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基于现场数据的火电机组模型参数辨识
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基于现场数据的火电机组模型参数辨识
论文目录
 
中文摘要第1 页
英文摘要第4-7 页
第一章 绪论第7-13 页
　　· 引言第7 页
　　· 选题背景和意义第7-8 页
　　· 研究现状第8-11 页
　　　　· 火电机组模型研究概况第8-10 页
　　　　· 参数辨识方法第10-11 页
　　· 本文的主要研究内容第11-13 页
第二章 系统辨识原理及HOPFIELD 神经网络算法分析第13-27 页
　　· 引言第13 页
　　· 系统辨识的基本原理第13-14 页
　　· 离散HOPFIELD 网络第14-19 页
　　　　· 离散Hopfield 网络第14-17 页
　　　　　　· 离散型Hopfield 网络结构第14-16 页
　　　　　　· 反馈网络的基本工作方式第16 页
　　　　　　· 离散型Hopfield 网络的稳定性结论第16-17 页
　　　　· 延迟离散Hopfield 网络第17-19 页
　　　　　　· 延迟离散Hopfield 网络结构第17-18 页
　　　　　　· DDHNN 稳定性主要结果第18-19 页
　　· 连续HOPFIELD 网络第19-21 页
　　　　· 连续Hopfield 网络的电路模型第19-20 页
　　　　· 连续Hopfield 网络能量函数和稳定性第20-21 页
　　　　　　· Hopfield 能量函数的定义第20 页
　　　　　　· 网络的稳定性第20-21 页
　　· HOPFIELD 网络在优化计算中的应用及仿真第21-26 页
　　　　· 旅行商问题（TSP）第22-24 页
　　　　　　· TSP 求解算法第22-23 页
　　　　　　· 仿真实例第23-24 页
　　　　· 系统参数辨识第24-26 页
　　　　　　· Hopfield 用于系统参数辨识算法第24-25 页
　　　　　　· 仿真研究第25-26 页
　　· 本章小结第26-27 页
第三章 500MW 火电机组简化模型及参数辨识方案第27-39 页
　　· 引言第27 页
　　· 500MW 火电机组简化模型第27-31 页
　　　　· 制粉动态方程第28-29 页
　　　　· 蓄热动态方程第29-30 页
　　　　· 过热器差压方程第30-31 页
　　　　· 汽轮机动态方程第31 页
　　　　· 500MW 机组简化模型第31 页
　　· 模型参数可辨识性分析及参数辨识方案设计第31-38 页
　　　　· 可辨识性问题第31-34 页
　　　　　　· 可辨识性与输入信号的关系第32-33 页
　　　　　　· 闭环可辨识性问题第33-34 页
　　　　· 模型可辨识参数分析第34 页
　　　　· 不可直接辨识参数的确定第34-37 页
　　　　　　· K 1 、K 2 的求取第34-35 页
　　　　　　· 蓄热系数C b 计算方法[34]第35-37 页
　　　　　　· 制粉动态参数τ和K f第37 页
　　　　· 可直接辨识参数辨识方案设计第37-38 页
　　· 本章小结第38-39 页
第四章 辨识数据预处理第39-49 页
　　· 引言第39 页
　　· 野值的识别、剔除与补正第39-42 页
　　· 数据去噪第42-46 页
　　　　· 小波阈值萎缩去噪法原理第42-44 页
　　　　· 小波阈值萎缩去噪方法的改进第44-45 页
　　　　· 改进的小波阈值萎缩去噪方法去噪仿真实验第45-46 页
　　· 数据平滑第46-48 页
　　　　· 数据平滑方法第47 页
　　　　· 平滑设计第47-48 页
　　· 本章小结第48-49 页
第五章 模型参数辨识第49-57 页
　　· 引言第49 页
　　· 汽轮机动态过程模型第49-50 页
　　· 数据的选取第50-51 页
　　· 数据预处理第51-52 页
　　· 基于HOPFIELD 神经网络的系统参数辨识第52-56 页
　　　　· 辨识神经网络各神经元的状态方程的建立第52-54 页
　　　　· 状态观测第54-55 页
　　　　· 辨识结果及检验第55-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
第六章 结论与研究展望第57-59 页
　　· 结论第57-58 页
　　· 研究展望第58-59 页
参考文献第59-62 页
致谢第62-63 页
在学期间发表的学术论文和参加科研情况第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。
 
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