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粒子群优化算法在脱硝控制系统中的应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第9页
    1.2 SCR的研究现状第9-11页
        1.2.1 国外SCR的发展现状第10-11页
        1.2.2 国内SCR的发展现状第11页
    1.3 粒子群算法的发展现状第11-13页
        1.3.1 PSO算法的理论研究现状第11-12页
        1.3.2 PSO算法的改进研究现状第12-13页
    1.4 论文的主要工作第13-15页
第2章 选择性催化还原脱硝技术第15-21页
    2.1 SCR反应机理第15-16页
    2.2 SCR脱硝工艺布置方式第16-18页
    2.3 SCR烟气脱硝系统第18-19页
    2.4 本章小结第19-21页
第3章 粒子群算法对SCR脱硝系统模型辨识第21-37页
    3.1 辨识概述第21页
    3.2 数据预处理第21-24页
        3.2.1 零初始值处理第21-22页
        3.2.2 粗大值处理第22-23页
        3.2.3 五点三次平滑法第23-24页
    3.3 粒子群算法辨识的仿真实验第24-30页
        3.3.1 粒子群算法起源第24页
        3.3.2 粒子群优化算法原理第24-27页
        3.3.3 粒子群算法辨识模拟对象第27-30页
    3.4 粒子群算法辨识脱硝系统第30-36页
        3.4.1 辨识副对象第30-33页
        3.4.2 辨识主对象第33-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 粒子群算法优化PID控制器第37-45页
    4.1 PID控制器第37-39页
        4.1.1 PID控制器基本原理第37-38页
        4.1.2 控制器参数对控制性能的影响第38-39页
    4.2 控制系统性能评价指标第39-40页
        4.2.1 单项性能指标第39-40页
        4.2.2 误差积分性能指标第40页
    4.3 经验整定公式第40-41页
    4.4 粒子群算法整定PID参数第41-44页
        4.4.1 整定原理第41页
        4.4.2 仿真研究第41-43页
        4.4.3 鲁棒性检验第43-44页
    4.5 本章小节第44-45页
第5章 改进粒子群算法在SCR控制中的应用第45-50页
    5.1 量子行为粒子群优化算法第45-48页
        5.1.1 量子力学背景第45页
        5.1.2 基本模型第45-46页
        5.1.3 算法流程第46-48页
    5.2 改进粒子群算法优化PID参数第48页
    5.3 鲁棒性检验第48-49页
    5.4 本章小结第49-50页
第6章 总结与展望第50-52页
    6.1 本文总结第50页
    6.2 展望第50-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第55-56页
致谢第56页

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