基于自适应模糊方法的电站锅炉燃烧优化研究



基于自适应模糊方法的电站锅炉燃烧优化研究

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基于自适应模糊方法的电站锅炉燃烧优化研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 课题背景及研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状及发展动态	第10-15页
1.2.1 燃烧优化技术分类	第10-11页
1.2.2 国内外燃烧优化商业软件	第11-12页
1.2.3 建模方法研究现状	第12-15页
1.3 本文主要内容	第15-16页
第2章自适应模糊算法	第16-21页
2.1 常用的建模方法	第16-17页
2.1.1 神经网络	第16页
2.1.2 支持向量机	第16-17页
2.2 自适应模糊算法的基本原理	第17-19页
2.3 ε-模糊树算法	第19-20页
2.4 本章小结	第20-21页
第3章 PLS-ε-FT模型在电站锅炉燃烧系统的应用	第21-29页
3.1 变量选择	第21-24页
3.1.1 偏最小二乘的基本原理	第21-22页
3.1.2 变量投影重要性指标	第22-23页
3.1.3 变量选择的实例验证	第23-24页
3.2 基于PLS-ε-FT的燃烧系统建模	第24-28页
3.2.1 研究对象与试验数据	第24页
3.2.2 变量的VIP提取	第24-25页
3.2.3 燃烧系统模型结构	第25页
3.2.4 燃烧系统建模	第25-27页
3.2.5 模型对比	第27-28页
3.3 本章小结	第28-29页
第4章自适应模糊算法的鲁棒性研究及在燃烧系统建模的应用	第29-39页
4.1 模糊树鲁棒性算法研究	第29-31页
4.1.1 基于局部异常因子的加权最小二乘法	第29-31页
4.1.2 W-FT原理及算法	第31页
4.2 W-FT算法鲁棒性验证	第31-36页
4.2.1 算例一	第32-34页
4.2.2 算例二	第34-36页
4.3 基于W-FT的锅炉燃烧系统建模	第36-38页
4.3.1 燃烧系统模型的构建	第36页
4.3.2 燃烧系统模型的建模仿真	第36-38页
4.3.3 模型对比	第38页
4.4 本章小结	第38-39页
第5章电站锅炉燃烧系统的优化控制	第39-45页
5.1 锅炉燃烧优化算法研究	第39-41页
5.1.1 果蝇优化算法	第39-40页
5.1.2 果蝇优化算法的改进	第40-41页
5.2 电站锅炉燃烧优化系统构建	第41-42页
5.2.1 燃烧优化系统结构	第41页
5.2.2 燃烧优化策略	第41-42页
5.2.3 燃烧优化约束条件	第42页
5.3 燃烧优化系统仿真	第42-44页
5.4 本章小结	第44-45页
第6章结论与展望	第45-47页
6.1 结论	第45-46页
6.2 展望	第46-47页
参考文献	第47-51页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第51-52页
致谢	第52页

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