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基于PID神经元网络的供热管网运行控制与仿真研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 课题背景第8-9页
    1.2 课题相关领域的现状及发展第9-13页
        1.2.1 集中供热管网流量控制研究现状第9-10页
        1.2.2 供热运行调节和控制方法研究现状第10-12页
        1.2.3 PSO优化算法的研究现状第12-13页
    1.3 选题目的和意义第13-14页
        1.3.1 选题的依据及意义第13-14页
        1.3.2 课题的目标和研究内容第14页
    1.4 本文各章节内容第14-16页
2 供热过程模型及热力站控制方案第16-30页
    2.1 热网运行调节方式第16-17页
    2.2 热力站供热系统质、量调节过程数学模型第17-29页
        2.2.1 热力站供热过程机理模型第17-21页
        2.2.2 热力站供热过程模型参数辨识第21-25页
        2.2.3 质调节与量调节的耦合第25-29页
    2.3 本章小结第29-30页
3 PSO优化的PID神经元网络控制器设计与实现第30-45页
    3.1 粒子群智能算法第30-34页
        3.1.1 粒子群算法简介第30-32页
        3.1.2 基于PSO的参数优化方法研究第32-34页
    3.2 PID神经元网络解耦器第34-39页
    3.3 热网供热过程PSO优化的PID神经元网络解耦器设计与实现第39-42页
        3.3.1 PSO优化的PID神经元网络解耦控制器设计第39-40页
        3.3.2 PSO优化的PID神经元网络解耦控制器仿真第40-42页
    3.4 解耦控制器仿真控制效果分析第42-44页
    3.5 本章小结第44-45页
4 FlowmasterV7与Matlab/Simulink联合仿真第45-56页
    4.1 FlowmasterV7简介第45-48页
        4.1.1 Flowmaster功能及优点介绍第45-47页
        4.1.2 与MATLAB软件联合仿真第47-48页
    4.2 基于FlowmasterV7热网供热过程系统模型建立与仿真第48-53页
        4.2.1 建模的原则第48-49页
        4.2.2 质量并调模型建立第49-51页
        4.2.3 FlowmasterV7与Matlab联合仿真第51-53页
    4.3 FlowmasterV7仿真结果分析第53-55页
    4.4 本章小结第55-56页
总结第56-57页
参考文献第57-61页
在学研究成果第61-62页
致谢第62页

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