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燃醇基燃料锅炉燃烧系统优化建模与智能控制研究

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

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