本文關(guān)鍵詞：基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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博士論文    

基于偏差分析和人工智能方法的電廠機(jī)爐運(yùn)行優(yōu)化研究

     論文目錄

獨(dú)創(chuàng)性說明第1-3頁

摘要第3-4頁

Abstract第4-8頁

1 緒論第8-12頁

   ·課題背景及意義第8-9頁

   ·課題研究現(xiàn)狀第9-10頁

   ·本文主要工作第10-12頁

2 電廠運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)及運(yùn)行調(diào)節(jié)方法第12-23頁

   ·熱經(jīng)濟(jì)性定量分析方法第12-14頁

     ·定量分析方案第12-13頁

     ·等效熱降法第13頁

     ·熱偏差分析法第13-14頁

     ·人工智能方法第14頁

   ·熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及計算第14-17頁

     ·鍋爐熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)第14-15頁

     ·汽輪機(jī)組熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)第15頁

     ·凝汽式電廠運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)第15-16頁

     ·熱經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系第16-17頁

   ·實(shí)時能損分析數(shù)學(xué)模型第17-22頁

     ·應(yīng)達(dá)值的確定方法第17-19頁

     ·變工況下運(yùn)行指標(biāo)應(yīng)達(dá)值的確定第19-21頁

     ·人工智能確定變工況下運(yùn)行指標(biāo)應(yīng)達(dá)值第21-22頁

   ·本章小結(jié)第22-23頁

3 人工智能理論第23-32頁

   ·人工智能理論概述第23-25頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論第23-24頁

     ·遺傳算法理論第24頁

     ·人工智能理論的應(yīng)用第24-25頁

   ·人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論第25-28頁

     ·BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第25-26頁

     ·自組織特征映射(SOFM)網(wǎng)絡(luò)模型第26-28頁

     ·Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱簡介第28頁

   ·遺傳算法第28-31頁

     ·遺傳算法簡介第28-29頁

     ·遺傳算法在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用第29-31頁

   ·本章小結(jié)第31-32頁

4 鍋爐系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化建模與仿真第32-46頁

   ·鍋爐效率的偏差分析第32-33頁

   ·鍋爐的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第33-37頁

     ·計算模型的輸入、輸出變量第34頁

     ·SOFM網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類第34-35頁

     ·隱含層及節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定第35-37頁

     ·初始權(quán)值的選取第37頁

     ·期望誤差的選取第37頁

   ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的仿真與應(yīng)用第37-45頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立第37-39頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測效果分析第39-40頁

     ·鍋爐效率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真分析第40-44頁

     ·神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用第44-45頁

   ·本章小結(jié)第45-46頁

5 汽輪機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化第46-87頁

   ·汽輪機(jī)熱耗率的偏差分析第46-49頁

     ·主蒸汽流量第46-47頁

     ·各級抽汽壓力第47-48頁

     ·各級抽汽焙第48-49頁

   ·汽輪機(jī)功率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與仿真第49-60頁

     ·汽輪機(jī)功率模型的建立第49-50頁

     ·SOFM網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類第50-52頁

     ·汽輪機(jī)功率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第52-56頁

     ·汽輪機(jī)功率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真分析第56-60頁

     ·運(yùn)行參數(shù)的能損偏差第60頁

   ·凝汽器真空運(yùn)行應(yīng)達(dá)值第60-66頁

     ·人工智能求解火電廠運(yùn)行參數(shù)應(yīng)達(dá)值第61-62頁

     ·循環(huán)水系統(tǒng)功耗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第62-64頁

     ·凝汽器真空運(yùn)行應(yīng)達(dá)值的確定第64-65頁

     ·遺傳算法配合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定凝汽器真空運(yùn)行應(yīng)達(dá)值第65-66頁

   ·汽輪機(jī)熱耗率模型的建立與仿真第66-76頁

     ·汽輪機(jī)熱耗率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型第67-71頁

     ·汽輪機(jī)熱耗率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真分析第71-76頁

   ·基于遺傳算法的汽輪機(jī)熱耗率優(yōu)化第76-85頁

     ·編碼第76頁

     ·初始種群的選擇第76-77頁

     ·適應(yīng)度函數(shù)第77-78頁

     ·選擇操作第78頁

     ·交叉操作第78-79頁

     ·變異操作第79頁

     ·優(yōu)化結(jié)果第79-84頁

     ·各運(yùn)行參數(shù)偏差值第84-85頁

   ·本章小結(jié)第85-87頁

結(jié)論第87-89頁

展望第89-90頁

參考文獻(xiàn)第90-93頁

攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況第93-94頁

致謝第94-95頁

大連理工大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書第95頁

論文編號BS1198820，這篇論文共95頁
會員購買按0.35元/頁下載，共需支付33.25元。        直接購買按0.5元/頁下載，，共需要支付47.5元 。

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