| 第一章 概述 | 第1-30页 |
| §1．1 自动控制理论的发展和趋势 | 第8-21页 |
| §1．2 火电厂热工自动化的历史和展望 | 第21-28页 |
| §1．3 本文的研究任务 | 第28-30页 |
| 第二章 热工仪表非线性特性的校正 | 第30-51页 |
| §2．1 热工仪表的非线性特性 | 第30-31页 |
| §2．2 基于BP神经网络的氧化锆氧量计非线性补偿 | 第31-37页 |
| §2．3 基于CHAC神经网络的测温传感器非线性校正 | 第37-41页 |
| §2．4 基于遗传算法的节流式流量仪表非线性辩识 | 第41-48页 |
| §2．5 应用前景 | 第48-50页 |
| §2．6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 主蒸汽压力的新型调节策略 | 第51-72页 |
| §3．1 主蒸汽压力的特性及常见调节策略 | 第51-54页 |
| §3．2 主蒸汽压力串级模糊调节策略 | 第54-62页 |
| §3．3 主蒸汽压力LQ次优调节策略 | 第62-71页 |
| §3．4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 主蒸汽温度的先进控制策略 | 第72-89页 |
| §4．1 主蒸汽温度的特性及常见控制策略 | 第72-76页 |
| §4．2 基于最优控制原理的状态反馈控制策略 | 第76-83页 |
| §4．3 基于CMAC神经网络的串级学习控制策略 | 第83-88页 |
| §4．4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 总结 | 第89-91页 |
| §5．1 全文内容总结 | 第89-90页 |
| §5．2 有关研究展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-101页 |
| 博士期间的研究论文 | 第101页 |