| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-10页 |
| 1．1 课题背景 | 第5页 |
| 1．2 国内外相关课题的研究现状 | 第5-7页 |
| 1．3 研究内容 | 第7页 |
| 1．4 研究的意义 | 第7页 |
| 1．5 研究对象 | 第7-10页 |
| 第二章 数学模型 | 第10-23页 |
| 2．1 模糊神经网络 | 第10-15页 |
| 2．1．1 模糊神经网络概述 | 第10页 |
| 2．1．2 模糊神经元模型 | 第10-12页 |
| 2．1．3 模糊神经网络模型 | 第12-15页 |
| 2．2 基于模糊神经网络的锅炉燃烧状态评判 | 第15-23页 |
| 2．2．1 模糊综合评判 | 第15页 |
| 2．2．2 模糊综合评判模型的建立 | 第15-23页 |
| 第三章 锅炉燃烧稳定性的分析预测 | 第23-29页 |
| 3．1 研究背景概述 | 第23页 |
| 3．2 煤粉气流着火的研究 | 第23-27页 |
| 3．3 基于模糊神经网络的稳定性预测 | 第27-29页 |
| 第四章 锅炉燃烧的可视化在线监视 | 第29-38页 |
| 4．1 概述 | 第29页 |
| 4．2 可视化制作的工具 | 第29-30页 |
| 4．3 可视化制作的理论基础 | 第30-36页 |
| 4．4 可视化制作的结果 | 第36-38页 |
| 第五章 软件测试及结果分析 | 第38-46页 |
| 5．1 权重自学习结果的合理性分析 | 第38-41页 |
| 5．2 利用学习得到的各项权重对锅炉燃烧稳定性的评判 | 第41-43页 |
| ·利用学习得到的各项权重对锅炉燃烧的预测 | 第43-46页 |
| 第六章 电站锅炉可视化监测及分析预报系统 | 第46-53页 |
| 6．1 系统数据的获取 | 第46-47页 |
| 6．1．1 热工测点数据的获取 | 第46-47页 |
| 6．1．2 故障信号的获取 | 第47页 |
| 6．2 系统的结构及功能介绍 | 第47-53页 |
| 结论及建议 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |