| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.1 热力系统分析方法及研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 汽轮机初压优化技术及研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 人工神经网络的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.4 智能优化算法的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和研究方法 | 第17-19页 |
| 第2章 数据的采集与前处理 | 第19-38页 |
| 2.1 分布式控制系统及汽轮机运行数据的采集 | 第19-21页 |
| 2.2 水和水蒸气热力学性质计算 | 第21-36页 |
| 2.2.1 水和水蒸气热力性质公式的结构 | 第21-23页 |
| 2.2.2 区域1的基本方程 | 第23-25页 |
| 2.2.3 区域2的基本方程 | 第25-27页 |
| 2.2.4 区域3的基本方程 | 第27-30页 |
| 2.2.5 区域4的基本方程 | 第30-31页 |
| 2.2.6 区域5的基本方程 | 第31-32页 |
| 2.2.7 汽轮机热力计算中的水蒸气热力性质 | 第32-34页 |
| 2.2.8 基于水和水蒸气热力性质计算公式的性质图 | 第34-36页 |
| 2.3 在线数据滤波函数 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 汽轮机热力系统状态监测模型 | 第38-55页 |
| 3.1 汽轮机热力系统结构 | 第38-40页 |
| 3.2 热力系统输入热量方程 | 第40-41页 |
| 3.3 热力系统输出功率方程 | 第41-45页 |
| 3.4 热力系统汽水分布方程 | 第45-52页 |
| 3.5 实验结果与数据分析 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 改进快速学习网及汽轮机热耗率模型 | 第55-74页 |
| 4.1 快速学习网的基本理论 | 第55-59页 |
| 4.2 快速学习网的改进模型 | 第59-61页 |
| 4.3 反馈快速学习网与快速学习网的实验对比 | 第61-68页 |
| 4.3.1 周期多峰系统的建模特性对比 | 第61-64页 |
| 4.3.2 惯性迟滞系统的建模特性对比 | 第64-65页 |
| 4.3.3 输入信号含噪声的系统的建模特性对比 | 第65-68页 |
| 4.4 基于反馈快速学习网的汽轮机热耗率模型 | 第68-73页 |
| 4.4.1 汽轮机实验热耗率 | 第68页 |
| 4.4.2 反馈快速学习网热耗率混合模型 | 第68-73页 |
| 4.5 本章小结 | 第73-74页 |
| 第5章 磷虾群算法在汽轮机初压优化中的应用 | 第74-86页 |
| 5.1 磷虾群优化算法简介 | 第74-75页 |
| 5.2 磷虾群优化算法的基本原理 | 第75-78页 |
| 5.2.1 磷虾集群行为描述 | 第75页 |
| 5.2.2 个体游动 | 第75-76页 |
| 5.2.3 觅食活动 | 第76-77页 |
| 5.2.4 随机扩散 | 第77-78页 |
| 5.3 磷虾群优化算法的主要步骤 | 第78页 |
| 5.4 汽轮机初压优化 | 第78-80页 |
| 5.5 优化问题的描述 | 第80-81页 |
| 5.6 主蒸汽压力优化实验与结果分析 | 第81-85页 |
| 5.7 本章小结 | 第85-86页 |
| 结论 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |