基于人工神经网络的全燃高炉煤气锅炉燃烧预报研究



基于人工神经网络的全燃高炉煤气锅炉燃烧预报研究

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基于人工神经网络的全燃高炉煤气锅炉燃烧预报研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-12页
1.1 课题的背景及意义	第8页
1.2 相关研究工作	第8-10页
1.3 本课题的主要工作	第10-11页
1.4 本章小结	第11-12页
第二章高炉煤气性质及燃烧	第12-28页
2.1 高炉煤气的产生	第12-14页
2.2 高炉煤气的成分及性质	第14-16页
2.3 高炉煤气的燃烧	第16-24页
2.3.1 高炉煤气燃烧的机理	第16-18页
2.3.2 高炉煤气的着火	第18-20页
2.3.3 高炉煤气的燃烧计算	第20-24页
2.4 全燃BFG 高温高压锅炉简介	第24-27页
2.4.1 设计参数	第25页
2.4.2 基本结构	第25-26页
2.4.3 燃烧装置	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章影响全燃高炉煤气锅炉燃烧稳定性因素分析	第28-35页
3.1 燃烧稳定性概述	第28页
3.2 影响全燃高炉煤气锅炉燃烧稳定性因素分析	第28-33页
3.2.1 高炉煤气成分变化（高炉煤气热值变化）的影响	第29-30页
3.2.2 高炉煤气压力和流量	第30页
3.2.3 高炉煤气的初温	第30-31页
3.2.4 送风空气量和空气风温	第31-32页
3.2.5 锅炉负荷	第32-33页
3.3 反映燃烧状况的因素	第33-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第四章人工神经网络	第35-48页
4.1 神经网络的产生和发展	第35-36页
4.2 神经网络的原理、结构及分类	第36-40页
4.2.1 神经网络的原理	第36-37页
4.2.2 神经网络的结构	第37-39页
4.2.3 神经网络的分类	第39-40页
4.3 神经网络的学习算法及其应用	第40-42页
4.3.1 学习算法	第40-41页
4.3.2 人工神经网络的应用	第41-42页
4.4 BP 神经网络模型	第42-47页
4.4.1 BP 神经网络	第42页
4.4.2 BP 神经网络的结构	第42-44页
4.4.3 BP 神经网络的算法	第44-46页
4.4.4 BP 神经网络算法的改进	第46-47页
4.5 本章小结	第47-48页
第五章基于BP 网络全燃高炉煤气锅炉燃烧预报模型的建立	第48-63页
5.1 模型的选择	第48页
5.2 模型结构的确定	第48-51页
5.2.1 神经网络输入、输出单元	第48-49页
5.2.2 神经网络的结构	第49-51页
5.3 样本数据的获得及处理	第51-55页
5.4 神经网络模型的程序的编制和运用	第55-60页
5.4.1 炉膛出口烟温预报网络的MATLAB 实现程序	第55-57页
5.4.2 炉膛出口烟温预报网络的运用和验证	第57-58页
5.4.3 尾部CO 含量预报网络的MATLAB 实现程序	第58-59页
5.4.4 尾部CO 含量预报网络的运用与和验证	第59-60页
5.5 预测网络误差原因分析	第60-61页
5.6 模型图形用户界面设计	第61-62页
5.7 本章小结	第62-63页
第六章总结与展望	第63-64页
6.1 总结	第63页
6.2 研究展望	第63-64页
参考文献	第64-66页
附录	第66-69页
致谢	第69-70页
学习期间论文发表	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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