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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,点击这进入下载页面
 
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