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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--循环流化床锅炉燃烧系统模糊神经网络与自适应模糊控制研究
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循环流化床锅炉燃烧系统模糊神经网络与自适应模糊控制研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·选题背景第9-10页
   ·循环流化床技术发展概况第10-12页
     ·国外循环流化床锅炉的发展第10-11页
     ·国内循环流化床锅炉的发展第11-12页
   ·循环流化床锅炉的自动控制技术第12-15页
   ·本文的主要研究内容第15-16页
第2章 CFB 锅炉结构及燃烧过程控制原理第16-30页
   ·CFB 结构及工艺简介第16-20页
     ·CFB 锅炉结构第16-17页
     ·CFB 锅炉工艺流程第17页
     ·循环流化床的优点第17-18页
     ·CFB 锅炉的特点第18页
     ·CFB 锅炉的优点第18-20页
   ·CFB 锅炉燃烧过程控制系统的目标和特点第20-23页
     ·CFB 锅炉燃烧过程控制目标第20-21页
     ·CFB 燃烧过程控制特点第21-23页
   ·CFB 锅炉燃烧过程控制系统第23-29页
     ·主蒸汽压力控制系统第23-24页
     ·床温控制系统第24-25页
     ·风量控制系统第25-27页
     ·炉膛压力控制系统第27-28页
     ·料层差压控制系统第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 神经网络理论及模糊控制原理第30-42页
   ·神经网络理论第30-34页
     ·神经元模型第30-31页
     ·神经网络的结构第31-33页
     ·神经网络的基本学习算法第33-34页
   ·误差反向传播(BP)神经网络第34-37页
     ·BP 网络结构第34-35页
     ·BP 算法原理第35-37页
   ·模糊控制理论第37-41页
     ·模糊控制的特点第37-38页
     ·模糊控制系统组成第38-41页
   ·本章小结第41-42页
第4章 模糊神经网络及自适应模糊控制器设计第42-56页
   ·模糊神经网络概述第42-44页
     ·模糊神经网络的特点第42-43页
     ·模糊神经网络分类第43-44页
   ·FNNC 和FNNI 设计第44-49页
     ·FNN 结构第44-46页
     ·FNN 学习算法第46-48页
     ·模糊神经网络控制器结构第48-49页
   ·自适应模糊控制概述第49页
   ·自适应模糊控制器结构第49-50页
   ·自适应模糊控制器设计第50-54页
     ·问题描述第50-51页
     ·基本模糊控制系统第51页
     ·稳定的自适应模糊控制器设计第51-54页
     ·保证参数有界的投影法第54页
   ·本章小结第54-56页
第5章 循环流化床锅炉燃烧控制系统仿真第56-66页
   ·燃烧控制系统数学模型第56-57页
     ·床温被控对象数学模型第56页
     ·汽压被控对象数学模型第56-57页
     ·送风(一次风)量扰动下床温对象的数学模型第57页
   ·基于BP 神经网络的解耦第57-59页
   ·燃烧控制系统仿真第59-65页
   ·本章小结第65-66页
结论第66-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第72-73页
致谢第73-74页
作者简介第74页

 
 
论文编号BS227908,这篇论文共74
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