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超超临界单元机组协调系统的建模与控制优化研究

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超超临界单元机组协调系统的建模与控制优化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  1.1 课题研究背景及意义第8-9页
  1.2 火电机组的建模研究现状第9-10页
    1.2.1 机理/实验建模方法及相关模型第9-10页
    1.2.2 智能建模方法及相关模型第10页
  1.3 单元机组协调控制系统的控制方案第10-12页
    1.3.1 基于线性系统理论的研究第10-11页
    1.3.2 基于非线性系统理论的研究第11页
    1.3.3 基于智能化方法的研究第11-12页
  1.4 本文主要内容第12-13页
第二章 超超临界单元机组混合建模方法研究第13-28页
  2.1 超超临界单元机组模型分析第13-14页
    2.1.1 直流锅炉对象特性的描述第13页
    2.1.2 单元机组模型的简化第13-14页
  2.2 基于改进自适应遗传算法的传递函数模型系统辨识第14-20页
    2.2.1 超超临界单元机组的传递函数描述及等效简化第14-15页
    2.2.2 传统GA算法简介第15-17页
    2.2.3 改进自适应GA算法第17-18页
    2.2.4 模型辨识性能测试第18-20页
  2.3 单元机组的加权多模型建模策略第20-24页
    2.3.1 多模型建模的研究现状第20-21页
    2.3.2 基于递推贝叶斯概率加权方法的多模型建模第21-22页
    2.3.3 加权多模型建模性能测试第22-24页
  2.4 基于RBF神经网络的模型非线性补偿第24-27页
    2.4.1 用于非线性补偿的RBF神经网络第24-25页
    2.4.2 基于非线性补偿的模型辨识性能测试第25-27页
  2.5 本章总结第27-28页
第三章 广义预测控制算法及其改进第28-37页
  3.1 基于非线性的广义预测控制第28-32页
    3.1.1 传统广义预测控制第28-30页
    3.1.2 基于神经网络前馈补偿的广义预测控制算法第30-32页
  3.2 基于期望响应的GPC参考轨迹在线自校正方法第32-34页
    3.2.1 参考轨迹第32页
    3.2.2 基于期望响应的参考轨迹在线优化算法第32-34页
  3.3 锅炉-负荷通道基于参考轨迹优化的非线性GPC控制仿真第34-36页
  3.4 本章小结第36-37页
第四章 模糊自适应整定PID控制算法及其改进第37-50页
  4.1 模糊控制器组成第37-40页
    4.1.1 模糊化第37-38页
    4.1.2 知识库第38-39页
    4.1.3 模糊推理第39页
    4.1.4 反模糊化第39-40页
  4.2 模糊PID控制第40-43页
    4.2.1 模糊PID控制器的结构第40页
    4.2.2 模糊PID控制器的设计第40-42页
    4.2.3 基于模糊自适应整定的PID控制仿真第42-43页
  4.3 基于变论域的改进模糊PID控制算法第43-49页
    4.3.1 模糊PID控制算法的论域伸缩第44-45页
    4.3.2 几种常见的伸缩因子选择计算方法第45-47页
    4.3.3 基于误差分级的伸缩因子选择方法第47-48页
    4.3.4 基于误差分级的变论域模糊PID控制仿真第48-49页
  4.4 本章小结第49-50页
第五章 广义预测控制和模糊PID控制在协调控制系统中的应用第50-57页
  5.1 协调机组典型负荷控制结构分析第50-53页
    5.1.1 锅炉跟随的负荷控制方式第50-51页
    5.1.2 汽机跟随的负荷控制方式第51-52页
    5.1.3 机炉协调的负荷控制方式第52-53页
  5.2 机炉协调控制的几种方式和分析第53-54页
    5.2.1 以锅炉跟随为基础的协调控制方式第53页
    5.2.2 以汽机跟随为基础的协调控制方式第53-54页
    5.2.3 综合型协调控制系统第54页
  5.3 控制仿真结果第54-57页
第六章 总结和展望第57-59页
  6.1 论文总结第57-58页
  6.2 论文展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读硕士期间发表的论文第63页

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