| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第12页 |
| 1.2 研究对象 | 第12-14页 |
| 1.2.1 协调控制系统的概述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 协调控制系统面临的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3.1 单元机组建模研究现状 | 第14页 |
| 1.3.2 协调控制策略的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 模糊神经网络发展及研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 直流炉单元机组的建模 | 第18-31页 |
| 2.1 单元机组的非线性特征 | 第18-19页 |
| 2.2 单元机组机理分析 | 第19-25页 |
| 2.2.1 制粉系统模型 | 第19页 |
| 2.2.2 锅炉汽水系统模型 | 第19-22页 |
| 2.2.3 汽轮机模型 | 第22-24页 |
| 2.2.4 模型结构 | 第24-25页 |
| 2.3 单元机组模型的参数辨识 | 第25-27页 |
| 2.3.1 辨识数据的采集 | 第25页 |
| 2.3.2 模型静态参数的计算 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于参数估计的单元机组模型动态参数辨识 | 第26-27页 |
| 2.4 单元机组非线性模型 | 第27-28页 |
| 2.5 单元机组模型验证 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 协调控制仿真系统的建立 | 第31-39页 |
| 3.1 协调控制仿真回路 | 第31-37页 |
| 3.1.1 分散控制系统(DCS)简介 | 第31页 |
| 3.1.2 协调控制策略分析 | 第31-32页 |
| 3.1.3 负荷指令处理及设定值生成回路 | 第32-33页 |
| 3.1.4 前馈及补偿指令生成回路 | 第33-35页 |
| 3.1.5 机炉主控制器 | 第35-37页 |
| 3.2 协调控制系统仿真 | 第37-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 模糊控制和神经网络控制原理 | 第39-44页 |
| 4.1 模糊控制系统 | 第39-40页 |
| 4.1.1 模糊控制系统的组成和基本原理 | 第39-40页 |
| 4.1.2 模糊控制的特点 | 第40页 |
| 4.2 神经网络控制 | 第40-42页 |
| 4.2.1 神经网络控制的结构和基本原理 | 第41页 |
| 4.2.2 神经网络控制的特点 | 第41-42页 |
| 4.3 模糊神经网络控制 | 第42-43页 |
| 4.4 模糊神经网络控制在单元机组协调控制中的适应性 | 第43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 RBF模糊神经网络参数自调整控制器的设计 | 第44-50页 |
| 5.1 控制器的设计 | 第44-46页 |
| 5.1.1 设计原理图 | 第44页 |
| 5.1.2 控制算法分析 | 第44-46页 |
| 5.2 控制器参数的整定 | 第46-48页 |
| 5.2.1 输入输出变量模糊化 | 第46-47页 |
| 5.2.2 PID参数整定原则 | 第47-48页 |
| 5.3 RBF模糊神经网络控制器的设计 | 第48-49页 |
| 5.3.1 控制器的具体实现 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 RBF模糊神经网络控制器在CCS中的应用 | 第50-57页 |
| 6.1 协调控制系统FNNC控制 | 第50-51页 |
| 6.1.1 协调控制系统常规PID控制 | 第50页 |
| 6.1.2 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) | 第50-51页 |
| 6.1.3 协调控制系统FNNC控制原理图 | 第51页 |
| 6.2 控制系统的仿真分析 | 第51-55页 |
| 6.2.1 协调控制系统FNN控制 | 第52-53页 |
| 6.2.2 RBF模糊神经网络控制和常规PID控制仿真比较 | 第53-54页 |
| 6.2.3 RBF模糊神经网络控制和自适应模糊神经网络控制(ANFIS)仿真比较.. | 第54-55页 |
| 6.2.4 仿真分析 | 第55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
