断 | 第31-33页 |
| ·燃烧系统性能诊断方法的选择 | 第31页 |
| ·模糊综合评判方法的实现 | 第31-33页 |
| ·燃烧性能诊断基础上的优化算法 | 第33-39页 |
| ·优化算法的选择 | 第33-34页 |
| ·遗传算法简介 | 第34-36页 |
| ·遗传算法的燃烧系统多目标优化 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 燃烧系统智能优化算法的应用研究 | 第40-64页 |
| ·数据获取及预处理 | 第40-51页 |
| ·燃烧系统实例介绍 | 第40页 |
| ·实验数据获取 | 第40-44页 |
| ·实验数据预处理 | 第44-51页 |
| ·基于BP神经网络的燃烧系统模型 | 第51-57页 |
| ·BP神经网路的设计 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络的燃烧系统模型 | 第52-57页 |
| ·建模结果分析 | 第57页 |
| ·锅炉燃烧系统性能诊断模型的建立 | 第57-59页 |
| ·遗传算法参数寻优 | 第59-63页 |
| ·基于遗传算法的燃烧系统多目标寻优设计 | 第60-61页 |
| ·燃烧系统多目标寻优的实现 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
