| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT（英文摘要) | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1．1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1．1．1 我国能源利用现状及节能的重要性 | 第11页 |
| 1．1．2 解决途径 | 第11-12页 |
| 1．2 热工过程控制与优化现状 | 第12-15页 |
| 1．2．1 热工过程自控系统现状 | 第12-13页 |
| 1．2．2 热工过程控制与优化科研现状 | 第13-15页 |
| 1．3 数据信息采掘技术简介 | 第15-20页 |
| 1．3．1 数据信息采掘技术综述 | 第15-16页 |
| 1．3．2 数据信息采掘技术一般流程介绍 | 第16-17页 |
| 1．3．3 数据信息采掘技术重要方法介绍 | 第17-19页 |
| 1．3．4 数据信息采掘技术国内外应用研究动态 | 第19-20页 |
| 1．4 热工过程控制与优化引入数据信息采掘技术的意义 | 第20-21页 |
| 1．5 论文主要工作及创新点 | 第21-24页 |
| 第二章 数据信息采掘与锅炉负荷多模型自适应控制 | 第24-56页 |
| 2．1 引言 | 第24-25页 |
| 2．2 多模型自适应控制（MMAC）简介 | 第25-28页 |
| 2．2．1 基本思想和原理 | 第25-26页 |
| 2．2．2 多模型结构和切换策略 | 第26-28页 |
| 2．2．3 自适应控制策略和基本算法 | 第28页 |
| 2．3 锅炉负荷多模型自适应控制器设计 | 第28-35页 |
| 2．3．1 锅炉负荷控制的主要特点 | 第29-32页 |
| 2．3．2 负荷多模型控制器模型集的建立 | 第32-33页 |
| 2．3．3 自适应控制策略及实现 | 第33-35页 |
| 2．4 基于数据信息采掘的燃料发热量信息变化在线诊断 | 第35-42页 |
| 2．4．1 研究出发点 | 第35页 |
| 2．4．2 燃料发热量信息变化在线诊断的可行性与基本策略 | 第35-36页 |
| 2．4．3 关联规则及其挖掘方法介绍 | 第36-40页 |
| 2．4．4 在线燃料发热量信息诊断的实施细节 | 第40-42页 |
| 2．5 仿真研究 | 第42-47页 |
| 2．6 工程现场验证 | 第47-54页 |
| 2．6．1 被控对象特点 | 第47-48页 |
| 2．6．2 现场验证实施方案 | 第48-50页 |
| 2．6．3 试验结果 | 第50-54页 |
| 2．7 本章总结 | 第54-56页 |
| 第三章 基于工况辨识的热力系统多变量多模型预测控制 | 第56-96页 |
| 3．1 引言 | 第56-57页 |
| 3．2 基于工况分析与辨识的多模型组合建模方法 | 第57-64页 |
| 3．2．1 多模型集划分 | 第57-60页 |
| 3．2．2 用于控制的在线多模型综合 | 第60-64页 |
| 3．3 基于局部线性多变量模型的预测控制 | 第64-68页 |
| 3．3．1 常见预测控制方法比较 | 第64-66页 |
| 3．3．2 基于状态空间模型及状态估计的预测控制算法 | 第66-68页 |
| 3．4 多变量模型预测控制的多模型方法 | 第68-73页 |
| 3．4．1 模型集的建立 | 第68-71页 |
| 3．4．2 多模型控制器的在线切换 | 第71-73页 |
| 3．5 复杂热工过程的多变量多模型预测控制（局部线性模型） | 第73-86页 |
| 3．6 复杂热工过程的多变量多模型预测控制（局部非线性模型） | 第86-94页 |
| 3．6．1 局部非线性模型描述（经验模型） | 第87-88页 |
| 3．6．2 非线性MPC算法实现 | 第88-90页 |
| 3．6．3 多非线性模型划分及在线控制器切换 | 第90页 |
| 3．6．4 主汽温多非线性模型控制仿真实例 | 第90-94页 |
| 3．7 本章总结 | 第94-96页 |
| 第四章 基于数据信息采掘的供热系统热力工况动态调节 | 第96-114页 |
| 4．1 引言 | 第96页 |
| 4．2 供热系统运行调节简介 | 第96-99页 |
| 4．2．1 供热系统基本情况介绍 | 第96-97页 |
| 4．2．2 供热系统基本调节方式 | 第97-98页 |
| 4．2．3 热源热力工况动态调节的意义 | 第98-99页 |
| 4．3 神经网络挖掘供热系统热负荷供求关系模型 | 第99-107页 |
| 4．3．1 基本解决思路 | 第99页 |
| 4．3．2 影响因素分析 | 第99-101页 |
| 4．3．3 数据预处理 | 第101-102页 |
| 4．3．4 相关分析及输入节点选取 | 第102-105页 |
| 4．3．5 预测模型训练 | 第105-107页 |
| 4．4 供热系统热源负荷动态调节 | 第107-113页 |
| 4．5 本章小结 | 第113-114页 |
| 第五章 数据信息采掘用于锅炉变工况燃烧优化 | 第114-124页 |
| 5．1 引言 | 第114-115页 |
| 5．2 传统SSOP方法介绍 | 第115-117页 |
| 5．2．1 基本过程 | 第115页 |
| 5．2．2 传统SSOP方法在热工过程优化应用中的难点 | 第115-117页 |
| 5．3 数据信息采掘用于热工过程生产优化 | 第117-118页 |
| 5．4 数据信息采掘用于锅炉变工况燃烧优化 | 第118-122页 |
| 5．5 本章小结 | 第122-124页 |
| 第六章 总结与展望 | 第124-127页 |
| 6．1 总结 | 第124-126页 |
| 6．2 展望 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-135页 |
| 致谢及声明 | 第135-136页 |
| 个人简历、在学期间发表论文及研究成果 | 第136页 |
