| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-12页 |
| ·选题的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·遗传算法辨识的发展和研究现状 | 第8-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 超临界机组概述 | 第12-23页 |
| ·超临界直流锅炉简介 | 第12-16页 |
| ·超临界直流炉的工作原理 | 第12-13页 |
| ·超临界直流炉的特性分析 | 第13-16页 |
| ·超临界直流炉的静态特性 | 第13-14页 |
| ·超临界直流炉的动态特性 | 第14-16页 |
| ·超临界机组控制系统 | 第16-19页 |
| ·超临界机组的特点 | 第17-18页 |
| ·超临界直流炉和汽包炉控制系统比较 | 第18-19页 |
| ·国电铜陵电厂600MW 超临界机组简介 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 改进遗传算法在超临界直流炉辨识中的应用 | 第23-41页 |
| ·基本遗传算法 | 第23-26页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第23页 |
| ·遗传算法的运算流程 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第25-26页 |
| ·基本遗传算法的改进 | 第26-30页 |
| ·简单遗传算法（SGA）的不足 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的改进 | 第27-30页 |
| ·基于改进遗传算法的超临界机组辨识 | 第30-40页 |
| ·基于遗传算法的辨识原理 | 第30-32页 |
| ·采用改进遗传算法对超临界直流炉进行模型辨识研究 | 第32-40页 |
| ·100%工况动态模型辨识与仿真 | 第35-38页 |
| ·70%工况动态模型辨识与仿真 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 神经网络解耦控制算法 | 第41-47页 |
| ·分散式神经网络解耦 | 第41-45页 |
| ·解耦控制系统的结构 | 第41-42页 |
| ·神经网络开环解耦器训练算法 | 第42-45页 |
| ·神经网络解耦控制的仿真 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 超临界机组给水控制 | 第47-55页 |
| ·超临界机组给水系统的控制任务和控制特点 | 第47-49页 |
| ·国电铜陵电厂600MW 超临界机组给水控制系统的设计 | 第49-53页 |
| ·湿态运行分离器水位控制及湿干态切换时的给水控制 | 第49页 |
| ·干态运行时给水控制系统设计原理 | 第49-53页 |
| ·给水控制系统仿真 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·全文总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第61页 |