神经网络逆控制在超临界机组协调及汽温系统应用



神经网络逆控制在超临界机组协调及汽温系统应用

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神经网络逆控制在超临界机组协调及汽温系统应用

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-15页
· 选题背景及意义	第9-11页
· 课题的研究现状	第11-13页
· 神经网络逆控制方法及其在电厂应用研究现状	第11-12页
· 超临界机组协调与汽温优化控制的研究现状	第12-13页
· 论文的主要工作	第13-15页
第2章神经网络逆控制原理	第15-24页
· 神经网络原理	第15-19页
· BP神经网络算法流程	第15-17页
· 训练数据的选取	第17页
· 神经网络隐含层的选取	第17-18页
· 神经网络的训练	第18-19页
· 神经网络逆系统原理	第19-22页
· 逆系统基本原理	第19页
· 伪线性复合系统	第19-20页
· 神经网络逆系统概念	第20-21页
· ɑ 阶神经网络逆系统构造步骤	第21-22页
· 神经网络逆控制器的设计	第22-23页
· 本章小结	第23-24页
第3章超临界机组协调和主汽温系统特性分析	第24-32页
· 过热蒸汽系统特性和控制策略	第24-26页
· 过热汽温对象特性	第24-25页
· 常见控制策略	第25-26页
· 协调系统运行方式和控制策略	第26-31页
· 协调系统运行方式	第27-29页
· 协调系统控制策略	第29-31页
· 本章小结	第31-32页
第4章协调对象和过热汽温对象神经网络逆建模	第32-40页
· 过热汽温系统逆模型的建立	第32-33页
· 逆模型输入输出变量的选取	第32-33页
· 过热蒸汽系统逆模型的网络结构	第33页
· 协调系统逆模型的建立	第33-36页
· 逆模型输入输出变量的选取	第33-35页
· 协调系统逆模型的网络结构	第35-36页
· 神经网络逆模型的离线训练和在线验证	第36-39页
· 神经网络离线训练	第36-37页
· 逆模型的在线验证	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
第5章逆控制方案设计与仿真	第40-50页
· 神经网络逆控制方案设计	第40-42页
· 神经网络逆控制器的设计	第40-41页
· 逆补偿方案和参考值的计算	第41-42页
· 优化控制仿真实验研究	第42-49页
· 仅对主汽温进行优化	第43-45页
· 仅对协调系统进行优化	第45-46页
· 负荷、汽压、汽温整体优化	第46-49页
· 本章小结	第49-50页
第6章总结与展望	第50-51页
参考文献	第51-54页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果	第54-55页
致谢	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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