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发电锅炉飞灰含碳量软测量建模及燃烧优化运行研究
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锅炉及燃烧系统论文
发电锅炉飞灰含碳量软测量建模及燃烧优化运行研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第一章 绪论
第10-14页
1.1 选题背景
第10页
1.2 选题意义
第10-11页
1.2.1 对锅炉燃烧状态影响
第10页
1.2.2 对煤耗的影响
第10页
1.2.3 对机组运行安全性影响
第10-11页
1.2.4 对环境的影响
第11页
1.3 国内外的研究现状
第11-13页
1.3.1 飞灰含碳量测量方法
第11-13页
1.3.2 锅炉机组优化运行及调整
第13页
1.4 本文的主要内容
第13-14页
第二章 飞灰含碳量影响因素分析及燃烧优化问题描述
第14-20页
2.1 火电机组及锅炉的结构
第14-16页
2.1.1 火力发电水汽、烟气循环系统
第15-16页
2.2 飞灰形成过程
第16页
2.3 影向飞灰含碳量的关键工况参数
第16-18页
2.3.1 挥发分的影响
第16页
2.3.2 灰分的影响
第16-17页
2.3.3 煤粉细度的影响
第17页
2.3.4 锅炉负荷的影响
第17页
2.3.5 配风方式的影响
第17-18页
2.3.6 一次风浓度的影响
第18页
2.3.7 一次风速的影响
第18页
2.3.8 热风温度的影响
第18页
2.4 煤粉燃烧调节措施
第18-20页
第三章 基于信息熵的改进BP神经网络研究
第20-33页
3.1 BP神经网络的基本原理
第20-24页
3.1.1 神经元简介
第20-21页
3.1.2 BP神经网络运算过程
第21-24页
3.2 BP算法的改进
第24-26页
3.2.1 利用动量法改进BP算法
第24-25页
3.2.2 自适应调整学习速率
第25-26页
3.2.3 动量-自适应学习速率调整算法
第26页
3.2.4 L-M学习规则
第26页
3.3 确定BP网络的结构
第26-27页
3.3.1 隐含层数的确定
第26页
3.3.2 BP网络常用传递函数
第26-27页
3.3.3 每层节点数的确定
第27页
3.4 误差的选取
第27-28页
3.5 神经网络误差函数改进
第28-33页
3.5.1 信息熵
第28页
3.5.2 神经网络误差函数改进
第28-30页
3.5.3 神经网络的学习误差函数设计
第30-31页
3.5.4 改进BP神经网络逼近
第31-33页
第四章 飞灰含碳量预测模型建立与实现
第33-47页
4.1 基于主元分析的变量选择
第33-36页
4.1.1 主元分析数学描述
第33-34页
4.1.2 主元计算分析
第34-35页
4.1.3 输入变量选择
第35-36页
4.2 数据采集和预处理
第36-39页
4.2.1 数据采集
第36-38页
4.2.2 数据处理
第38-39页
4.3 网络建立
第39-44页
4.3.1.隐含层节点选择
第39-41页
4.3.2.函数建立
第41-44页
4.4 飞灰含碳量与工况参数关系分析
第44-47页
第五章 基于狼群算法的锅炉运行优化
第47-55页
5.1 狼群算法介绍
第47-55页
5.1.1 引言
第47页
5.1.2 狼群算法原理
第47-49页
5.1.3 算法步骤
第49-50页
5.1.4 优化模型建立
第50-55页
第六章 总结
第55-57页
参考文献
第57-60页
攻读硕士学位期间已发表的论文
第60-61页
致谢
第61页
本篇论文共
61
页,
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