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基于神经网络PID的汽轮机控制系统研究与设计

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 系统发展及优缺点分析第13-14页
        1.2.2 DEH控制系统国内研究进展第14-15页
        1.2.3 DEH控制系统国外研究进展第15-16页
    1.3 本文主要内容与章节安排第16-18页
2 单抽汽汽轮机DEH系统动态数学模型的建立第18-37页
    2.1 单抽汽汽轮机DEH系统的工作原理及控制难点分析第18-21页
        2.1.1 单抽汽汽轮机DEH系统工作原理第18-20页
        2.1.2 运行工况及控制难点分析第20-21页
    2.2 汽轮机本体各环节数学模型的建立第21-27页
        2.2.1 汽轮机蒸汽、抽汽容积数学模型第21-26页
        2.2.2 转子数学模型第26-27页
    2.3 电液伺服控制系统动态数学模型的建立第27-35页
        2.3.1 控制元件数学模型第28-33页
        2.3.2 执行元件数学模型第33-35页
    2.4 系统关键被控参数的确定第35-36页
    2.5 本章小结第36-37页
3 神经网络PID控制器设计第37-49页
    3.1 PID控制策略第37-42页
        3.1.1 传统PID控制算法第37-39页
        3.1.2 非线性概述第39-40页
        3.1.3 典型非线性对控制系统的影响第40-42页
    3.2 控制器设计第42-46页
        3.2.1 确定BP网络结构第42-43页
        3.2.2 初始权值选取第43页
        3.2.3 BP神经网络PID控制算法第43-45页
        3.2.4 神经网络PID自适应控制原理第45-46页
    3.3 控制器性能仿真第46-48页
    3.4 本章小结第48-49页
4 控制系统仿真研究第49-63页
    4.1 空负荷及纯冷凝控制系统仿真研究第49-53页
        4.1.1 负荷扰动仿真第49-50页
        4.1.2 参数摄动情况仿真第50-52页
        4.1.3 锅炉汽压仿真第52-53页
    4.2 抽汽供热工况热电负荷关联度分析第53-58页
        4.2.1 相对增益与相对增益矩阵第53-54页
        4.2.2 热电负荷相对增益矩阵求取第54-55页
        4.2.3 解耦方案简述第55-56页
        4.2.4 前馈补偿解耦控制基本原理第56页
        4.2.5 热电负荷解耦控制策略第56-58页
    4.3 抽汽供热工况控制系统仿真研究第58-62页
        4.3.1 负荷扰动仿真第59-60页
        4.3.2 参数摄动情况仿真第60-61页
        4.3.3 锅炉汽压仿真第61-62页
    4.4 本章小结第62-63页
5 单抽汽汽轮机自动控制系统的实现第63-79页
    5.1 机组运行过程控制要求第63-64页
    5.2 汽轮机控制系统实现第64-74页
        5.2.1 测控点I/0点数统计第64-66页
        5.2.2 硬件配置第66-67页
        5.2.3 下位机组态第67-68页
        5.2.4 上位机运行画面第68-70页
        5.2.5 SOE功能的实现第70-71页
        5.2.6 神经网络PID控制算法的PLC实现第71-74页
    5.3 系统运行结果第74-77页
        5.3.1 启动过程第74-75页
        5.3.2 稳定运行过程第75-77页
    5.4 现场问题调试及解决方案第77-78页
    5.5 本章小结第78-79页
6 总结与展望第79-81页
    6.1 总结第79-80页
    6.2 展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-87页
攻读学位期间发表的学术论文及专利目录第87页
攻读硕士学位期间参与的项目第87-88页

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