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基于粒子种群算法的智能旁路系统研究

中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·概述第8页
   ·国内外发展现状第8-9页
   ·课题的提出与主要工作第9-11页
第二章 大型机组旁路系统功能与构成研究第11-26页
   ·大型机组旁路系统功能与组成第11-14页
   ·大型机组高压旁路系统第14-21页
   ·大型机组低压旁路系统第21-23页
   ·大型机组旁路系统保护与连锁第23-24页
   ·本章小结第24-26页
第三章 粒子种群算法及其改进第26-36页
   ·粒子群算法的基本形式第26-27页
   ·粒子群算法的基本计算流程第27-28页
   ·标准粒子群算法第28页
   ·粒子群算法的控制参数第28-29页
   ·粒子群算法的改进第29-35页
     ·固体退火过程的描述第29-30页
     ·SA 算法结构第30页
     ·Metropolis 接受准则第30-31页
     ·SA 算法的参数第31页
     ·SA 算法描述第31页
     ·基于 SA 与带扰动 LWPSO 的自学习融合优化算法 NSAPSO第31-33页
     ·自学习融合算法 NSAPSO 设计思路第33页
     ·NSAPSO 算法结构第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 NSAPSO 算法在旁路系统改造中的应用第36-46页
   ·在运机组旁路系统功能与设备结构第36-37页
   ·旁路控制对象的动态特性第37-39页
   ·旁路汽温对象控制的主要难点第39页
   ·旁路汽温控制系统的常规调节方法第39-42页
   ·基于改进 PSO 算法的旁路汽温系统 PID 参数优化第42-45页
     ·关于对象的选取第42页
     ·仿真实验分析研究第42-43页
     ·鲁棒性测试第43-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 旁路系统的改造与应用第46-59页
   ·旁路系统改造的主要内容第46-57页
   ·应用前景第57页
   ·存在在问题及改进意见第57-58页
   ·本章小结第58-59页
第六章 总结第59-60页
参考文献第60-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-63页
致谢第63页

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