大型火电机组燃烧控制系统的建模仿真与优化控制
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展动态与研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 燃烧系统控制发展 | 第11页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第13-14页 |
| 第2章 超临界机组燃烧系统特性分析 | 第14-19页 |
| 2.1 超临界机组概述 | 第14页 |
| 2.2 超临界机组工作原理 | 第14页 |
| 2.3 超临界机组的特点 | 第14-15页 |
| 2.4 超临界机组燃烧系统特性分析 | 第15-18页 |
| 2.4.1 燃烧系统的组成及控制任务 | 第15-16页 |
| 2.4.2 燃烧系统设备概述及运行规范 | 第16-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 超临界机组燃烧系统的建模研究 | 第19-35页 |
| 3.1 系统建模概念及方法 | 第19页 |
| 3.2 系统辨识简介 | 第19-22页 |
| 3.2.1 系统辨识定义及目的 | 第20-21页 |
| 3.2.2 系统辨识原理 | 第21页 |
| 3.2.3 系统辨识的步骤 | 第21-22页 |
| 3.3 辨识实验的选取原则 | 第22-26页 |
| 3.3.1 模型结构的选取 | 第22-23页 |
| 3.3.2 数据选取原则 | 第23-24页 |
| 3.3.3 采样周期的选取 | 第24页 |
| 3.3.4 数据预处理 | 第24-25页 |
| 3.3.5 系统辨识方法 | 第25-26页 |
| 3.4 超临界机组燃烧系统建模 | 第26-34页 |
| 3.4.1 估计模型的结构选择及其离散化 | 第26页 |
| 3.4.2 烟气含氧量系统的辨识 | 第26-29页 |
| 3.4.3 主汽压系统的辨识 | 第29-31页 |
| 3.4.4 炉膛负压系统的辨识 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 超临界机组燃烧控制系统优化 | 第35-50页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 粒子群优化算法（PSO）简介 | 第35-38页 |
| 4.2.1 粒子群优化算法（PSO）原理 | 第35-36页 |
| 4.2.2 粒子群优化算法（PSO）流程 | 第36-37页 |
| 4.2.3 粒子群优化算法（PSO）参数设定 | 第37-38页 |
| 4.3 PID参数整定方法 | 第38-40页 |
| 4.3.1 工程整定方法 | 第38-39页 |
| 4.3.2 PID经验整定公式 | 第39-40页 |
| 4.4 基于PSO算法的燃烧系统控制优化 | 第40-49页 |
| 4.4.1 氧量系统的控制优化 | 第40-43页 |
| 4.4.2 主汽压系统的控制优化 | 第43-46页 |
| 4.4.3 炉膛负压系统的控制优化 | 第46-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 结论与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 主要研究成果 | 第50-51页 |
| 5.2 研究展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
