| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 前言 | 第5-10页 |
| 1．1 国内外循环流化床技术的发展概况 | 第5页 |
| 1．2 循环流化床燃烧控制的特点 | 第5-7页 |
| 1．3 循环流化床锅炉的控制研究 | 第7-8页 |
| 1．4 本课题意义及本文工作任务 | 第8-10页 |
| 第二章 循环流化床锅炉燃烧系统控制模型的建立 | 第10-24页 |
| 2．1 循环流化床数学模型发展情况 | 第10-11页 |
| 2．2 CFB锅炉燃烧系统的宏观控制模型的建立 | 第11-22页 |
| 2．2．1 CFB锅炉燃烧机制分析 | 第11-13页 |
| 2．2．2 模型的建立 | 第13-17页 |
| 2．2．2．1 动态固体质量平衡 | 第13-14页 |
| 2．2．2．2 氧气质量平衡方程 | 第14-15页 |
| 2．2．2．3 动态碳质量平衡 | 第15页 |
| 2．2．2．4 动态能量平衡 | 第15-17页 |
| 2．2．3 床温被控对象的动态特性 | 第17-20页 |
| 2．2．3．1 某电厂循环流化床锅炉的设计参数 | 第18页 |
| 2．2．3．2 床温被控对象的动态特性的求取 | 第18-19页 |
| 2．2．3．3 床温被控对象的动态特性分析 | 第19-20页 |
| 2．2．4 汽压被控对象的动态特性 | 第20-21页 |
| 2．2．5 燃烧系统的动态特性 | 第21-22页 |
| 2．3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 CFB锅炉燃烧系统模糊神经网络自学习控制 | 第24-39页 |
| 3．1 引言 | 第24页 |
| 3．2 模糊神经网络自学习控制系统 | 第24-33页 |
| 3．2．1 神经网络模型辨识器NNI的构成及学习算法 | 第25-27页 |
| 3．2．1．1 NNI的构成 | 第25-26页 |
| 3．2．1．2 NNI的学习算法 | 第26-27页 |
| 3．2．2 模糊神经网络控制器FNNC的构成及学习算法 | 第27-33页 |
| 3．2．2．1 模糊逻辑控制 | 第27-28页 |
| 3．2．2．2 FNNC的构成 | 第28-30页 |
| 3．2．2．2 FNNC的学习算法 | 第30-33页 |
| 3．3 模糊神经网络的自学习控制 | 第33页 |
| 3．3．1 NNI的训练 | 第33页 |
| 3．3．2 FNNC的学习 | 第33页 |
| 3．4 CFB锅炉燃烧系统模糊神经网络的自学习控制 | 第33-38页 |
| 3．4．1一 次风—床温回路模糊神经网络自学习控制 | 第34页 |
| 3．4．2 给煤—主蒸汽压力回路模糊神经网络自学习控制 | 第34-36页 |
| 3．4．3 主汽压与床温模糊神经网络自学习控制 | 第36-38页 |
| 3．5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 CFB锅炉燃烧系统模糊神经元复合控制 | 第39-45页 |
| 4．1 引言 | 第39页 |
| 4．2 模糊神经元复合控制 | 第39-41页 |
| 4．2．1 单神经元控制模型 | 第40页 |
| 4．2．2 模糊控制器 | 第40-41页 |
| 4．2．3 模糊神经元复合控制 | 第41页 |
| 4．3 CFB锅炉燃烧系统模糊神经元复合控制 | 第41-44页 |
| 4．3．1 床温单回路控制 | 第41-42页 |
| 4．3．2 主汽压单回路控制 | 第42-43页 |
| 4．3．3 主汽压与床温模糊神经元复合控制 | 第43-44页 |
| 4．4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结束语 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 在学期间发表论文和参加科研情况 | 第51页 |
