火电厂燃烧系统预测控制技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·本文研究背景 | 第7-8页 |
| ·锅炉燃烧控制技术的研究现状 | 第8-13页 |
| ·先进控制技术的发展 | 第9-11页 |
| ·锅炉燃烧控制的研究 | 第11-12页 |
| ·锅炉燃烧控制存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究工作 | 第13-14页 |
| 2 火电厂锅炉燃烧系统 | 第14-23页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·机组工作流程 | 第14-15页 |
| ·汽压调节对象的动态特性 | 第15-17页 |
| ·内部扰动下汽压对象的动态特性 | 第16-17页 |
| ·外部扰动下汽压调节对象的动态特性 | 第17页 |
| ·电厂燃煤锅炉燃烧过程及控制 | 第17-22页 |
| ·燃烧控制系统任务 | 第17-18页 |
| ·某电厂直吹式燃煤锅炉燃烧控制方案 | 第18-20页 |
| ·过程控制参数 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 小波神经网络 | 第23-32页 |
| ·人工神经网络 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络的基本概念及特点 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络的优越性能 | 第24页 |
| ·人工神经网络的工作机理 | 第24-25页 |
| ·小波分析 | 第25-27页 |
| ·小波分析的形成 | 第25-26页 |
| ·小波的定义 | 第26-27页 |
| ·小波神经网络 | 第27-31页 |
| ·小波神经网络的构造与训练 | 第29页 |
| ·小波神经网络的优越性 | 第29-30页 |
| ·小波神经网络在控制中的应用 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于局部自适应WNN的锅炉预测函数控制 | 第32-60页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·WNN结构自适应更新算法 | 第32-38页 |
| ·在线更新WNN权重 | 第38-42页 |
| ·模型更新判定方法 | 第42-44页 |
| ·基于局部自适应WNN的预测函数控制 | 第44-46页 |
| ·非线性模型线性化处理 | 第44-45页 |
| ·预测函数控制律的设计 | 第45-46页 |
| ·实验仿真 | 第46-58页 |
| ·仿真效果 | 第46-51页 |
| ·算法程序代码 | 第51-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·工作总结 | 第60页 |
| ·工作展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
