| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·锅炉汽包水位晃荡研究现状 | 第10-11页 |
| ·混沌理论及其在热动力系统中的应用 | 第11-14页 |
| ·混沌理论在国外的发展 | 第11-13页 |
| ·混沌理论在中国的发展 | 第13页 |
| ·混沌理论在热动力学系统中的应用 | 第13-14页 |
| ·智能预测理论及其在热动力学系统中的应用 | 第14-17页 |
| ·智能预测理论研究现状 | 第14-16页 |
| ·智能预测在热动力系统中的应用 | 第16-17页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第17页 |
| ·研究内容与文章结构 | 第17-18页 |
| 第2章 锅炉汽包水位晃荡信号采集与去噪声处理 | 第18-30页 |
| ·锅炉汽水水系统结构及水位晃荡机理 | 第18-19页 |
| ·实验台架的设计 | 第19-20页 |
| ·实验台主要测量仪器的介绍 | 第20-21页 |
| ·浮子流量计 | 第20页 |
| ·浪高仪 | 第20-21页 |
| ·电压放大器 | 第21页 |
| ·实验数据的获取 | 第21-22页 |
| ·实验数据的处理 | 第22-29页 |
| ·非平稳信号的经验模态分解条件 | 第23页 |
| ·经验模态分解端点问题的处理 | 第23-24页 |
| ·经验模态分解的过程 | 第24页 |
| ·EMD 与Hilbert 变换的结合提取瞬时参数 | 第24-26页 |
| ·实测时间序列EMD 处理 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 去噪声处理锅炉汽包水位晃荡信号混沌辨识 | 第30-46页 |
| ·混沌的基本理论 | 第30-32页 |
| ·混沌吸引子及其特征描述 | 第32-36页 |
| ·混沌吸引子的概念 | 第32页 |
| ·混沌吸引子的特征描述 | 第32-36页 |
| ·混沌特征参数之间的关系 | 第36页 |
| ·相空间重构理论 | 第36-38页 |
| ·嵌入维数与最佳延迟的选择 | 第38-40页 |
| ·最佳嵌入维数的选择 | 第38-39页 |
| ·最佳延迟时间的选择 | 第39-40页 |
| ·混沌线性变换理论 | 第40-41页 |
| ·线性变换时间序列的关联维数 | 第40-41页 |
| ·线性变换混沌时间序列Lyaponunov 指数 | 第41页 |
| ·线性变换混沌时间序列Kolmogorov 熵 | 第41页 |
| ·实例证明 | 第41-44页 |
| ·最佳延迟时间的选择 | 第43页 |
| ·关联维数的确定 | 第43-44页 |
| ·求Lyapunov 指数 | 第44页 |
| ·锅炉汽包水位晃荡信号时间序列混沌特性分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 锅炉汽包水位晃荡智能预测 | 第46-66页 |
| ·BP 神经网络理论简介 | 第46-50页 |
| ·神经元模型以及BP 神经网络结构 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络学习算法 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络的不足与改进 | 第49-50页 |
| ·遗传算法基本原理及其在神经网络的应用 | 第50-55页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第51页 |
| ·遗传算法的基本参数 | 第51页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第51-52页 |
| ·遗传算法的运算流程 | 第52-55页 |
| ·遗传算法在神经网络中的应用 | 第55页 |
| ·遗传算法的不足 | 第55页 |
| ·混沌优化算法及其在神经网络中的应用 | 第55-60页 |
| ·混沌优化算法的基本原理及特点 | 第55-56页 |
| ·混沌映射模型的改进及混沌特性分析 | 第56-58页 |
| ·混沌优化算法的运算流程 | 第58-59页 |
| ·混沌优化算法的不足 | 第59-60页 |
| ·锅炉汽包水位晃荡时间序列的预测 | 第60-65页 |
| ·基于BP 神经网络的锅炉汽包水位晃荡时间序列的预测 | 第60-62页 |
| ·基于混沌优化的神经网络的锅炉汽包水位晃荡时间序列预测 | 第62-63页 |
| ·基于遗传算法的神经网络的锅炉汽包水位晃荡时间序列预测 | 第63-65页 |
| ·基于锅炉汽包水位晃荡时间序列预测的三种算法的比较 | 第65页 |
| ·本章小节 | 第65-66页 |
| 第5章 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72页 |
