摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
·醇基燃料的特性 | 第11-12页 |
·过程控制的发展及现状 | 第12-14页 |
·燃烧控制的国内外发展现状 | 第14-15页 |
·优化算法的研究现状 | 第15-16页 |
·选题意义 | 第16-17页 |
·论文的主要研究工作 | 第17-19页 |
第2章 燃醇基燃料锅炉燃烧系统特性分析 | 第19-27页 |
·热水锅炉概况 | 第19-20页 |
·热水锅炉的分类及组成 | 第19页 |
·热水锅炉的工作过程 | 第19-20页 |
·供热系统结构及工作原理 | 第20-21页 |
·燃醇基燃料锅炉汽化燃烧技术 | 第21页 |
·醇基液体燃料汽化燃烧器结构介绍 | 第21-22页 |
·锅炉系统运行中的主要参数及其关系分析 | 第22-23页 |
·燃醇基燃料锅炉燃烧的控制规律 | 第23-24页 |
·锅炉优化控制的理论基础 | 第24-26页 |
·本章小结 | 第26-27页 |
第3章 混沌量子遗传算法 | 第27-39页 |
·遗传算法简介 | 第27-29页 |
·遗传算法的基本原理 | 第27-28页 |
·遗传算法的特点及不足 | 第28-29页 |
·量子遗传算法 | 第29-35页 |
·量子计算 | 第29-30页 |
·量子遗传算法中的基本概念 | 第30-32页 |
·量子遗传算法简介 | 第32-35页 |
·混沌量子遗传算法 | 第35-37页 |
·混沌算法 | 第35页 |
·混沌量子遗传算法 | 第35-37页 |
·算例 | 第37页 |
·本章小结 | 第37-39页 |
第4章 燃料消耗泛函优化器设计 | 第39-51页 |
·最优控制基本概念 | 第39-40页 |
·泛函分析理论 | 第40-43页 |
·泛函与变分的基本概念 | 第40-41页 |
·泛函极值的必要条件Euler 方程 | 第41-43页 |
·锅炉燃烧过程醇基燃料消耗泛函极值问题 | 第43-44页 |
·锅炉燃烧过程燃料消耗泛函极值存在的充分条件 | 第43页 |
·泛函分析原理在锅炉燃烧过程燃料消耗最优化中的实际意义 | 第43-44页 |
·燃烧过程醇基燃料消耗量最优化模型 | 第44-48页 |
·炉膛烟气热平衡方程 | 第44-45页 |
·锅炉加热过程热平衡方程 | 第45页 |
·醇基燃料消耗量最优化模型的建立 | 第45-48页 |
·燃烧过程醇基燃料消耗最优模型仿真 | 第48-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第5章 醇基燃料流量实测数据有效性检测方法 | 第51-64页 |
·传统数据有效性检测方法 | 第51-54页 |
·X~2 检验法 | 第52页 |
·数据变化率检验法 | 第52-53页 |
·传统数据有效性检测方法存在的缺陷 | 第53-54页 |
·燃烧过程醇基燃料流量测量模型 | 第54-56页 |
·燃烧过程醇基燃料标准孔板流量测量模型 | 第54-55页 |
·燃醇基燃料锅炉燃烧过程燃料流量测量系统 | 第55-56页 |
·基于神经网络的模糊综合评判检测法 | 第56页 |
·综合评判中的变权重分析法 | 第56-59页 |
·模糊综合评判的基本原理 | 第57页 |
·自动获取权重的混沌优化神经网络方法 | 第57-59页 |
·燃醇基燃料锅炉燃料流量实测数据有效性检测 | 第59-63页 |
·模糊关系矩阵确定 | 第59-60页 |
·燃醇基燃料锅炉加热过程燃料流量实测数据有效性检测 | 第60页 |
·燃醇基燃料加热过程燃料流量实测数据有效性检测仿真 | 第60-63页 |
·燃烧加热过程燃料流量实测数据有效性检测应用效果 | 第63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
第6章 燃醇基燃料锅炉燃烧过程智能控制研究 | 第64-75页 |
·模糊控制技术 | 第64-65页 |
·模糊神经网络控制技术 | 第65-66页 |
·燃醇基燃料锅炉的模糊神经网络控制器的设计 | 第66-70页 |
·模糊控制输入输出设计 | 第66-68页 |
·模糊控制器的控制规则 | 第68-70页 |
·精确量的模糊化及模糊量的清晰化 | 第70页 |
·模糊神经网络结构及训练学习算法 | 第70-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
结论 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第82页 |