致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-12页 |
1 绪论 | 第12-26页 |
·引言 | 第12-13页 |
·锅炉-汽轮机单元机组工艺原理 | 第13-16页 |
·锅炉-汽轮机单元机组工艺介绍 | 第13-14页 |
·锅炉-汽轮机单元机组工艺特点 | 第14-15页 |
·超临界参数单元机组工艺特点 | 第15-16页 |
·超临界参数单元机组的自动控制 | 第16-19页 |
·燃烧控制系统 | 第16-17页 |
·汽温控制系统 | 第17-18页 |
·给水控制系统 | 第18页 |
·汽轮机控制系统 | 第18-19页 |
·单元机组先进控制的研究与应用 | 第19-22页 |
·模糊控制 | 第19-20页 |
·自适应控制 | 第20页 |
·神经网络控制 | 第20-21页 |
·模型预测控制 | 第21-22页 |
·优化技术的研究与应用 | 第22-24页 |
·优化研究 | 第22-23页 |
·单元机组运行优化软件概况 | 第23-24页 |
·论文的研究内容 | 第24-26页 |
2 超临界参数单元机组模型的建立与控制算法 | 第26-46页 |
·引言 | 第26页 |
·超临界参数单元机组运行参数的动态特性 | 第26-29页 |
·汽轮机进汽调节阀开度变动情况 | 第27-28页 |
·燃料量变化情况 | 第28页 |
·给水阀门开度变化情况 | 第28-29页 |
·超临界参数单元机组各环节分析 | 第29-31页 |
·集总参数环节 | 第29-31页 |
·炉膛燃烧过程 | 第31页 |
·汽轮机侧模型 | 第31页 |
·超临界参数单元机组模型的建立 | 第31-34页 |
·辨识模型 | 第32页 |
·机理模型 | 第32-33页 |
·传递函数矩阵模型 | 第33-34页 |
·超临界参数单元机组的控制目标与难点 | 第34-35页 |
·超临界参数单元机组控制目标 | 第34页 |
·超临界参数单元机组控制的难点 | 第34-35页 |
·超临界参数单元机组负荷控制 | 第35-37页 |
·锅炉跟随的控制方式 | 第35-36页 |
·汽轮机跟随的控制方式 | 第36-37页 |
·机炉协调控制方式 | 第37页 |
·多变量广义预测控制策略 | 第37-45页 |
·预测模型 | 第38-40页 |
·滚动优化 | 第40-41页 |
·反馈校正 | 第41-42页 |
·工业过程约束处理 | 第42-43页 |
·集成稳态目标的广义预测控制 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
3 以煤耗最小化为目标的超临界参数单元机组优化控制 | 第46-62页 |
·引言 | 第46页 |
·机组负荷控制过程模型化 | 第46-49页 |
·超临界参数机组负荷控制与优化 | 第49-54页 |
·基于线性规划的局部稳态目标计算 | 第49-50页 |
·基于目标规划的局部稳态目标计算 | 第50-53页 |
·动态控制计算 | 第53-54页 |
·仿真研究 | 第54-61页 |
·输出端阶跃扰动时的仿真研究 | 第54-57页 |
·存在对象模型失配时的仿真研究 | 第57-59页 |
·需要目标协调时的仿真研究 | 第59-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
4 基于最小二乘支持向量机的锅炉热效率指标软测量 | 第62-74页 |
·引言 | 第62-63页 |
·最小二乘支持向量机回归 | 第63-66页 |
·粒子群参数优化算法及其改进 | 第66-68页 |
·基本粒子群优化算法 | 第66-67页 |
·改进粒子群优化 | 第67-68页 |
·飞灰含碳量、炉渣残碳量的软测量建模 | 第68-70页 |
·辅助变量选择 | 第68-69页 |
·数据预处理 | 第69页 |
·适应度函数 | 第69-70页 |
·仿真研究 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-74页 |
5 总结与展望 | 第74-76页 |
·研究工作总结 | 第74-75页 |
·研究工作展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-84页 |
作者简介 | 第84页 |
作者在攻读硕士学位期间的研究成果 | 第84页 |