电站锅炉受热面积灰、结渣在线监测及智能吹灰的研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| §1．1锅炉受热面结渣与积灰的发生机理 | 第5-8页 |
| §1．2受热面沾污对锅炉的影响 | 第8-10页 |
| §1．3国内外研究现状 | 第10-12页 |
| §1．4本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 神经网络应用于电厂受热面积灰结渣监测 | 第14-28页 |
| §2．1神经网络的基本概念和特征 | 第15-16页 |
| §2．2神经网络模型和训练算法的选取 | 第16-17页 |
| §2．3BP算法的数学描述及实施过程 | 第17-20页 |
| §2．4BP训练模型的改进 | 第20-24页 |
| §2．5人工神经网络与传统方法的比较 | 第24-25页 |
| §2．6程序实现 | 第25-28页 |
| 第三章 对流受热面积灰监测 | 第28-36页 |
| §3．1传统的监测方法 | 第28-30页 |
| §3．2本文监测方案 | 第30-32页 |
| §3．3监测方法的实现 | 第32-33页 |
| §3．4DAS数据采集 | 第33-34页 |
| §3．5计算流程 | 第34-36页 |
| 第四章 炉膛水冷壁结渣监测 | 第36-46页 |
| §4．1背面温差模型的建立 | 第36-41页 |
| §4．2各参数对背火侧鳍片温度的影响 | 第41-44页 |
| §4．3新测点实施方案 | 第44-46页 |
| 第五章 硬件集成和软件实现 | 第46-52页 |
| §5．1硬件集成 | 第46-47页 |
| §5．2软件集成 | 第47-52页 |
| 第六章 用监测结果优化吹灰 | 第52-59页 |
| §6．1原则性吹灰过程描述 | 第54-55页 |
| §6．2吹灰效率的确定 | 第55页 |
| §6．3最佳吹扫周期的计算方法 | 第55-57页 |
| §6．4本系统吹灰策略 | 第57-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
