| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·锅炉燃烧过程中抑制NOx排放的控制技术 | 第10-14页 |
| ·燃煤锅炉低NOx排放过程优化控制系统的研究进展 | 第14-15页 |
| ·复杂过程排放优化模型的算法综述 | 第15-17页 |
| ·经典优化算法 | 第16页 |
| ·现代智能优化算法 | 第16-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 低NOx排放过程优化模型 | 第19-33页 |
| ·锅炉燃烧控制系统 | 第19-21页 |
| ·锅炉低NOx排放过程优化变量的选择 | 第21-23页 |
| ·锅炉低NOx排放过程优化模型 | 第23-33页 |
| ·锅炉下部低NOx排放过程模型 | 第25-26页 |
| ·锅炉中部低NOx排放过程模型 | 第26-28页 |
| ·锅炉上部低NOx排放过程模型 | 第28-33页 |
| 第三章 标准粒子群优化算法 | 第33-45页 |
| ·群体智能的概念及特点 | 第33-34页 |
| ·群体智能的两种主要模式 | 第34-35页 |
| ·PSO的惯性权重模型 | 第35-37页 |
| ·PSO的惯性权重模型算法收敛性分析 | 第37-39页 |
| ·PSO算法的收敛因子模型 | 第39-40页 |
| ·改进的PSO算法(MPSO) | 第40-42页 |
| ·对个体极值的改进 | 第40-41页 |
| ·对全局极值的改进 | 第41页 |
| ·MPSO算法流程 | 第41-42页 |
| ·数值试验 | 第42页 |
| ·PSO与其他进化算法的比较 | 第42-44页 |
| ·粒子群优化算法的应用 | 第44-45页 |
| 第四章 求解约束条件问题的粒子群优化算法 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·带有罚函数的粒子群优化算法 | 第45-47页 |
| ·处理约束条件的罚函数方法 | 第46页 |
| ·基于混沌变量的变异 | 第46-47页 |
| ·采用分离比较策略的双适应值改进粒子群优化算法 | 第47-50页 |
| ·处理约束条件的分离比较策略 | 第47-48页 |
| ·双适应值粒子群优化算法的定义 | 第48页 |
| ·双适应值粒子群优化算法中粒子的比较准则 | 第48-49页 |
| ·保持不可行解粒子的自适应策略 | 第49页 |
| ·分离比较策略的双适应值改进粒子群优化算法的实现 | 第49-50页 |
| ·数值实验 | 第50-55页 |
| ·测试函数 | 第50页 |
| ·评价标准 | 第50-51页 |
| ·参数设置 | 第51-53页 |
| ·参数研究 | 第53-55页 |
| 第五章 基于粒子群优化算法的低NOx排放过程的优化 | 第55-63页 |
| ·实现步骤 | 第55-57页 |
| ·仿真及结果 | 第57-59页 |
| ·与其它算法的比较 | 第59-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |