基于智能控制和辐射能量的火电厂燃烧系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·火电厂燃烧控制系统的现状 | 第9-15页 |
| ·传统控制策略的应用 | 第10页 |
| ·智能控制策略的应用 | 第10-15页 |
| ·利用辐射能信号进行锅炉机组控制优化的策略 | 第15-16页 |
| ·课题的提出 | 第16-17页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第17-19页 |
| 第2章 火电厂锅炉燃烧控制系统分析 | 第19-30页 |
| ·燃烧控制系统的基本概念 | 第19-21页 |
| ·锅炉燃烧系统简介 | 第19-20页 |
| ·燃烧控制系统的任务 | 第20页 |
| ·燃烧系统的调节对象 | 第20-21页 |
| ·燃烧控制对象的动态特性 | 第21-24页 |
| ·汽压控制对象的动态特性 | 第21-23页 |
| ·炉烟含氧量动态特性 | 第23-24页 |
| ·炉膛负压动态特性 | 第24页 |
| ·典型燃烧控制系统的结构 | 第24-29页 |
| ·采用“热量——氧量”信号的燃烧控制系统 | 第25-26页 |
| ·采用给粉机转速反馈信号的燃烧控制系统 | 第26-28页 |
| ·以上燃烧过程控制系统的优缺点 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于智能控制与辐射能量的燃烧控制系统 | 第30-38页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·辐射能量 | 第30-32页 |
| ·辐射能量的基本定义 | 第30-31页 |
| ·煤粉炉内辐射能信号特点 | 第31-32页 |
| ·炉膛辐射能量信号的检测 | 第32页 |
| ·模糊神经网络控制（FNN） | 第32-35页 |
| ·模糊神经网络（FNN）概述 | 第32-33页 |
| ·模糊神经网络的结构与算法 | 第33-35页 |
| ·燃烧控制系统总体设计 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于补偿模糊神经网络的蒸汽压力控制 | 第38-52页 |
| ·补偿模糊神经网络 | 第38-43页 |
| ·补偿模糊神经网络的结构 | 第38-39页 |
| ·补偿模糊推理 | 第39-41页 |
| ·补偿模糊神经网络的学习算法 | 第41-43页 |
| ·基于补偿模糊神经网络的控制器 | 第43-44页 |
| ·补偿模糊神经网络控制器的结构 | 第43-44页 |
| ·补偿模糊神经网络控制系统 | 第44页 |
| ·锅炉汽压控制系统仿真 | 第44-51页 |
| ·传统燃烧控制系统组成及控制方案 | 第44-45页 |
| ·传统锅炉蒸汽压力控制 | 第45-49页 |
| ·基于补偿模糊神经网络的锅炉蒸汽压力控制仿真 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 风煤比在线智能控制 | 第52-67页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·系统定性模型的分析 | 第53-54页 |
| ·燃烧火焰的能量平衡 | 第53页 |
| ·调节变量的选取 | 第53-54页 |
| ·在线调整风煤比的原理、方法 | 第54-62页 |
| ·开关控制 | 第55页 |
| ·用于在线调节风煤比的模糊自寻优控制器模型 | 第55-57页 |
| ·基于炉膛总辐射能的风煤比曲线自学习思想 | 第57-62页 |
| ·对象分析及其仿真 | 第62-66页 |
| ·自寻优模糊控制器的应用 | 第62-65页 |
| ·模糊神经控制器应用 | 第65-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
