智能预测控制研究及其在CFBB燃烧控制中的仿真应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 预测控制的原理与研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 预测控制的原理 | 第9-12页 |
| 1.2.2 预测控制的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 智能优化算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 循环流化床锅炉燃烧过程控制的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 循环流化床锅炉的原理及燃烧过程模型 | 第17-24页 |
| 2.1 循环流化床锅炉工作原理与工艺特点 | 第17-21页 |
| 2.1.1 循环流化床锅炉的结构 | 第17-19页 |
| 2.1.2 循环流化床锅炉的工艺流程 | 第19页 |
| 2.1.3 循环流化床锅炉的特点 | 第19-21页 |
| 2.2 循环流化床锅炉主蒸汽压力与床温的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2.1 循环流化床锅炉主蒸汽压力的数学模型 | 第21页 |
| 2.2.2 循环流化床锅炉床温的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.3 循环流化床锅炉主蒸汽压力与床温的控制分析 | 第22-23页 |
| 2.3.1 循环流化床锅炉主蒸汽压力控制分析 | 第22页 |
| 2.3.2 循环流化床锅炉床温控制分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 涡流搜索优化算法基本原理及其改进 | 第24-41页 |
| 3.1 涡流搜索优化算法简介 | 第24-30页 |
| 3.1.1 涡流搜索优化算法基本原理 | 第24-27页 |
| 3.1.2 涡流搜索优化算法分析 | 第27-30页 |
| 3.2 基于混沌理论的涡流搜索优化算法——CVS | 第30-32页 |
| 3.3 基于反向理论的涡流搜索优化算法——OVS | 第32-33页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第33-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于快速学习网的预测控制 | 第41-55页 |
| 4.1 快速学习网 | 第41-44页 |
| 4.1.1 快速学习网的原理 | 第41-44页 |
| 4.1.2 快速学习网的性能分析 | 第44页 |
| 4.2 基于CVS的优化型快速学习网 | 第44-50页 |
| 4.2.1 优化型快速学习网 | 第44-45页 |
| 4.2.2 仿真验证 | 第45-50页 |
| 4.3 基于优化型快速学习网的预测控制 | 第50-54页 |
| 4.3.1 预测模型的建立 | 第50-51页 |
| 4.3.2 基于OVS的优化型快速学习网预测控制 | 第51-52页 |
| 4.3.3 仿真验证 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于快速学习网预测控制的应用 | 第55-64页 |
| 5.1 在主蒸汽压力控制中的应用 | 第55-58页 |
| 5.2 在床温控制中的应用 | 第58-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
