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煤粉锅炉炉内温度场智能监测与诊断系统的研究
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煤粉锅炉炉内温度场智能监测与诊断系统的研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract第4-5 页
目录第5-7 页
第1章 绪论第7-10 页
　　1．1 研究背景第7-8 页
　　1．2 煤粉锅炉温度场智能监测诊断系统研究的意义第8 页
　　1．3 研究方法与内容第8-10 页
第2章 文献评述第10-22 页
　　2．1 基于传热理论的半经验模型第10-11 页
　　　　2．1．1 零维模型第10 页
　　　　2．1．2 一维模型第10-11 页
　　2．2 实测法重构温度场第11-15 页
　　　　2．2．1 利用火焰图像处理技术重构炉内温度场第11-13 页
　　　　2．2．2 利用声学原理重构炉内温度场第13-15 页
　　2．3 应用数值模拟法重构温度场第15-18 页
　　2．4 人工智能技术在锅炉研究中的应用第18-21 页
　　　　2．4．1 利用人工智能技术建立炉况监测与诊断系统第19 页
　　　　2．4．2 利用神经网络对NOx的排放量进行预报第19-20 页
　　　　2．4．3 重构温度场的算法实现第20-21 页
　　2．5 小结第21-22 页
第3章 炉内燃烧工况的设计与数值仿真第22-38 页
　　3．1 研究对象简介第22-25 页
　　3．2 炉内燃烧工况的数值仿真方法与仿真结果第25-35 页
　　　　3．2．1 炉内气粒两相湍流燃烧模型第25-28 页
　　　　3．2．2 计算区域网格划分与算法第28-29 页
　　　　3．2．3 工况参数第29-30 页
　　　　3．2．4 三类工况的仿真结果第30-35 页
　　3．3 炉内燃烧工况的正交试验设计第35-37 页
　　　　3．3．1 正交试验设计原理第35 页
　　　　3．3．2 炉内燃烧工况的正交试验设计方法第35-36 页
　　　　3．3．3 炉内燃烧正交试验设计工况第36-37 页
　　3．4 小结第37-38 页
第4章 炉内二维温度场动态显示模型研究第38-56 页
　　4．1 自适应模糊神经网络基础第38-43 页
　　　　4．1．1 模糊隶属函数第38-39 页
　　　　4．1．2 模糊规则与模糊推理第39-41 页
　　　　4．1．3 神经网络特点及其发展第41-43 页
　　4．2 炉内二维温度场动态显示模型的构建第43-46 页
　　　　4．2．1 单点温度计算模型第43-45 页
　　　　4．2．2 炉内二维温度场动态显示模型第45-46 页
　　4．3 IAFNN的训练第46-48 页
　　　　4．3．1 AFNN训练过程中的问题第46-47 页
　　　　4．3．2 AFNN与IAFNN的训练第47-48 页
　　4．4 炉内二维温度场动态显示模型的验证第48-55 页
　　　　4．4．1 模型验证第48-53 页
　　　　4．4．2 验证结果分析第53-54 页
　　　　4．4．3 与其他二维温度场动态显示模型的比较第54-55 页
　　4．5 小结第55-56 页
第5章 炉内温度场智能监测与诊断系统的实现第56-72 页
　　5．1 风粉参数在线监测与诊断第56-61 页
　　　　5．1．1 风粉参数检测第56-58 页
　　　　5．1．2 风粉参数故障知识库的构建第58-61 页
　　5．2 炉内温度场在线监测与诊断第61-65 页
　　　　5．2．1 区域温度监测第61-62 页
　　　　5．2．2 温度最高点与最低点监测第62 页
　　　　5．2．3 燃烧切圆位置偏斜诊断第62-65 页
　　5．3 系统实现第65-70 页
　　　　5．3．1 系统推理机制及其结构体系第65-67 页
　　　　5．3．2 系统组成模块及其功能第67-70 页
　　5．4 小结第70-72 页
第6章 结论第72-73 页
参考文献第73-79 页
附录一 燃烧工况正交试验设计表第79-88 页
附录二 各个子网络的训练误差第88-101 页
攻读学位期间发表的学术论文、著作第101-102 页
致谢第102 页

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