基于神经网络的电厂锅炉燃烧系统建模及优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·电厂锅炉 | 第12-16页 |
| ·锅炉结构及工艺流程 | 第12-13页 |
| ·锅炉燃烧调整研究现状 | 第13-15页 |
| ·非线性动态建模 | 第15-16页 |
| ·本文所做工作 | 第16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 锅炉结构及燃烧工艺 | 第17-30页 |
| ·锅炉介绍 | 第17-19页 |
| ·锅炉工作过程 | 第17页 |
| ·锅炉结构 | 第17-19页 |
| ·锅炉燃烧过程介绍 | 第19-21页 |
| ·煤粉的燃烧过程 | 第19-20页 |
| ·过量空气系数 | 第20-21页 |
| ·分级燃烧 | 第21页 |
| ·锅炉分类及性能指标 | 第21-24页 |
| ·锅炉分类 | 第21-23页 |
| ·锅炉设备的性能指标 | 第23-24页 |
| ·600MW的超临界东方锅炉 | 第24-29页 |
| ·600MW的超临界东方锅炉介绍 | 第24-26页 |
| ·模型参数分析 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 锅炉燃烧系统建模与优化 | 第30-57页 |
| ·神经网络 | 第30-35页 |
| ·神经网络简介 | 第30页 |
| ·神经网络模型 | 第30-32页 |
| ·神经网络结构和工作方式 | 第32-34页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第34-35页 |
| ·BP网络介绍 | 第35-37页 |
| ·BP网络的结构 | 第35-36页 |
| ·BP算法 | 第36-37页 |
| ·RBF网络介绍 | 第37-43页 |
| ·RBF结构 | 第38页 |
| ·RBF算法 | 第38-39页 |
| ·模糊神经网络 | 第39-43页 |
| ·锅炉燃烧系统建模 | 第43-52页 |
| ·燃烧系统建模分析 | 第43-45页 |
| ·BP网络建模 | 第45-48页 |
| ·动态模糊神经网络建模 | 第48-52页 |
| ·BP网络和RBF网络非线性建模时的性能比较 | 第52-53页 |
| ·基于遗传算法的锅炉燃烧系统优化 | 第53-56页 |
| ·遗传算法简介 | 第53-54页 |
| ·燃烧系统的优化 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第四章 燃烧系统网络模型的工程应用 | 第57-65页 |
| ·DCS简介 | 第57-59页 |
| ·OPC接口介绍和OPC服务器设置 | 第59-60页 |
| ·霍尼韦尔Experion LS系统 | 第60-61页 |
| ·软件设计 | 第61-64页 |
| ·C++简介 | 第61-62页 |
| ·软件结构 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
