联合循环电站在线性能计算软件开发
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1． 绪论 | 第11-36页 |
| 1．1 能源、经济、环境 | 第11-15页 |
| 1．2 天然气工业 | 第15-19页 |
| 1．3 联合循环的优势 | 第19-22页 |
| 1．4 联合循环的结构形式及特点 | 第22-29页 |
| 1．4．1 同流换热 | 第22-27页 |
| 1．4．2 未端循环 | 第27-29页 |
| 1．5 研究状况 | 第29-31页 |
| 1．6 人工神网络的发展 | 第31-34页 |
| 1．7 本文的基本思路 | 第34-36页 |
| 1．7．1 课题的目标 | 第34页 |
| 1．7．2 研究内容、方法和技术路线 | 第34-36页 |
| 2． 在线经济性计算方法 | 第36-49页 |
| 2．1 研究对象简介 | 第36-37页 |
| 2．2 数学模型 | 第37-40页 |
| 2．2．1 燃气轮机 | 第37-39页 |
| 2．2．2 余热锅炉 | 第39页 |
| 2．2．3 蒸汽轮机 | 第39-40页 |
| 2．2．4 联合循环 | 第40页 |
| 2．3 最佳工况 | 第40-49页 |
| 2．3．1 燃气轮机 | 第40-43页 |
| 2．3．2 余热锅炉 | 第43-46页 |
| 2．3．3 蒸汽轮机 | 第46-48页 |
| 2．3．4 联合循环效率计算 | 第48-49页 |
| 3． 故障诊断方法 | 第49-58页 |
| 3．1 人工神经网络的理论基础 | 第49-52页 |
| 3．2 人工神经网络在模式识别中的应用 | 第52-54页 |
| 3．2．1 人工神经网络与模式特征提取 | 第53-54页 |
| 3．2．2 人工神经网络模式分类器 | 第54页 |
| 3．3 反向传播（BP）算法 | 第54-58页 |
| 4． 软件实现方法 | 第58-75页 |
| 4．1 故障处理模块的实现方法 | 第58-64页 |
| 4．1．1 BP算法存在的问题及改进措施 | 第58-59页 |
| 4．1．2 建立BP算法模型 | 第59-64页 |
| 4．2 神经网络模式分类器 | 第64-65页 |
| 4．3 故障模式识别系统的应用 | 第65-66页 |
| 4．4 BP算法应用过程中应注意的问题 | 第66-67页 |
| 4．5 编程实现 | 第67-70页 |
| 4．5．1 面向对象方法的应用 | 第67-68页 |
| 4．5．2 人工神经网络管理器 | 第68-70页 |
| 4．6 设备故障及症状集 | 第70-75页 |
| 4．6．1 燃气轮机效率 | 第70页 |
| 4．6．2 余热锅炉效率 | 第70-72页 |
| 4．6．3 汽轮机效率 | 第72页 |
| 4．6．4 凝汽器真空 | 第72-75页 |
| 5． 小结 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
