摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-30页 |
·燃料电池概述 | 第11-13页 |
·熔融碳酸盐燃料电池(MCFC) | 第13-15页 |
·MCFC 单电池 | 第13-14页 |
·MCFC 电堆 | 第14页 |
·MCFC 发电系统 | 第14-15页 |
·微型燃气轮机(MGT) | 第15-17页 |
·高温燃料电池与微型燃气轮机联合发电系统的应用 | 第17-20页 |
·MCFC/MGT 联合发电系统建模与控制研究现状 | 第20-24页 |
·建模研究现状 | 第20-23页 |
·联合发电系统的控制设计研究现状 | 第23-24页 |
·MCFC/MGT 联合发电系统的技术问题 | 第24页 |
·本论文的主要工作 | 第24-26页 |
·主要研究内容 | 第24-25页 |
·创新点 | 第25-26页 |
本章参考文献 | 第26-30页 |
第二章 微型燃气轮机建模与仿真 | 第30-52页 |
·微型燃气轮机的关键部件和热力循环过程 | 第30-33页 |
·组成微型燃气轮机的关键部件 | 第30-32页 |
·燃气轮机的理想热力循环过程 | 第32-33页 |
·微型燃气轮机模块化建模 | 第33-43页 |
·压气机模块 | 第34-37页 |
·回热器模块 | 第37-39页 |
·燃烧室模块 | 第39-40页 |
·透平模块 | 第40-43页 |
·转子模块 | 第43页 |
·微型燃气轮机模型的仿真运行 | 第43-49页 |
·额定工况计算结果 | 第44-45页 |
·变工况情况下的计算结果 | 第45-49页 |
·微型燃气轮机发电系统的主要控制参数 | 第49-50页 |
·转速 | 第49页 |
·透平入口气温度 | 第49页 |
·压缩比 | 第49-50页 |
·本章小结 | 第50页 |
本章参考文献 | 第50-52页 |
第三章 熔融碳酸盐燃料电池的建模与仿真 | 第52-78页 |
·MCFC 发电系统 | 第53-54页 |
·MCFC 发电系统的模块化建模 | 第54-63页 |
·电堆输出电压子模型 | 第55-56页 |
·阴极流子模型 | 第56-60页 |
·阳极流子模型 | 第60-63页 |
·MCFC/MGT 联合发电系统的仿真分析和参数设计 | 第63-74页 |
·系统操作参数对MCFC 性能的影响 | 第63-67页 |
·系统结构对联合发电系统性能的影响 | 第67-72页 |
·燃料气利用率对联合发电系统性能的影响 | 第72-74页 |
·本章小结 | 第74-76页 |
本章参考文献 | 第76-78页 |
第四章 MCFC/MGT 联合发电系统的温度智能控制系统设计 | 第78-100页 |
·MCFC/MGT 系统温度的模糊控制 | 第80-86页 |
·MCFC/MGT 系统温度参数的Elman 神经网络自校正控制 | 第86-92页 |
·神经网络自校正控制 | 第86-87页 |
·Elman 神经网络辨识器 | 第87-91页 |
·神经网络自校正控制器控制实验结果 | 第91-92页 |
·模糊神经网络控制器设计 | 第92-98页 |
·模糊神经网络的结构 | 第92-94页 |
·学习算法 | 第94-96页 |
·控制实验结果 | 第96-98页 |
·本章小结 | 第98页 |
本章参考文献 | 第98-100页 |
第五章 MCFC/MGT 联合发电系统输出功率的控制方法研究 | 第100-123页 |
·联合发电系统输出功率的RBF 神经网络建模 | 第100-107页 |
·RBF 神经网络 | 第101-104页 |
·RBF 神经网络辨识 | 第104-107页 |
·联合发电系统输出功率的LS-SVM 方法建模 | 第107-116页 |
·支持向量机(SVM)方法 | 第108-110页 |
·最小二乘支持向量机方法 | 第110-112页 |
·联合发电系统输出功率的LS-SVM 建模 | 第112-116页 |
·基于遗传算法优化的非线性预测控制器设计 | 第116-120页 |
·滚动优化 | 第117页 |
·改进型遗传算法优化控制序列 | 第117-119页 |
·控制实验结果 | 第119-120页 |
·本章小结 | 第120-121页 |
本章参考文献 | 第121-123页 |
第六章 总结和展望 | 第123-126页 |
·总结 | 第123-124页 |
·后继工作与展望 | 第124-126页 |
致谢 | 第126-127页 |
攻读博士学位期间已发表或录用的论文目录 | 第127页 |