基于人工神经网络的锅炉控制研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 概述 | 第9-15页 |
| ·课题研究的内容及意义 | 第9-13页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·神经网络技术产生和发展 | 第10-11页 |
| ·神经网络技术的国内外发展应用现状 | 第11-13页 |
| ·锅炉燃烧过程中建模的要求 | 第13-14页 |
| ·本论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 第2章 神经网络建模 | 第15-28页 |
| ·径向基函数(RBF)神经网络概述 | 第15-16页 |
| ·资源分配网络(RAN)学习算法 | 第16-18页 |
| ·RAN算法的改进 | 第18-27页 |
| ·滑动窗口 | 第19-20页 |
| ·隐节点在线生成 | 第20-21页 |
| ·网络参数在线调节 | 第21-23页 |
| ·隐节点在线合并和删除 | 第23-24页 |
| ·改进后的RAN算法实现 | 第24-25页 |
| ·神经网络建模试验 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 锅炉燃烧控制建模 | 第28-40页 |
| ·链条锅炉燃烧特性和燃烧过程的控制任务 | 第28-29页 |
| ·链条锅炉的燃烧特性 | 第28-29页 |
| ·锅炉燃烧过程的控制任务 | 第29页 |
| ·神经网络模型的建立 | 第29-30页 |
| ·锅炉燃烧控制稳态运行参数优化 | 第30-33页 |
| ·最优化问题概述 | 第30-32页 |
| ·神经网络预测控制 | 第32-33页 |
| ·锅炉燃烧过程的优化算法 | 第33-38页 |
| ·优化目标的确定 | 第33-34页 |
| ·约束条件的确定 | 第34-35页 |
| ·最优化算法 | 第35-38页 |
| ·优化效果检验 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 实际建模中的问题补充 | 第40-45页 |
| ·应用程序编写 | 第40-42页 |
| ·建模数据的获得 | 第40-41页 |
| ·神经网络模型建立 | 第41-42页 |
| ·优化过程问题补充 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 神经网络模型与底层控制通信 | 第45-55页 |
| ·DCS概述 | 第45-46页 |
| ·DCS总体配置方案 | 第46-49页 |
| ·哈尔滨市正阳西区供热分公司供暖锅炉测点数 | 第46-47页 |
| ·控制站硬件配置 | 第47页 |
| ·操作站配置 | 第47页 |
| ·系统软件 | 第47-48页 |
| ·DCS控制系统配置图 | 第48-49页 |
| ·MATLAB与组态软件通讯 | 第49-54页 |
| ·MATLAB与RSView32的通信接口 | 第50-51页 |
| ·MATLAB和RSView32的DDE通信设计 | 第51-53页 |
| ·设置RSView32的DDE通信 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历 | 第61页 |
