基于LS-SVM的再热汽温系统建模及趋势预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 直流锅炉的再热汽温控制 | 第9-11页 |
| 1.1.1 直流锅炉的特点 | 第9-10页 |
| 1.1.2 再热汽温的调节任务 | 第10-11页 |
| 1.1.3 直流锅炉再热汽温的控制特点 | 第11页 |
| 1.2 再热汽温的控制现状 | 第11-13页 |
| 1.3 建模预测方法发展现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 回归分析预测法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 神经网络方法 | 第14页 |
| 1.3.3 时间序列法 | 第14-15页 |
| 1.3.4 灰色预测法 | 第15页 |
| 1.3.5 LS-SVM预测方法 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第16-17页 |
| 第2章 再热汽温控制特征及其建模原理 | 第17-33页 |
| 2.1 陈家港电厂再热汽温控制策略 | 第18-21页 |
| 2.1.1 烟气挡板控制策略 | 第18-20页 |
| 2.1.2 喷水调节阀控制策略 | 第20-21页 |
| 2.2 建模对象的选取 | 第21-28页 |
| 2.2.1 高压缸排汽温度变化的影响 | 第22-23页 |
| 2.2.2 再热器吸热量变化的影响 | 第23-25页 |
| 2.2.3 再热蒸汽流量变化的影响 | 第25-26页 |
| 2.2.4 减温水量的影响 | 第26-27页 |
| 2.2.5 烟气挡板开度的影响 | 第27-28页 |
| 2.3 确定模型主成分因子 | 第28-32页 |
| 2.3.1 主成分分析法 | 第29-31页 |
| 2.3.2 模型输入变量的确定 | 第31-32页 |
| 2.4 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 LS-SVM建模 | 第33-40页 |
| 3.1 LS-SVM模型参数影响分析 | 第33-34页 |
| 3.2 样本数据构造方法 | 第34页 |
| 3.3 网格法参数寻优 | 第34-35页 |
| 3.4 模型精度评定指标 | 第35-36页 |
| 3.5 训练与预测 | 第36页 |
| 3.6 预测控制算法步骤 | 第36-39页 |
| 3.7 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 LS-SVM算法中长期预测 | 第40-45页 |
| 4.1 再热器吸入热量的波动造成的再热汽温变化 | 第40-41页 |
| 4.2 烟气挡板开度变化造成的再热汽温变化 | 第41-42页 |
| 4.3 减温水流量变化造成的再热汽温变化 | 第42-44页 |
| 4.4 小结 | 第44-45页 |
| 第5章 结论与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 总结 | 第45-46页 |
| 5.2 展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
