基于GA-BP网络模型与C#的锅炉燃烧优化系统设计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题的来源 | 第8-9页 |
| ·解决方案 | 第9-10页 |
| ·课题的发展现状 | 第10-11页 |
| ·课题研究主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 锅炉燃烧工艺 | 第12-21页 |
| ·锅炉系统简介 | 第12-15页 |
| ·锅炉的工艺流程 | 第12-14页 |
| ·锅炉燃烧控制环节分析 | 第14-15页 |
| ·锅炉热效率计算模型 | 第15-18页 |
| ·锅炉热平衡分析 | 第15-17页 |
| ·影响热效率的因素分析 | 第17-18页 |
| ·NO_x排放 | 第18-20页 |
| ·NO_x生成机理 | 第18-19页 |
| ·燃烧中控制NO_x排放技术 | 第19页 |
| ·NO_x排放的影响因素分析 | 第19-20页 |
| ·锅炉燃烧输入输出分析 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于BP网络和遗传算法的锅炉燃烧系统建模 | 第21-44页 |
| ·人工神经网络 | 第21-28页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第21-22页 |
| ·BP神经网络的基本原理 | 第22-23页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第23-26页 |
| ·BP神经网络的网络设计 | 第26-28页 |
| ·遗传算法 | 第28-33页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的基本元素 | 第30-33页 |
| ·神经网络与遗传算法的结合 | 第33-34页 |
| ·锅炉燃烧过程网络模型的建立 | 第34-43页 |
| ·锅炉燃烧过程神经网络建模 | 第34-35页 |
| ·遗传算法优化BP网络的初始权值和阂值 | 第35-37页 |
| ·仿真分析 | 第37-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 锅炉燃烧优化通讯系统设计 | 第44-56页 |
| ·锅炉燃烧优化结构 | 第44页 |
| ·神经网络模型与优化系统数据交换的实现 | 第44-49页 |
| ·C#与Matlab混合编程方法 | 第45-46页 |
| ·Matlab引擎库函数 | 第46-49页 |
| ·C#与力控数据交换的实现 | 第49-51页 |
| ·基于OPC的力控与现场DCS通讯 | 第51-55页 |
| ·现场锅炉DCS系统 | 第51-52页 |
| ·力控监控系统 | 第52-53页 |
| ·OPC通信设计 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于C#的锅炉燃烧优化 | 第56-63页 |
| ·优化目标和结构 | 第56-57页 |
| ·优化参数的确定 | 第57-58页 |
| ·优化系统开发及功能介绍 | 第58-60页 |
| ·系统参数优化界面 | 第58-59页 |
| ·对点 | 第59页 |
| ·数据库 | 第59-60页 |
| ·优化曲线显示 | 第60页 |
| ·优化实现与分析 | 第60-62页 |
| ·参数优化流程 | 第60-61页 |
| ·优化前后参数及结果分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| ·结论 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
