基于神经网络的锅炉汽包水位控制的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 锅炉汽包水位控制的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 课题主要任务 | 第10-12页 |
| 第2章 锅炉系统概述 | 第12-22页 |
| 2.1 锅炉组成简介 | 第12-13页 |
| 2.2 锅炉汽水系统 | 第13-14页 |
| 2.3 汽包水位建模与动态分析 | 第14-17页 |
| 2.3.1 水位在给水流量下的动态特性 | 第15-16页 |
| 2.3.2 水位在蒸汽流量下的动态特性 | 第16-17页 |
| 2.4 汽包水位控制方案 | 第17-20页 |
| 2.5 小结 | 第20-22页 |
| 第3章 神经网络遗传算法卡尔曼滤波理论 | 第22-42页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第22-31页 |
| 3.1.1 人工神经网络的定义与特征 | 第22-23页 |
| 3.1.2 网络的基本组成与拓扑结构 | 第23-27页 |
| 3.1.3 人工神经网络的学习方式 | 第27-29页 |
| 3.1.4 神经网络控制 | 第29-31页 |
| 3.2 遗传算法基础 | 第31-38页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本原理 | 第31-36页 |
| 3.2.2 遗传算法的特点 | 第36页 |
| 3.2.3 自适应遗传算法 | 第36-38页 |
| 3.3 卡尔曼滤波算法 | 第38-41页 |
| 3.3.1 卡尔曼滤波理论 | 第38-40页 |
| 3.3.2 扩展卡尔曼滤波理论 | 第40-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 神经网络控制器的设计 | 第42-50页 |
| 4.1 PID控制的基本原理 | 第42-43页 |
| 4.2 神经网络PID控制器的设计 | 第43-46页 |
| 4.2.1 PIDNN的基本结构 | 第43-44页 |
| 4.2.2 PIDNN的基本输入输出 | 第44-46页 |
| 4.3 自适应遗传算法确定初始权重 | 第46-48页 |
| 4.3.1 算法相关设置 | 第46-47页 |
| 4.3.2 具体步骤 | 第47-48页 |
| 4.4 权重更新规则改进 | 第48-49页 |
| 4.5 小结 | 第49-50页 |
| 第5章 锅炉汽包水位控制仿真 | 第50-60页 |
| 5.1 仿真环境与锅炉对象介绍 | 第50-51页 |
| 5.2 常规三冲量系统 | 第51页 |
| 5.3 PIDNN系统 | 第51-55页 |
| 5.4 控制方案的仿真分析 | 第55-59页 |
| 5.4.1 三冲量控制系统仿真 | 第55-57页 |
| 5.4.2 PIDNN控制系统仿真 | 第57-59页 |
| 5.5 对比与分析 | 第59页 |
| 5.6 小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 导师简介 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
