首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文--人工神经网络与计算论文

基于模糊PID和RBF神经网络控制器的SCR烟气脱硝控制

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
    1.2 脱硝控制系统的研究现状第11-15页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-15页
    1.3 研究内容与目的第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
第二章 SCR烟气脱硝系统介绍及其建模第17-27页
    2.1 SCR烟气脱硝系统的布置工艺第17-18页
    2.2 SCR烟气脱硝子系统介绍第18-22页
        2.2.1 液氨储存系统第18-19页
        2.2.2 液氨蒸发系统第19-20页
        2.2.3 脱硝反应系统第20-22页
    2.3 SCR烟气脱硝喷氨流量控制系统数学模型的建立第22-26页
        2.3.1 工业控制系统建模方式第22-23页
        2.3.2 流量调节阀模型第23-24页
        2.3.3 SCR反应器模型第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第三章 典型的喷氨流量系统控制策略及仿真第27-35页
    3.1 喷氨流量控制策略研究第27-29页
        3.1.1 固定氨氮摩尔比控制策略第27-28页
        3.1.2 固定出口NOx浓度控制策略第28-29页
    3.2 典型喷氨流量串级控制系统模型第29-32页
    3.3 动态性能及鲁棒性能仿真研究第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于Fuzzy-PID控制的SCR脱硝系统仿真研究第35-50页
    4.1 参数自整定Fuzzy-PID控制器的设计第35-41页
        4.1.1 参数自整定Fuzzy-PID控制器原理第35-36页
        4.1.2 输入输出模糊化和隶属度表第36-37页
        4.1.3 输入输出的模糊关系第37-39页
        4.1.4 模糊推理及去模糊化过程第39-40页
        4.1.5 模糊控制查询表第40-41页
    4.2 控制规则及逻辑图第41-44页
    4.3 仿真与实验结果分析第44-49页
    4.5 小结第49-50页
第五章 基于RBF神经网络控制的SCR脱硝系统仿真研究第50-59页
    5.1 RBF神经网络控制方案研究第50-55页
        5.1.1 神经网络发展概述第50页
        5.1.2 资源分配网络(RAN网络)第50-52页
        5.1.3 RBF神经网络控制器设计第52-55页
    5.2 动态性能及鲁棒性分析第55-57页
    5.3 本章小结第57-59页
总结与展望第59-61页
    研究总结第59页
    研究展望第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
附录 攻读硕士学位期间学术论文发表及参加科研活动第67页

论文共67页,点击 下载论文
上一篇:电压型模块化静止无功发生器控制策略研究
下一篇:基于深度学习的SAR图像目标识别研究