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除盐水自动加氨控制系统研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·除盐水自动加氨控制系统研究的意义第7-9页
     ·除盐水生产工艺流程简介第7-8页
     ·除盐水加氨调节pH 值的意义第8-9页
   ·控制参数的确定第9-10页
   ·国内外研究现状分析第10-11页
   ·本文的主要工作第11-13页
第二章 除盐水自动加氨过程机理与模型分析第13-22页
   ·pH 值与腐蚀的关系第13-15页
     ·Fe-H_2O 体系电位~pH 图及腐蚀判断第13-14页
     ·氢去极化腐蚀及氢脆第14页
     ·氧去极化腐蚀第14-15页
     ·碱脆腐蚀第15页
   ·锅炉给水 pH 值指标第15-16页
   ·除盐水自动加氨反应过程机理第16页
   ·过程数学模型的分析第16-19页
     ·数学模型表达形式与对模型的要求第16-17页
     ·机理法建立pH 值控制系统被控对象静态模型第17页
     ·强酸碱中和滴定曲线第17-19页
   ·pH 值参数控制的特性第19-20页
     ·pH 值控制严重静态非线性第19页
     ·控制系统的滞后性第19-20页
     ·pH 值控制的时变性第20页
   ·动态数学模型的确立第20-22页
第三章 除盐水自动加氨控制系统初步设计第22-39页
   ·加氨调节控制基础第22-23页
   ·控制方案设计第23-24页
     ·配药系统工作原理第23页
     ·加药系统工作原理第23-24页
   ·控制系统设计第24-34页
     ·控制器第24-26页
     ·控制算法的研究第26-29页
     ·电气控制第29-30页
     ·主要检测仪表的选择第30-31页
     ·PLC 控制线路第31页
     ·软件设计第31-34页
   ·控制功能第34-35页
   ·自动加氨控制系统操作注意事项第35-37页
   ·实施效果第37-38页
   ·小结第38-39页
第四章 基于 RBF 神经网络模糊 PID 控制器的设计第39-53页
   ·模糊控制理论的发展和现状第39-41页
   ·神经网络第41-42页
   ·神经网络与模糊控制的结合第42-43页
   ·基于 RBF 神经网络模糊 PID 控制器的设计第43-53页
     ·RBF辩识网络NNI及其算法第43-46页
     ·基于 RBF 神经网络模糊控制结构第46-48页
     ·神经网络模糊控制器设计方案第48-49页
     ·控制算法的实现第49-50页
     ·控制系统的仿真实现第50-53页
第五章 结论与展望第53-55页
   ·结论第53页
   ·下一步的工作第53-54页
   ·展望第54-55页
参考文献第55-59页
发表论文和科研情况说明第59-60页
致谢第60页

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