| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第12页 |
| ·课题来源 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·复杂热工对象研究现状 | 第12-14页 |
| ·混沌优化方法及其国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-19页 |
| 2 混沌优化方法的理论基础 | 第19-36页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·混沌动力学基础 | 第19-28页 |
| ·混沌的基本概念 | 第19-21页 |
| ·混沌研究的兴起与发展 | 第21-22页 |
| ·混沌的定性特征 | 第22-24页 |
| ·典型的混沌系统 | 第24-28页 |
| ·混沌优化方法 | 第28-35页 |
| ·混沌优化的基本思想 | 第29-30页 |
| ·典型的混沌优化方法 | 第30-33页 |
| ·混沌优化方法的特点 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 3 基于混沌优化的汽轮机调节系统CMAC与PID并行控制 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·汽轮机调节系统动态特性 | 第36-38页 |
| ·系统概述 | 第36-37页 |
| ·系统简化机理模型 | 第37-38页 |
| ·系统数学模型 | 第38页 |
| ·CMAC与PID并行控制 | 第38-41页 |
| ·CMAC简介 | 第38-40页 |
| ·CMAC与PID并行控制 | 第40-41页 |
| ·混沌优化算法 | 第41-43页 |
| ·基于混沌优化的控制结构 | 第41-42页 |
| ·变尺度混沌优化步骤 | 第42-43页 |
| ·仿真结果及分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 4 协调控制系统神经网络PID优化控制与仿真研究 | 第46-59页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·协调控制系统动态特性分析 | 第46-49页 |
| ·系统简介 | 第46-47页 |
| ·系统简化机理模型 | 第47-48页 |
| ·国产300MW机组数学模型 | 第48-49页 |
| ·DRNN多变量自整定PID控制 | 第49-52页 |
| ·DRNN神经网络 | 第49-51页 |
| ·基于DRNN的PID控制原理 | 第51-52页 |
| ·混沌优化方法 | 第52-54页 |
| ·基于混沌优化的控制结构 | 第52页 |
| ·改进型的变尺度混沌优化策略 | 第52-54页 |
| ·仿真实例 | 第54-58页 |
| ·100%负荷下的仿真试验 | 第55-56页 |
| ·70%负荷下的仿真试验 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 基于混沌遗传算法的主汽温系统RBF神经网络PID控制 | 第59-75页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·主汽温对象的常规控制 | 第60-62页 |
| ·动态特性描述 | 第60页 |
| ·主汽温系统串级控制 | 第60-62页 |
| ·RBF网络整定的主汽温PID串级控制系统 | 第62-66页 |
| ·RBF网络结构 | 第62-64页 |
| ·RBF网络PID整定 | 第64-65页 |
| ·RBF神经网络整定的PID串级控制策略 | 第65-66页 |
| ·混沌遗传算法 | 第66-70页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第66页 |
| ·遗传算法的基本求解步骤 | 第66-67页 |
| ·遗传算法的特点 | 第67-68页 |
| ·混沌遗传算法 | 第68-70页 |
| ·基于混沌遗传算法优化的RBF神经网络 | 第70-71页 |
| ·仿真结果分析 | 第71-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 6 结论与展望 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 作者简历 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |