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基于内模原理的超临界机组再热汽温控制系统研究
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基于内模原理的超临界机组再热汽温控制系统研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第一章 绪论
第9-17页
1.1 课题研究背景及意义
第9-10页
1.2 火电机组再热汽温控制研究现状
第10-11页
1.3 神经网络技术的研究现状
第11-13页
1.4 内模控制技术的研究现状
第13-14页
1.5 神经网络内模控制的研究现状
第14-15页
1.6 论文主要研究内容
第15-17页
第二章 基于RBF神经网络的再热汽温对象建模
第17-31页
2.1 引言
第17页
2.2 RBF神经网络基本理论
第17-21页
2.2.1 RBF神经网络结构和工作原理
第17-19页
2.2.2 RBF网络的学习算法
第19-21页
2.3 再热汽温对象动态特性试验
第21-23页
2.3.1 烟气挡板开度阶跃扰动试验
第21-22页
2.3.2 喷水阀门开度阶跃扰动试验
第22-23页
2.4 动态神经网络结构
第23-24页
2.5 仿真研究
第24-29页
2.6 本章小结
第29-31页
第三章 神经网络内模控制在再热汽温对象中的应用
第31-53页
3.1 引言
第31页
3.2 基于神经网络的逆系统辨识
第31-37页
3.2.1 系统的可逆性分析
第31-32页
3.2.2 非线性系统逆模型
第32-33页
3.2.3 神经网络逆模型辨识
第33-37页
3.3 内模控制
第37-41页
3.3.1 内模控制基本原理及其公式推导
第37-38页
3.3.2 内模控制器的实现问题
第38-39页
3.3.3 内模控制器的设计
第39-40页
3.3.4 基于神经网络的内模控制
第40-41页
3.4 集成经济性性能指标
第41-42页
3.5 DCS中的再热汽温控制方法
第42页
3.6 仿真研究
第42-51页
3.7 本章小结
第51-53页
第四章 改进的RBF神经网络再热汽温内模控制
第53-71页
4.1 引言
第53页
4.2 遗传算法
第53-57页
4.2.1 遗传算法的原理和操作
第53-55页
4.2.2 递阶遗传算法的结构和原理
第55-56页
4.2.3 使用递阶遗传算法优化RBF神经网络
第56-57页
4.3 基于递阶遗传算法的RBF神经网络训练
第57-59页
4.3.1 递阶遗传算法的参数设计
第57-59页
4.3.2 递阶遗传算法优化RBF神经网络建模的主要步骤
第59页
4.4 仿真研究
第59-69页
4.5 本章小结
第69-71页
第五章 总结与展望
第71-73页
5.1 论文主要内容总结
第71-72页
5.2 未来工作展望
第72-73页
附录
第73-79页
附录A:优化前再热汽温RBF神经网络正模型(NNM)隐含层中心值
第73-74页
附录B:优化前再热汽温RBF神经网络逆模型(NNC)隐含层中心值
第74-75页
附录C:优化后再热汽温RBF神经网络正模型(NNM)隐含层中心值
第75-76页
附录D:优化后再热汽温RBF神经网络逆模型(NNC)隐含层中心值
第76-79页
致谢
第79-81页
参考文献
第81-85页
作者在研究生期间主要学术成果
第85页
本篇论文共
85
页,
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。
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